бенчмаркинг.

ARC-AGI для оценки способностей ИИ и новый релиз ChatGPT 5.2

Вчера вышла новая версия модели ChatGPT 5.2. В очередной раз Сэм Альтман и OpenAI удивляют качеством модели (в последний месяц было так много релизов, что они решили не отставать). В целом, все как обычно — топовые результаты на большинстве бенчмарков.Но хочу уделить внимание одному очень сложному бенчмарку, на котором пока многие спотыкаются — ARC-AGI (Abstract and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence). Именно здесь ChatGPT 5.2 показал значительный скачок.На сегодня существует две версии этого теста. Так о чем же он?ARC-AGI-1История начинается в 2019 году со статьи

продолжить чтение

Пишем LLM бенчмарк для GPU-серверов с картами NVIDIA в Ollama

Автор: Александр Казанцев, руководитель направления по работе с документацией и контентом HOSTKEYПри сборке GPU-серверов или при проблемах с ними, которые сообщают наши клиенты, нам необходимо проводить их тестирование. Так как разворачивание LLM-моделей в Ollama является одним из сценариев их использования и мы предлагаем готовые панели с моделями на её основе, то нам необходимо также проверять машины на работоспособность и под нагрузкой в инференсе через нее и иметь результаты для сравнения.GPU-серверы — почасовая тарификация

продолжить чтение

Microsoft предложила руководителям компаний с помощью Viva Insights выявлять случаи уклонения от использования Copilot

Microsoft добавляет контрольные показатели внедрения Copilot в Viva Insights. Этот инструмент позволяет руководителям отслеживать работу команд.

продолжить чтение

Битрикс24 бенчмарк для оценки LLM

В преддверии выхода GPT-5 хотелось сделать бенчмарк который по-настоящему проверит её способности. Не прекращаются споры – если LLM просто стохастические попугаи, то как решают олимпиадные задачи по математике? Если Chatgpt способен написать полезное приложение по одному запросу, то почему не может посчитать число r в слове Strawberry или описать как фермеру перевезти себя и две курицы через реку? Пора положить обсуждениям конец с помощью 150 задач по Битрикс24 разработке!Кто просил об этом?

продолжить чтение

Зимняя школа RISC-V: измеряем латентность и пропускную способность, оптимизируем приложения на C#

Зимняя школа RISC-V — совместный проект YADRO и ведущих технических вузов России и Беларуси. В этом году зимняя школа прошла во второй раз: 12 лекций по разработке на RISC-V в январе и проектная работа с защитой в начале февраля. Далее в статье мы расскажем об итогах школы, дадим слово кураторам и начнем делиться самыми интересными проектами потока.

продолжить чтение

Что покажет бенчмарк? Оценка мультиагентных систем в действии

Оценка ИИ-агентов с контролем затрат

продолжить чтение

LLM red teaming: полное руководство [+советы экспертов]

Давайте представим стратегию, зародившуюся в военной сфере, где команды притворяются врагами друг друга, чтобы проверить оборонительные механизмы. Этот подход, известный как red teaming, оказался чрезвычайно ценным и теперь нашёл новое применение. Сегодня, когда искусственный интеллект занимает всё больше места в нашей повседневной жизни, использование метода red teaming для тестирования этих систем становится необходимым. Red teaming для моделей-LLM помогает убедиться, что они не только эффективны в работе, но и безопасны и надежны.

продолжить чтение

Оценка больших языковых моделей в 2025 году: пять методов

Большие языковые модели (LLM) в последнее время стремительно развиваются и несут в себе потенциал для кардинального преобразования ИИ. Точная оценка моделей LLM крайне важна, поскольку:Компании должны выбирать генеративные AI-модели для внедрения в работу. Базовых моделей LLM сейчас множество, и для каждой есть различные их модификации.

продолжить чтение

Бенчмаркинг AI-агентов: оценка производительности в реальных задачах

AI-агенты уже решают реальные задачи — от обслуживания клиентов до сложной аналитики данных. Но как убедиться, что они действительно эффективны? Ответ заключается в комплексной оценке AI-агентов.

продолжить чтение

Microsoft Research: системы ИИ невозможно сделать полностью безопасными

Исследователи Microsoft Research, которые проверили безопасность более 100 собственных продуктов генеративного ИИ, пришли к выводу, что эти модели усиливают существующие риски безопасности и создают новые.

продолжить чтение

Rambler's Top100