AI

Linux стал де-факто операционной системой для профессионалов в области анализа данных.

FLUX.1-dev — это мощная модель генерации изображений по тексту, которая производит потрясающие результаты, но её требование к памяти в 24 ГБ и более делает её сложной для запуска на многих системах. Квантование FLUX.1-dev в формате GGUF предлагает решение, уменьшая использование памяти примерно на 50% при сохранении отличного качества изображений.

Black Forest Labs выпустила FLUX.1-Kontext-dev, продвинутую модель искусственного интеллекта для преобразования изображений, которая дополняет существующие изображения с помощью текстовых инструкций.

Оптимизация токенов — это критический навык, отличающий экономически эффективные приложения на основе LLM от экспериментов, разоряющих бюджет.

Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.

NVIDIA DGX Spark — это реальное устройство, которое поступит в продажу 15 октября 2025 года, и оно предназначено для разработчиков CUDA, которым нужна локальная работа с LLM с интегрированным NVIDIA AI stack. Рекомендуемая розничная цена в США — $3,999; в Великобритании, Германии и Японии розничные цены выше из-за НДС и каналов сбыта. Австралийские и корейские вон пока не опубликованы широко.

Вот сравнение поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) среди популярных поставщиков LLM, а также минимальные примеры на Python

Большие языковые модели (LLM) мощные, но в производстве мы редко хотим свободноформатных абзацев. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно передать в приложение. Это Структурированный вывод LLM.

Вот актуальный шпаргалка GitHub Copilot, содержащая основные сочетания клавиш, команды, советы по использованию и функции контекста для Visual Studio Code и Copilot Chat

Недавно в письме Pragmatic Engineer были опубликованы статистические данные опроса о популярности языков программирования, IDE, инструментов ИИ и других данных на середину 2025 года.

Nvidia готовится к выпуску NVIDIA DGX Spark - небольшого суперкомпьютера для ИИ на архитектуре Blackwell с 128+ ГБ объединённой оперативной памяти и производительностью 1 ПФЛОПС в области ИИ. Отличное устройство для запуска больших языковых моделей.

Здесь представлено описание Протокола Контекста Модели (MCP), краткие заметки о том, как реализовать MCP сервер на Go, включая структуру сообщений и спецификации протокола.

Поскольку стандартный Ollama не имеет прямого API для переупорядочивания, вам нужно реализовать переупорядочивание с использованием Qwen3 Reranker на GO, генерируя векторы представлений для пар запрос-документ и оценивая их.

Однажды холодным июльским зимним днем в Австралии… я почувствовал срочную необходимость обучить модель ИИ для обнаружения не заглушенных арматурных стержней из бетона…

Этот маленький
Пример кода на Go для reranking вызывает Ollama для генерации вложений
для запроса и для каждого кандидата документа,
затем сортирует по убыванию косинусной схожести.

Модели Qwen3 Embedding и Reranker являются последними выпусками в семействе Qwen, специально разработанными для продвинутых задач встраивания текста, извлечения и повторного ранжирования.