Небольшой тест LLM‑модели qwen3‑coder‑next:q8_0
Краткий эксперимент, проведённый в реальном времени.Что это за модель?ПараметрЗначениеНазначениеГенерация и отладка кодаКол‑во параметров~80 млрдКвантованиеQ8 (8‑бит)Размер84 ГБТребования к памяти≈ 84 ГБ VRAM (или эквивалентный объём RAM при работе без GPU)
Я ненавижу мозговые штурмы. Поэтому я обучил нейросеть делать их за меня
Введение: фейл с машинкой по генерации идейВозможно многие увидят схожую проблему при использовании нейронок. Я уже достаточно долго и часто использую llm для личных и рабочих задач, автоматизирую свои воркфлоу и в моих кейсах модели эффективно справлялись со своими задачами пока не столкнулся с одним кейсом.
Кукушка хвалит петуха: как работает LLM-AS-A-JUDGE
Мы все через это проходили. Написали умного агента, запустили. Вроде отвечает складно. Начальник доволен. Но у нас высокорисковый бизнес, а мы умные, поэтому где-то внутри сидит червячок сомнения: "А что, если он сейчас галлюцинирует, просто делает это очень уверенно?".Чтобы успокоить совесть, индустрия придумала красивое решение: "Пусть одна нейросеть (поумнее) проверяет другую (поглупее)". Звучит логично. Но практика показывает: нас обманывают. Причем, из лучших побуждений.Проблема "Хорошего парня"
Прогноз AI на 2026 год: давление инфраструктуры и рост агентных систем
Поговорили с Head of R&D red_mad_robot Валерой Ковальским
Новые финансовые бенчмарки для LLM. Лаборатории ИИ «Финама»
В Лаборатории искусственного интеллекта «Финама» мы изучаем и развиваем применение ИИ в домене финансов: от бенчмаркинга LLM до прикладных сценариев в трейдинге и управлении рисками. Сегодня хотим поделиться с вами нашим исследовательским проектом.В последнее время мы все чаще встречаем новости вроде “ИИ от OpenAI взял «золото» Международной олимпиады по информатике”. Главное преимущество такого формата оценки — уверенность, что задания оригинальные и что, при обучении модели они не встречались в идентичном виде.
End-to-End беспилотник на VLM в домашних условиях. Часть 1
Для привлечения вниманияПара слов про End-to-EndВ системах автономного вождения принято выделять два основных подхода — модульный и сквозной (end-to-end). Кратко напомню их суть.
За пределами LLM: детерминированный движок рассуждения на конечном алфавите
Часть 1. Детерминированный движок рассуждения на конечной таблице операции (в перспективе — замена LLM)Когда речь заходит о больших языковых моделях, все сразу отмечают их талант к сочинению и пересказу текстов. Но вот встроить такую модель в реальный продукт — задача куда более каверзная, чем кажется на первый взгляд. На практике вылезают три системных «подводных камня», из‑за которых работать с ними бывает откровенно неудобно.
