Hugging Face представила инструмент для автоматизации сборки ядер ML-библиотек
Hugging Face представила инструмент для автоматизации сборки низкоуровневых ядер ML-библиотек, упрощающий оптимизацию кода под различные аппаратные архитектуры.
-
-
Hugging Face перечиляет пять методов снижения затрат на корпоративный ИИ
Hugging Face представила пять практических методов снижения затрат на эксплуатацию AI-моделей в enterprise-среде без потери производительности.
-
NVIDIA представляет дообучение модели GR00T N1.5 для робота-манипулятора SO-101
NVIDIA анонсировала дообучение модели GR00T N1.5 для робота-манипулятора SO-101 с открытым кодом и пошаговой инструкцией адаптации под пользовательские задачи.
-
Итоги PyTorch Day China: рост экосистемы и новые инструменты
Обзор ключевых анонсов PyTorch Day China 2025: универсальные инструменты для железа, рост open source проектов и локализация экосистемы.
-
FilBench: бенчмарк для оценки языковых моделей теперь понимает филиппинские языки
Hugging Face представил FilBench — первый бенчмарк для оценки LLM на филиппинских языках. Тестирование 41 модели выявило лидеров и слабые места, особенно в генерации текста.
-
TextQuests оценил, насколько эффективны языковые модели в текстовых играх
Новый бенчмарк TextQuests на классических текстовых играх вскрыл слабости LLM в долгосрочном планировании и пространственном мышлении. Модели галлюцинируют в длинных сессиях и неэффективно тратят вычислительные ресурсы.
-
Liquid AI выпускает LFM2-VL: быстрые мультимодальные модели для смартфонов
Liquid AI выпустила мультимодальные модели LFM2-VL для смартфонов. Скорость инференса в 2 раза выше аналогов при работе с текстом и изображениями.
-
Stability AI и NVIDIA выпускают Stable Diffusion 3.5 NIM: скорость и простота для бизнеса
Stability AI и NVIDIA представили микросервис SD3.5 NIM с ускорением генерации изображений в 1.8 раза и контейнерным развёртыванием для предприятий.
-
Ark: фреймворк, который сделает робототехнику такой же простой, как ML
Hugging Face представляет Ark — фреймворк, призванный устранить разрыв между ML и робототехникой. Python-интерфейс, бесшовный sim-to-real и Gym-совместимость.
