IT Кэмп Сбера на big tech night: огонь, вода и медные трубы
12 сентября Яндекс, Сбер, X5, Т‑Банк и Lamoda впервые одновременно откроют двери ночью и покажут, где рождаются технологии. Приходите изнутри посмотреть на новейшие разработки и фичи — всё то, чего не видно при свете дня.
GPT-OSS-20B – 120B: Сухие цифры после реальных тестов
OpenAI выпустила GPT-OSS модели (https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b и https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b) , и сообщество немедленно начало экспериментировать. Но реальные бенчмарки производительности найти сложно. В этой статье представлены результаты нашего практического тестирования на арендованном железе через RunPod с использованием Ollama.Ремарка: Тесты проводились на Ollama для быстрого деплоя. Если будете использовать vLLM, то производительность будет примерно +30%, но он слабо адаптирован под консьюмерские GPU, за исключением RTX 5090. Что тестировалось:
Строим корпоративную GenAI-платформу: от концепции до ROI. Часть 1. Зачем генеративному ИИ нужна особая архитектура
Это первая статья из серии «Строим корпоративную GenAI-платформу: от концепции до ROI». В этой серии я расскажу, как компаниям подойти к внедрению генеративного ИИ (GenAI) системно, чтобы получить пользу и избежать подводных камней. Кому будет полезно. В первую очередь ИТ-архитекторам, инженерам по ИИ и руководителям в технологиях. Я разберу путь от первых концепций до измеримых результатов (ROI) и постараюсь дать практические рекомендации на каждом этапе.О серии статей.
ИИ-агенты в ваших командах. Эпоха агентной автоматизации процессов наступила
Flowable Platform Release 2025.1
Google выпустила биоакустическую модель Perch 2.0 для наблюдения за звуками животного мира
Исследователи Google Deepmind выпустили обновление Perch 2.0, предназначенной для акустического наблюдения звуками диких животных. Если первая версия была обучена только для распознавания звуков птиц, то в обновлении идею расширили до звуков птиц, млекопитающих, амфибий, а также антропогенных и общих звуков дикого мира.
Эволюция внимания в LLM: от квадратичной сложности к эффективным оптимизациям
Мы живём в эпоху больших языковых моделей — инструментов вроде ChatGPT, Gemini, Claude, которые поражают своими способностями: они пишут тексты, отвечают на сложные вопросы, генерируют код и даже ведут осмысленные диалоги. Но задумывались ли вы, как им удаётся не просто понимать отдельные фразы, но и удерживать смысл длинных документов, многочасовых бесед или даже целых книг?В статье разберём путь от понимания человеческого восприятия до современных оптимизаций механизма внимания в LLM. Сложность человеческой речиПрежде чем погружаться в технические детали, сначала — про масштаб задачи.
Нечеловеческий фактор: кто ответит, если ваш AI накосячит? Смотрим кейсы правоприменения и строим прогнозы
Искусственный интеллект уже здесь и он повсюду: от производственных линий трубопрокатных заводов до брейнрот-контента в вашей ленте. С вами снова Михаил Семенов, ведущий юрисконсульт Cloud.ru и человек, который 6 лет прослужил в прокуратуре.
