Новости за последний час
Сбер выложил в open source GigaChat 3.5 Ultra — 432B-модель под MIT. Самое интересное тут не только в размерах: гибрид MLA + GatedDeltaNet довели до промышленного масштаба, а ещё добавили свои Gated Attention и GatedNorm, чтобы это вообще обучалось стабильно. Для open source это редкий случай, когда за красивыми словами действительно стоит инженерная работа.
Команда пишет про 40% меньше параметров, примерно в 4 раза меньше KV-кеша на токен и ускорение генерации до 2,2 раза. В бенчмарках модель выглядит сильно: обходит DeepSeek V3.2 Exp Base и V4 Flash Base на своём наборе, а Instruct-версия сравнима с DeepSeek V3.2 при меньшем размере. Это уже не просто «ещё один релиз от крупной компании», а серьёзная заявка на локальную гонку больших открытых моделей.
Параллельно в ленте ещё два практичных сюжета: Savi делает приложение против реалистичных AI-скамов, включая сценарии с фейковыми похищениями и выкупом, а на Хабре рассказали, как AI начали подключать к разбору падающих автотестов и заведению багов в трекер. То есть ИИ всё чаще уходит из демо в места, где его проверяют не лайками, а экономией времени и снижением ошибок.
Источники: Machinelearning, TechCrunch, Habr AI, Habr AI
Все новости: ai.popovs.tech
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
