Простая нейронная сеть на чистом C++
Ни Python, ни PyTorch, ни NumPy, … всего 260 строк кода на чистом C++ достаточно, чтобы обучить, оценить и протестировать простой двоичный классификатор, различающий рукописные цифры 0 и 1.
Какую LLM ставить в production для контента на русском? Протестировали 18 моделей — одна в 130× дешевле при 91% качества
Battle test на русском и английском: цена, качество и артефакты — открытый лидербордLLM-судья оценивает сам себя. Что могло пойти не так?127 баллов из 100. Не опечатка.
18 месяцев до банкротства OpenAI? Прогноз NYT звучит всё правдоподобнее
Оценка OpenAI падает31 марта OpenAI объявила о раунде финансирования с оценкой $852 миллиарда
Я просканировал 30 публичных MCP-серверов: почти половина не дошла даже до скоринга
Коротко: я взял 30 публичных MCP-серверов, попытался прогнать их через детерминированный CI-сканер и довольно быстро понял, что проблема экосистемы - не только в рискованных тулзах, но и в банальной launchability: часть серверов не стартует в headless-режиме, часть требует скрытую конфигурацию, часть ломает протокол мусором в stdout.Сейчас MCP-серверы стали для LLM-агентов тем же, чем когда-то были обычные пакеты и API-интеграции для разработчиков: стандартный способ дать модели доступ к инструментам, данным и внешним действиям.
Почему Claude Cowork — это то, чем ChatGPT должен был стать, но не стал
Claude Cowork превращает часы работы в минуты. ChatGPT так не умеет.Я работаю с Claude Cowork с первого дня его появления.Это потрясающий инструмент для автоматизации рутинных компьютерных задач.
EVGeoQA: Оценка LLM в динамическом, многоцелевом геопространственном поиске
Перевод подготовил автор канала Друг Опенсурса, приятного прочтения, заранее благодарю за подпискуАвторы: Jianfei Wu1, Zhichun Wang1,2,3†, Zhensheng Wang1, Zhiyu He41 Школа искусственного интеллекта, Пекинский педагогический университет, Пекин 100875, Китай2 Пекинская ключевая лаборатория искусственного интеллекта в образовании, Пекин 100875, Китай3 Инженерно-исследовательский центр интеллектуальных технологий и образовательных приложений, Министерство образования, Пекин 100875, Китай
LFM2.5-VL-450M: структурированный визуальный интеллект
Выпущена модель LFM2.5-VL-450M. Это обновленная версия LFM2-VL-450M, в которую добавили функции заземления, улучшенное следование инструкциям и поддержку вызова функций. Модель преобразует видеопоток в структурированные данные в реальном времени на локальных устройствах.
