GigaChat 3 Ultra Preview — тяжёлый open source
Салют, Хабр! Последний год выдался насыщенным: выпуск линейки GigaChat 2, которая может вас слышать, смотреть видео и даже понимать мемы; добавление функции Reasoning в наш Web (giga.chat); первое место в бенчмарке ruMTEB; а также вывод в open source GigaChat Lite и Giga-Embeddings (аж двух версий!).В этот раз мы хотим поделиться с вами чем-то большим... буквально большим — 712 (702 + 10) миллиардами параметров! И всё это под открытой лицензией MIT!
«Сбер» раскрыл часть основных характеристик антропоморфного робота собственной разработки
«Сбер» раскрыл
Nano Banana Pro — почему это прорывная модель генерации и редактирования изображений? Проверяем на реальных примерах
20 ноября состоялся официальный
Википедия рассказала, как распознать текст, сгенерированный ИИ
Википедия опубликовала подробное руководство
А что, если MCP вам вообще не нужен?
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему увлечение MCP-серверами может быть избыточным. Автор показывает на практике: во многих сценариях агенты справляются куда лучше, когда работают напрямую через Bash и небольшие скрипты, без громоздких серверов, длинных описаний и лишнего контекстного шума.После нескольких месяцев безумия вокруг «агентного» кодинга Twitter всё ещё полыхает обсуждениями MCP-серверов. Раньше я делал небольшой бенчмарк
ИИ не умеет определять время: вопрос времени?
Мультимодальные языковые модели анализируют рентгеновские снимки, распознают объекты на дорогах для беспилотников и разбирают спортивную статистику в реальном времени. Они обрабатывают текст, изображения и видео одновременно, превращая сложные визуальные данные в точные выводы. Но недавнее исследование выявило конфузную слабость: эти же модели систематически проваливаются на задаче, с которой справится любой школьник — определить время по стрелочным часам. Причём речь не о редких ошибках, а о полном провале всех четырёх протестированных моделей.
Google включил защиту от мошенников, но до большинства пользователей она не дошла
Google анонсировал
Развитие бенчмарка MERA: от текстовых задач к мультимодальному тестированию ИИ
Всем привет, с вами команда MERA! Этот год стал для нас по-настоящему прорывным. Мы запустили MERA Industrial, MERA Code и SWE-MERA
