Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5464
материалов
01
Границы локального запуска Qwen3.8 2.4T: реалии квантизации UD-Q1_0 и требования к оборудованию в 2026 году
Энтузиаст запустил Qwen3.8 2.4T на двух RTX 5090 и трёх RTX 3090 с квантизацией UD-Q1_0. Итог — 0.25 токена в секунду и дефицит памяти вдвое. Разбираем, почему
02
Databricks привлек $5 млрд при оценке $190 млрд: почему AI-гонка требует гигантских капиталов и что это значит для рынка
Databricks привлек $5 млрд при оценке $190 млрд вместо запланированного $1 млрд. Разбираем финансовые показатели, стратегию M&A и влияние на рынок AI-капитала.
03
Распределение битов на уровне тензоров: как улучшить квантование GGUF на 8.55% на примере Gemma 4 12B
Практический пример улучшения квантования GGUF: генерация кастомной imatrix, измерение урона и перераспределение битов на уровне тензоров. Результат: +8.55% код
04
dots3-note preview: лёгкий гигант в мире open-weight MoE-моделей
dots3-note preview: 280B параметров, 16B активных, контекст 512K и мультимодальный вход. Разбираем архитектуру, сценарии применения и честные ограничения первой
05
Qwen3.8: Прозрачность или ловушка? Анализ честности новой модели в тестах на человекоподобие
Qwen3.8 чаще признает незнание и отказывается отвечать при низкой уверенности. Разбираем, что стоит за этим поведением: реальный прогресс в калибровке или марке
06
Экономия на инференсе: как оптимизировать обвязку LLM и проверить результат
Как измерять стоимость полезного ответа LLM, настроить кэш, батчинг и память vLLM, проверять длинные запросы и сравнивать полные расходы на инференс.
07
Qwen 3.8 27B: Стоит ли ожидания? Реальный разбор перед релизом
Официального анонса Qwen 3.8 27B от Alibaba пока нет: все данные — утечки и выводы по линейке Qwen 3.x. Разбираем, что подтверждено, а что гипотеза, и даём чек-
08
Qwen 3.6 35B A3B на Radeon RX 7600: 18-21 токен/с в 8 ГБ VRAM с llama.cpp и ROCm 7
Готовая команда, как запустить Qwen 3.6 35B A3B на Radeon RX 7600 с 8 ГБ VRAM: llama.cpp, ROCm 7, разбор каждого флага и 18-21 токен/с. Плюс неочевидный трюк с
09
Twitch по умолчанию передаёт контент стримеров для обучения ИИ Amazon: как отключить и что это значит для создателей
Twitch начал по умолчанию передавать записи стримов для обучения ИИ Amazon. Разбираем, как отключить эту опцию в настройках канала, какие риски для создателей и
10
Managed-агенты: новый стандарт продакшн-разработки AI-агентов
Что такое managed-агенты и когда они не нужны? Сравниваем Managed Deep Agents, Claude и Vercel Eve, разбираем AGENTS.md, MCP и skills и даём чек-лист выбора пла
11
Qwen 3.8-27B: дата релиза под вопросом — сбой или перенос?
Страница Qwen 3.8-27B на ModelScope возвращает 404. Разбираем две гипотезы: технический сбой или перенос релиза. Официальных заявлений нет. Практические рекомен
12
Вайбкодинг: эволюция или деградация? Разбираем влияние ИИ-ассистентов на индустрию разработки в 2026 году
Вайбкодинг ускоряет сборку MVP на 56%, но на сложных задачах замедляет опытных разработчиков на 19% и растит дублирование кода в 8 раз. Разбираем, где ИИ-ассист