Лента новостей

🚀 GLM 5.2: модель уменьшена до 290 млрд параметров Это выглядит как хороший REAP модели GLM 5.2 — её размер сокращён до 290 млрд параметров.

🔧 Обвязка важнее модели Автор изменил своё мнение, когда попробовал модель 27 B, получившую положительные отзывы от критиков. Он отметил, что именно качество обвязки (harness) сыграло решающую роль, а не размер или архитектура самой модели.

🔧 Лучший вариант модели для RTX 3070 с агентом Hermes Для видеокарты RTX 3070 рекомендуется использовать модель, оптимально работающую с агентом Hermes.

🔬 Улучшение 5‑классовой модели диабетической ретинопатии (APTOS 2019) Исследователи представили подходы к повышению точности модели, обученной на наборе данных APTOS 2019, которая классифицирует ретинопатию по пяти уровням тяжести. В результате получены смешанные предсказания: модель показывает различную эффективность в разных классах, что требует дальнейшего анализа и доработки.

🤖 Will You Need AI for Your AI? Will You Need AI for Your AI? Will You Need AI for Your AI?

🔍 Лучший ИИ для транскрибирования аудио Вопрос: какой искусственный интеллект наиболее эффективен для автоматической расшифровки звуковых файлов? Ищут решения, способные преобразовать речь в текст с высокой точностью.

🔍 Исследование: люди снижают ценность AI‑контента Учёные обнаружили, что даже при одинаковом качестве аудитория оценивает материалы, созданные искусственным интеллектом, ниже, чем аналогичные работы людей. Это связано с так называемым «эвристическим правилом усилий»: люди подсознательно связывают меньшие затраты труда с меньшей стоимостью продукта.

🚀 Google представил Nano Banana 2 Lite Google обновил свой генератор изображений, сделав его быстрее и дешевле. Новый инструмент называется Nano Banana 2 Lite и предназначен для создателей AI‑контента. 🎨 Обновление направлено на повышение удобства использования и снижение стоимости генерации изображений.

🚀 Etched достигла оценки в $5 млрд Компания Etched, соперник Nvidia в сфере AI‑чипов, объявила о рыночной стоимости в пять миллиардов долларов. По её словам, уже заключены контракты на поставку систем вывода данных, работающих на собственном чипе, на общую сумму в один миллиард долларов.

🤖 AI‑агенты требуют контекст в любой среде, даже без облака AI‑агенты работают в разных условиях и им необходим доступ к контексту, чтобы выполнять задачи эффективно. 🔍 Это актуально даже в сценариях, где облачные сервисы недоступны или ограничены, поэтому разработчики ищут решения для локального обеспечения контекста. Без доступа к актуальному контексту эффективность моделей снижается, поэтому важна интеграция локальных источников данных.