Перейти к содержимому
11 ноябряср
7 ноябрясб
  1. AWS Machine Learning Blog76

    Сервер без сервера MCP для доступа AI-агента к хранилищу данных на Amazon ECS Fargate

    Разработчики создали сервер без сервера Model Context Protocol (MCP) на Amazon ECS с использованием AWS Fargate。

    Почему это важно: Описание архитектуры и возможностей системы помогает понять, как упростить доступ к данным для AI-агентов.

31 октябрясб
  1. AWS Machine Learning Blog75

    Настройка приложения ChatGPT с Amazon Bedrock в AWS GovCloud (США)

    В статье описывается процесс настройки приложения ChatGPT с использованием Amazon Bedrock в AWS GovCloud (США)。

    Почему это важно: Материал предоставляет пошаговое руководство по настройке приложения ChatGPT с использованием Amazon Bedrock в AWS GovCloud, что важно для организаций с высокими требованиями к безопасности.

30 октябряпт
  1. AWS Machine Learning Blog80

    Модель NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL доступна на Amazon EKS и SageMaker HyperPod EKS

    NVIDIA представила модель Nemotron 3.5 Super VL с 120B параметрами。

    Почему это важно: Описание архитектуры и применения модели помогает понять её возможности и влияние на рабочие процессы.

23 октябряпт
22 октябрячт
  1. NVIDIA Blog78

    NVIDIA Cosmos открывает новые инструменты для обучения, оценки и развертывания мировых моделей

    NVIDIA расширила платформу Cosmos новыми инструментами для обучения и оценки мировых моделей。

    Почему это важно: Описание новых инструментов и возможностей помогает понять, как ускорить разработку физических AI-систем.

  2. AWS Machine Learning Blog75

    Обучение Qwen3 на AWS Trainium с помощью torchtitan

    Josh Longenecker описал процесс обучения модели Qwen3 на AWS Trainium с использованием torchtitan, включая три метода настройки и необходимые версии компонентов.

    Почему это важно: Материал предоставляет подробное руководство по обучению модели Qwen3 на AWS Trainium, что полезно для разработчиков, работающих с AI.

21 октябряср
  1. NVIDIA Blog73

    Google Cloud и NVIDIA объявили о доступности инфраструктуры NVIDIA Vera Rubin

    Google Cloud и NVIDIA анонсировали общую доступность экземпляров A5X, которые обеспечивают интегрированную платформу для обучения。

    Почему это важно: Описание интеграции технологий помогает понять возможности масштабирования и применения в реальных задачах.

  2. Hugging Face Blog83

    Hugging Face представил поддержку TorchTPU для PyTorch

    Hugging Face добавил поддержку TorchTPU, что позволяет использовать TPU как нативное устройство для PyTorch. Теперь модели Transformers и Diffusers могут работать на TPU без дополнительных настроек, что упрощает процесс разработки.

    Почему это важно: Описание новых возможностей для работы с TPU в Hugging Face упрощает интеграцию и использование моделей.

13 октябрявт
  1. AWS Machine Learning Blog75

    Доступ к моделям OpenAI GPT на Amazon Bedrock с глобальным кросс-региональным выводом

    Amazon Bedrock предоставляет доступ к моделям OpenAI GPT-6 Sol, Luna и Astra через глобальный кросс-региональный вывод в пяти регионах Азии. В статье описаны условия доступа。

    Почему это важно: Описание конфигурации и управления доступом к моделям GPT-6 через Amazon Bedrock полезно для разработчиков.

  2. AWS Machine Learning Blog73

    Запуск многонодовых инференционных нагрузок с использованием Ray LLM Deep Learning Containers

    В статье описывается, как развернуть одну большую языковую модель на двух GPU-узлах в Amazon EKS с использованием многонодовых контейнеров Ray LLM Deep Learning. Подробно рассматриваются этапы настройки и преимущества разделения фаз предзагрузки и декодирования.

