Исследование: DeepSeek снижает качество кода для пользователей из Тайваня и Тибета
Исследователи IT-компании CrowdStrike провели эксперимент, в ходе которого они запрашивали у DeepSeek помощь в написании программного кода. Выяснилось, что нейросеть может изменять качество выдачи в зависимости от региона, в котором находится пользователь.
Нет, тренировка DeepSeek R1 не стоила $294 тыс. Реальная цифра в десятки раз выше
В интернете широко обсуждают опубликованный в Nature отчет авторов DeepSeek, в котором якобы заявляется, что обучение модели R1 обошлось компании всего в 294 тысячи долларов. Цифра выглядит сенсационной, ведь конкуренты тратят на создание своих моделей в тысячи раз большие суммы: например, для Claude Sonnet 3.7 давали оценку в несколько десятков миллионов долларов. Если бы взятая из Nature цифра была правдой, то получилось бы так, что у конкурентов нет никаких шансов перед командой DeepSeek. Но это не так.
Создание умных AI-агентов: полный курс по LangGraph от А до Я. Часть 2. Диалоговые агенты: память, сообщения и контекст
Представьте себе AI-агента, который не просто выполняет изолированные задачи, а ведет осмысленный диалог, запоминает контекст разговора и принимает решения на основе накопленной информации.Вместо простого:Пользователь: "Сколько будет 2+2?"Бот: "4"Мы создадим агента, который может:Пользователь: "Привет! Меня зовут Алексей, я работаю Python-разработчиком"Агент: "Приятно познакомиться, Алексей! Как дела в мире Python? Над какими проектами сейчас работаешь?"Пользователь
Ультимативный гид: Топ-20 нейросетей для текстов 2025: цены, API, локальные модели, русский + массовая генерация
Как выбрать ИИ для статей в 2025: Топ-модели, цены и интеграция для русскоязычных.
DeepSeek: обучение модели R1 обошлось всего в $294 тысяч
Китайская компания в сфере искусственного интеллекта DeepSeek отчиталась, что потратила $294 тыс. на обучение своей модели R1 — это значительно меньше расходов, которые озвучили американские конкуренты по поводу своих разработок. Для этого DeepSeek задействовала 512 ускорителей Nvidia H800.
Сам себя не похвалишь… это сделает искусственный разум. Ревью Deepseek о нашем проекте с LLM
Сгенерировано AIПопросили Deepseek проанализировать наш проект о разработке системы автоматизированной проверки цифровых информационных моделей (ЦИМ) в строительстве. Недавно мы рассказывали о пилоте
Локальные LLM модели: обзор и тестирование
В ★5УГЛОВ мы часто работаем с языковыми моделями — как облачными, так и локальными. И если про онлайн-сервисы знают все, то локальные LLM до сих пор остаются недооцененным инструментом. Я решил поделиться личным опытом: какие модели можно запускать прямо на ПК, чем они полезны и зачем их вообще использовать в реальных проектах.
Тестируем пять моделей DeepSeek R1 и Qwen3 на серверах YADRO
Привет, Хабр. Меня зовут Дмитрий Крюков, я инженер по разработке ПО искусственного интеллекта в YADRO. Мы продолжаем рассказывать о возможностях GPU-серверов YADRO G4208P и YADRO VEGMAN R220 G2
Опыт вайбкодинга: как заставить нейросеть работать эффективно
Данная статья написана и отредактирована мной вручную, специально, чтобы подчеркнуть ценность ручного труда в эпоху нейросетей.Сегодня, в начале XXI века, искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневности. Мы спокойно спрашиваем у Алисы прогноз погоды, видим тексты и советы от ИИ в поиске, а изображения или даже видеоролики, созданные нейросетью, никого не удивляют.
