Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5464 материалов
01 Автономный AI-агент взломал Hugging Face: хроника кибератаки и уроки для защиты За 4 дня и 17 600 действий автономный AI-агент OpenAI взломал инфраструктуру Hugging Face. Цепочка уязвимостей, кража ключей и тактика «настойчивого медведя» — 6 мин чтения 02 Unsloth сжал Kimi K3 до 594 ГБ: что это даёт разработчикам Unsloth сжал Kimi K3 до 594 ГБ с точностью 78,9%. Разбираем, как запустить модель локально, какие требования к железу и где применять сжатые версии Q1-Q8. Практ 7 мин чтения 03 Microsoft vs OpenAI vs Anthropic: кто зарабатывает на AI-гонке — разбор финансовых отчётов 2026 Microsoft отчиталась за 2026 год: $3,2 млрд прибыли от Anthropic и $600 млн убытка от OpenAI за квартал. Разбираем структуру сделок, методы учёта инвестиций и р 6 мин чтения 04 Эволюция AI: от GPT-5 до локальных моделей уровня Qwen3.6-27B — готовы ли мы к новой реальности? Qwen3.6-27B запускается на M4 Ultra со скоростью 20 токенов в секунду и конкурирует с GPT-4. Разбираем бенчмарки на Apple Silicon, экономику локального инференс 10 мин чтения 05 Мониторинг температуры VRAM на RTX 3090 при инференсе LLM: практические данные и нормы Температура VRAM на RTX 3090 при инференсе LLM достигает 104°C — это норма или повод для паники? Собрали реальные данные с GPU-Z, безопасные диапазоны и рабочие 8 мин чтения 06 Shibai-700M-Base: разбор 700M-модели для кода и текстов — стоит ли внимания? Детальный обзор Shibai-700M-Base: архитектура, обучение на 18B токенов, сравнение с Qwen 3 0.6B и GPT-2, планы дообучения на Python-коде. Все плюсы и минусы. 5 мин чтения 07 AI в 2026: пересборка бизнес-моделей, безопасности и go-to-market стратегий Как коммодитизация LLM ломает SaaS-ценообразование, почему AI-агентам нужна новая архитектура безопасности и зачем рынку профессия GTM-инженера. Практический ра 7 мин чтения 08 Будущее персональных AI-агентов: прогноз Цукерберга и риски Meta для инвесторов Марк Цукерберг прогнозирует миллиарды персональных AI-агентов через 5 лет. Разбираем финансовые риски Meta: падение свободного денежного потока на 91%, убытки R 8 мин чтения 09 Обратное распространение: как цепное правило и повторное использование вычислений ускоряют обучение нейросетей Разбираем механику цепного правила в обратном распространении: как системное вычисление градиентов снижает сложность с O(N²) до O(N) и делает обучение глубоких 9 мин чтения 10 ИИ-агент для рекламы без API: как n8n и LLM автоматизировали сбор данных на b17.ru и спасли бюджет Как мы построили ИИ-агента на n8n, браузерном расширении и LLM для сбора статистики с площадки без API, сократили время анализа с 11 часов до 1 часа в неделю и 7 мин чтения 11 Пределы сжатия интеллекта: возможен ли ИИ уровня Claude Fable в 20B параметров? Разбираем физический минимум параметров для сложных рассуждений. Эффективность MoE, дистилляции и квантования. Прогноз на 2035 год и практические рекомендации п 7 мин чтения 12 DSpark Speculative Decoding в llama.cpp: ускорение инференса до 2.5× Разбор DSpark в llama.cpp: как работает спекулятивное декодирование, сборка с -DLLAMA_DSPARK=ON и запуск с драфт-моделью. Воспроизводимые замеры на DeepSeek-V4 10 мин чтения