ASI (Artificial Superintelligence)
ASI (Artificial Superintelligence) — термин для будущего ИИ, который превосходит человека почти во всех когнитивных задачах. Ниже — простое объяснение,...
Редактор направления «Модели и evals»
В редакции COMRAD404 Ирина Волкова ведёт направление моделей и evals: следит за релизами, изменениями модельных линеек и тем, как новые возможности проявляются в реальных задачах.
В материалах сопоставляет model cards, технические отчёты, независимые тесты и ограничения методик. Основной принцип — отделять измеряемый прогресс от маркетинговых формулировок.
ASI (Artificial Superintelligence) — термин для будущего ИИ, который превосходит человека почти во всех когнитивных задачах. Ниже — простое объяснение,...
Model serving — это слой ML-инфраструктуры, который публикует обученную модель как сервис для инференса. Ниже — простое объяснение, схема работы,...
Разбираем Mixture of Experts без хайпа: что делает роутер, почему активируется лишь часть параметров, откуда берутся overflow и token dropping...
Contextual Retrieval — техника Anthropic для RAG, где каждый чанк дополняют коротким контекстом из исходного документа до эмбеддинга и BM25-индексации....
Batch size — число примеров в одном шаге обучения. Объясняем, как он влияет на память, скорость, последний батч и global...
Multi-Head Attention — механизм трансформера с несколькими параллельными головами внимания: они по-разному проецируют query, key и value, а затем объединяются...
Валидация в ML — это предварительная проверка качества модели на отдельной validation set. Разбираем разницу с test set, связь с...
Подборка 7 AI-инструментов для macOS на 2026-08-14: от ChatGPT и Claude до LM Studio и Ollama. Разбираем сценарии выбора для...
Подобрали 7 open-source AI-инструментов под разные слои стека: локальный запуск LLM, production-serving, web-интерфейс, diffusion-workflows, speech-to-text, ML-библиотеки и vector search.
Собрали 6 AI-инструментов для создателей контента на YouTube и TikTok: монтаж, субтитры, нарезка длинных видео в шорты, обложки и AI...
Пошагово разберём, как подобрать локальную модель под объём VRAM: замерить реальную память, учесть KV cache, activations и overhead, выбрать quantization/offload...
Пошаговая инструкция по AutoGen 0.7.5: установите пакеты, проверьте версии, создайте несколько AssistantAgent и соберите их в RoundRobinGroupChat.