Самая криминальная команда в ИИ: кто стоит за Perplexity. Досье SpeShu.AI
Perplexity — поисковик с ИИ, который в августе 2022 года запустила команда из четырёх человек. К маю 2026-го компанию оценивают примерно в $21 млрд, но её рост уже идёт рядом с судебными претензиями: The New York Times и Dow Jones обвиняют Perplexity в незаконном использовании журналистских материалов, а BBC пригрозила судом из-за копирования контента и скрапинга. Претензия издателей сводится к одному: стартап продаёт новый поиск, но кормит его чужими текстами — иногда с сайтов, где автоматический сбор данных прямо запрещён.
API нейросетей для бизнеса в SpeShu.AI. Оплата в рублях и официальная бухгалтерия
Чтобы интегрировать ИИ в процессы, российскому бизнесу нужен провайдер API, который сможет заключить официальный договор и принять оплату рублями. Как такого найти и подключить и что это даёт бизнесу?
Представлена языковая модель с линейной сложностью вычислений и контекстом до 12 млн токенов
Кратко: стартап Subquadratic представил SubQ 1M-Preview — первую языковую модель с линейной сложностью вычислений относительно длины контекста. Заявлены контекст до 12 млн токенов, скорость в 52 раза выше FlashAttention и радикальное снижение стоимости. Независимых тестов пока нет (хотя стартап заявляет о сторонней верификации своих бенчмарков), доступ закрыт. Техническое сообщество реагирует сдержанно: пока это амбициозный пресс-релиз, а не готовый инструмент.
Обратное распространение ошибки: от интуиции до кода
Введение.Современные нейросети часто воспринимаются как черная магия. Вы закидываете в черный ящик датасет, ждете пару часов, и вот уже модель пишет за вас код, генерирует картины и безошибочно отличает собаку от выпечки. Но под капотом нет никаких заклинаний. Вся эта вычислительная мощь держится на одном элегантном алгоритме, основы которого были заложены еще в 1970-х годах — обратном распространении ошибки (Backpropagation).Сейчас порог входа в машинное обучение низок как никогда. Чтобы заставить сеть учиться, достаточно написать loss.backward() в PyTorch или вызвать model.fit()
Битва двух ёкодзун: почему детекторы ИИ и гуманизаторы делают тексты еще хуже
В век, когда абсолютно все площадки, включая Хабр, захлебываются под цунами сгенерированного контента, особенно ценными становятся статьи, написанные людьми. Только есть один нюансик: человеческий текст должен быть хорошим. А я как редактор часто становлюсь невольным свидетелем битвы двух ёкодзун: искусственного интеллекта с естественной халтурой. Чума на оба этих дома, честно говоря. В этой статье хочу порассуждать на тему: любой ли сгенерированный контент плох с редакторской точки зрения и становится ли текст живого автора ценным лишь по факту своей «человечности»? Попутно мы разберем:
МГУ и INTILED создают программный комплекс для расчёта освещения
Учёные Центра искусственного интеллекта МГУ совместно с инженерами компании INTILED разрабатывают
OpenAI, Google и Microsoft поддержали законопроект о финансировании «грамотности в области ИИ» в школах США
OpenAI, Google и Microsoft поддержали проект закона о финансировании «грамотности в области искусственного интеллекта» в американских школах. Двухпартийный законопроект предусматривает выделение грантов Национальным научным фондом (NSF) страны, который пострадал от увольнений и сокращения финансирования при администрации президента США Дональда Трампа.
Оживить фото в Seedance 2.0: как сделать видео со своим лицом, несмотря на цензуру
Seedance 2.0 — нейросеть для видео, которую внутри ИИ-комьюнити неофициально называют лучшей на данный момент.
Шпионим за конкурентами легально: анализ рынка с нейросетями за один день вместо недели
Что внутри:Метапромптинг: как заставить ИИ самому написать промпт для анализа конкурентовМетод Франкенштейна:
Lemonade — локальный LLM-сервер при поддержке AMD. Зачем он нужен, если есть Ollama?
Ryzen AI 9 HX 370 - это чип с NPU на 50 TOPS и Ollama его не видит - из-за своей архитектуры. Собственно, сама Ollama работает поверх llama.cpp, llama.cpp поддерживает GPU через CUDA, Metal, Vulkan и ROCm. А вот AMD GPU Ollama запускает - через ROCm и Vulkan. Но AMD NPU на базе архитектуры XDNA туда, к сожалению, не входит. Ryzen AI 300, Ryzen 8040, Ryzen 7040 - у всех этих чипов есть нейронный процессор, который при запуске Ollama простаивает.И вот Lemonade Server появился именно для этого сегмента.Что за LemonadeДля начала - это не корпоративный продукт AMD. Они финансируют разработку и предоставляют инженеров, но это не официальный продукт с корпоративным релизным циклом.
