Срочная новость: правительство США потребовало экстренно отключить доступ к Fable 5 и Mythos 5
Правительство США, ссылаясь на полномочия в сфере национальной безопасности, выпустило директиву экспортного контроля, требующую приостановить любой доступ к Fable 5 и Mythos 5 для иностранных граждан - независимо от того, находятся они в США или за их пределами. Это касается в том числе иностранных сотрудников Anthropic.Практический результат этого распоряжения: нам необходимо срочно отключить Fable 5 и Mythos 5 для всех наших клиентов, чтобы обеспечить соблюдение требований.Доступ ко всем остальным моделям Claude не затронут.
Почему тебе нужно стать нейро-панком прямо сейчас
Небольшое эссе на тему того, почему сообществу разработчиков надо по максиму вкладываться в LLM, которые будут свободны от корпорации и государств.
Я научил небольшой Transformer генерировать цифры одной нитью
Наверняка вы видели портреты, собранные из одной нити, натянутой между сотнями гвоздей. Я решил проверить: можно ли научить нейросеть генерировать не готовую картинку, а инструкцию, по которой такая картинка строится?Я превратил цифры MNIST в последовательности переходов между 256 гвоздями и обучил небольшой Transformer продолжать путь нити. В результате модель выдаёт не PNG, а JSON-траекторию, которую можно отрисовать в любом разрешении - или потенциально передать физической string-art установке.
Что такое контекстное окно и почему модели забывают
Ты час разговариваешь с ChatGPT. Даёшь контекст, объясняешь задачу, уточняешь детали. А потом модель вдруг начинает противоречить тому, что говорила раньше. Забывает имя персонажа которое ты указал в самом начале. Спрашивает то, о чём вы уже договорились.Первая реакция - что-то сломалось. Но это не баг. Это фундаментальное ограничение архитектуры, у которого есть название и объяснение.Модель не помнит - она читаетГлавное заблуждение про языковые модели - что у них есть память. Что где-то внутри хранится история ваших разговоров, и модель к ней обращается.Это не так.
Пять LLM-провайдеров через один openai-клиент
У нас почти каждая заметная операция в продукте идёт через LLM: генерация follow-up, сборка КП, скоринг, саммари звонков. Пока провайдер один — это бомба замедленного действия. Он ложится по 503, упирается в рейт-лимит, или цена улетает, потому что дешёвый разбор команды почему-то крутится через флагманскую модель.Поэтому мы сделали тонкий роутер. Не фреймворк, не «оркестратор агентов» — примерно 500 строк на NestJS, которые переезжают между нашими продуктами без правок. Расскажу, что внутри и на чём набили шишки.Один клиент вместо зоопарка SDK
IPO SpaceX сделало Маска первым триллионером, а 4400 сотрудников компании — миллионерами
Илон Маск стал первым долларовым триллионером в истории — по крайней мере, по расчетам Reuters
Cколько железа нужно ИИ-агенту? Как мы считали ресурсы для on-premise LLM и почему калькуляторы ошиблись в 5 раз
Сколько железа нужно ИИ-агенту? Как мы считали ресурсы для on-premise LLMМы в LLMStart.ru
Xiaomi выпустила MiMo Code — полноценного автономного AI-агента
Источник.Xiaomi выпустила MiMo Code — конкурента не просто моделям, а агентным системам.
Рождение LLM: история, которую мало кто знает
Когда люди слышат "языковая модель", у большинства сразу всплывает ChatGPT, Gemini, ну или на худой конец что-то связанное с Яндексом. Но мало кто задумывается - а с чего вообще всё началось? Кто первым решил, что машина может понимать текст не по шаблону, а по-настоящему?Я попробую рассказать эту историю без лишнего академизма - просто, но честно.До нейросетей была статистикаКонец 1980-х. Никаких тебе трансформеров, никакого обучения с подкреплением. Тогда языковые модели строились на банальной статистике - модель просто смотрела, какое слово чаще всего следует за предыдущим. Это называлось n-граммными моделями.
