Z.ai выпустила GLM-5.3: прирост за счет масштабирования RL и рост кибербзопасности
Z.ai представила GLM-5.3 — новую версию своей флагманской модели. Возможности выросли за счет масштабирования post-training и reinforcement learning: базовая модель при этом осталась той же, что использовалась в GLM-5.2.Главный акцент разработчики сделали на обучении на реальных задачах. RL использовался не только для улучшения ответов модели, но и для практических инженерных сценариев, включая оптимизацию самого процесса тренировки. По словам команды Z.ai
Как мы отдали искусственный интеллект в «рабство» бухгалтерии и что из этого вышло
Всем привет! Меня зовут Александра Царева, я старший специалист машинного обучения в компании «Инфосистемы Джет».
Alibaba представила Qwen3.8 — 2,4-триллионную ИИ-модель и пообещала открыть ее веса
Alibaba анонсировала новую флагманскую модель Qwen3.8. Китацы заявляют, что модель содержит 2,4 трлн параметров. Обещают и выложить веса. Предварительная версия модели получила название Qwen3.8-Max-Preview. Сейчас она доступна через сервисы Alibaba Token Plan, а также инструменты для разработки Qoder и QoderWork. При этом полноценные веса модели пока не опубликованы, а сроки и условия лицензирования компания еще не раскрыла.
Как на самом деле работают LLM
В статье подробно рассматриваются принципы работы больших языковых моделей (large language model, LLM). Поскольку в основе большинства современных LLM лежит архитектура трансформера (transformer), ее понимание дает представление о ключевых механизмах, обеспечивающих работу таких моделей.В этой статье мы разберем ключевые принципы работы современных LLM, построенных на архитектуре трансформера. Я постараюсь объяснить основные идеи без погружения в сложную математику. Конечно, для глубокого понимания темы математическая база важна, но для первого знакомства этого материала должно быть достаточно.
Норвежская библиотека представит LLM с использованием 2 ПБ флэш-памяти Huawei
Норвежская Национальная библиотека разрабатывает большую языковую модель, которая понимает норвежский язык. Учреждение использует 2 ПБ флэш-памяти Huawei OceanStor Dorado в конвейере данных для обучения ИИ.
«Господин Говорунъ: как я обучил маленькую модель разговаривать на дореформенном русском»
Немного контекстаПоследние месяцы мы в команде развиваем проект Manuscript OCR - открытую библиотеку, которая учит нейросети читать рукописные документы XIX века. Это сложный материал: дореформенная орфография, нестабильный почерк, архивные артефакты.Кому интересны технические детали - отдельная статья про Manuscript OCR уже есть на Хабре.Работая над этим проектом, я всё больше погружался в дореформенный язык: тестировал модели, прогонял страницы, сравнивал орфографические варианты. И в какой-то момент возник вполне естественный вопрос:
MAESTRO — новый фреймворк для построения мультиагентных систем и цифровых ассистентов на основе LLM
Привет, Хабр! За последний год стало ясно, что использование нескольких LLM в агентном режиме приносит существенно больше пользы, чем простая сумма их компьюта по отдельности. Гибкость, распределение ролей и активное взаимодействие моделей позволяет достичь значительных успехов в самых различных задачах, включая создание полезных цифровых ассистентов.
Как я устал тестировать LLM-системы вручную и написал универсальный сканер уязвимостей
ПредысторияПолгода назад я работал над внедрением RAG-системы в крупной финансовой компании. Задача была типичная: построить корпоративного чат-бота, который мог бы отвечать на вопросы сотрудников по внутренним документам. Казалось бы, что может пойти не так? Берем готовую LLM, подключаем к базе знаний, добавляем немного магии с векторным поиском — и готово.Но когда я начал тестировать систему перед продакшеном, обнаружил, что наш "умный" ассистент превращается в болтливого предателя при правильно сформулированных вопросах.
Джейлбрейкаем чатботы: ChatGPT без фильтров
Майкл Скофилд знает, что иногда делать джейлбрейк моральноПривет!
Anthropic закрыла проект собственного блога ИИ Claude
Anthropic свернула проект экспериментального блога Claude Explains всего через месяц после его запуска. Блог был посвящён возможностям языковой модели Claude.
