#Оптимизация
Нейросеть против комбинаторики: проект CayleyPy меняет подход к сборке сложных головоломок
Исследователи из проекта CayleyPy доказали, что связка нейросетевых эвристик и Beam Search способна превзойти признанные классические алгоритмы на кубиках 4×4×4 и мегаминксе, совершив математический прорыв.
Почему ломается RAG: разбор 6 критических ошибок поиска и рецепты надежной архитектуры
Почти три четверти сбоев в работе ИИ-агентов вызваны не слабостью языковых моделей, а ошибками на этапе поиска данных. Разбираем скрытые уязвимости RAG и методы их устранения.
Alibaba представила QwenGyre: решение проблемы простоя GPU при обучении сложных ИИ-агентов
Новый фреймворк QwenGyre от исследователей Alibaba, Университета Цинхуа и USTC устраняет вычислительные задержки при обучении автономных агентов на сверхдлинных задачах, ускоряя процесс почти в два раза.
Эволюция Attention в LLM: как инженеры разгоняют контекст до миллионов токенов
Разбираем, почему эпоха чистого Multi-Head Attention ушла в прошлое и как связка из MLA, обучаемого разрежения, сжатия истории и FlashAttention 4 позволяет моделям эффективно обрабатывать сверхдлинные контексты.
Google выделила $2,1 млн Лаборатории транзита MIT на создание ИИ-хаба для городского транспорта
MIT Transit Lab разрабатывает интеллектуальную платформу PTIQ, которая объединит данные с камер, датчиков и диспетчерских пультов в единую систему с поддержкой LLM.
ИИ на базе AWS помог Vinasoy сократить дефицит продукции на полках на 20%
Вьетнамский производитель соевого молока Vinasoy оптимизировал контроль розничной выкладки с помощью сервисов AWS, ускорив аудит витрин в 20 раз.
Как алгоритмы McDonald’s рассчитывают стоимость бургеров для каждого ресторана
Сеть фастфуда McDonald’s внедрила проприетарную систему машинного обучения, которая анализирует миллионы чеков и конкурентную среду, чтобы предлагать оптимальные цены франчайзи.
Управляемый хаос: армия США внедряет алгоритмы случайности для защиты военной логистики
Транспортное командование США отказывается от предсказуемых маршрутов доставки, заменяя их контролируемой рандомизацией на базе искусственного интеллекта для защиты поставок в условиях боевых действий.
Соавтор ChatGPT создал модель Jev: мгновенные типизированные решения вместо генерации текста
Стартап TypeSafe представил специализированную ИИ-модель Jev. Она заменяет медленные диалоговые LLM в программном коде на параллельную обработку данных с детерминированным результатом.
Эра дорогих нейросетей уходит: почему разработчики переходят на легкие LLM и меняют стек инструментов
Гонка за рекордными бенчмарками LLM теряет смысл для опытных инженеров. На первый план выходят реальная стоимость решения задачи, скорость генерации и минималистичные инструменты.
Реальная скорость спекулятивного декодирования: почему LLM ускоряются не так, как обещают статьи
Заявленный в научных статьях прирост скорости инференса в 6 раз на практике легко превращается в замедление. Разбираемся, как на самом деле работает спекулятивное декодирование и от чего зависит реальный выигрыш.
NVIDIA перевела логистику чипов Blackwell и Vera Rubin на ИИ: как работают Palantir Foundry и cuOpt
NVIDIA внедрила связку из платформы Palantir Foundry, оптимизатора cuOpt и языковой модели Nemotron для управления глобальными цепочками поставок сложнейших серверных систем.