Имя автора: Стас Искаков

Участник профессиональных сообществ | НАУФОР и MOEX

Anthropic запускает Cowork как локального агента файловой системы для Claude, облегчающего ежедневную работу

Anthropic представила Cowork — локального агента файловой системы для Claude, способного работать напрямую с вашими документами, таблицами и кодом без […]

Anthropic запускает Cowork как локального агента файловой системы для Claude, облегчающего ежедневную работу Читать дальше

Построение многошагового конвейера «Кресендо» для красной команды: оценка и нагрузочное тестирование безопасности больших языковых моделей с помощью Garak

В последние годы рост возможностей больших языковых моделей превратил их из академического эксперимента в ключевой элемент коммерческих сервисов. Компании тратят

Построение многошагового конвейера «Кресендо» для красной команды: оценка и нагрузочное тестирование безопасности больших языковых моделей с помощью Garak Читать дальше

Google AI выпустила Universal Commerce Protocol (UCP) – открытый стандарт, направленный на развитие следующего поколения агентного коммерческого взаимодействия

Google AI представила Universal Commerce Protocol, открытый стандарт, который обещает изменить правила игры в сфере агентных коммерческих систем. Протокол построен

Google AI выпустила Universal Commerce Protocol (UCP) – открытый стандарт, направленный на развитие следующего поколения агентного коммерческого взаимодействия Читать дальше

Встречайте SETA: открытая среда обучения с подкреплением для терминальных агентов, включающая 400 задач и набор инструментов CAMEL

SETA – это открытая платформа, предоставляющая более четырёхсот задач для обучения терминальных агентов с помощью методов глубокого обучения с подкреплением.

Встречайте SETA: открытая среда обучения с подкреплением для терминальных агентов, включающая 400 задач и набор инструментов CAMEL Читать дальше

Как создавать переносные пайплайны обработки признаков в базе данных с Ibis, используя ленивые Python‑API и выполнение через DuckDB

Появление Ibis и DuckDB открыло новый способ построения feature‑engineering пайплайнов, полностью помещающихся в базе данных. Вместо традиционных ETL‑процессов, где данные

Как создавать переносные пайплайны обработки признаков в базе данных с Ibis, используя ленивые Python‑API и выполнение через DuckDB Читать дальше

Реализация Softmax с нуля: как избежать ловушки численной стабильности

Внедрение функции softmax в нейронные сети часто воспринимается как простая строчка кода, но за её «прозрачной» формулой скрываются подводные камни,

Реализация Softmax с нуля: как избежать ловушки численной стабильности 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

Nanbeige4‑3B‑Thinking: 23‑триллионный токен‑поток позволяет моделям 3‑млрд преодолевать рассуждения, рассчитанные на 30‑млрд классов

Nanbeige4‑3B‑Thinking – это новая архитектура, построенная на 23‑тримиллионном токен‑потоке, который позволяет моделям с 3 млрд параметров решать задачи, ранее доступные только

Nanbeige4‑3B‑Thinking: 23‑триллионный токен‑поток позволяет моделям 3‑млрд преодолевать рассуждения, рассчитанные на 30‑млрд классов Читать дальше

Как создать полностью локальный агентный пайплайн для повествования, используя рабочие процессы Griptape, модели Hugging Face и модульную оркестрацию креативных задач

В последние годы рост генеративных моделей привёл к появлению новых форм интерактивного контента, где история создаётся в реальном времени под

Как создать полностью локальный агентный пайплайн для повествования, используя рабочие процессы Griptape, модели Hugging Face и модульную оркестрацию креативных задач Читать дальше

OpenAI анонсировали GPT‑5.2: модель стала умнее, быстрее и экономичнее

OpenAI анонсировала GPT‑5.2, модель, способную удерживать контекст до 128 тысяч токенов, что в три раза превышает лимит GPT‑4. Такой скачок открывает

OpenAI анонсировали GPT‑5.2: модель стала умнее, быстрее и экономичнее Читать дальше

CopilotKit v1.50 приносит AG-UI Agents прямо в ваше приложение с useAgent Hook.

CopilotKit v1.50 знаменует собой поворотный момент в интеграции искусственного интеллекта в приложения. С появлением нового хука useAgent, разработчики получили в

CopilotKit v1.50 приносит AG-UI Agents прямо в ваше приложение с useAgent Hook. Читать дальше

Прокрутить вверх