Перейти к содержимому
#Практика
2 октябряпт
  1. Hugging Face Blog70

    AutoSynthData: метод генерации обучающих данных для корпоративных AI-агентов

    Команда ServiceNow CoreAI представила AutoSynthData — систему для создания синтетических задач обучения на основе ошибок целевой модели и успешных примеров более сильной модели-учителя. В экспериментах с EnterpriseOps Gym подход позволил повысить Pass@1 на 7.2 процентных пункта (рост на 35%) при дообучении Gemma-4-26B-A4B-it.

    Почему это важно: ServiceNow описывает конвейер AutoSynthData для генерации синтетических данных, демонстрируя рост точности на 35% при дообучении модели.

26 сентябрясб
24 сентябрячт
  1. Microsoft Research68

    Microsoft Research представила инструмент для выгрузки инференса физических AI-роботов

    Исследователи Microsoft показали, что перенос инференса с бортовых GPU на edge или облачные серверы улучшает успешность задач。

    Почему это важно: Microsoft добавляет в Physical AI Toolchain функцию выгрузки инференса на edge или cloud GPU, что повышает точность роботов и экономит заряд батареи.

9 сентябряср
  1. Mistral AI68

    Модернизация сложного устаревшего кода с помощью AI-агентов

    Mistral описывает процесс миграции 40 000 строк Fortran 77 в C++ для европейского энергетического оператора. Для обеспечения точности перед началом миграции был создан инструментарий проверки численного соответствия. Документирование базы кода выполнялось с помощью Vibe CLI и Mistral OCR. В процессе использовалась гибридная модель: человек управлял рабочим процессом из планировщика, кодировщика, тестировщика и ревьюера.

    Почему это важно: Описан практический опыт модернизации кода с помощью AI-агентов, включая создание проверочных инструментов и структурированных рабочих процессов.

29 июляср
  1. Berkeley AI Research70

    K-Search: Перенос экспертизы CUDA в MLX для оптимизации ядер на Apple Silicon

    Исследователи из Berkeley AI Research и IBM Research адаптировали фреймворк K-Search для MLX。

    Почему это важно: Исследование демонстрирует перенос экспертизы CUDA в MLX через AI-агент, обеспечивая ускорение до 20 раз на Apple Silicon.