llm. - страница 125

llm.

Федеральный судья встал на сторону Anthropic в судебном процессе об авторском праве

Федеральный судья Уильям Алсап постановил, что компания Anthropic имеет право обучать свои модели ИИ на основе опубликованных книг без разрешения авторов. Это первый случай, когда суды поверили в то, что доктрина добросовестного использования может освободить компании, работающие с ИИ, от ответственности, когда они используют материалы, защищённые авторским правом, для обучения больших языковых моделей.

продолжить чтение

ИИ-суперагенты: приближают ли они нас к AGI?

продолжить чтение

Я немного устал от SQL и решил попробовать себя в веб-разработке

Я дата-инженер, которому захотелось немного творчества. Писать сотни строк SQL на работе не всегда доставляет радость, поэтому решил углубиться в веб-разработку, чтобы иметь возможность сделать то, что можно "потрогать" руками и, возможно, поделиться этим с окружающими.В итоге родилась идея AI тьютора - смесь двух популярных нынче направлений Онлайн-обучение и AI. AI Тьютор - сервис генерации образовательного контента с возможностью проверки знаний и виртуальным помощником.

продолжить чтение

Генерируем commit message на базе шаблона при помощи локальной (и не только) LLM в консоле и без IDE

ПредысторияКак-то пару месяцев назад пришел ко мне в гости в коворкинг поработать удаленно мой давний приятель. Он пишет на Java и использует в своей работе IntelliJ IDEA. Помню, он долго восхищался новой на тот момент фичей встроенного AI Assistant - умением генерировать commit message.

продолжить чтение

Генерация юнит-тестов с LLM: если бы посуда мылась сама

Привет, Хабр. На связи Даниил Кобылкин и Тимофей Тимошевский. Мы фронтенд‑разработчики в Одноклассниках.

продолжить чтение

Иллюзия мышления: Почему «думающие» модели на самом деле не думают (и что об этом говорит новое исследование Apple)

продолжить чтение

ChatGPT делает нас глупее? Что показало новое исследование MIT и Кембриджа

продолжить чтение

MCP и будущее AI: что стоит знать сегодня, чтобы не отстать завтра

С тех пор как OpenAI внедрила функцию function calling в 2023 году, я всё чаще задумываюсь о том, что потребуется, чтобы по-настоящему разблокировать экосистему агентов и инструментов. По мере того как базовые модели становятся всё более интеллектуальными, возможности агентов взаимодействовать с внешними инструментами, данными и API всё больше фрагментируются: разработчики вынуждены реализовывать агентов с индивидуальной бизнес-логикой под каждую отдельную систему, в которой агент работает или с которой интегрируется.Очевидно, что необходим единый стандартный интерфейс для исполнения, извлечения данных и вызова инструментов.

продолжить чтение

Jay Knowledge Hub: от прототипа до промышленного PaaS создания баз знаний полного цикла

Привет, Хабр! Меня зовут Никита, я руководитель команды разработки умного поиска на основе генеративного AI в Just AI. В этой статье я расскажу о нашем опыте в умный поиск — как от mvp RAG-сервиса для Q&A бота нашей службы поддержки мы пришли к облачной платформе Jay Knowledge Hub (сокращенно KHUB), которая помогает нашим клиентам автоматизировать поиск по различным источникам знаний.Как все начиналось: прототип на базе RAGНаш основной продукт — диалоговая система для создания чат-ботов JAICP

продолжить чтение

Забудьте про Hugging Face и CLI — ставим Gemma 3 12B за 15 минут

Недавно решил покопаться в локальных языковых моделях и наткнулся на новинку от Google DeepMind — Gemma 3 12B. Модель мощная, с открытой лицензией и, что особенно порадовало, спокойно запускается прямо на ноутбуке. Без серверов, клаудов и трат на аренду GPU.Чтобы всё это заработало без плясок с настройками, я взял LM Studio — простой и удобный интерфейс для работы с LLM, который буквально делает «запустил и поехали».Я написал этот материал для блога Minervasoft

продолжить чтение

Rambler's Top100