DeepSeek выпустила собственный ИИ-генератор изображений Janus-Pro. Лучше ли он, чем Dall-e 3?
DeepSeek выпустила собственный ИИ-генератор изображений Janus-Pro
Goose: AI-агент в работе
Goose AI-АгентGoose — это проект с открытым исходным кодом (GitHub репозиторий), позволяющий автоматически управлять файлами, редактировать код, анализировать проекты и выполнять прочие задачи.Всё работает по принципу «цепочки инструментов»: внутри есть набор «команд», которые вызываются в процессе работы (например, view
Приложение DeepSeek возглавило топ бесплатных в российских App Store и Google Play
Приложение «DeepSeek — ИИ ассистент» 28 января вышло на первое место в рейтинге бесплатных в российских магазинах App Store и Google Play.
Jetify запустила проект Testpilot — ИИ-инженера по контролю качества
Компания Jetify (ранее Jetpack.io) представила первый продукт Testpilot с использованием ИИ-агента. Он позволяет автоматизировать большую часть процесса QA-тестирования, включая создание тестов, их выполнение и подготовку отчётов.
OpenAI запустила чат-бота ChatGPT Gov эксклюзивно для правительства США
OpenAI развернула новую версию чат-бота на базе искусственного интеллекта специально для американских правительственных учреждений. ChatGPT Gov поможет государственным служащим использовать ИИ для упрощения своих обычных рабочих задач и обеспечения безопасности данных.
В США изучают последствия для безопасности из-за DeepSeek, эксперты советуют осторожничать с проектом из-за сбора данных
Совет национальной безопасности США изучает
Кто стоит за Deepseek? Разбираем патенты
И СМИ, и айтишники, и инвесторы во всю обсуждают успех DeepSeek. Давайте разбираться, кто же стоял за успехом этого китайского чуда. В 2023 году компанию Deepseek основал Лян Вэньфэн, глава китайского хедж-фонда High-Flyer. Западные СМИ сообщают, что он применял искусственный интеллект для прогнозирования рыночных трендов и принятия инвестрешений.
Крах (?) NVIDIA: как DeepSeek встряхнул рынок AI
Акции NVIDIA рухнули, потеряв за одну ночь $600 миллиардов рыночной капитализации — крупнейший
ОЦЕНКА ПОТРЕБНОСТЕЙ В GPU ДЛЯ AGI МАСШТАБА МОЗГА
Определение того, на сколько GPU может приблизиться к вычислительной мощности человеческого мозга, связано с серьёзными техническими, теоретическими и архитектурными сложностями. Современные системы на базе GPU фундаментально отличаются от биологических нейронных сетей, поэтому любые разговоры о «GPU-эквивалентах» стоит воспринимать как приблизительные. Ниже приводится анализ и синтез ключевых идей и имеющихся неопределённостей. 1. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ПОТРЕБНОСТИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО МОЗГА
DeepSeek-R1: особенности модели и как запустить модели DeepSeek-R1 на вашем компьютере
DeepSeek-R1? Не доверяйте новостям. Действительно ли эта модель с открытым исходным кодом превосходит даже OpenAI, или это очередная фейковая новость?
