home.social

#qwen — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #qwen, aggregated by home.social.

  1. Qwen и Grok отгадывают советские загадки на внимательность

    Кто лучше справляется с советскими загадками на внимательность — Qwen, Grok или человек? Сравнили две классические головоломки и получили любопытные результаты.

    habr.com/ru/articles/1079530/

    #сравнение_моделей #qwen #grok #мультимодальные_модели #vlm #visionlanguage_models #галлюцинации_ии #искусственный_интеллект #нейросети

  2. KI-Modelle als Werkzeug für Angriffe auf Behörden und Bildungseinrichtungen in Asien

    Sprachmodelle übernehmen Koordinationsaufgaben, während die eigentliche Ausnutzung von Schwachstellen weiterhin auf klassischen Methoden beruht – öffentlich verfügbarem Exploit-Code, gestohlenen Zugangsdaten, Webshells und selbst entwickelter Schadsoftware.

    all-about-security.de/ki-model

    #hacker #deepseek #claude #qwen #kimodelle #kiagenten #itsicherheit #itsecurity #cybersecurity

  3. Der nächste DeepSeek-Moment läuft lokal auf dem PC. Qwen 3.8 27B erreicht im Intelligence Index mit 52 Punkten das Niveau von GPT-5.6 Luna. Im Agentic Index schlägt es sogar GPT-5.4. Und für die Forschung gibt es eine komplett unzensierte MLX-Version.

    #Qwen #OpenSourceAI #LocalAI #LLM #AIGeneratedImage

    all-ai.de/news/news26top/top-k

  4. Как установить OpenJarvis: разворачиваем локального ИИ-агента

    Гений, миллиардер, плейбой, филантроп — цитата из «Железного человека», которую знают все. И полетать в железном костюме, конечно, тоже все хотели. Но раз уж собрать его на коленке в гараже не получится (а попытки были), можно начать с малого — настроить умного помощника, который управлял мастерской, да и этой броней. Команда из Стэнфорда как раз выпустила OpenJarvis — открытый фреймворк для создания персональных ИИ-агентов. Давайте посмотрим, как его развернуть на собственной инфраструктуре и действительно ли проект оправдывает свое название.

    habr.com/ru/companies/selectel

    #selectel #qwen #openjarvis #облако

  5. ИИ‑спасатель в кармане: как мы сделали агента для помощи при ЧС, который работает без интернета

    Представьте: вы в офисе, срабатывает пожарная сигнализация. Что вы делаете? Идёте к эвакуационному плану на стене? Пытаетесь вспомнить, что показывали на последнем инструктаже? Или просто идёте за толпой, надеясь, что все знают, куда бежать? Наша команда столкнулись с этим вопросом, когда начала работать над проектом для «Просоюза», профсоюзной организации «Сбера». Задача звучала просто: «Помочь людям не растеряться в чрезвычайной ситуации». Но когда мы начали погружаться в тему, оказалось, что не всё так однозначно.

    habr.com/ru/articles/1038384/

    #ииагенты #flutter #gigachat #сбер #qwen

  6. Кириллица в LLM: почему русский язык в нейросетях стоит дороже и работает медленнее

    Когда вы пишете запрос в ChatGPT или другую нейросеть, она не работает с буквами или словами — она режет ваш текст на маленькие кусочки. Эти кусочки называются токенами, и от того, как именно нейросеть режет текст, зависит цена ответа, скорость, и сколько информации в неё помещается за раз. С английским это работает хорошо: одно слово — обычно один‑два кусочка. С русским всё хуже: то же самое слово часто превращается в три‑четыре обрывка. Английское «contract» — один токен. Русское «разработка» — два‑три. «Программирование» — три‑четыре. Из‑за этого русский текст в облачных сервисах вроде OpenAI обходится примерно в 2 раза дороже английского, медленнее обрабатывается, и в одно «контекстное окно» нейросети помещается заметно меньше реального содержания. Эта статья — про то, откуда берётся разница, как её измерить на ваших данных и какие модели лучше работают с русским языком.

    habr.com/ru/articles/1032610/

    #llm #токенизация #нейросети #локальный_ии #selfhosted #кириллица #qwen #gigachat #llama #yandexgpt