ai.
Telegram бот + ИИ Jlama своими руками
Хабр, привет! Сегодня мы попробуем сделать свой ИИ с телеграм ботом для возможности простого общения с ней. Сразу оговорюсь, мы не будем в очередной раз использовать открытый API ChatGPT или новомодного Deepseek. Мы развернем свой полноценный ИИ локально и сынтегрируем его с телеграм ботом.LLM модель
93 % ИТ-руководителей видят ценность в AI-агентах, но испытывают трудности с их внедрением
По данным Salesforce, в 2025 году AI-агенты наконец-то станут реальностью. Согласно новому опросу, проведённому компанией Mulesoft, занимающейся интеграцией и автоматизацией, 93% руководителей ИТ-отделов внедрили или планируют внедрить AI-агентов в ближайшие два года.
1X приобретает Kind Humanoid, укрепляя свои позиции в сфере домашней робототехники
Компания 1X, поддерживаемая OpenAI, приобрела Kind Humanoid, стартап в области робототехники из Пало-Альто, что стало важным событием в развивающемся секторе бытовой робототехники. В результате приобретения объединились две компании, занимающиеся разработкой человекоподобных роботов общего назначения, предназначенных для работы и обучения вместе с людьми в домашних условиях.
Alibaba заявляет, что её новая модель Qwen2.5-VL является полезным «визуальным агентом»
В рамках своей серии Qwen2.5 компания Alibaba представила новую мультимодальную визуальную языковую модель, которая стала ещё одним шагом на пути к развитию искусственного интеллекта в коммерческой сфере.Основываясь на модели
Janus Pro: сравнение генераций и image-to-text с Stable Diffusion, Dalle и ChatGPT
Появились первые тесты новой модели Janus Pro — она не только генерирует изображения, но и распознаёт их в режиме image-to-text, описывая детали в виде осмысленных комментариев.Сегодня мы изучим, как Janus Pro (7B) справляется с генерацией изображений по сравнению с Stable Diffusion 3 (Medium) и Dalle-3
Создание универсального искусственного интеллекта (AGI): краткое пособие для начинающих
Итак, вам надоели разработчики LLM-систем, потребляющие десятки миллиардов долларов и создающие прожорливых монстров, требующих немыслимых Гигаватт электроэнергии и вы решили, что пора взять всё в свои руки и наконец разработать уже AGI о котором так много говорят, но мало делают. Но вы не знаете с чего начать и у вас нет знакомых китайцев из DeepSeek? Тогда это краткое пособие для вас. В нем, мы затронем базовые аспекты создания AGI, которые позволят любому начинающему разработчику погрузиться в тему и в свободное время создать своего личного «Джарвиса».Структура пособия:1. Представление информации
Возможно ли все еще отличить сгенерированный текст от написанного человеком?
Моя предысторияРовно год назад после Тренировок по ML в Вышке и курсу по Соревновательному Data Science я решил поучаствовать в соревновании на Kaggle "LLM - Detect AI Generated Text
DeepSeek выпустила собственный ИИ-генератор изображений Janus-Pro. Лучше ли он, чем Dall-e 3?
DeepSeek выпустила собственный ИИ-генератор изображений Janus-Pro
Крах (?) NVIDIA: как DeepSeek встряхнул рынок AI
Акции NVIDIA рухнули, потеряв за одну ночь $600 миллиардов рыночной капитализации — крупнейший
ОЦЕНКА ПОТРЕБНОСТЕЙ В GPU ДЛЯ AGI МАСШТАБА МОЗГА
Определение того, на сколько GPU может приблизиться к вычислительной мощности человеческого мозга, связано с серьёзными техническими, теоретическими и архитектурными сложностями. Современные системы на базе GPU фундаментально отличаются от биологических нейронных сетей, поэтому любые разговоры о «GPU-эквивалентах» стоит воспринимать как приблизительные. Ниже приводится анализ и синтез ключевых идей и имеющихся неопределённостей. 1. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ПОТРЕБНОСТИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО МОЗГА
