Орбитальные дата-центры: патентный анализ
Хабр уже писал, что идея «ЦОД в космосе» на низкой околоземной орбите (LEO, 400 км) вышла за рамки научной фантастики.
Говорят ли LLM на языке BPMN? Оценка их возможностей моделирования процессов на основе качественных метрик
Panagiotis Drakopoulos, Panagiotis Malousoudis, Nikolaos Nousias, George Tsakalidis, Kostas VergidisАннотацияБольшие языковые модели (LLM) становятся мощными инструментами для автоматизации моделирования бизнес-процессов, обещая упростить перевод текстовых описаний процессов в диаграммы Business Process Model and Notation (BPMN). Однако степень, в которой эти системы ИИ способны создавать высококачественные BPMN-модели, пока не подверглась тщательной оценке.
Обзор 5 линеек процессоров для встраиваемого применения
В начале января несколько полупроводниковых компаний, среди которых Intel, AMD, NXP, Qualcomm, Renesas анонсировали свои новые линейки процессоров для встраиваемого применения и, как сейчас принято, ориентированных на решение задач связанных с ИИ.Intel
RLM: Почему ваш LLM-агент забывает цель и как это исправить
10 проблем LLM-приложений и как RLM их обходит — без изменения самой модели.Теоретические основы https://habr.com/ru/articles/986702/Что такое RLM?Recursive Language Model — способ использования любой LLM через Python REPL и рекурсивные sub-LLM вызовы.Обычный подход: → LLM → RLM подход: → → → Придумал Alex Zhang (октябрь 2025). Я сделал production-ready реализацию.Проблема 1: Context Rot 🧠💀Суть:
Компания Figure AI опубликовала видео с роботом-гуманоидом на пробежке с людьми
В новом видео, опубликованном
Когда агент вынужден быть разумным: модель автономной среды
Эта статья — лишь первый шаг в моём самостоятельном исследовании искусственного разума. Публикация на Хабре позволит получить конструктивную критику, увидеть слепые зоны и, возможно, найти единомышленников, которые готовы вместе исследовать вопросы разумного поведения в автономных системах.
Трое в лодке, не считая контекста
Как подружить MCP-сервер, клиент и LLM в вашем приложении - практическое руководство. Всем привет! Меня зовут Владимир, последние несколько лет я занимаюсь разработкой приложений с использованием моделей компьютерного зрения (CV), обработки естественного языка (NLP) и больших языковых моделей (LLM).Буду делиться своими наработками в этих областях. Начнем с серии материалов по МСРВВЕДЕНИЕЕсли вы - разработчик, и используете в своих приложениях LLM (или большие языковые модели - а куда сейчас без них), вы наверняка слышали про Model Context Protocol
40 км ошибки: что бывает, когда слепо веришь искусственному интеллекту
Для многих людей искусственный интеллект стал важной частью жизни: с ним советуются по поводу здоровья, психологических проблем, составляют планы питания и тренировок, дружат, пишут с ним исследовательские работы и т.д. Но мало кто задумывается о качестве информации, которую выдает ИИ, предпочитая слепо верить первому же ответу.
Трёхстрочный Deep Learning: 20 примеров нейросетевой магии
В 2012 году команда из Торонто потрясла мир компьютерного зрения: их нейросеть AlexNet распознавала объекты на фотографиях лучше любого алгоритма, написанного вручную. Код занимал тысячи строк, требовал двух видеокарт и недель обучения. Сегодня вы можете превзойти AlexNet одной строкой кода, а модель загрузится за секунды.
