Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5464
материалов
01
Энергетика будущего: как мегабатареи Tesla становятся ключевым элементом инфраструктуры ИИ-дата-центров
SpaceX потратила $329 млн на Tesla Megapack для дата-центров xAI в 2026 году. Разбираем, как мегабатареи решают проблему пиковых нагрузок GPU и почему это стане
02
Почему упоминание бренда в ответах нейросетей важнее ссылок: 92,8% диалогов закрываются без клика
92,8% диалогов в ChatGPT заканчиваются без клика по ссылке, а конверсия переходов из нейросетей достигает 7,1% — в 4,4 раза выше обычной. Узнайте, как бренду по
03
Веб-поиск на Amazon Bedrock: как встроенный инструмент улучшает ответы моделей и упрощает интеграцию
AWS запустила Web Search для Amazon Bedrock — нативный инструмент, позволяющий моделям получать актуальные данные из интернета без внешних API. Разбираем, как э
04
Palantir против frontier-лабораторий: кому на самом деле выгоден ИИ — клиентам или разработчикам моделей?
Алекс Карп обвинил AI-лаборатории в захвате данных клиентов и назвал их подход «марксистским». Разбираем аргументы CEO Palantir, сравниваем модель-агностический
05
Hermes 0.20: агентная модель NousResearch для локального инференса — обзор и перспективы
Разбираем Hermes 0.20 от NousResearch: сколько VRAM и RAM нужно для локального запуска, как настроить нативный function calling и где агентная модель уступает о
06
Открытые бенчмарки для LLM: как сообщество может стандартизировать тесты производительности в 2026
Фрагментация тестирования LLM достигла критической точки: «I ran my own benchmarks» стало мантрой разработчиков. Как открытые платформы, единые протоколы и колл
07
Supra2-100M: Обзор компактной модели нового поколения от SupraLabs — базовая и Instruct версии
SupraLabs выпустила Supra2-100M — компактную языковую модель с базовой и Instruct версиями. Разбираем отличия от Supra-50M, бенчмарки, примеры работы и запуск G
08
Обзор систем обучения нейросетей для малых моделей в 2026: от облачных платформ до резервуарных вычислений
Сравнительный обзор облачных платформ, локальных фреймворков и резервуарных вычислений для обучения малых нейросетей в 2026 году. Критерии выбора под ваши ресур
09
NVIDIA VoiceChat-11B: архитектура полнодуплексного голосового ИИ и сценарии применения
Детальный разбор NVIDIA VoiceChat-11B — первой модели с полноценным двусторонним голосовым общением. Как устроен полнодуплексный режим, сравнение с полудуплексн
10
G9v3-39A5B: agentic MOE с низкими галлюцинациями — тесты, VRAM и сравнение с Qwen
G9v3-39A5B — agentic MOE от Hugging Face: 39B общих и ~5B активных параметров, около 10 ГБ VRAM в FP16 и низкий уровень галлюцинаций по предварительным оценкам
11
Эволюция Open Source AI: как открытые модели меняют ландшафт разработки в 2026 году
DeepSeek-V3, LLaMA 3.1 и Qwen 2.5 сравнялись с GPT-4o в ключевых бенчмарках. Разбираем архитектуры MoE и Mamba, считаем реальную экономию инференса (до 80%) и д
12
DocGen: как AI-ассистент на цепочке LLM-агентов сокращает подготовку SRS с 2 дней до 2 часов
Разбираем DocGen — AI-ассистента, который автоматизирует рутину системного аналитика через 7 LLM-агентов. Как он генерирует вопросы, валидирует ответы и создаёт