Лента новостей

🖥️ 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.

🟢 LibreChat vs OpenWebUI В сообществе поднят вопрос выбора между LibreChat и OpenWebUI. Оба проекта открыты и предназначены для создания чат‑интерфейсов. Пока нет окончательного решения, обсуждение продолжается.

📚 Новый метод RAGless: поиск вопросов‑вопросов с агрегированием оценок для закрытых FAQ В недавней работе представлена система RAGless, использующая Q‑Q retrieval и агрегирование оценок для обработки вопросов в закрытых тематических FAQ. Подход позволяет находить релевантные ответы без применения традиционных методов Retrieval‑Augmented Generation (RAG). Исследование ориентировано на задачи с ограниченным набором вопросов и ответов, где важна точность сопоставления.

🔗 MiCA теперь в Hugging Face PEFT Компания Hugging Face объявила, что технология MiCA включена в их библиотеку PEFT. PEFT — открытая платформа для параметрически эффективного дообучения больших языковых моделей. Теперь пользователи смогут применять MiCA в рамках этой экосистемы без дополнительных настроек.

🚀 Ищем специалистов по ML, DL и DSA Приглашаем людей, которые серьезно относятся к машинному обучению, глубокому обучению и структурам данных. Если вы хотите работать над проектами в этих областях, присоединяйтесь.

📢 Окончательные решения ECCV 2026 После этапа предварительного приёма конференция ECCV 2026 объявила окончательные результаты рассмотрения заявок. Это завершает процесс оценки представленных работ и открывает путь к формированию финальной программы мероприятия. Подробности доступны в официальных источниках.

🔧 Первые ручные результаты тестирования переноса процедурных навыков в небольших моделях Исследователи опубликовали обновление, в котором представлены первые результаты экспериментов по переносу процедурных навыков между небольшими языковыми моделями. Тестирование проводилось вручную, что позволило детально оценить эффективность переноса и выявить ключевые ограничения текущих подходов. Полученные данные помогут в дальнейшем улучшать методы обучения небольших моделей, делая их более гибкими при выполнении сложных задач.