Русский метаболический ИИ оказался сложнее, чем может переварить Claude Code
Мы строим метаболический ИИ. Синтетическую нервную систему с внутренним состоянием, с физиологией, с историей. И у всех агентов и продуктов на нашем коде есть традиция: каждая архитектурная фича имеет научное обоснование, каждый запрет — причину. Это не стайлгайд. Это физика системы.У нас долгое время была проблема с кодинг-агентами. Не техническая. Коцептуальная.Клод понимал архитектуру. Но писал по-своему.
Cerebras ускорила 1 трлн модель kimi K2.6 до тысяча т-sec
Недавно компания производитель чипов Cerebras добавила топовую открытую трилионную модель Kimi k2.6, на свою платформу.
Пилот взлететел, полет нормальный
Миронов В.О., Попов Д.В. ВведениеДиспетчер, общий сбор всех Хабристов !!! У нас экстренный пациент, надо доставить его как можно быстрее !!! Именно в таком формате у нас и проходил хакатон, который мы организовывали на базе Финансового университета при Правительстве РФ с поддержкой многопрофильного ИТ-холдинга T1. Для нас это был "пилотный" проект, и мы выполнили его очень бодро и весело. По моему мнению, участники остались довольны и было высказано всеобщее мнение повторить подобное ещё не раз.
Оказывается, у JetBrains есть свой CLI-агент Junie и он оказался лучшим в Terminal-Bench 2.0
Оказывается, JetBrains тихо развивает собственный агент для работы в терминале — Junie CLI. Инструмент не фигурирует в публичных анонсах, но именно он занял первое место в свежем бенчмарке Terminal-Bench 2.0, обойдя более известные решения.
Mistral выкатили Devstral 2 — открытая SOTA модель для кодинга
Неделю назад мы писали про Mistral 3 с MoE-моделью на 675B параметров. Сегодня компания представила Devstral 2 — новое поколение открытых моделей для кодинга.Главное:Devstral 2 (123B): 72.2% на SWE-bench Verified, фактически новый SOTA среди open-weight кодовых агентов.
Cursor 2.0 и модель Composer: как изменился популярный AI-редактор кода
Вчера компания Anysphere выпустила Cursor 2.0
Grok Code Fast 1 стала самой используемой моделью на OpenRouter
Модель Grok Code Fast 1 заняла первое место в рейтинге
LLM-инференс в 20 раз быстрее, чем на GPU! Как подключить агента-кодера с CLINE и Cerebras
Хочешь, чтобы твой AI-ассистент для кодинга работал в 20 раз быстрее, чем на современных GPU? В этой статье покажу, как подключить Cerebras к CLINE — и получить мгновенные ответы от LLM. Почему Cerebras в 20 раз быстрее, чем GPUКомпания Cerebras использует Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3) — самый большой и быстрый ИИ-чип в мире. Основные фишки:WSE-3: гигантский кремниевый чип, размером с CD-диск, 4 триллиона транзисторов и 900 000 ядер.44 ГБ встроенной SRAM на самом кристалле → почти нет обмена с внешней памятью.20 Пбайт/с
LLM для кодинга и локальный тест открытых моделей на AMD
LLM кодеры уже показывают отличные результаты на бенчмарках и в реальных задачах. Кажется, сейчас хорошее время, чтобы начать пробовать ими пользоваться.В статье разберем открытые LLM для кодинга. Сравнимы ли они с подписочными моделями? Можно ли их использовать для работы? А есть ли вариант начать локально?В части туториала:Запустим через docker с помощью llama.cpp.Сделаем замеры скорости генерации.Ускорим за счет спекулятивного декодинга. Подключим в vscode, заставим работать локально и через ssh.Что можно делать с llm
