SpaceX приобрела xAI
Илон Маск объявил, что SpaceX приобрела его стартап в области искусственного интеллекта xAI. Источники оценивают сделку в $1,25 трлн.
Один сокет на годы или новый каждые два: разбираем подходы AMD и Intel
Представьте двух людей, которые в 2024 году собрали новые ПК: один на Intel с сокетом LGA1851, другой на AMD AM5. К 2027 году владелец AMD сможет просто установить новый процессор на новой архитектуре Zen 6, и даже может и Zen7. Владельцу Intel придется менять не только процессор, но и материнскую плату: его LGA1851 к тому времени устареет дважды, сначала уступив место LGA1954 для Nova Lake в 2026 году, а затем и следующему сокету. Разница между этими сценариями начинается с одной, на первый взгляд скучной детали — сокета.
«Позови оператора»
Всем привет! Я работаю в Сбере, в кластере Digital Sales & AI. Последние пару лет у нас, как и у всех, в фокусе работа с искусственным интеллектом. В прошлом году мы внедрили в СберБизнес Giga‑ассистента — ИИ‑помощника на базе GigaChat.
Добавил Claude к YandexGPT в анализатор договоров — нашёл в 2.5 раза больше рисков
Почему одной LLM недостаточно, как двухслойная валидация ловит ошибки модели, и сколько бизнес экономит на проверке договоров.Что было в первой версииПару недель назад я рассказывал, как построил модульную систему промптов для YandexGPT. 32 тематических промпта, детекторы паттернов, калибровка по рынку. Система работала, находила риски, но вылезли проблемы:Ложные срабатывания — LLM иногда «видела» асимметрию там, где её не былоПропуски — некоторые паттерны (типа «1% в день за невывоз») проскакивали мимоНет второго мнения
Управление рисками в GameDev. Управление проектом (Project Management). Риск срыва сроков, бюджета и выгорания команды
ВступлениеНачиная писать данную статью, меня не покидало ощущение, что я открываю “Ящик Пандоры”. Холивар. Так как ну кто признается, что он плохой проектный менеджер? Кто скажет - я плохо управляю проектами? Ну я же… (дальше сами подставьте необходимый спич:))Тем не менее, в рамках управления рисками в GameDev данную область просто необходимо рассмотреть.Большое количество игровых проектов терпят неудачу. Но что, если это не вопрос удачи, а следствие ошибок управления, рисков, не выявленных вовремя, или выявленных, но оставленных без должного внимания? Провал игрового проекта — это чаще всего не случайность.
Шесть осей прогресса LLM: почему «данные закончились» — это заблуждение
TL;DR«Данные закончились» — это про одну ось из шести. Пять остальных работают. Одномерные прогнозы — мусор.Вот в чём проблемаЗайдите в любой айтишный-чат.«Из архитектуры выжали всё». «Данные закончились». «Модели будут деградировать».Звучит умно. Проблема? Это полная ерунда.Не потому что эти люди глупы. Часто это крутые разработчики. Проблема в том, что они видят одну ось — supervised pre-training на интернет-текстах — и думают, что это весь AI.Ось упёрлась? Значит, AI упёрся.Нет. Не значит.Давайте честно: одномерное мышление — это ловушка2012 год.
