Microsoft призвала компании отказаться от локальной Active Directory
Microsoft заявила, что одной Active Directory может быть недостаточно для организаций, поскольку облачные приложения, удалённая работа и агенты ИИ меняют подход к управлению идентификацией и доступом. Теперь она призывает предприятия рассмотреть Microsoft Entra ID в качестве альтернативы.
Квантизация LLM: как запихнуть 70B модель в свою видюху
Ну что, думаете что для запуска LLaMA 3 70B вам нужна серверная стойка за лярд рублей? Поздравляю, вас обманули маркетологи GPU-вендоров. Модели с сотнями миллиардов параметров — LLaMA 3 70B, DeepSeek-V3 с его 671 лярдом параметров — жрут vRAM как не в себя, но есть способ запихнуть это все в обычную потребительскую видюху.Сегодня в статье разберем, как работает чудо квантизации под капотом, чем отличаются PTQ и QAT, почему MoE-модели (DeepSeek-V3, Mixtral, LLaMA 4 Scout) квантизовать сложнее и как выбрать между GPTQ, GGUF и AWQ.
В 404 Media отследили партию редких книг, которая закончила жизнь на тренировочном полигоне ИИ Amazon
Amazon закупает тонны редких книг, срезает с них корешки и сканирует их для обучения языковых моделей, выяснило издание 404 Media. На одну из редких книг, попавших на склад VGT3 американского гиганта электронной коммерции, было установлено отслеживающее устройство — смарт‑метка Apple AirTag.
От LLM-портала до фабрики внутренних агентов: как в Авито строят корпоративного ассистента «Виталик»
Привет! Меня зовут Никита, я старший DS-инженер в Авито. В этой статье расскажу, как мы строили «Виталика» — нашу корпоративную экосистему ИИ-агентов. Отвечу на три главных вопроса: как процесс становится агентом, как сделать систему production-ready и куда развивать её дальше.Статья будет полезна ML-инженерам, AI-архитекторам и техническим лидам, которые строят агентные системы на базе LLM в корпоративной среде.Якорный кейс про закупку программного обеспеченияАгентами становятся успешные процессы
Nvidia инвестирует $105 млрд в дата‑центр OpenAI в штате Огайо
Nvidia согласилась предоставить гарантию на сумму до $105 млрд, чтобы помочь OpenAI арендовать обширный центр обработки данных, который построит SB Energy в американском штате Огайо. Также Nvidia вложит $1,5 млрд в SB Energy.
Кладбище систем счисления — триты «Сетуни», два нуля «Аполлона» и магический HEX Кармака
Вы сможете сходу ответить на вопрос, почему в результате простейшей операции 0.1 + 0.2 в консоли браузера выведется число 0.30000000000000004?Мы привыкли списывать такие причуды на Великие и Ужасные Особенности Языка Программирования. Ну вот работает оно так, и всё.Согласитесь, это гораздо проще, нежели потратить десять минут на поиск информации. Но за каждым глюком скрывается фундаментальный конфликт между человеческим разумом и логикой работы конечного устройства. Мы пишем код на языках высокого уровня, оперируем привычными десятками и сотнями, а под капотами наших IDE разыгрывается нешуточная вычислительная драма.
Как продвигать твиты в X: разбираем рекомендательный алгоритм Twitter
ChatGPT13 августа сайт X опубликовал значительно обновлённую версию исходного кода рекомендательной ленты. В репозитории под лицензией Apache 2.0 выложили
Точка G
Штука, которая точно есть; все о ней говорят; каждый уверен в своей; снаружи её не найти и не доказать, а споры о её существовании не утихают десятилетиями.Это не научная статья и не популяризаторский пересказ — это стенограмма настоящего диалога с Клод (Anthropic), в котором мы пытались разобраться, почему споры о сознании (зомби, чужие сознания, hard problem) в принципе не заканчиваются данными, и что с этим общего у теоремы Гёделя о неполноте. По ходу поймали друг друга на ошибках трижды — эти моменты в тексте не вычищены, они часть аргумента.С чего всё началось: мета-ТТЧ и строка G
Anthropic публикует системные промпты Claude. Разбираем, как они менялись от Haiku 3 до Opus 5
Что Claude получает ещё до первого сообщения пользователя, зачем модели отдельные инструкции по работе с инструментами и длинными задачами и какие идеи из system prompts можно использовать в собственных AI-ассистентах.Когда мы отправляем Claude первый запрос, для пользователя диалог только начинается.Для модели нет.До пользовательского сообщения Claude уже получает системную инструкцию, которая задаёт контекст работы: кто модель, какая сейчас дата, как оформлять ответы, как работать с доступными инструментами, что делать с неопределённостью и какие ограничения учитывать.
