AI

vLLM — это высокопроизводительный, энергоэффективный движок вывода и обслуживания для больших языковых моделей (LLM), разработанный лабораторией вычислений Sky Computing Лейденского университета Беркли (UC Berkeley).

Компьютер NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) поступил в продажу в Австралии у крупных розничных продавцов компьютеров с наличием на местных складах. Если вы следите за мировым ценообразованием и доступностью DGX Spark, то вам будет интересно узнать, что в Австралии цены варьируются от 6 249 до 7 999 австралийских долларов в зависимости от конфигурации накопителей и конкретного продавца.

Распространение контента, созданного с помощью ИИ, создало новую проблему: различение подлинного человеческого текста и “AI slop” - низкокачественного, массово произведенного синтетического текста.

Cognee — это фреймворк на Python для создания знаний из документов с использованием LLMs. Но работает ли он с самонастраиваемыми моделями?

При работе с большими языковыми моделями (LLM) в производственной среде получение структурированных и типобезопасных выходных данных имеет критическое значение. Два популярных фреймворка — BAML и Instructor — предлагают разные подходы к решению этой задачи.

Выбор лучшей LLM для Cognee требует баланса между качеством построения графов, уровнями галлюцинаций и ограничениями оборудования. Cognee лучше всего работает с крупными моделями с низким уровнем галлюцинаций (32B+) через Ollama, но средние варианты подходят для более легких настроек.

Поднять производительность работы в Jupyter Notebook - основные сочетания клавиш, магические команды и советы по работе, которые преобразуют ваш опыт в области отбработки данных и разработки.

Библиотека Ollama на Python теперь поддерживает нативные возможности веб-поиска Ollama. Всего несколько строк кода позволяют дополнить ваши локальные LLM актуальной информацией из интернета, что снижает количество галлюцинаций и повышает точность ответов.

Выбор правильного векторного хранилища может стать решающим фактором для производительности, стоимости и масштабируемости вашего приложения RAG. Это комплексное сравнение охватывает самые популярные варианты на 2024–2025 годы.

Веб-поисковый API Ollama позволяет дополнять локальные LLM актуальной информацией из интернета. В этом руководстве показано, как реализовать возможности веб-поиска на Go, от простых вызовов API до полнофункциональных поисковых агентов.

Рынок памяти переживает беспрецедентную волатильность цен в конце 2025 года, когда цены на оперативную память резко выросли по всем сегментам.

Локальное запуск LLM-моделей сейчас становится практичным решением для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд. Но выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей:

По мере усложнения рабочих нагрузок искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) возрастает потребность в надежных системах оркестрации. Простота, производительность и возможности параллельного выполнения в Go делают его идеальным выбором для создания слоя оркестрации конвейеров машинного обучения, даже если сами модели написаны на Python.

Кросc-модальные вложения представляют собой прорыв в искусственном интеллекте, позволяя понимать и анализировать различные типы данных в едином пространстве представления.

Демократизация искусственного интеллекта уже здесь. С появлением открытых LLM, таких как Llama, Mistral и Qwen, которые теперь не уступают проприетарным моделям, команды могут создавать мощную инфраструктуру ИИ на потребительском оборудовании — значительно сокращая расходы при сохранении полного контроля над конфиденциальностью данных и развертыванием.

Генерация с усилением поиска (RAG) давно вышла за рамки простого поиска векторного сходства. LongRAG, Self-RAG и GraphRAG представляют передовой край этих возможностей.