Проект Kubernetes разъяснил политику в отношении ИИ
В блоге Kubernetes опубликовали сообщение, посвящённое политике в отношении искусственного интеллекта. В нём рассматривается, как сообщество адаптируется к миру программирования с использованием ИИ.
Архитектура ИИ-агента с желаниями или цифровой человек
У меня обычно так: я довожу проект до прототипа, доказываю себе, что моя идея работает — и теряю интерес. Проект lifemodel — один из таких. Это ИИ-агент, которого я строил не как чат-бота, отвечающего на вопрос, а как «цифрового человека»: с сердцебиением, энергией и желаниями, которые возникают сами и сами побуждают его действовать. Прототип заработал. А потом, как обычно, мотивация кончилась.
Я устал писать одноразовые скрипты для бенчмарков LLM и собрал харнесс, который сам считает Pareto-front
LLM inference benchmarkС чего все началосьУ меня была вполне приземленная задача: понять, на каком бэкенде гонять одну и ту же открытую модель — на vLLM, llama.cpp, ONNX Runtime или просто на transformers. Звучит как вопрос на пять минут, пока ты не начинаешь честно мерить.
Большая сила маленьких PR-ов в эру AI
Всем привет, меня зовут Михаил Поливаха, я являюсь техническим лидером проекта Axelix.В Axelix со временем добавляется всё больше и больше сторонних контрибьютеров, которых мы очень приветствуем. И всё больше и больше я сталкиваюсь с некоторым непониманием некоторых строгих гайдлайнов, которые установлены на проекте. Именно сегодня, речь пойдёт про размер PR-а.У нас есть собственный GitHub Action, который блокирует PR в том случае, если суммарное количество измененных строк кода превышает 500.
Развернул Gemma 4 31B на одной 4090 48GB — и проверил, нужен ли Q8
В прошлой статье я собрал бенчмарк под свою работу, и в практике победила Gemma 4 31B — мгновенный отклик, дёшево, почти как у 744-миллиардного гиганта. Логичный следующий шаг: поднять её у себя в контуре и ответить на два вопроса, которые все задают и никто не меряет.→ Нужен ли «честный» Q8, или хватает 4-бит? → Переживает ли нормально tool-calling квантизацию?Спойлер: Q8 не дал ничего, а tool-calling держится — но не из-за кванта. Дальше — как разворачивал, на чём споткнулся, и цифры.Железо и стекОдна RTX 4090 на 48 ГБ (спот), llama.cpp
Как утки с СДВГ довели меня до опенсорса: зачем я собрал утилиту для перевода коротких видео на домашней видеокарте
Dub Studio - локальная утилита для перевода коротких роликов. Та самая утка тоже тут.
Организация Software Freedom Conservancy (SFC) представила список рекомендаций по использованию ИИ для открытых проектов
Правозащитная организация Software Freedom Conservancy (SFC) представила список рекомендаций по использованию ИИ-систем на базе генеративных моделей машинного обучения при подготовке кода для открытых проектов. В SFC занимаются предоставлением юридической защиты свободным проектам. Организация отстаивает необходимость соблюдения лицензии GPL. По информации
Собрал ИИ-бенчмарк под себя из 2 месяцев своих сессий — и дорогие модели проиграли дешёвым
Собрал ИИ-бенчмарк под себя — и дорогие модели проиграли дешёвымПубличные лидерборды сходятся: сильнейшая открытая модель сейчас — GLM-5.2 на 744 миллиарда параметров. За ней — Kimi K2.6, DeepSeek V4. Я пару месяцев доверял этим таблицам и гонял через лучшие модели свою ежедневную работу.Потом измерил то, чего лидерборды не могут измерить — как работаю конкретно я. Тройка лидеров сжалась в ничью, а победила в практике модель в 37 раз дешевле GLM-5.2.Дальше — как я это мерил, на чём, какие были грабли, и почему «лучшая модель» и «лучшая модель для тебя» — это разные модели.Почему чужой лидерборд не подберет модель под тебя
