Linux kernel AI-generated code: правила для ИИ-кода
Linux kernel формализовал правила для AI-generated code: человек подписывает DCO, ИИ раскрывается через Assisted-by, а ответственность не переезжает на модель.
Open Source
Открытые ИИ-проекты и модели: библиотеки, фреймворки и open-source альтернативы проприетарным решениям.
Arcee Trinity-Large-Thinking: открытая модель на 400B
Arcee AI выпустила Trinity-Large-Thinking — модель семейства Trinity с открытыми весами для задач рассуждения. Разбираем характеристики, бенчмарки и ограничения релиза.
SiFive, NVIDIA и RISC-V CPU для AI-датацентров
Раунд SiFive на $400 млн показывает, что в AI-датацентрах снова важен слой CPU: RISC-V, заказные IP-блоки и связь с NVIDIA NVLink Fusion.
AI-агент MJ Rathbun и Matplotlib: где граница ответственности
История MJ Rathbun показывает, что автономный агент может создать не только PR, но и репутационный кризис вокруг open-source проекта.
Открытые модели ИИ в кибербезопасности: урок Mythos
Aisle показала, что малые open-weight модели воспроизводят часть анализа Mythos на изолированном коде. Разбираем, где теперь moat в AI-cybersecurity.
Streaming experts: как запустить триллионную модель на MacBook
Технология streaming experts позволяет запускать триллионные модели ИИ на обычном MacBook. Разбираем Flash-MoE, практические настройки и результаты тестов Qwen и Kimi.
safetensors в PyTorch Foundation: почему это важно для безопасности моделей
safetensors стал проектом PyTorch Foundation. Это сигнал, что безопасная поставка весов моделей становится базовым требованием для open-source ИИ.