Лента новостей

🤖 Новый ИИ в Microsoft Teams слушает встречи Microsoft объявила о запуске в Teams нового искусственного интеллекта, который будет анализировать разговоры в реальном времени и предлагать ответы ещё до того, как пользователь задаст вопрос. 📌 Функция вызвала споры из‑за возможности постоянного прослушивания, однако она не будет активирована автоматически — пользователи должны вручную включить её в настройках. Технология основана на больших языковых моделях и интегрирована в чат и планировщик, при этом компания заявила, что обработка данных будет соответствовать существующим политикам конфиденциальности.

🚀 Neocloud Together AI привлекла $800 млн, оценка компании $8,3 млрд Компания Neocloud Together AI объявила о привлечении инвестиций в размере 800 млн долларов. После завершения раунда её стоимость оценена в 8,3 млрд долларов. 📈

🔧 Улучшаем креативность LLM с помощью энтропии Учёные разрабатывают подход, позволяющий большим языковым моделям писать более творчески, используя показатель энтропии. Энтропия применяется для оценки разнообразия генерируемого текста, что помогает модели выбирать более оригинальные варианты. Метод направлен на повышение качества художественных и рекламных материалов, создаваемых ИИ.

🧩 Оптимизация при дефиците меток В статье «Making Optimization Work When Labels Are Scarce» (R) рассматриваются методы, позволяющие эффективно оптимизировать модели, когда количество меток ограничено.

🔧 Добавлен MTP в модель Ornith 35B В локальную модель SoTA Agentic Coding Ornith 35B FP8 E4M3 был интегрирован MTP. Это обновление расширяет возможности модели в агентном программировании, сохраняя её текущие параметры FP8 E4M3.

🧭 Новый взгляд на Hamiltonian Neural Networks В научном сообществе появился новый материал, посвящённый Hamiltonian Neural Networks с точки зрения дифференциальной геометрии. Работа озаглавлена «Hamiltonian Neural Networks from a Differential Geometry Perspective» и помечена как документ D.

🚀 Расширили модель Gemma4 до 44 млрд параметров Мы увеличили модель Gemma4‑31B до 44 млрд параметров, добавив 88 слоёв. Это решение принято из‑за того, что Google не предоставляет модели больше 31 млрд параметров.

🔧 Мои причины запускать локальные модели В оригинальном материале представлено лишь название «My reasons to run local models». Дополнительных фактов, цифр, имён или дат не содержится.

💻 Вопрос о цене Zotac RTX 3090 Ti для локального вывода В сообществе обсуждают, какая стоимость считается справедливой за видеокарту Zotac RTX 3090 Ti, предназначенную для локального выполнения нейросетевых моделей. Пользователи делятся опытом и сравнивают цены, чтобы определить оптимальную цену покупки.

🚪 Завершение проекта Команда объявила о закрытии своего реального продакшн‑сервиса, построенного на больших языковых моделях и использующего их для получения дохода. Сервис был разработан и запущен командой автора, но теперь они решили прекратить его работу. По их словам, окончание проекта воспринимается как облегчение, и они делятся последними впечатлениями.