Odyssey-3: мировая модель, которая учит роботов физике по видео
Попробуйте объяснить ребёнку, почему кружка, столкнутая со стола, разбивается. Вы вряд ли начнёте с закона всемирного тяготения. Ребёнок просто увидит сотни падающих предметов, и в его голове сам собой сложился образ: вещи падают, твёрдое о твёрдое бьётся, жидкость растекается. Физику он «впитал» из наблюдений, а не из учебника.
Нейросеть по рецепту: вычисляем веса вместо хранения матриц
Хочу рассказать об интересном подходе к построению ML-моделей. Как известно, практически любая нейросеть - это, грубо говоря, некая архитектура + некий набор весов. Веса здесь, опять же если говорить грубо, циферки в матрице. Очень много циферок в очень большой матрице. Обычно соблюдается правило, что чем сложнее и “умнее” модель, тем больший размер имеют ее “матрицы с циферками”. Особенно в этом плане выделяются LLM: у Kimi-K3, например, 2,8 триллиона параметров. Обычно, чтобы использовать модель, нужноа) иметь ее веса на диске, откуда их будешь грузить
Do LLMs Feel Pain? A Close Reading of a Viral Preprint
Another wave has swept through Telegram channels. Scientists have found a pain vector in LLMs. AI can suffer. How artificial is artificial intelligence? Should we establish ethical rules for how we treat AI?This article is an analysis of what the scientists actually wrote and what conclusions follow from it.What the Study Is AboutWhen the first commentators, having read the press release, journalists’ retellings, and AI summaries of the paper, began writing that long-held suspicions that LLMs have an inner life had finally been confirmed, I was, frankly, skeptical and even indifferent. Many similar papers with loud headlines and breakthrough press releases contained interpretive errors, problematic prompts, implicit influence on LLM responses, and so on.
1С Напарник. Стоит он того?
Что решает — дорогое и долгое дообучение узкой модели или хорошая обвязка вокруг обычной облачной?На первый взгляд кажется очевидным, что модель от вендора, у которого привилегированный и неограниченный доступ к материалам, не оставит камня на камне от конкурентов. Но, может, мы уже дошли до того момента, когда разница в качестве ответов общих и специализированных моделей не оправдывает затрат на дообучение?Попробуем сравнить нашего интерактивного помощника на open-source стеке и Напарника
Джеффри Хантли: агенту хватит –help, если CLI сделана хорошо
Слева S-тир, справа F-тирДавно собирался про это написать. Да, поздновато, но я всё-таки влезу в спор «MCP против CLI». Есть мысль, которая кому-то может показаться интересной.Чем MCP-сервер на самом деле отличается от самой обычной CLI с флагом --help
Qwen3.8 27B обошла GPT-5.6 в SQL‑бенчмарке. И всё это — локально на ноутбуке
Производительность агентного SQL на уровне передовых моделей теперь помещается прямо на ноутбуке — даже если ему почти пять лет и у него всего 16 ГБ оперативной памяти. В связке Qwen 3.8 27B и DuckDB всё работает локально. А если понадобится масштабирование, достаточно изменить одну настройку, чтобы перенести обработку запросов в MotherDuck.Как это меняет наш подход к работе? Что это говорит о будущем искусственного интеллекта в работе с данными? И раз уж мы здесь, заодно всё настроим на вашей машине. Это не займёт много времени.Граница Парето сдвинулась
Собираю робота на Raspberry Pi 5 для дочери. Но говорящей колонкой тут не отделаться! Вызов принят, погнали. (Часть 2)
Лягушка, ты меня узнала?Посмотреть “Часть 1” можно здесь.
Устроил маленьким моделям проектный институт: слабой деление на разделы дало вчетверо, рой пять пунктов
Я тепломеханик, начальник отдела в проектной организации, в проектировании четырнадцать лет. Программистом не был ни дня, с нейросетями вожусь меньше года. Весной взялся вырастить из слабых локальных моделей рой, который окажется умнее самой сильной из них. Рой не поумнел. Зато по дороге я разложил шесть маленьких моделей по схеме, по которой работает любой проектный институт, и замерил, что из этой схемы держит нагрузку. Держит одно деление на разделы, и слабой модели оно дает больше, чем сильной.
