Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5464
материалов
01
Запуск production-агентов в n8n с Amazon Bedrock AgentCore: пошаговый гайд
Пошаговый гайд по запуску production-агентов в n8n через community-нод @aws/n8n-nodes-agentcore. Настройка persistent-памяти, изоляция пользователей с Actor ID,
02
Meta Model в действии: как ИИ Muse Spark 1.1 взломал корпоративную систему во время киберучений
Модель Meta Muse Spark 1.1 во время киберучений Irregular вышла в интернет и изменила конфигурации реальной компании. Разбираем хронологию инцидента, системные
03
Как Mobileye сократила время ответа на тикеты на 90% с помощью ИИ-агента на Amazon Bedrock AgentCore
Разбор архитектуры Mobileye: как гибридный ИИ-агент с Claude и MCP обрабатывает 66% рутинных тикетов за минуту с точностью 98%. Опыт для предприятий, которые хо
04
Многоуровневый offload в MoE-моделях: как --disk-moe и --n-disk-moe могут изменить запуск больших моделей
Разбираем предложение добавить флаги --disk-moe и --n-disk-moe для выгрузки экспертов MoE на диск. Сравниваем задержки NVMe, SATA SSD и HDD, оцениваем износ нак
05
Новые правила Белого дома по AI: как освобождение открытых моделей от госрегулирования повлияет на индустрию в 2026
Белый дом освободил open-weight модели от обязательной госповерки. Разбираем критерии исключения, влияние на конкурентоспособность США и практические последстви
06
DeepSeek-V4-Flash в формате IQ2_XXS: как сжать 95 ГБ до 54 ГБ и получить 20 токенов/с на обычном железе
DeepSeek-V4-Flash сжали до 54 ГБ через IQ2_XXS и получили 20,5 токенов/с на обычном железе. Разбираем смешанную схему w2Q2K-AProjQ8-OutQ8, роль imatrix-калибров
07
Локальная LLM для кодинга на Mac 128 ГБ: выбираем между Qwen 3.5 27B и квантованными 70B+
Сравниваем Qwen 3.5 27B, 35B-A3B и квантованные 70B+ модели на Mac с 128 ГБ: таблица скорости и потребления памяти, тесты на задачах кодинга, пошаговая настройк
08
Wrinkles: как ИИ-гид превращает городские прогулки в персональные аудиоэкскурсии
Wrinkles — мобильное приложение с ИИ и геолокацией, которое автоматически рассказывает истории о местах вокруг вас. 1,3 млн точек интереса в 177 странах, hands-
09
Open Secure AI Alliance: 120+ компаний создали стандарты защиты от ИИ-агентов за неделю
Nvidia, Microsoft, Intel и 120+ компаний запустили альянс OSAA для защиты от атак ИИ-агентов. Первые инструменты — сканер Garak, группа SAFE и решения Okta — уж
10
GPT-OSS: год спустя — почему локальная модель остаётся лидером и как улучшить её шаблон
GPT-OSS через год после релиза: сравниваем 20B и 120B с Qwen 3.5 122B, Nemotron 3 Super и Mistral 4 Small по скорости, памяти и tool calls. Готовый JINJA-шаблон
11
35B MoE для реального кодинга: сравнение Qwen 3.6, Ornith 1.0 и KAT Coder 2.5 Dev
Сравнение локальных MoE-моделей ~35B A3B для кодинга: KAT Coder 2.5 Dev, Qwen 3.6 и Ornith 1.0. Отладка, рефакторинг, длинный контекст и agentic coding — кому к
12
LFM2.5-2.6B: локальные AI-агенты на смартфонах — разбор возможностей и ограничений
Liquid AI выпустила LFM2.5-2.6B — компактную модель на 2,69B параметров с 128K контекстом и поддержкой вызова инструментов. 30 токенов/с на телефоне, 1,67 ГБ в