Немецкий датасет German Commons предлагает легальную альтернативу для обучения LLM
German Commons — крупнейший открытый датасет немецких текстов с проверенными лицензиями для обучения AI-моделей без проблем с авторскими правами.
-
-
Google упрощает доступ к AI Mode в мобильном Chrome
Google добавил в мобильный Chrome кнопку для быстрого доступа к AI Mode. Нововведение запускается в США и скоро появится в 160 странах с поддержкой новых языков.
-
Как искусственный интеллект вызывает деградацию профессиональных навыков
ИИ угрожает не только рабочим местам, но и фундаментальным навыкам критического мышления и анализа. Эксперты предупреждают о риске когнитивной атрофии.
-
Arxiv ужесточает модерацию компьютерных исследований из-за потока ИИ-статей
Arxiv ужесточает правила публикации для компьютерных наук из-за потока низкокачественных ИИ-статей. Теперь обзорные работы требуют предварительного рецензирования.
-
Токены мышления повышают стоимость генеративного ИИ
Специальные токены-паузы в языковых моделях повышают качество ответов, но значительно увеличивают стоимость использования ИИ из-за дополнительных вычислительных затрат.
-
MLflow представил инструменты для создания кастомных судей LLM
MLflow представил три новых инструмента для создания кастомных LLM-судей, которые автоматизируют оценку AI-агентов и упрощают взаимодействие разработчиков с предметными экспертами.
-
Запуск GPT-5 не убил SaaS, а даже сделал его умнее
GPT-5 не заменяет корпоративные SaaS-системы, а усиливает их. Предсказуемость и доверие остаются ключевыми преимуществами enterprise-решений.
-
Together AI анонсировал самый быстрый вывод для голосовых агентов
Together AI представила технологию inference для голосовых AI-агентов с рекордной скоростью обработки, что может изменить взаимодействие с голосовыми системами.
-
ИИ-агенты становятся цифровыми коллегами в корпоративной среде
AI-агенты превращаются из инструментов автоматизации в цифровых коллег, способных работать в команде с людьми и брать на себя комплексные бизнес-задачи.
-
Исследование Anthropic демонстрирует ненадежность интроспекции языковых моделей
Исследование Anthropic показывает, что языковые модели ненадежны в описании собственных мыслительных процессов, достигая успеха лишь в 20-42% случаев при интроспекции.
