Блог о разработке

После пары месяцев задержек и слухов DeepSeek наконец выпустила долгожданную DSV4. Это первое крупное обновление архитектуры с декабря 2024 (V3) и января 2025 (R1). Семейство выводит DeepSeek в один...

Команда по интерпретируемости (изучению внутреннего устройства ИИ) Anthropic нашла в Claude Sonnet 4.5 эмоцеподобные представления. Под давлением они могут толкать модель к шантажу и обходным путям в...

Семейство мультимодальных моделей Gemma 4 от Google DeepMind доступно на Hugging Face — с поддержкой ваших любимых агентов, движков инференса и библиотек для файн-тюнинга 🤗 Это не просто ещё одна...

Запуск больших языковых моделей в продакшене — это постоянный компромисс между производительностью и стоимостью. Speculative decoding (спекулятивное декодирование — метод, где маленькая модель...

Чтобы оценить масштаб проблемы, команда разработала бенчмарк Phantom-0 — 200 визуальных вопросов из 20 категорий, поданных без какого-либо изображения. Все протестированные флагманские модели —...

Открытая библиотека LiteLLM, широко используемый прокси для API языковых моделей, была скомпрометирована через PyPI. Исследователь безопасности Callum McMahon из Futuresearch обнаружил, что версии...

Представляем Nemotron 3 Nano 4B — самый компактный представитель семейства Nemotron 3. Модель построена на гибридной архитектуре Mamba-Transformer (комбинации рекуррентных слоёв и механизма...

MiniMax Китайская AI-компания MiniMax выпустила M2.7 — модель, которая, по заявлению разработчиков, принимала активное участие в собственном создании. Через автономные циклы оптимизации она улучшала...

Qualcomm AI Research разработала модульную систему. Она выводит языковые модели с возможностью рассуждения на смартфоны, сжимая многословные мыслительные процессы в 2,4 раза. Современные...

Инженеры Stripe разработали Minions — автономные coding-агенты, способные выполнять задачи разработки ПО от начала до конца по одной инструкции. Система связывает большие языковые модели (LLM) с...

За последний год большие языковые модели стремительно выросли в масштабах и возможностях. Флагманские модели вроде Kimi K2.5, GLM 5 и Qwen 3.5 насчитывают сотни миллиардов параметров и контекстные...

Эффективность вычислений на этапе инференса (вывода) стала главным фактором производительности больших языковых моделей (LLM). Фокус архитектурных исследований сместился в сторону оптимизации вывода....

LLM-агенты всё чаще работают в постоянных реальных ролях и сталкиваются с непрерывным потоком задач. Ключевое ограничение: агенты не умеют учиться на накопленном опыте. Они вынуждены отбрасывать...

Большие языковые модели (LLM) массово используются для открытого общения. Однако большинство оценок предвзятости по-прежнему опирается на англоязычные задачи классификации. Исследователи из MBZUAI,...

Зиян Цай — Принстонский университет Харкират Бехл — Microsoft Research С появлением AI-агентов автоматические научные открытия стали реальной целью. Многие недавние работы строят агентные системы для...

Irfan Hussain, Sajid Javed — Департамент компьютерных наук, Университет Халифа, Абу-Даби, ОАЭ Применение Multimodal Large Language Models (MLLM) в сельском хозяйстве упирается в критический...

Kaito Baba, Satoshi Kodera Department of Cardiovascular Medicine, The University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan Мы предлагаем MARL-Rad — новый фреймворк мультимодального мультиагентного обучения с...

Развитие мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) позволило browsing-агентам находить и анализировать мультимодальную информацию из реального веба. Но существующие бенчмарки имеют два...

Мультимодальные большие языковые модели (MLLM) существенно продвинули визуальное понимание, но мелкая мимика по-прежнему остаётся слабым местом. Главная проблема — неэффективность токенов....

Исследователи из Peking University и Meituan предлагают GIFT. Это метод инициализации для пост-тренинга Large Reasoning Models (LRM — больших моделей для логических рассуждений). Метод устраняет...