    Почему это важно: Материал описывает процесс развертывания многонодовой инференции, что может быть полезно для оптимизации работы с большими языковыми моделями.

  3. AWS Machine Learning Blog75

    Развертывание моделей принятия решений с помощью llama.cpp на Amazon SageMaker AI

    В статье описывается процесс развертывания моделей принятия решений с использованием llama.cpp на Amazon SageMaker AI。

    Почему это важно: Материал предоставляет пошаговое руководство по развертыванию моделей принятия решений на AWS, что полезно для разработчиков, работающих с AI.

8 октябрячт
  1. The Verge · AI66

    Microsoft расширяет возможности Copilot для управления Windows и файлами

    Microsoft представила обновление для системы Copilot, которое позволит ей получать доступ к локальным файлам и выполнять действия в ОС. Новые функции。

6 октябрявт
  1. The Decoder72

    Cohere представила North 2 как центр управления AI для предприятий

    Cohere представила North 2, который управляет многоступенчатыми рабочими процессами AI-агентов и поддерживает контекст между сессиями. Платформа совместима с любыми моделями и может работать локально, в облаке или в полностью изолированном режиме.

  2. TechCrunch · AI78

    HackerRank представила AI-интервьюер Chakra для оценки навыков кандидатов

    Платформа HackerRank вывела в общее доступ AI-агент Chakra, который проводит собеседования и оценивает не только результат。

    Почему это важно: Описывает переход от оценки результата к анализу процесса работы с ИИ, что меняет подход к найму разработчиков.

5 октябряпн
  1. AWS Machine Learning Blog68

    Amazon Bedrock AgentCore Evaluations: оценка мультиагентных систем по критериям полезности и объяснимости

    AWS представила Amazon Bedrock AgentCore Evaluations — управляемую функцию для оценки производительности AI-агентов на этапах разработки и в продакшене. Инструмент позволяет измерять не только качество ответов, но и выбор инструментов, соблюдение бизнес-ограничений и прозрачность принятия решений с помощью встроенных и кастомных оценщиков.

    Почему это важно: Описана структура встроенных и пользовательских метрик для оценки точности и объяснимости мультиагентных систем в Amazon Bedrock AgentCore.

2 октябряпт
  1. NVIDIA Blog72

    NVIDIA: как GPU Blackwell ускоряют OpenAI GPT-6 Astra Ultrafast

    OpenAI представила режим GPT-6 Astra Ultrafast для API и пользователей ChatGPT Work и Codex. Запуск на NVIDIA Blackwell обеспечивает генерацию токенов в 8 раз быстрее стандартного режима Astra, что сокращает циклы редактирования и отладки кода AI-агентами.

    Почему это важно: NVIDIA описывает технические детали ускорения GPT-6 Astra Ultrafast на Blackwell, что помогает оценить влияние на скорость работы AI-агентов.

30 сентябряср
  1. NVIDIA Blog65

    CoreWeave объявил о доступности NVIDIA Vera Rubin и платформы CoreWeave Forge для AI-агентов

    На конференции CoreWeave Fully Connected компания анонсировала доступность систем NVIDIA Vera Rubin NVL72 и первого CPU для AI-агентов Vera на своей облачной платформе. Тесты показывают увеличение пропускной способности токенов в 4,8 раза по сравнению с GB200 и ускорение запуска песочниц в более чем 3 раза. Также представлена платформа CoreWeave Forge для непрерывного улучшения моделей и агентов.

    Почему это важно: NVIDIA и CoreWeave представили инфраструктуру для агентов, включая CPU Vera и платформу Forge, с конкретными метриками производительности.

24 сентябрячт
  1. GitHub Blog · AI & ML70

    GitHub Copilot app получил оптимизированный интерфейс для просмотра больших пул-реквестов

    Разработчики GitHub Copilot app переработали интерфейс просмотра пул-реквестов。

    Почему это важно: Описаны технические решения для рендеринга огромных пул-реквестов, что помогает оценить влияние на рабочие процессы.

  2. 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.

24 августапн
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.