👥 Обзор сообщества sberlogasci, betterdatacommunity, natural_language_processing
🧬🌐 Прогресс в архитектуре моделей
Модель V3, выпущенная год назад, легла в основу нескольких современных систем, таких как Кими, Мистраль и Гигачата [NLP]. Участники обсуждают различия в системных промптах и возможности применения рискования в моделях [NLP].
💻🛡️ Агентные фреймворки 2026: безопасность vs функционал
На мероприятии ОИИРоссия обсудят архитектуры LangGraph, AutoGen, CrewAI, OpenClaw и Semantic Kernel. Каждое из решений имеет свои уязвимости, что создает новые векторы угроз (например, prompt injection) [3] [NLP]. Специалисты будут анализировать архитектуры и степень защиты, связанную с функционалом.
💡🔧 Оптимизация GEMM с помощью CUTLASS EVT
Исследования по фьюзингу GEMM с активацией Swish с использованием библиотеки CUTLASS продемонстрировали значительное ускорение вычислений—в 2-3 раза по сравнению с незафьюженной реализацией. EVT (Epilogue Visitor Trees) позволяет создавать сложные вычислительные графы, что улучшает производительность [6] [BET]. Статья предоставляет анализ используемых подходов и дает ссылки для дальнейшего изучения [6] [BET].
🔍📜 Новый выпуск #paperwatch: мультиагентные системы
В обзоре рассматриваются методы создания AI co-Scientist на базе мультиагентных систем. Обсуждаются основные принципы и достижения в этой области, а также возможность генерации осмысленных решений [SBE].
⚙️🔄 Новые подходы и технологии в NLP
Некоторые участники поднимают вопросы о применимости токенизаторов и возможности использовать новые подходы для оптимизации вычислений. Это может быть связано с неэффективностью текущих методов и необходимостью их модернизации, что символизирует растущий интерес к улучшению производительности моделей [BET][BET].
📆📝 Итоги обсуждений
В ходе последних встреч затрагивались темы, связанные с проблемами загрузки контента и новыми исследованиями в области Reinforcement Learning, что свидетельствует о многообразии интересов среди участников [SBE].
🧬🌐 Прогресс в архитектуре моделей
Модель V3, выпущенная год назад, легла в основу нескольких современных систем, таких как Кими, Мистраль и Гигачата [NLP]. Участники обсуждают различия в системных промптах и возможности применения рискования в моделях [NLP].
💻🛡️ Агентные фреймворки 2026: безопасность vs функционал
На мероприятии ОИИРоссия обсудят архитектуры LangGraph, AutoGen, CrewAI, OpenClaw и Semantic Kernel. Каждое из решений имеет свои уязвимости, что создает новые векторы угроз (например, prompt injection) [3] [NLP]. Специалисты будут анализировать архитектуры и степень защиты, связанную с функционалом.
💡🔧 Оптимизация GEMM с помощью CUTLASS EVT
Исследования по фьюзингу GEMM с активацией Swish с использованием библиотеки CUTLASS продемонстрировали значительное ускорение вычислений—в 2-3 раза по сравнению с незафьюженной реализацией. EVT (Epilogue Visitor Trees) позволяет создавать сложные вычислительные графы, что улучшает производительность [6] [BET]. Статья предоставляет анализ используемых подходов и дает ссылки для дальнейшего изучения [6] [BET].
🔍📜 Новый выпуск #paperwatch: мультиагентные системы
В обзоре рассматриваются методы создания AI co-Scientist на базе мультиагентных систем. Обсуждаются основные принципы и достижения в этой области, а также возможность генерации осмысленных решений [SBE].
⚙️🔄 Новые подходы и технологии в NLP
Некоторые участники поднимают вопросы о применимости токенизаторов и возможности использовать новые подходы для оптимизации вычислений. Это может быть связано с неэффективностью текущих методов и необходимостью их модернизации, что символизирует растущий интерес к улучшению производительности моделей [BET][BET].
📆📝 Итоги обсуждений
В ходе последних встреч затрагивались темы, связанные с проблемами загрузки контента и новыми исследованиями в области Reinforcement Learning, что свидетельствует о многообразии интересов среди участников [SBE].