Крупнейший датасет 3D структур белков открыт для ускорения разработки лекарств
SandboxAQ выпустила крупнейший открытый датасет 3D структур белково-лигандных комплексов с экспериментальными данными о связывании для ускорения AI-разработки лекарств.
-
-
Hugging Face представил технологию ZeroGPU для экономии ресурсов при работе с ИИ
Hugging Face анонсировал ZeroGPU — технологию для эффективного использования графических процессоров в машинном обучении, что может снизить costs вычислений.
-
Сборка бюджетного AI-суперкластера на базе Tenstorrent Blackhole и майнинг-ригов
Практическое руководство по сборке бюджетного AI-кластера на базе Tenstorrent Blackhole и майнинг-ригов с экономией 50% по сравнению с готовыми решениями.
-
Model Context Protocol: как Anthropic решает проблему интеграции ИИ с реальным миром
Model Context Protocol от Anthropic неожиданно стал главным трендом 2025 года, решая проблему интеграции ИИ с реальными данными и системами через открытый стандарт.
-
Hugging Face представил бесплатный курс по большим языковым моделям
Hugging Face запустил бесплатный курс по LLM с двумя треками: для исследователей моделей и инженеров приложений. Включает интерактивного ИИ-ассистента и практические материалы.
-
Model2Vec: дистилляция быстрых статических эмбеддингов из Sentence Transformers
Model2Vec позволяет создавать сверхбыстрые статические эмбеддинги из Sentence Transformers с ускорением в 500 раз и уменьшением размера в 15 раз без потери качества.
-
NVIDIA учит ИИ здравому смыслу для работы в реальном мире
NVIDIA разработала модель Cosmos Reason, которая учит ИИ физическому здравому смыслу через обучение с подкреплением. Модель возглавила лидерборд на Hugging Face.
-
Европейская языковая модель для анализа ядерной документации показала рост точности в 15 раз
Французские исследователи улучшили точность мультимодальной модели SmolVLM для анализа ядерной документации в 15 раз с помощью domain-specific обучения.
-
Почему запрещать ИИ-компаньонов — это ошибка, а не решение
Почему запрет ИИ-компаньонов отражает культурную панику, а не решение реальных проблем эмоционального дефицита в современном обществе.
-
LLM-судьи оказались ненадежными оценщиками качества ответов
Исследование показало, что LLM-судьи часто ошибаются в оценке ответов, награждая уверенные, но неверные ответы, что искажает результаты тестирования на 10-20%.