llm.
Георгий Герганов, автор llama.cpp и звукового кейлогера
Многие пользуются YouTube, Netflix, но не подозревают о ключевых опенсорсных программах типа ffmpeg, которые работают на бэкенде этих сервисов. Похожая ситуация с нейронками, где многие знают программу Ollama
Почему Telegram может стать новым лидером в гонке ИИ
В гонке искусственного интеллекта доминируют гиганты с огромными вычислительными ресурсами — OpenAI, Google, Meta. Однако Telegram, благодаря сочетанию технологических активов, уникальных данных и амбициозного видения основателей, обладает шансами совершить прорыв. Как заявляет Павел Дуров: его брат Николай работает над «настоящим ИИ», способным «логически мыслить и понимать мир». В этой статье я напишу неочевидные потенциальные возможности мессенджера, которые могут обеспечить компании лидерство в AI и будущем AGI.
Text-to-LoRA: мгновенная адаптация трансформеров
😎 Следуй за белым кроликом 💊📌 Telegram @TheWeeklyBrief — краткие обзоры и подкасты 📰🎧🐇📌 GitHub Pages — углублённый разбор статей, ныряем в кроличью нору 📝💻🐾АннотацияИсследователи Sakana AI разработали Text-to-LoRA (T2L)
Как работают серверы MCP: компоненты, логика и архитектура
Закулисный взгляд на основные компоненты серверов MCP — от обработки запросов и управления сессиями до кеширования и хранилищ контекста.Современные ассистенты на базе искусственного интеллекта (ИИ) столь же эффективны, насколько развитыми данными и инструментами они располагают.КДПВ, но в тему
Разработка языков программирования в эру больших языковых моделей: ренессанс посредственности?
В исследовании языков программирования меня всегда наиболее привлекала их разработка.Когда аккуратно мастеришь язык программирования, синтаксис и семантика которого тщательно подогнаны под конкретную предметную область, ты как программист должен предоставить конечным пользователям интерфейс, полностью согласующийся с наработанной ими интуицией и их устоявшимися привычками. Так пользователи языка смогут сосредоточиться на интересных аспектах стоящих перед ними задач и браться за более крупные и сложные проекты.
Llama 3.1 и «Гарри Поттер»: сколько текста действительно запоминает ИИ?
Может ли искусственный интеллект запомнить целую книгу? А если да, что это значит для авторов, издателей и самих разработчиков ИИ? Недавнее исследование от ученых из Стэнфорда, Корнелла и Университета Западной Виргинии показало, что языковая модель Llama 3.1 может дословно воспроизвести до 42% текста «Гарри Поттера и Философского камня». Это заставляет усомниться в механизмах ограничения памяти ИИ и поднимает вопросы о защите авторских прав. Дальше — как раз об этом.
DevOps в 2025 году: отдельные дисциплины, машинное обучение и прогноз на будущее
Привет! Меня зовут Константин Полуэктов, я solution architect в Yandex Cloud и технический эксперт в онлайн-магистратуре от Яндекса и ИТМО «DevOps-инженер облачных сервисов». В этой статье я расскажу о сфере DevOps: что изменилось за последние годы и чего ждать в будущем.
16 перемен, которые уже меняют корпоративный подход к генеративному ИИ
В 2023 году генеративные ИИ стремительно ворвались в потребительский сегмент, достигнув миллиарда долларов пользовательских расходов за рекордно короткий срок. В 2024-м, по нашим оценкам, потенциал выручки в enterprise-сегменте будет в несколько раз выше.Пока в прошлом году потребители часами общались с новыми AI-компаньонами или создавали изображения и видео с помощью diffusion-моделей, корпоративное внедрение genAI, казалось, ограничивалось лишь очевидными кейсами и выпуском «GPT-оберток» в виде новых SKU. Скептики задавались вопросами: действительно ли genAI может масштабироваться в enterprise?
