Как Claude научился файн-тюнить опенсорсные LLM
Claude получил возможность файн-тюнить языковые модели с помощью нового инструмента под названием Hugging Face Skills. Не просто писать скрипты для обучения, а реально отправлять задачи на облачные GPU, следить за прогрессом и пушить готовые модели на Hugging Face Hub. В этом туториале показано, как это работает и как использовать самому.Claude Code умеет использовать "скиллы" — упакованные инструкции, скрипты и доменные знания для выполнения специализированных задач. Скилл hf-llm-trainer
Perplexity представила BrowseSafe для защиты ИИ-браузеров от скрытых инструкций
Perplexity выпустила инструмент BrowseSafe
Зрительно-языковые модели читают хуже (или лучше), чем вам кажется
Знакомство с бенчмарком ReadBench, позволяющим без труда оценить, насколько хорошо ваши любимые зрительно-языковые модели читают изображения с большими объёмами текста.В этой статье будет рассказано о ReadBench. ReadBench — это очень простой бенчмарк, который мы разработали для оценки важного, но недооценённого аспекта мультимодального ИИ: насколько хорошо моделям удаётся, собственно, читать текст на картинках, рассуждать о нём и извлекать информацию из таких изображений, на которых много текста.
Как я программирую с помощью агентов
TL;DRАгент в контексте LLM — это не магия, а цикл, в котором модель по шагам вызывает инструменты (bash, git, тесты, web) и получает от них обратную связь.Такой агент умеет ориентироваться в живой кодовой базе, запускать компилятор и тесты, читать логи и документацию, поэтому генерирует и правит код куда надёжнее, чем «голая» модель в чате.
