Представлена языковая модель Mistral Large 2 размером 123B. Как запускать. Локальный Сopilot. Открытый конкурент GPT-4o

MistralAI, вслед за LLaMA 3.1 405B, представила свою флагманскую модель с открытыми весами Mistral Large 2 (Mistral-Large-Instruct-2407). Mistral всегда отличалась очень качественными открытыми моделями, и, судя по всему, эта будет не исключением.

Веса открыты, размер контекста составляет 128k, размер модели 123B, модель была обучена на 80 языках программирования и десятках естественных языков, включая русский. Модель хорошо себя показывает как в рассуждениях, так и в математике и программировании.

Читать далее

#нейросети #copilot #continue #локальные_нейросети #amd | @habr_ai

Внешняя видеокарта backend-разработчика, или как заставить лучшего друга перестать тупить и начать помогать (часть 1)

Всем привет! Меня зовут Николай Первухин. Я увлеченный разработчик на GoLang, работаю в Ozon Банке в группе разработки сервисов ЗСК (KYC).

Большинство статей о внешней видеокарте посвящены погоне за FPS в играх. Здесь же я хочу сконцентрироваться на том, как заставить её приносить пользу разработчику.

Читать далее

#озон_банк #llm #ollama #continue_dev | @habr_ai

Как запустить локальную LLM (AI) в Android Studio

Привет! Если вы мобильный разработчик и следите за AI-трендами, наверняка задумывались о том, как интегрировать языковые модели (LLM) в свои приложения прямо из Android Studio. В этой статье я расскажу, как это можно сделать быстро и просто, не полагаясь на внешние API и облачные решения. Читать далее

#kotlin #android_studio #continue_dev #lmstudio #local_llm | @habr_ai

Как ИИ помогает мне в разработке?

Привет, это снова oldzoomer, и сейчас я расскажу, как ИИ помогает мне освободить себя от рутинных задач, и заниматься исключительно любимым делом. Читать далее

#вайбкодинг #lm_studio #bolt #continue_dev | @habr_ai

[Перевод] Instinct от Continue: будущее автоматического рефакторинга

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как Continue обучила Instinct — открытую модель Next Edit для предсказания следующей правки кода. Разработчики собрали тысячи реальных правок, внедрили алгоритм SeleKT для обучения и показали, что их модель работает в 6,4 раза быстрее ручного редактирования. Читать далее

#instinct #continue #рефакторинг_кода #автодополнение #llm #производительность #open_source | @habr_ai