Спекулятивное декодирование: от чего на самом деле зависит ускорение
Языковая модель пишет ответ по одному токену за шаг, и на каждом шаге прочитывает все свои веса от начала до конца. Спекулятивное декодирование пытается это обойти: маленькая черновая модель набрасывает несколько токенов вперёд, причём сразу деревом вариантов, а большая проверяет всё это дерево за один свой проход и принимает ту ветку, которая совпала с её собственным выбором. Текст на выходе получается тот же самый, быстрее становится только его получение. Так устроен метод из статьи EAGLE-3 с NeurIPS 2025, и авторы приводят для него ускорение до 6.5 раза.
OpenAI привлекла сотни сторонних подрядчиков, которые читают и оценивают реальные переписки пользователей с ChatGPT
OpenAI привлекла сотни сторонних подрядчиков, которые читают и оценивают реальные переписки пользователей с ChatGPT для улучшения моделей искусственного интеллекта компании. Об инициативе под кодовым названием Project Lily сообщило издание 404 Media со ссылкой на внутренние документы и общение с участниками программы.
Новый стек, новые задачи, новые навыки: 42 бесплатных урока сентября
Новые инструменты появляются быстрее, чем успевают сформироваться привычные рабочие процессы: искусственный интеллект меняет подходы к разработке и аналитике, инфраструктура становится сложнее, а от специалистов ждут всё более глубокого понимания технологий.При этом часто возникает практический вопрос: что изучать дальше, чтобы решать более сложные задачи в работе? Как выбрать тему, которая поможет развиваться в текущей роли и подготовиться к следующему карьерному шагу?
Разработка в интернете вещей: 7 курсов по IoT в 2026 году
Курсы по интернету вещей в 2026 году передают телеметрию вашего прогресса: от первых проектов на симуляторах до готовых устройств в портфолио. Мы проанализировали 7 программ в каталоге Хабр Курсов и выяснили, какая телеметрия покажет реальные данные о ваших навыках, а какая — только зашумлённый сигнал.СодержаниеСравнительная таблица
Gartner: ИИ-компаниям пока нельзя доверять серьёзные задачи бизнеса
За ошибку искусственного интеллекта отвечать будет не тот, кто его создал, а тот, кто им пользовался. И это уже не догадка, а прямое предупреждение крупнейшей аналитической фирмы, как сообщает The Register.14 сентября на своём ежегодном симпозиуме компания Gartner, которая изучает рынок технологий и даёт прогнозы бизнесу, сделала жёсткое заявление. Её вице-президенты Дэрил Пламмер и Кристин Мойер сказали: ведущие ИИ-лаборатории пока не доросли до серьёзной работы с компаниями. Им, по словам аналитиков, рано доверять.
Полгода экспериментов с ИИ на митапе: RAG, AI-ревью, автотесты, агенты и автообработка счетов
Мы в Синтеке разрабатываем софт для строительства, а отрасль сейчас переживает сложный период. Когда тяжело стройке, это довольно быстро чувствуют и компании, которые делают для неё ИТ. Поэтому в начале года у нас появилась общая задача от руководства и инвесторов: пересмотреть внутренние процессы и искать способы экономить время и ресурсы без потери качества. Отдельно попросили посмотреть, где в этих процессах можно использовать нейросети и AI-агентов.
Искусственный интеллект: смерть учителя — или рождение нового?
Что останется от профессии учителя, когда машина научилась объяснять, проверять и создавать учебные материалы быстрееДмитрий Полетаев
Замедлить нельзя продолжать: почему лидеры ИИ призывают остановиться и кто против
В субботу, 12 сентября, Дарио Амодеи, глава Anthropic, одной из крупнейших компаний в сфере искусственного интеллекта, опубликовал пост, в котором призвал американских и мировых ИИ-лидеров замедлить развитие технологии из-за серьёзных рисков. Амодеи также предложил трёхэтапный план по замедлению прогресса передовых ИИ-моделей. Его уже поддержали главы других корпораций — Сэм Альтман из OpenAI и Илон Маск, владеющий стартапом xAI.
Личное устройство. Как мы разработали интеллектуальную колонку СберБум 2.0
Салют, Хабр!Я Владимир, HW PM подразделения аудио в SberDevices. Сегодня мы выпустили новую интеллектуальную колонку —
OpenAI рассказала о тратах своих исследователей на ИИ‑агентов для кодирования
OpenAI опубликовала пост, в котором рассказала, сколько её исследователи расходуют на ИИ‑агентов для написания кода. Так, самые продвинутые юзеры среди них тратят на токены более $7 тысяч в день.
