Тег: LLM
Анализ производительности нейросети Qwen 3.8 27B: тестирование на разном «железе»
Разбираемся, насколько эффективно работает новая открытая модель Qwen 3.8 27B на мощных видеокартах, системах с унифицированной памятью и специализированных ИИ-платформах.
Сравнение мобильных приложений для запуска локальных LLM
Автор протестировал три мобильных приложения для работы с локальными языковыми моделями на iPhone 16. Лидером по функциональности оказалось наименее популярное решение.
Глоссарий технологий ИИ: от AGI до вычислительных мощностей
Разбираем ключевые термины индустрии искусственного интеллекта: от принципов работы нейросетей и AGI до понятий «непрозрачной рекуррентности» и AI-агентов.
Четыре настройки LM Studio, которые стоит оптимизировать для ускорения работы
Оптимизация скрытых параметров LM Studio позволяет значительно повысить производительность локальных LLM и освободить ресурсы системы.
Китайский ИИ Kimi K3 с 2,8 трлн параметров вышел в открытый...
Moonshot AI открыла веса модели Kimi K3. Нейросеть на 2,8 трлн параметров с окном в 1 млн токенов обойдется компаниям в три раза дешевле конкурентов.
ChatGPT, Grok, Claude и DeepSeek, подвиньтесь. Huawei представила новейшую модель openPangu...
Huawei анонсировала openPangu 2.0 Pro — языковую модель на 505 млрд параметров с открытым кодом, оптимизированную для чипов Ascend.
Thinking Machines Lab выпустила открытую Inkling-Small: модель оказалась сильнее старшей версии...
Компания Thinking Machines Lab представила открытую модель Inkling-Small. При 12 млрд активных параметров она обходит старшую версию в тестах и поддерживает работу с мультимодальными данными.
LLM начали порождать «фантомные домены», которые уже используют хакеры для перехвата...
Исследователи Unit 42 описали угрозу призрачного киберсквоттинга: хакеры регистрируют домены, которые «галлюцинируют» нейросети, для кражи трафика и данных.
Meituan представила LongCat-2.0: первую LLM с триллионным масштабом, обученную на китайских...
Компания Meituan анонсировала модель LongCat-2.0 с 1,6 трлн параметров. Обучение системы полностью прошло на китайских ASIC-ускорителях.
Учёные: цепочки рассуждений ИИ — это статистическая иллюзия, а не мышление
Исследователи из Университета штата Аризона доказали, что «размышления» ИИ — это лишь имитация человеческого стиля, которая не отражает реальную логику вычислений.
