Искусственный интеллект: инструменты и их применение в работе. Всего — 114 статей.
Google Research выпустила TabFM — фундаментальную модель для табличных данных, которая делает предсказания без дообучения. Разбираем архитектуру и бенчмарки.
Разработчик выпустил open-source надстройку Memory OS для Hermes Agent — шесть слоёв памяти от файлов до векторной базы, всё работает локально.
Команда Qwen опубликовала Qwen-Scope — набор разреженных автоэнкодеров для Qwen3 и Qwen3.5, который помогает управлять поведением модели без переобучения.
Hugging Face представила стабильную версию TRL 1.0 с единым CLI, конфигами и алгоритмами DPO, GRPO, KTO для SFT и alignment языковых моделей.
Пошаговый разбор туториала MarkTechPost: как поднять MLflow Tracking Server, перебрать гиперпараметры, оценить модель и развернуть её как REST API.
Разбор обучающего эксперимента: децентрализованное федеративное обучение на gossip-протоколе против классического FedAvg с дифференциальной приватностью на PyTorch.
Разбираем код: фреймворк Strands Agents для автоматического red-teaming AI-агентов — атаки на промпт-инъекции, контроль вызовов инструментов и оценка утечек.
MiniMax-M2 обещает скорость вдвое выше конкурентов и цену в разы ниже Claude 3.5 Sonnet — за счёт MoE-архитектуры и техники Interleaved Thinking.
Строим полный цикл обработки данных на PySpark в Google Colab: от Spark-сессии и SQL-запросов до логистической регрессии и Parquet.
Google Research представила ReasoningBank — фреймворк памяти, который превращает опыт ИИ-агента в стратегии и повышает эффективность до 34%.
От протокола MCP до AgentOps: разбираем 15 принципов, по которым крупные компании выстраивают агентные ИИ-системы в 2025 году.
Исследователи из Шанхайского университета Цзяотун и Zenergize AI представили SmallThinker — семейство MoE-моделей, работающих даже при 1 ГБ ОЗУ.