Как запускать LLM локально с LM Studio: Полное руководство 2026
Запускайте большие языковые модели оффлайн на своём компьютере — без API-ключей, без облачных зависимостей, полная приватностьКак запускать LLM локально с LM Studio: Полное руководство 2026
Atlassian внедрила ИИ-агентов в Jira: теперь ими можно управлять наравне с сотрудниками
Корпорация Atlassian, один из крупнейших разработчиков корпоративного программного обеспечения,
Машинный перевод. Как развивалась технология
Машинный перевод - это одно из самых удивительных достижений ИИ. Под этим термином понимают автоматический перевод текста с одного языка на другой с помощью компьютерных алгоритмов. Несколько десятилетий назад сама идея о том, что компьютер или программа может переводить тексты с одного языка на другой, казалась настоящей фантастикой. Меня зовут Алексей Рудак, я основатель компании Lingvanex
Neurosymbolic AI: The Architecture of a Semantic Neural Network. How to Teach LLMs to Calculate
LLMs fail at elementary math. Corporations spend billions, but ultimately are forced to attach calculators to computing machines of incredible power. All attempts to fix this via Chain-of-Thought, fine-tuning on arithmetic tasks, or context expansion have failed.I conducted a series of experiments to understand why, and came to the conclusion that neural networks are simply not meant for discrete arithmetic. Their true purpose is continuous transformations.This article describes the implementation of a novel neural network architecture that combines the precision of symbolic AI with the generalization capabilities of LLMs. As always, experiments and code are included.I will traditionally skip the philosophical foundations that led to this solution.TL;DR: LLMs make arithmetic mistakes not due to a lack of data or parameters—neural networks are fundamentally not designed for discrete calculations. They evolved (much like the biological brain) for continuous transformations and pattern recognition. The solution is not to teach them to count, but to embed an algebraic processor.
Canva довела годовую выручку до 4 млрд долларов на фоне роста трафика из LLM
Креативная платформа Canva завершила
GigaMemory на AI Journey Contest 2025: итоги
Приветствуем всех! С вами снова ML-команда RnD для B2C SberAI. Этой осенью в рамках AI Journey Contest 2025 мы представили задачу GigaMemory: global memory for LLM. Её цель — создание автономного модуля долговременной памяти для языковых моделей, способного накапливать и использовать знания о конкретном пользователе, по сути наделяя ИИ способностью «помнить» своего собеседника.Пришло время объявить результаты! Но для начала — кратко напомним детали соревнования.
The Romantics at Anthropic: Why Researchers Talk About LLMs as if They Were Human
In my previous article, I showed how researchers confused being 'aware' (signal registration) with being 'conscious' (subjective awareness). But this is no accident — it is part of a narrative being constructed by AI labs. Anthropic is leading this trend. Let’s break down their latest paper, where a "learned pattern" has suddenly turned into "malicious intent."I recently analyzed an experiment by scientists from AE Studio in which they conflated "aware" (registering a signal) with "aware" (conscious realization). Yet, such anthropomorphization of LLMs is now ubiquitous — in no small part thanks to papers from Anthropic. It seems to me that it is largely through their influence that terms like deception, sabotage, and intent have entered the vocabulary of LLM researchers.
Локальные нейросети для бизнеса: как сэкономить время и деньги с Mac Mini и GPT-OSS-20B
Привет! Меня зовут Максим Морозов, я AI project manager в Битрикс24.
