Перейти к содержанию
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

4365 материалов
01 AIOps: как машинное обучение и LLM решают реальные проблемы эксплуатации Практический разбор AIOps: как ML и LLM снижают шум алертов, автоматизируют диагностику и ускоряют разбор инцидентов. Пошаговый план внедрения с Prometheus и Al 7 мин чтения 02 Увеличение контекстного окна до 350K токенов: форк NInfer для RTX 4090 и Qwen 3.8 27B 350K токенов контекста на одной RTX 4090 без выгрузки в RAM: разбираем форк NInfer с квантованием KV-кэша rk2v4-e8. Цифры по скорости, компромиссы качества и че 7 мин чтения 03 audio.cpp 0.6: что нового в мире локального аудио ИИ и как это использовать на практике Разбираем релиз audio.cpp 0.6: поддержка 49 семейств моделей, MiniMax-H3 для аудио и видео, SenseVoice-Small, нативный WebUI и MiniMax-Music3. Практические прим 6 мин чтения 04 Дарио Амодеи: почему открытые веса не децентрализуют власть и как завоевать доверие CEO Anthropic Дарио Амодеи объясняет, почему открытые веса не децентрализуют власть, а усиливают концентрацию ресурсов. Разбираем его аргументы о тестировании м 6 мин чтения 05 Локальные LLM в 2026: практические сценарии использования за пределами облачных сервисов Реальные кейсы локальных LLM в 2026: анализ конфиденциальных документов, автоматизация рутины, хобби-эксперименты. Пример конфигурации Qwen3.8-27B в LM Studio, 6 мин чтения 06 Легковесные агентные обвязки для локальных LLM: выбор под ограниченные ресурсы Сравниваем LM Studio и Hermes Agent для локальных LLM до 9B на RTX 5050 8GB. Разбираем легковесные альтернативы на llama.cpp и даём чек-лист для выбора агентног 7 мин чтения 07 LLaMA.cpp Windows Manager: визуальное управление локальными LLM на Windows LLaMA.cpp Windows Manager: визуальное управление моделями llama.cpp на Windows. Профили запуска, несколько endpoint'ов, OpenAI-совместимый API и автоматизация ч 5 мин чтения 08 RTX Pro 4500 vs A100: какой GPU выбрать для ИИ-сервера в 2026 году Четыре RTX Pro 4500 или четыре подержанные A100 40GB? Считаем TCO, сравниваем VRAM, энергопотребление и риски б/у. Конкретные цифры для выбора GPU под ИИ-сервер 7 мин чтения 09 Водяные знаки Claude: как Anthropic маркирует AI-текст и что это значит для разработчиков Anthropic внедряет водяные знаки в тексты Claude на основе SynthID-Text от Google DeepMind. Разбираем, как работает маркировка, насколько она устойчива к редакт 6 мин чтения 10 Grok и защита от злоупотреблений: как xAI реагирует на обвинения в генерации CSAM Иск против xAI: Grok обвиняется в генерации 7000 CSAM-изображений на основе реальных фото. Разбираем технические уязвимости, меры защиты и правовые последствия 9 мин чтения 11 RTX 5060 Ti для локальных LLM: практические пресеты и харнесс для проверки длинного контекста Проверенные пресеты для Qwen3.8 27B на одной или двух RTX 5060 Ti 16GB: скорости декодирования и префилла, ограничения замеров и высококонтекстный харнесс для п 5 мин чтения 12 Gemma 120B: стратегический ход Google против OpenAI и Anthropic Google готовит открытую мультимодальную модель Gemma на 120B параметров. Разбираем технические характеристики, влияние на OpenAI и Anthropic перед IPO и почему 6 мин чтения