Лента новостей

🚀 Сотрудничество Cerebras и OpenAI устранило очередь Cerebras объявила о заключении сделки с OpenAI, в рамках которой предоставлена значительная вычислительная мощность. По заявлению компаний, полученный объём ресурсов полностью покрывает текущий спрос, и список ожидания для остальных пользователей более не существует.

🌳 EML‑деревья — универсальные аппроксиматоры В недавнем исследовании (см. [R]) подтверждено, что EML‑деревья способны приближать любые функции с произвольной точностью. Это свойство делает их потенциально полезными для широкого спектра задач машинного обучения, где требуется гибкая модель.

🤖 Что вы думаете о рекурсивном самосовершенствовании? Вопрос поднят в контексте обсуждения возможностей искусственного интеллекта. Источник: [D]

📄 Агентный рецензент Google обработал ~10 тыс. статей на ICML и STOC Google представила автоматизированную систему «Agentic Peer-Reviewer», которая провела предварительный обзор примерно десяти тысяч работ, представленных на конференциях ICML и STOC. Описания алгоритма, методики оценки и полученные результаты изложены в официальном исследовательском докладе, который теперь доступен для публичного ознакомления. 🤖

📈 Pocket привлекла $11 млн на развитие AI‑блокнота Компания Pocket объявила о привлечении 11 млн долларов инвестиций, ссылаясь на рост спроса на устройства для AI‑записей. Продукт — пластина стоимостью $129, по форме похожая на кредитную карту, которая крепится к задней части смартфона 🎧. По заявлению Pocket, устройство обеспечивает неограниченные записи, автоматическую транскрипцию и создание списков задач.

🐢 Замедление работы Unsloth Gemma 12B Q8 Пользователи сообщают, что модель Unsloth Gemma 12B в версии Q8 работает медленнее, чем обычно. Снижение скорости наблюдается при выполнении запросов, отклик модели отстаёт от типичных показателей аналогичных систем. Разработчики уже уведомлены о проблеме и работают над её устранением.

🖥️ Лучший способ протестировать модели разных квантизаций перед покупкой GPU Тестировать модели с различными уровнями квантизации можно до приобретения графических процессоров, чтобы оценить их производительность и совместимость.

🚀 Новый Pull Request для DeepSeek V4 В репозитории ggml-org/llama.cpp открыт Pull Request №24162, где пользователь am17an предлагает добавить поддержку модели DeepSeek V4. Запрос доступен на GitHub и содержит необходимые изменения для интеграции модели в проект.

🤖 Сравнение моделей GLM 5.2 Q1_S и Qwen 27B Q8 В первом квартале проведено сравнение двух языковых моделей: GLM 5.2 в конфигурации Q1_S и Qwen 27B в конфигурации Q8. 📊 Оценка охватывает их характеристики и производительность.

🧩 Викторина: какая LLM вам подходит Я создал онлайн‑тест, который определяет, с какой крупной языковой моделью (LLM) ваши личностные черты и ценности совпадают в наибольшей степени. Тест построен на исследованиях личности и ценностей, проведённых для 15 разных моделей LLM. Пройдите викторину, чтобы узнать, какая из них наиболее близка вам по профилю.