искусственный интеллект. - страница 228

Владимир Крылов: «Считать современные LLM просто предсказателями токенов — это техническая безграмотность»

В IT-сообществе не утихают обсуждения, есть ли в современных больших языковых моделях хоть капля настоящего интеллекта или перед нами просто раздутая до триллионов параметров таблица поиска, занимающаяся интерполяцией. Пока критики продолжают рассуждать о «стохастических попугаях», колмогоровской сложности и неизбежном коллапсе синтетических данных, разработчики фронтирных моделей (вроде Claude Opus4.6 или DeepSeek-V3.2) молча меняют правила игры, внедряя GRPO, DAPO и вычисления на этапе вывода.На тг-канале AI4Dev

продолжить чтение

Anthropic приобрела стартап создания инструментов разработки Stainless

Anthropic объявила о приобретении Stainless — стартапа, основанного бывшим инженером Stripe Алексом Рэттреем, чье программное обеспечение широко используется конкурирующими лабораториями ИИ, включая OpenAI и Google.

продолжить чтение

Функция Amazon на базе Alexa+ позволит создавать эпизоды подкастов за минуты

Amazon анонсировала обновление для Alexa+. Это функция Alexa Podcasts, которая даёт возможность создавать подкасты по запросу.

продолжить чтение

Total Cost of Ownership (TCO) для ИИ-проектов: мой кейс расчета

продолжить чтение

Некорпоративный Хабр: семантический поиск и фильтрация по структурированным полям в браузере (llama.cpp в WebAssembly)

Классический RAG индексирует исходный текст документа, предварительно разбивая на фрагменты. Потом рассчитывает векторное представление фрагментов и сохраняет их векторные представления в базу данных для поиска. Это дает возможность искать по сходству фрагментов текста и поискового запроса пользователя, но не дает возможность искать по более высокоуровневым резюме и смыслам, темам поднятым в тексте и прочему. Также не помогает с аналитикой по содержимому.Бесплатный проект text-metadata-generator позволяет выполнять запросы к LLM по каждому документу из коллекции документов, результаты вывода LLM проверяются по JSON схеме.

продолжить чтение

Студенты стали отмечать шаблонность созданных с помощью ИИ текстов

Отчёт KPMG Canada показал, что 73% студентов используют генеративный ИИ для выполнения заданий. Многие при этом сообщают о чувстве дискомфорта, а также отмечают шаблонность текстов.

продолжить чтение

В Google DeepMind представили концепцию курсора мыши с возможностями ИИ

В Google DeepMind представили концепт указателя мыши с возможностями искусственного интеллекта. Он призван решить проблему работы с инструментами ИИ, которые находятся в отдельных окнах.

продолжить чтение

Таксы и постапокалипсис. Как я сделала первую визуальную новеллу на Ren«Py с помощью ИИ»

Когда ты «одиночка», но с идеей, базовым кодом и кистью в руках, сложные движки пугают, а выбор парализует. Но если у тебя есть ИИ, который не решает за тебя, а помогает думать — ты можешь создать что‑то настоящее.Немного вводной

продолжить чтение

Человек как кластер MCP-серверов, общество как симбиоз людей, организаций и их клонов – к чему всё идёт

Цифровой след — это вчера. Сегодня на повестке цифровой клон, который берёт на себя большую часть рутины общения с миром. Технически это MCP-сервер: вы заливаете в него контекст (цели, планы, методы, мировоззрение, политики), даёте инструменты (доступ к данным, подпискам, кошелькам, ЭЦП) — и он сам разруливает входящие, торгуется с другими агентами, бронирует, согласует и отчитывается.

продолжить чтение

Как технология LayerScale спасает сверхглубокие трансформеры (и почему о ней молчат туториалы)

В мире глубокого обучения существует наивный миф: "Если твоя модель недостаточно умная, просто накинь еще пару десятков слоев".На бумаге residual связи (те самые плюсики в коде: x=x+f(x) ) должны позволять нам строить сети бесконечной глубины, спасая градиенты от затухания. Но любой, кто пытался с нуля обучить трансформер слоев на 80, знает жестокую правду: сеть просто отказывается сходиться. Loss взрывается в первые же эпохи, или модель навсегда застревает на субоптимальном плато.

продолжить чтение