Лента новостей

🎙️ Что нужно для создания диктовочного конвейера уровня Wispr Flow (open source) В статье раскрываются требования к построению диктовочного конвейера, сопоставимого с открытым проектом Wispr Flow. Wispr Flow доступен как open source и представляет собой готовое решение для автоматической обработки речи.

🛠️ Создан слой веб‑доступа для локальных ИИ‑агентов Разработчик сообщил, что ему пришлось построить веб‑доступный слой, позволяющий локальным ИИ‑агентам взаимодействовать с интернет‑ресурсами. Он интересуется, сталкивался ли кто‑то ещё с подобной задачей.

🚀 Локальные развертывания Mellum2 В рамках текущих работ происходит локальное развертывание системы Mellum2.

🚀 NASA тестирует локальное выполнение LLM для будущих космических миссий NASA проводит испытания локального вывода больших языковых моделей (LLM) на борту будущих космических аппаратов. Тесты направлены на возможность работы ИИ без постоянного соединения с Землёй, что позволит обрабатывать данные в реальном времени. В рамках экспериментов проверяется, как такие модели справляются с задачами автономного принятия решений и анализа информации в условиях ограниченных ресурсов. 🤖 Технология будет интегрирована в новые миссии, где требуется быстрый и надёжный искусственный интеллект.

🔧 Настройка H200 NVL на потребительском железе В недавнем эксперименте удалось установить и запустить H200 NVL, используя оборудование, приближённое к потребительскому уровню. Тест показал, что даже без специализированных серверных компонентов можно реализовать работу H200 NVL, что открывает возможности для более широкого круга пользователей.

🚀 Kimi и GLM работают над передовым кодом Kimi совместно с командой GLM начали разработку кода, который относится к передовым технологиям. Проект ориентирован на создание решений, находящихся на границе современных возможностей.

🚀 GLM 5.2 работает только на CPU Новая версия языковой модели GLM 5.2 запущена без использования графических процессоров. Для её работы применяется серверный процессор AMD EPYC и 512 ГБ оперативной памяти. Конфигурация позволяет выполнять задачи обработки естественного языка полностью на центральных процессорах, что упрощает развертывание в средах без видеокарт.

🔧 192 ГБ DDR3 сервер и большие языковые модели В сообществе специалистов по ИИ возник вопрос, какие задачи можно решать, используя сервер с 192 ГБ оперативной памяти DDR3 в работе с крупными языковыми моделями (LLM). Участники обсуждения рассматривают варианты применения, включая локальное развертывание небольших моделей, предварительную обработку данных и использование сервера как вспомогательного узла в распределённых вычислениях.

В оригинальном тексте содержится лишь вопрос без фактов, цифр, имён и дат, поэтому переписать его в виде новостного поста невозможно.

⚡ Как ускорить отклик, кешируя системный запрос Пользователь задал вопрос о том, как улучшить время отклика, используя кэширование системного промпта. 🔧 В запросе уточняется, какие методы или настройки могут сократить задержку при работе с ИИ‑моделью.