BrainTools - Методики для развития мозга - страница 666

OpenAI Privacy Filter: красивая архитектура в суровых условиях русского бенчмарка

22 апреля 2026 года OpenAI выпустила OpenAI Privacy Filter

продолжить чтение

Разбор архитектуры и тест-драйв OpenAI Privacy Filter на бенчмарке персональных данных на русском

22 апреля 2026 года OpenAI выпустила OpenAI Privacy Filter

продолжить чтение

Ежегодная премия для этичных хакеров Pentest award 2026 снова открывает прием заявок

Pentest award

продолжить чтение

Поиск видеоконтента: сравнение Hikvision и СпецЛаб

Не смотря на развитие MML, поиск видеоконтента остался на доИИшном уровне. Найти фильм по содержанию невозможно даже на Ютьюбе. Поисковая проблема поиска видеоконтента сегодня решается не IT-гигантами, а компаниями по производству систем видеонаблюдения. И в будущем, даже когда Гугл сподобиться ввести такой функционал, все равно эта ниша потенциально свободна, т.к. дикое видеонаблюдение имеет серьезные отличия от качественных съемок рилсов и кино.

продолжить чтение

DeepSeek представляет флагманскую модель искусственного интеллекта

DeepSeek представила предварительные версии новой флагманской модели искусственного интеллекта версии V4 Flash и V4 Pro, которые демонстрируют высочайшую производительность в тестах на кодирование и значительный прогресс в решении логических и агентных задач. Они оснащены несколькими обновленными архитектурами и оптимизированными функциями и могут работать с контекстом длиной в миллион токенов. DeepSeek отдельно выделил технологию, которую назвал гибридной архитектурой внимания. По словам разработчиков, она улучшает способность ИИ запоминать запросы в ходе длительных диалогов.

продолжить чтение

Как мы заставили vLLM «лениться» под нагрузкой и спасли Time-to-First-Token

Введение: Почему обычный Rate Limiting не работает для LLM?Деплой больших языковых моделей (LLM) — это всегда боль, когда дело доходит до пиковых нагрузок. В классических web-сервисах при высоких RPS мы просто включаем балансировщик, а если всё горит — жестко режем запросы HTTP 429 Too Many Requests.Но в мире генеративного AI отбрасывать запросы клиентов очень дорого: пользователь уже подождал, пока загрузится чат, написал длинный промпт, нажал Enter и… получил ошибку. А масштабирование GPU-кластера занимает минуты, которых у нас нет.В этой статье мы покажем, как подход “Динамической лени”

продолжить чтение

Шестибитный процессор с робкими картинками

Итак, в первой части я смело пообещал вторую статью «из одних картинок», но… мой маленький часовой кукушонок настолько похужал и возмудел за прошедшее время, что пришла пора знакомиться с ним, можно сказать, заново. Оптимизация не пощадила практически ничего, и, хотя я там же в камментах бо́льшую часть перемен отразил — всё равно надо начать с того, что же в сумме у нас получилось.

продолжить чтение

Выжать больше из локальных LLM. Ollama медленнее llama.cpp в 3 раза. UD_Q4_K_XL лучше чем Q4_K_M, а вес тот же и т.д

продолжить чтение

Волшебный Koog. Пишем Kotlin-агент широкого профиля KMP

продолжить чтение

Эволюция данных: генетический алгоритм в задаче классификации текстов

продолжить чтение