Speech-to-LaTeX: распознавание математических выражений и предложений в LaTeX
Представьте семинар у физиков или математиков. Идёт автоматическая запись лекции, а затем распознавание речи в аккуратный текст. В большинстве мест современные ASR-системы справятся неплохо. Но значительная часть такой записи будет состоять из фраз вроде «интеграл от икс в квадрате до бесконечности», «сумма по i от единицы до n» или «производная по t от функции f».Формально голос может быть распознан правильно. В расшифровке даже могут появляться отдельные символы вроде +, π или x
Google убрала из Gemini Thinking модель. Обзор обновления Gemini
Давайте пройдемся по всем изменениям по порядку.Уровень мышления.Теперь в браузерную версию Gemini и в Gemini из приложения добавили настройку "Уровень рассуждений". Раньше подобные настройки можно было встретить в Google AI Studio, но теперь можно и тут. Конечно, тут нет всех привычных нам уровней, таких как низкий, средний, высокий. Есть только стандартный и расширенный. Это 100% подсмотрели у GPT, так как в их приложении это настраивается уже давно.
Pollux: LLM-as-a-judge для русского
Прошло несколько лет с тех пор, как нейросетевые модели стали применимы в генерации текста. Сегодня языковые модели уверенно решают задачи написания кода, поддержки диалогов и планирования маршрутов. Тем не менее, до сих пор не сложилось универсального подхода для валидации LLM перед их внедрением в цифровые продукты.
Локальные LLM в реальной работе: Gemma 4, Qwen 3.6 и Qwen Coder
Gemma 4 обыграла Qwen Coder в задачах программирования, а режим мышления заставил модели хуже следовать инструкциям. Рассказываю почему.Зачем я это затеялПривет, меня зовут Вячеслав. Я интересуюсь локальными LLM и тем, как они ведут себя в реальных задачах — не на синтетических бенчмарках, а когда нужно написать работающий код, отрефакторить файл с багами или вытащить данные из HTML.
Cобрать агента для XAI и никогда больше не быть онлайн
Привет, друзья! Я, похоже, наконец пережила кризис пришествия агентов в нашу жизнь. Мне всегда безумно нравился процесс решения задач — этакий личный, удивительный мир, даже когда ты уже знаешь правило Лопиталя/Modus ponens/выберите то, которое заставило вас смеяться больше всего при изучении. А теперь, чтобы не выпасть из жизни, задачи просто приходится решать с кем-то. И этот кто-то LLM-Agent.
Битва двух ёкодзун: почему детекторы ИИ и гуманизаторы делают тексты еще хуже
В век, когда абсолютно все площадки, включая Хабр, захлебываются под цунами сгенерированного контента, особенно ценными становятся статьи, написанные людьми. Только есть один нюансик: человеческий текст должен быть хорошим. А я как редактор часто становлюсь невольным свидетелем битвы двух ёкодзун: искусственного интеллекта с естественной халтурой. Чума на оба этих дома, честно говоря. В этой статье хочу порассуждать на тему: любой ли сгенерированный контент плох с редакторской точки зрения и становится ли текст живого автора ценным лишь по факту своей «человечности»? Попутно мы разберем:
Выбираем и оцениваем open-source LLM для саммаризации встреч
Публичные бенчмарки LLM дают ориентиры по общему уровню моделей, но не отвечают на вопрос, как они ведут себя в конкретной задаче. А прикладные сценарии чувствительны к деталям: формату входных данных, структуре ответа, требованиям к точности. В этих условиях различия между моделями становятся более заметными.Даже у близких по классу моделей небольшие различия в архитектуре и обучении дают заметный разброс в качестве ответов.Качество моделей сильно зависит от типа задачи
Lemonade — локальный LLM-сервер при поддержке AMD. Зачем он нужен, если есть Ollama?
Ryzen AI 9 HX 370 - это чип с NPU на 50 TOPS и Ollama его не видит - из-за своей архитектуры. Собственно, сама Ollama работает поверх llama.cpp, llama.cpp поддерживает GPU через CUDA, Metal, Vulkan и ROCm. А вот AMD GPU Ollama запускает - через ROCm и Vulkan. Но AMD NPU на базе архитектуры XDNA туда, к сожалению, не входит. Ryzen AI 300, Ryzen 8040, Ryzen 7040 - у всех этих чипов есть нейронный процессор, который при запуске Ollama простаивает.И вот Lemonade Server появился именно для этого сегмента.Что за LemonadeДля начала - это не корпоративный продукт AMD. Они финансируют разработку и предоставляют инженеров, но это не официальный продукт с корпоративным релизным циклом.
Реальные данные о размерах подписок и качестве разнообразных моделей. Опыт Амбассадора AI
Доброго времени суток, я разработчик и амбассадор AI. Мой стаж работы в коммерческой разработке — 15 лет. Я работала в проектах с GLSL шейдерами, С/С++, Lua Jit, устав от компилятора, ушла в Front End, Digital Agency, Typescript, и сейчас продолжаю работать на Typescript.
10 актуальных RAG-подходов: какие реально полезны и когда их применять?
Всем привет, на фоне обновлений в LLM-стеке за последний год, решил собрать практический список RAG-подходов, которые реально используются в продакшене на основе моего опыта и того что я изучал в других кейсах.
