BrainTools - Методики для развития мозга - страница 636

AIOps — как воображаемый strartup внедрил ИИ

Предисловие Давайте будем честны, современные подходы к выстраиванию алертинга и реагированию на инциденты в большинстве современных компаний оставляют желать лучшего:Тысячи алертов сыпятся в чаты, которые никто не читает;Постоянно создаются десятки разрозненных дашбордов, половина из которых устарела, а половина задезайнена так, что разобраться способен только их создатель;А если происходит сбой, то для выявления причины зачастую приходится собирать консилиум из DBA, сетивиков и инженеров всех смежных команд.

продолжить чтение

Внутренние представления интерактивных мировых моделей

продолжить чтение

К сожалению, микробиом не исправить краткосрочной отладкой питания

Пару раз в неделю я выпускаю материалы, в которых проводятся ясные и четкие корреляции между состоянием ЖКТ и работой мозга. Вплоть до разработки рациона, подавляющего болезнь Альцгеймера. Микробиом – приоритетная цель, так как биоразнообразие колоний коррелирует и с отсутствием ожирения, и с успешным метаболизмом нейромедиаторов. Вот только не стоит надеяться, что пара «здоровых завтраков» или выпитые 2-3 бутылочки йогурта радикально и надежно пофиксят микробиом.

продолжить чтение

Хидео Кодзима назвал ИИ «другом», а не угрозой творчеству в разработке игр

В интервью Wired Japan Хидео Кодзима назвал искусственный интеллект «другом», готовым к сотрудничеству, а не угрозой. Он утверждает, что ИИ должен справляться с трудоёмкими задачами, такими как анимация, захват движения и поведение NPC, чтобы люди-разработчики могли сохранить творческое лидерство. 

продолжить чтение

Google предоставила разработчикам в API Gemini данные из «Карт»

Google открыла для разработчиков данные Google Maps в API Gemini для приложений с актуальными геопространственными данными. Это позволит связывать возможности ИИ в области логического мышления с данными из более чем 250 млн мест.

продолжить чтение

Ностальгические игры: Final Fantasy XII

продолжить чтение

Для Кремниевой долины наступила эра «хард-тека»

Попрощайтесь с эпохой потребительских сайтов и мобильных приложений. Искусственный интеллект положил начало эре, которую инсайдеры из инновационной столицы страны именуют «хард-теком».В одной из сцен сериала HBO «Кремниевая долина» в 2014 году, персонаж, только что продавший свою идею вымышленной технологической компании, которая была лишь слегка замаскированным аналогом Google, встретил нескольких своих новых коллег, которые днем выпивали на крыше, сидя в раскладных шезлонгах. Они, как они пьяно объяснили, по сути, получали деньги ни за что, пока отрабатывали — или «вестировали» — свои опционы на акции.

продолжить чтение

Внутри vLLM: Анатомия системы инференса LLM с высокой пропускной способностью

Привет! Этот пост — перевод очень хардовой статьи про внутренности vLLM и того, как устроен инференс LLM. Переводить было сложно из-за англицизмов и отсутствия устоявшегося перевода многих терминов, но это слишком классная статья, и она обязана быть на русском языке! А дальше — слово автору:От paged attention, непрерывного батчинга, кэширования префиксов , specdec и т.д. — до мульти-GPU и мультинодового динамического сервинга LLM под нагрузкой.

продолжить чтение

Встречайте OpenTSLM: семейство моделей языка временных рядов (TSLM), для анализа медицинских временных рядов

Значительное событие готово трансформировать ИИ в здравоохранении. Исследователи из Stanford University, совместно с ETH Zurich и технологическими лидерами, включая Google Research и Amazon, представили OpenTSLM — новое семейство моделей языка временных рядов (Time-Series Language Models, TSLMs). Это прорыв, который решает ключевую проблему существующих LLM (large language models) — способность интерпретировать и рассуждать о сложных, непрерывных медицинских временных рядах, таких как ЭКГ, ЭЭГ и потоки данных носимых датчиков, где даже передовые модели вроде GPT‑4o сталкивались с трудностями. Критическая слепая зона: ограничения LLM в анализе временных рядов

продолжить чтение

Разработка MCP-сервера на примере CRUD операций

Model Context Protocol (MCP) — это открытый протокол, разработанный компанией Anthropic. Он призван унифицировать способ взаимодействия между LLM и сторонними сервисами, инструментами и источниками данных.До появления MCP каждому разработчику приходилось пилить свой велосипед для каждого сервиса. При этом один API требовал одного формата, другой — совершенно другого. А в случае изменений сервиса приходилось менять и клиентскую сторону. В общем проблем было много. MCP же оставил большинство этих проблем позади.В данной статье на примере простых CRUD-операций разберем, что такое MCP-сервер, как его создать и как подружить с LLM.

продолжить чтение

Rambler's Top100