TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #984 · 22.05

Посмотрел у Rozetked краткую выжимку с презентации Google IO, где они 90% времени хвалили свою нейросетку Gemini. И что подумал: задач для просто болтовни с ИИ в чате не так много. А вот научить робота делать за тебя всякую рутину это уже гораздо интереснее. И тут огромное преимущество Гугла над OpenAI — у Гугла уже полно очень популярных сервисов, на которые можно навесить ИИ-функциональность. В презентации так и показывали, например почта с нейросеткой — Gemini залезает в каждое ваше письмо и даже читает вложения, а затем, например, может вам сказать, сколько вы денег (по чекам в почте) потратили на определённую категорию товаров за какое-то время. Ну, пример немного вырожденный, но если нейросетки за нас научат надёжно пользоваться веб-сервисами и приложениями, это будет по-настоящему полезным применением. Я бы хотел рассказать экселю обычным человеческим языком, какая мне нужна таблица, и чтобы он её сделал. Ребята из GigaChat, тем временем, показали мне function calling — как раз попытку поженить машинный интерфейс и языковой процессор. И мне даже хочется попробовать сделать что-то простое. Можете накидать идей в комментах. Нужен какой-то сервис с API, который я смогу вызывать, либо другая формализованная машинная работа. И к ней какая-то рутинная задача, которая может быть создана из текстового запроса на естественном языке. Что бы это могло быть? #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #lfm2

当前筛选 #lfm2清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8615 · 23.09.2025 г., 17:34

⚡️Новая модель LFM2-2.6B - лидер в классе до 3B параметров. Ключевые особенности: - лёгкая и быстрая, всего 2.6B параметров - построена на архитектуре v2 (short convs + group query attention) - обучена на 10 трлн токенов, поддерживает контекст до 32k LFM2-2.6B - компактная, но мощная моделька для широкого спектра задач. 🟠Blog post: https://liquid.ai/blog/introducing-lfm2-2-6b-redefining-efficiency-in-language-models 🟠HF: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-2.6B 🟠Model Bundle on LEAP: https://leap.liquid.ai/models?model=lfm2-2.6b @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#LFM2#OpenSourceAI#Multilingual