Iconicompany.com IT-HUB

через Gemini 3.5 Live Translate. Причем сделать так, чтобы приложение создавало виртуальный микрофон через pipewire, который можно подключить к zoom, чтобы например провести презентацию проекта в Hicool на китайском ) И обнаружил что при создании веб приложения в Google AI Studio теперь можно выбрать дизайн, причем не в начале, а во время кодинга...

Ранее обсуждали эту тему с автором методологии CALM из tencent. Современные LLM упираются в фундаментальное ограничение: они генерируют текст по одному токену за шаг. Чем длиннее ответ, тем больше последовательных шагов авторегрессии, и это плохо параллелится по своей природе...

Из простого "бодишопа" он превратился в сложную ИТ-инфраструктуру, где обучаются языковые модели и строятся гибкие фабрики разработки. Но за этой индустрией скрываются значительные потери: неэффективные бюджеты, теневой наем, риски комплаенса и необходимость прямого поиска талантов. Скрытые бюджетные утечки и теневой наем: Когда руководители спешно закрывают задачи, они часто нанимают подрядчиков напрямую, минуя официальные закупки. Такие "серые" расходы, по оценкам, составляют около 19,5% от общих затрат на временный персонал. Это приводит к переплатам агентствам-посредникам. Использование систем управления поставщиками (VMS) может сэкономить до 26,3% таких скрытых затрат...

Сегодня идея споткнулась о суровую геополитику. Правительство США выпустило экспортную директиву: доступ к новейшим моделям Fable 5 и Mythos 5 перекрывают для всех иностранных граждан из соображений национальной безопасности. Причём под раздачу попали даже зарубежные сотрудники самой Anthropic. Однако автопилот (режим ultracode через динамические воркфлоу) прекрасно заводится и выдаёт отличные результаты на Opus 4.8. Но общая тенденция закручивания гаек и тотального огораживания технологий выглядит максимально удручающе...

! Хватит токенов, давайте мыслить концептами! Современные языковые модели генерируют текст по крупицам, теряя нить длинного контекста и не умея планировать. ConceptLM предлагает революцию: он группирует токены в смысловые блоки и сначала выбирает "о чём" сказать, а потом уже генерирует слова. Это как думать над планом, прежде чем начать писать. 🚀 Магия в том, что благодаря SimVQ, выбор этих "концептов" стабилен и предсказуем...

: как бежит вода, как горит огонь и как claude за два дня пилит то, что раньше команда создавала пол года.

! 🤯 Мы взяли передовую модель CALM, которая учится "упаковывать" куски текста, и обучили ее не на гигантских кластерах, а на обычной машине. И это сработало! Хотя и не без приключений: пришлось бороться с ошибками, которые могли бы остановить кого угодно. Главное открытие: даже на скромном железе и с ограниченными данными, эта техника показывает потенциал. Мы смогли добиться узнаваемости текста после "сжатия-разжатия", хоть и с некоторыми потерями...

? 🤖 Мы сравнили, как обычные CPU-модели справляются с поиском идеальных кандидатов по сравнению с мощным облачным решением NVIDIA Reranker. Взяли 95 реальных вакансий и посмотрели, кто лучше ранжирует резюме. RUbert-tiny показал себя молодцом: быстр и хорош в разделении "да/нет". Но NVIDIA пока выигрывает в тонкой настройке оценок. 🏆 Вывод: для максимальной точности - NVIDIA. Для...

? Старые ИИ-модели в HR просто «читают» слова. Проблема в том, что один разработчик пишет «sharding», а другой - «распределенные хранилища». Для традиционного ИИ это разные вещи. Так ценные, но по-разному описанные навыки терялись в шуме. Новые концепт-ориентированные ИИ, как SimVQ, ушли от токенов к «смыслам», понимая суть сказанного...

! 🤯 Классический аутсорс на "человеко-часах" - уже труп. Мы перешли от AI-ассистентов к автономным фабрикам генерации кода. Мой коллега создал полноценное enterprise-приложение. Стоимость? Всего $1000 на токены вместо $30,000. Это не прототип, а готовый продукт. 🚀 Инженер больше не пишет код. Он - Оператор, управляющий AI-фабрикой, где производительность выросла в десятки раз...

? 🤯 Классический Spec-Driven Development (SDD) обещал порядок: пиши спеку, а ИИ пусть кодит. Но чем больше кода, тем больше галлюцинаций и забытых деталей, съедающих токены. И тут появился beads от ветерана Amazon/Google. Забудьте о тоннах текста - он управляет агентом через жесткий граф задач, как настоящий менеджер. Вместо перечитывания 40 страниц ТЗ, ИИ видит только актуальные P1-задачи...

? 🤯 Сложные процессы - от бронирования до AI-пайплайнов - могут длиться часами. Раньше, если что-то шло не так, терялся стейт, начинался хаос из очередей и ручных "костылей". Uber это достало: они создали Cadence (ныне Temporal.io). Суть: пишете простой код, а платформа гарантирует его выполнение, даже если сервер рухнет. Это Durable Execution! ✨ Temporal - новый стандарт, особенно для AI-агентов и LLM, которым нужно "помнить" прогресс...