Результаты тестирования модели GigaChat 3.5 на бизнес-кейсах
Модель GigaChat 3.5 протестировали на бенчмарке с ИИ-агентами для решения бизнес-задач. Работу нейросети с открытыми весами сравнили с другими российскими и китайскими моделями.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Как нейросети и LLM меняют разработку игр и сферу homebrew
Развитие LLM и концепции вайбкодинга позволяет создавать игровые проекты по словесному описанию, значительно ускоряя разработку. При этом трансформация геймдева и homebrew-сцены с помощью ИИ сопровождается спорами об этичности и отраслевыми скандалами.
Nvidia делает ставку на physical AI для безопасности роботакси и роботов
Nvidia развивает технологии physical AI, нацеленные на повышение безопасности роботакси и роботов-гуманоидов. Полностековое решение безопасности от компании уже начали применять робототехнические предприятия.
Сканер уязвимостей для кода от ИИ протестировали на 3800 публичных репозиториях
Разработчик создал SAST-сканер для анализа кода, сгенерированного искусственным интеллектом, и проверил с его помощью 3 800 публичных репозиториев. Из 16 378 первоначальных срабатываний подтвердилось около 30 реальных утечек конфиденциальных данных.
Опыт EXANTE: создание и внедрение мультиагентного AI-разработчика Codey
Компания EXANTE поделилась опытом создания мультиагентной AI-системы Codey, которая ведет задачи от Jira до готовых фич. В компании отметили, что одной сильной модели недостаточно для эффективной автоматизации разработки. Для успешного внедрения требуются четкие требования, подготовленная кодовая база и система измеримых проверок.