qwen.
Инженер Google DeepMind представил интерактивную изометрическую карту Нью-Йорка в стиле SimCity
Энди Коенен, инженер из Google DeepMind, представил Isometric NYC
Интеграция coding-агента с MCP-сервером Idea
В IntelliJ Idea (а, значит, и в OpenIDE) есть встроенный MCP-сервер. Активируется он достаточно просто и позволяет расширять стандартную функциональность command-line кодинговых агентов, таких как платный Claude Code или бесплатный, но тоже весьма неплохой Qwen Code
Совет соседа или совет от DeepSeek?
Всем привет! Я Дарья Васильева и отвечаю за DevRel в ПГК Диджитал. В этой статье я хочу поделиться своим любимыми лайфхаком при работе с таблицами �� программе Excel.
Как я сделал классификатор обращений для телеком-поддержки на своей LLM за $10-месяц
Привет, Хабр! Расскажу как я fine-tuned модель Qwen2.5-0.5B для автоматической классификации обращений в службу поддержки, сквантовал её до 350 MB и задеплоил на дешёвый VPS.TL;DR: Модель классифицирует обращения клиентов по intent, category, urgency, sentiment и автоматически определяет куда маршрутизировать тикет. Работает на CPU, данные не покидают ваш сервер.Демо | API DocsЗачем это нужноВ типичной службе поддержки телеком-оператора:60% времени оператора уходит на понимание "а что вообще хочет клиент"
Клонирование голоса по 3-секундному образцу локально: обзор Qwen3-TTS, примеры на русском и портативная версия
Всем привет! Команда Qwen от Alibaba выложила в открытый доступ Qwen3-TTS — нейросетевую модель для синтеза речи с клонированием голоса. Сегодня хочу рассказать об этой технологии подробнее и поделиться портативной версией.
Qwen3-TTS. Большой open-source шаг в сторону голосовых технологий
Команда Qwen официально выпустила Qwen3-TTS и полностью открыла
Fine-tuning Qwen-8B под проприетарный синтаксис (CADINP) на одной RTX 3090: опыт инженера-конструктора
Проблема: Галлюцинации в инженерных расчетахЯ занимаюсь расчетами строительных конструкций в комплексе SOFiSTiK. Основной инструмент взаимодействия с ним — внутренний язык CADINP. Это мощный, но старый процедурный язык с жестким синтаксисом: строгая последовательность модулей (AQUA -> SOFIMSHC -> ASE), специфичные команды фиксации узлов и неявные зависимости.SOTA-модели (ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet) справляются с CADINP посредственно. Основные проблемы при генерации кода general-purpose моделями:Синтаксический шум: Выдумывание несуществующих аргументов функций.Потеря контекста:
Выжимаем максимум из опенсорсных моделей и готовим Text2SQL
В любой крупной компании есть повторяющийся сценарий. Аналитик сидит над экспериментом или моделью, строит А/В тесты и дашборды, и в этот момент приходит бизнес и просит быстро посмотреть «продажи жвачки за вчера». Аналитик переключается, пишет запрос, отдаёт результат, а через десять минут прилетает почти такой же вопрос. Потом ещё один и ещё. День заканчивается, а свои задачи стоят и покрываются ржавчиной.
