Hugging Face представляет открытую таблицу лидеров для ивритовых LLMs

Введение в модели Claude Anthropic представила свои последние языковые модели, Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4. Эти модели позволяют бизнесу повысить операционную эффективность и улучшить процессы принятия решений. Claude Opus 4: Лидер…

Преобразование бизнеса с помощью Falcon-H1 Обзор Falcon-H1 Falcon-H1 от Института Технологических Инноваций (TII) — это значительный шаг вперед в технологии языковых моделей. Эти модели сочетают в себе преимущества трансформеров и структурированных пространственных моделей…

Практические бизнес-решения на основе AI Использование AI для решения математических задач может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Вот как это можно реализовать: Шаг 1: Определение областей для автоматизации Изучите текущие процессы в…

Введение в Gemma 3n Gemma 3n — это новое многомодальное AI-решение от Google DeepMind, разработанное для мобильных устройств. Оно улучшает пользовательский опыт за счет повышения скорости и конфиденциальности. Проблемы в разработке мобильного AI…

Практические бизнес-решения с использованием RXTX Введение в умножение матриц Умножение матриц является основной операцией в компьютерных науках. Оптимизация этого процесса может значительно улучшить производительность бизнеса через ускорение вычислений. Понимание структурированных матричных произведений Структурированные…

Преобразование бизнеса с помощью интеграции ИИ Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы может значительно улучшить эффективность и безопасность. Использование протокола Model Context Protocol (MCP) и шлюзов MCP позволяет упростить взаимодействие ИИ с внешними…

Построение Модульных AI Рабочих Процессов с Anthropic’s Claude и LangGraph Этот гид предлагает простой подход к внедрению LangGraph, удобной структуры для создания AI рабочих процессов с интеграцией API Anthropic’s Claude. Следуя этому руководству,…

Преобразование бизнеса с помощью агентного ИИ Отчет Marktechpost о агентном ИИ и ИИ-агентах 2025 года предлагает ценные идеи для внедрения ИИ в бизнес-процессы. Рассмотрим, как эти технологии могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

Введение в PARSCALE Метод PARSCALE представляет собой новый подход к эффективному развертыванию языковых моделей, который может существенно улучшить бизнес-процессы. Проблемы масштабирования языковых моделей Традиционные методы требуют значительных ресурсов, что может замедлять развертывание и…

Преобразование с помощью AI: Практические бизнес-решения Введение в J1 Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке больших языковых моделей (LLM), которые могут выполнять задачи оценки и суждения. Модель J1 предлагает новый…

Преобразование бизнеса с помощью ИИ Понимание проблемы нехватки данных Генеративные модели требуют больших и качественных наборов данных для создания высококачественных образцов. Однако в специализированных областях, таких как молекулярное моделирование, получение таких данных может…

Создание AI-агента с использованием Google ADK: Практическое руководство 1. Настройка вашей среды 1.1 Получение необходимых API-ключей Для использования AI-сервисов Google и доступа к финансовым данным вам понадобятся два API-ключа: Google API Key: Перейдите…

Практические бизнес-решения с использованием MedGemma MedGemma от Google представляет собой мощный инструмент для анализа медицинских текстов и изображений. Вот как его можно использовать для улучшения бизнеса и реальной жизни. Шаги для внедрения MedGemma…

Введение в физический ИИ Искусственный интеллект (ИИ) достиг значительных успехов в таких областях, как обработка языка и генерация кода. Однако применение этих возможностей в реальных условиях связано с уникальными проблемами. Физический ИИ предназначен…

Улучшение обобщения языковых моделей Языковые модели (ЯМ) обладают выдающимися способностями к обучению на основе контекста. Однако, их настройка для конкретных задач может быть сложной. Для улучшения бизнес-процессов и реальной жизни, важно использовать подходы,…

MemEngine: Улучшение памяти в AI-агентах Важность памяти в AI-агентах Память играет жизненно важную роль в функциональности агентов на основе больших языковых моделей (LLM). Она позволяет агентам: Сохранять и вспоминать информацию Отражать прошлые взаимодействия…

Преобразование GPU-программирования с помощью KernelLLM Обзор KernelLLM KernelLLM от Meta — это продвинутая языковая модель, которая упрощает разработку GPU-ядр. С 8 миллиардами параметров, она позволяет разработчикам сосредоточиться на оптимизации производительности, избавляя их от…

Практическое руководство по тонкой настройке Qwen3-14B с использованием Unsloth AI Введение Тонкая настройка больших языковых моделей, таких как Qwen3-14B, может быть трудоемкой. Unsloth AI предлагает упрощенный подход, который снижает использование ресурсов. Это руководство…