Имя автора: Стас Искаков

Участник профессиональных сообществ | НАУФОР и MOEX

Стас Искаков

Исследователи DeepSeek применяют алгоритм нормализации матриц 1967 года для устранения нестабильности гиперсвязей

DeepSeek объявила о том, что её исследователи вернули к жизни алгоритм нормализации матриц, разработанный в 1967 году, чтобы решить проблему […]

Исследователи DeepSeek применяют алгоритм нормализации матриц 1967 года для устранения нестабильности гиперсвязей Читать дальше

Cloudflare’s tokio‑quiche делает QUIC и HTTP/3 полноценными элементами Rust‑бекендов

В последнее время протокол QUIC и его надстройка HTTP/3 всё чаще упоминаются в контексте ускорения веб‑сервисов. Cloudflare, один из крупнейших

Cloudflare’s tokio‑quiche делает QUIC и HTTP/3 полноценными элементами Rust‑бекендов Читать дальше

Создание транзакционных агентных систем ИИ на базе LangGraph: двухфазовый коммит, вмешательство человека и безопасные откаты

Транзакционные агентные ИИ‑системы становятся ключевым элементом цифровой инфраструктуры, позволяя автоматизировать сложные бизнес‑процессы без потери надёжности. Технология LangGraph, построенная на графовых

Создание транзакционных агентных систем ИИ на базе LangGraph: двухфазовый коммит, вмешательство человека и безопасные откаты Читать дальше

Новый LLMRouter: интеллектуальная система маршрутизации, оптимизирующая выводы LLM через динамический выбор подходящей модели для каждого запроса

LLMRouter – это система интеллектуального маршрутизации, которая подбирает оптимальную языковую модель под каждый запрос в режиме реального времени. Вместо того

Новый LLMRouter: интеллектуальная система маршрутизации, оптимизирующая выводы LLM через динамический выбор подходящей модели для каждого запроса Читать дальше

Как создать агентские решения с применением PydanticAI: контрактно‑ориентированная система принятия решений для корпоративного ИИ, учитывающая риски и соответствие политике

В последние годы корпоративные модели искусственного интеллекта всё чаще становятся автономными агентами, принимающими решения без постоянного вмешательства человека. Такой переход

Как создать агентские решения с применением PydanticAI: контрактно‑ориентированная система принятия решений для корпоративного ИИ, учитывающая риски и соответствие политике Читать дальше

NVIDIA исследователи аИИ выпускают NitroGen — открытую фундаментальную модель визуального взаимодействия для универсальных игровых агентов

Всё чаще в индустрии видеоигр звучат слова «искусственный интеллект» и «универсальный агент», и сейчас эта тема вышла на новый уровень.

NVIDIA исследователи аИИ выпускают NitroGen — открытую фундаментальную модель визуального взаимодействия для универсальных игровых агентов Читать дальше

Liquid AI представила LFM2‑2.6B‑Exp, использующую чистый RL и динамическое гибридное рассуждение для улучшения поведения малых моделей

Liquid AI представила модель LFM2‑2.6B‑Exp, в которой чистый reinforcement learning (RL) и динамический гибридный вывод работают в тесном симбиозе. Такой

Liquid AI представила LFM2‑2.6B‑Exp, использующую чистый RL и динамическое гибридное рассуждение для улучшения поведения малых моделей Читать дальше

Liquid AI запускает модель LFM2‑2.6B‑Exp, использующую чистое обучение с подкреплением и динамическое гибридное рассуждение для улучшения поведения небольших моделей

Liquid AI представила новую модель LFM2‑2.6B‑Exp, полностью построенную на чистом подкрепляющем обучении и динамической гибридной дедукции. Это небольшая, но мощная

Liquid AI запускает модель LFM2‑2.6B‑Exp, использующую чистое обучение с подкреплением и динамическое гибридное рассуждение для улучшения поведения небольших моделей Читать дальше

Liquid AI запускает модель LFM2‑2.6B‑Exp, использующую чистое обучение с подкреплением и динамическое гибридное рассуждение для улучшения поведения небольших моделей

Liquid AI представила новую модель LFM2‑2.6B‑Exp, полностью построенную на чистом подкрепляющем обучении и динамической гибридной дедукции. Это небольшая, но мощная

Liquid AI запускает модель LFM2‑2.6B‑Exp, использующую чистое обучение с подкреплением и динамическое гибридное рассуждение для улучшения поведения небольших моделей Читать дальше

Liquid AI запускает модель LFM2‑2.6B‑Exp, использующую чистое обучение с подкреплением и динамическое гибридное рассуждение для улучшения поведения небольших моделей

Liquid AI представила новую модель LFM2‑2.6B‑Exp, полностью построенную на чистом подкрепляющем обучении и динамической гибридной дедукции. Это небольшая, но мощная

Liquid AI запускает модель LFM2‑2.6B‑Exp, использующую чистое обучение с подкреплением и динамическое гибридное рассуждение для улучшения поведения небольших моделей Читать дальше

Разработка кода для самоорганизующихся графов знаний Zettelkasten и механизмов консолидации сна

В последние годы интерес к методологии Zettelkasten резко возрос: от академических кругов к стартапам, работающим с большими данными. Самоорганизующаяся сеть

Разработка кода для самоорганизующихся графов знаний Zettelkasten и механизмов консолидации сна Читать дальше

Новый кодовый гид по созданию автономной многопользовательской логистической системы: планирование маршрутов, динамические аукционы и визуализация в реальном времени на основе графовой симуляции

Автономные многоагентные системы в логистике уже перестали быть фантазией академических лабораторий и становятся реальным инструментом трансформации рынка. Современные цепочки поставок

Новый кодовый гид по созданию автономной многопользовательской логистической системы: планирование маршрутов, динамические аукционы и визуализация в реальном времени на основе графовой симуляции Читать дальше

Прокрутить вверх