Лента новостей

🆕 Обновление Ornith-1.0-35B GGUF В новой версии реализован нативный graft MTP speculative-decode, что улучшает процесс декодирования. 📊 Добавлены полные показатели serving, TTFT и long‑context; сборка выполнена на базе llama.cpp с параметром tp=1.

🚗 Ford возвращает «серебряную бороду» инженеров после неудач с ИИ Компания Ford объявила о повторном приёме опытных инженеров, часто называемых «серебряной бородой», чтобы исправить проблемы, возникшие при попытке использовать искусственный интеллект в разработке. «Мы ошибочно полагали, что просто внедрив искусственный интеллект, получим продукт высокого качества», — сказал представитель Ford.

Для точного переписывания новости нужны её полные сведения. Пожалуйста, предоставьте полный оригинальный текст.

🦅 Ornith 1.0‑35b Появилась версия Ornith 1.0‑35b.

🧠 Оценка пределов долгосрочной памяти у безсостояних LLM‑чатботов — нужен ваш отклик Исследователи проводят тестирование, чтобы понять, насколько долго такие модели могут сохранять контекст без сохранения состояния. Для получения более точных результатов они просят участников поделиться своими наблюдениями и результатами экспериментов. 📢 Ваши отзывы помогут уточнить ограничения и улучшить будущие версии чатботов.

🛠️ Скрипт для мониторинга Llama.cpp и анализа использования памяти Разработан скрипт, позволяющий отслеживать работу Llama.cpp и измерять потребление оперативной памяти. Он собирает данные в реальном времени и выводит их в удобочитаемом виде, что помогает быстро выявлять узкие места в работе модели.

📦 DeepSpec – коллекция от deepseek‑ai DeepSpec — это коллекция, созданная компанией deepseek‑ai. Проект носит название DeepSpec и принадлежит deepseek‑ai.

🛠️ Поддержка DFlash добавлена в llama.cpp В репозиторий проекта llama.cpp внесён новый код, реализующий поддержку DFlash. Теперь эта функция доступна пользователям проекта. Объединение кода происходит в основной ветке, что упрощает дальнейшее развитие и использование DFlash вместе с llama.cpp.

🧠 Что потребуется для создания собственного LLM в /r/localllama? На субреддите /r/localllama участники обсудили возможность разработки своей крупной языковой модели и задали вопрос о необходимых ресурсах. В обсуждении упомянули потребность в мощных GPU‑серверах (например, минимум 8 видеокарт) и больших наборах данных объёмом в терабайты, а также варианты использования открытых моделей в качестве основы. Пока точных цифр нет, диалог продолжается, и пользователи делятся опытом и ссылками на доступные инструменты.

🚀 Ornith-1.0 обгоняет Qwen 3.6 Модель Ornith‑1.0 с 9 млрд параметров показала лучшую результативность, чем Qwen 3.6 (35 млрд параметров), в ряде независимых бенчмарков. В тестах Ornith‑1.0 превзошла конкурента как по точности, так и по скорости обработки, несмотря на более компактный размер модели. 🏆