Тег: LLM
Стартап Subquadratic заявил о прорыве в архитектуре ИИ-моделей: компания утверждает, что...
Стартап из Майами Subquadratic представил модель SubQ, которая, как утверждается, использует sparse attention вместо стандартных трансформеров и обрабатывает до 12 млн токенов.
В 10 раз быстрее и в 3 раза дороже. Xiaomi представила...
Xiaomi запустила режим UltraSpeed для ИИ-модели MiMo-V2.5-Pro. Скорость генерации превысила 1000 токенов в секунду, но цена доступа выросла втрое.
Vigolium v0.1.13-beta
Вышел релиз сканера уязвимостей Vigolium v0.1.13-beta, объединяющего детерминированное сканирование веб-приложений и агентный LLM-аудит.
Anthropic выпустила Claude Opus 4.8: модель стала честнее о своих ошибках
Anthropic представила Claude Opus 4.8. Модель лучше справляется с ролью автономного агента, реже ошибается в оценке прогресса и показывает рост в бенчмарках.
Так умеет только Xiaomi: API MiMo-V2.5 подешевели на 99%, лимиты выросли...
Xiaomi радикально снизила цены на API своих ИИ-моделей MiMo-V2.5. Стоимость использования упала на 99%, а доступные квоты токенов увеличены в 5–8 раз.
Arcee представила Trinity-Large-Thinking — открытую ИИ-модель на 399 млрд параметров
Arcee выпустила Trinity-Large-Thinking: мощную открытую ИИ-модель на 399 млрд параметров. Революционная эффективность, низкая цена и конкуренция с Claude Opus 4.6.
Андрей Карпати предложил метод LLM Knowledge Bases: отказ от RAG в...
Андрей Карпати предложил альтернативу RAG: использование Markdown-баз знаний, управляемых LLM, для структурирования информации и повышения прозрачности ИИ-проектов.
SlideFormer: тонкая настройка LLM на одном GPU
Исследователи из HKUST представили SlideFormer — систему для обучения моделей на 123 млрд параметров, используя лишь одну видеокарту уровня RTX 4090.
Интеллект на ватт: новая метрика для оценки LLM на локальных ускорителях
Исследователи предложили метрику «интеллект на ватт» для оценки энергоэффективности локальных LLM. Узнайте, как гибридный подход снижает нагрузку на облачные дата-центры.
Почему ИИ-агенты ошибаются без причины: одинаковый запрос — разные решения
Исследователи изучили, почему ИИ-агенты выдают разные результаты при одинаковых запросах, и выяснили, как снизить вариативность и повысить точность систем.
