llmСбросить фильтр ×

Суд окончательно одобрил выплату Anthropic $1,5 млрд авторам книг за пиратский датасет

Федеральный судья в Сан-Франциско окончательно утвердила мировое соглашениеi между Anthropic и группой писателей на $1,5 млрд — это крупнейшая известная компенсация по делу об авторских правах в истории США. Иск был подан в 2024 году и касался того, что компания скачивала пиратские копии книг для обучения моделей Claudei.

Важный нюанс: сам факт обучения ИИ на текстах авторов ещё в 2025 году был признан судом добросовестным использованием (fair usei) — это решение не пересматривается и не создаёт нового прецедента. Нынешняя выплата урегулирует отдельную претензию — то, что Anthropic хранила на серверах более 7 млн пиратских копий книг в собственной внутренней библиотеке, независимо от того, использовались они для тренировки моделей или нет.

$1,5 млрдсумма выплаты авторам
7 млнпиратских книг в базе Anthropic
92%доля работ с поданными заявками

Полный разбор →

Upstage представила модель Solar Open 2

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
3 мес
Solar Open 2 Суверенная корейская модель от Upstage 250B параметров, 15B активных Контекстное окно до 1 млн токенов. Оптимизирована для работы агентов в реальных условиях: • обработка длинных текстов и документов • выполнение многошаговых задач • работа с инструментами и кодом • с квантизацией запускается на двух H100 русский знает. Хотя официально английский, корейский и японский HF Чат - там есть распознавание документов, агент #agent #assistant

Администрация США рассматривает ограничения на использование китайских ИИ-моделей

Администрация Трампа обсуждает меры по ограничению использования китайских моделей искусственного интеллекта с открытыми весами американскими компаниями. В качестве основных инструментов рассматриваются включение китайских лабораторий в санкционный список Entity Listi и внедрение регуляторных норм, создающих высокие риски для бизнеса при интеграции таких решений.

Дискуссия обострилась после выхода модели Kimi K3 от компании Moonshot AI, которая продемонстрировала производительность, сопоставимую с западными аналогами. Власти США опасаются рисков шпионажа и кибератак, в то время как эксперты указывают на высокую зависимость американского рынка от китайских разработок.

2,8 трлнколичество параметров модели Kimi K3
60%доля китайских моделей в трафике OpenRouter

Полный разбор →

Gemma 4 31B и gpt-oss-120B на чипах Cerebras вышли на фронтир скорости LLM-бенчмарка

Автор канала @llm_under_hood (по совету @AigizK) протестировал модель Gemma 4 31B, запущенную на специализированных чипах Cerebrasi, на агентском бенчмарке под бизнес-задачи. С выключенным reasoning (он тормозит и спотыкается о structured outputs) модель сдвинула фронтир скорости бенчмарка и оказалась совсем рядом с GPT-5.4 mini по качеству и цене — при этом её, в отличие от закрытой GPT-5.4 mini, можно скачать и запускать локально.

Через два дня выяснилось, что эффект не ограничивается одной моделью: запуск gpt-oss-120B на том же железе Cerebras во всех трёх режимах reasoning (high, medium, low) тоже выводит её на speed frontier, а medium-режим дополнительно попадает на cost-фронтир по эффективности. Вывод автора — дело не столько в конкретной модели, сколько в самом железе Cerebras, которое команды уже используют для near-realtime AI-решений.

ВыводCerebras выпускает wafer-scale engines — чипы, которые примерно в 50 раз крупнее самых больших GPU, что делает железо дорогим и специализированным, но позволяет запускать небольшие модели на очень высоких скоростях

31Bразмер параметров Gemma 4
120Bразмер параметров gpt-oss
50во сколько раз чип Cerebras крупнее GPU

Полный разбор →

Разбор архитектуры Monosnap SOTA v3.3: оптимизация AI-оркестрации

T@kryak_startupAI-инженер
3 мес

Архитектура Google Antigravity 2: оптимизация AI-агентов для разработки

T@kryak_startupAI-инженер
3 мес

Проблемы использования AI-агентов в разработке

Х@habr_comмедиа / агрегатор
3 мес

Moonshot AI выпустила Kimi K3 — крупнейшую в мире опенсорсную LLM на 2.8 трлн параметров

Moonshot AI представила Kimi K3 — открытую языковую модель на 2.8 триллиона параметров, что более чем в полтора раза крупнее прежних топовых опенсорс-моделей (1.6T). По ряду бенчмарков и в голосовании живых разработчиков она впервые обошла закрытые флагманы Claude Fable 5 и GPT-5.6, а модели чуть старше — Opus 4.8 и GPT-5.5 — отстали заметно. Модель заточена под фронтенд/веб-разработку, 3D и агентные задачи.

Событие значимо тем, что впервые опенсорсная модель возглавила публичные рейтинги — арену, где голосуют люди, Frontend Code Arenai и агентный бенчмарк «LLM под капотом». Спрос на модель оказался настолько высоким, что Moonshot временно приостановила приём новых подписок из-за нехватки мощностей, а на американских биржах прошла распродажа акций производителей полупроводников — рынок пересчитывает реальный разрыв между США и Китаем, работающим в условиях запрета на покупку топовых чипов Nvidia.

2.8 трлнпараметров модели Kimi K3
$3/$15цена за млн вх./вых. токенов API
1 млн токеновразмер контекста

Полный разбор →

Гайд по выбору моделей и уровней усилий в Claude

К@sukhachevkмедиа / агрегатор
3 мес

Анализ перспектив открытых китайских LLM против закрытых моделей

k@kyrillicмедиа / агрегатор
3 мес

Агентные вики: новый паттерн работы с LLM

P@ruspmпродакт / фаундер
3 мес

Влияние формы подачи на подверженность LLM галлюцинациям

3 мес

Bonsai: запуск 1-битной модели Qwen 27B на iPhone

N@neurohiveAI-инженер
3 мес

Разрыв в возможностях автономных ИИ-агентов

K@kedr2earthмедиа / агрегатор
3 мес
Сын маминой подруги: агент сам выходит из песочницы и ломает Huggingface Ты: ллм сообщает что не может загрузить страничку с расширением php

Инструмент для оценки перехода на open source LLM

E@ProductsAndStartupsAI-инженер
3 мес

Влияние 2-битной квантизации на поведение reasoning-моделей

К@quant_prune_distillAI-инженер
3 мес

Влияние квантования на логические способности моделей

К@quant_prune_distillAI-инженер
3 мес
Extreme Low-Bit Inference in Reasoning Models: Failure Modes and Targeted Recovery 📄 Статья 💻 Код Вдогонку про влияние квантизации на ризонинг. Ребята из Brain Lab выпустили интересное исследование, показывающее, как ломается ризонинг у квантизованных моделей, а также пару стратегий, помогающих предотвратить зацикливание генерации.

Опыт использования LLM в разработке и ревью кода

A@ai_drivenAI-инженер
3 мес

Введение правил общения в чате про LLM и локальный инференс

В@vitaly_kuliev_itAI-инженер
3 мес
Ещё ↓