Как мы создаём ИИ-агента для технических писателей (и почему это непросто)
Привет, на связи команда документирования СберТеха и авторы этой статьи — Маша Бурханова, Лида Ковач и Саша Яковлев.В первой части материала «
MCP без хаоса: как мы создали в корпоративном ландшафте централизованный шлюз для ИИ‑агентов
Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Трегубова, я архитектор продукта
GigaChat 3.5 Reasoning — первая в России открытая модель с рассуждениями
Привет, Хабр. Мы выпускаем GigaChat 3.5 Reasoning, первую модель GigaChat с полноценным рассуждением, обученную на технологии online RL. Веса и код запуска на huggingface, также модель можно попробовать в API и giga.chat.
Обновление бенчмарка MERA Text 2.0
Всем привет, с вами команда MERA.В прошлом анонсе мы рассказали о новых публичных тестах на рассуждения и обещали, что следующим большим обновлением станет основная текстовая часть MERA. Пришло время выполнить обещание: представляем MERA Text 2.0 — новую версию текстового бенчмарка и, по сути, переосмысление, что сегодня имеет смысл измерять у фундаментальных текстовых языковых моделей.
Deep Agents: open source-обвязка на LangGraph
Привет, на связи команда GigaChain! Мы занимаемся агентными системами и развиваем набор open source-решений для подключения агентов к GigaChat API.
Single Task Algorithmic Reasoning Models: как с помощью маленькой модели обойти большую LLM?
Привет, Хабр! Результаты коллег по цеху и наши исследования позволяют сделать однозначный вывод: в 2026-м для рецепта отличной reasoning-модели уже недостаточно лишь текстовых рассуждений. Для качественных ответов на большинство вопросов пользователей нужна работа с инструментами, мультимодальные режимы рассуждений, и нередко даже такая экзотика, как рассуждения в латентных представлениях сети.Мы рады поделиться с сообществом фреймворком для обучения рекурсивных reasoning-моделей STARM, существенно опережающих по качеству предыдущие open source-аналоги. О чём расскажем?
