Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5464
материалов
01
Фильтрация и модерация промтов в AI-сервисах: сравнительный анализ подходов ChatGPT, Claude и Grok
Как ChatGPT, Claude и Grok фильтруют чувствительные запросы? Сравнили архитектуры модерации на едином тестовом промте, разобрали логику отказов и собрали пошаго
02
Gemini Distillation Service: дистилляция моделей от Google как услуга для разработчиков
Google запускает Gemini Distillation Service — управляемый сервис дистилляции LLM, который сжимает недели экспериментов в часы. Разбираем механику, сценарии при
03
Энергетический кризис дата-центров: отключения, автономное питание и будущее AI-инфраструктуры
Крупнейшая электросеть США PJM начала отключать дата-центры мощностью от 50 МВт из-за нехватки генерации. Оптовые цены на электроэнергию почти удвоились, потреб
04
Открытие весов устаревших проприетарных моделей: почему GPT-4 и Gemini-2.5 остаются закрытыми
Сэм Альтман обещал открыть GPT-4 как «музейный артефакт» ещё в октябре 2025 — модель до сих пор закрыта. Разбираем три реальных барьера: коммерческую монетизаци
05
Экономика инференса LLM на Apple Silicon: почему большая модель может быть дешевле
Практический эксперимент на Mac Studio M3 Ultra: замеряем энергопотребление и стоимость за миллион токенов для пяти моделей от 4B до 120B. Узнайте, почему квант
06
Managed Agents в Gemini API: обзор Gemini 3.6 Flash, хуков окружения и бюджетного контроля
Google DeepMind обновила Managed Agents: Gemini 3.6 Flash по умолчанию, environment hooks для кастомизации песочницы, HTTP-хуки для внешней валидации, контроль
07
Мультиязычное расширение SWE-rebench: первые результаты GLM-5.2, DeepSeek-V4 Pro и Qwen3.6-27B в задачах на Go, Java, Python, Rust и TS
Обновлённый SWE-rebench тестирует модели на Go, Java, Python, Rust и TypeScript. GLM-5.2 лидирует с Pass@1 62,9% и полным прохождением всех языков в 39,6% случа
08
DeepSeek V4 Flash на AMD Ryzen AI MAX+ 395: рецепт 32 tok/s локального инференса
DeepSeek V4 Flash (284B) выдаёт 32 tok/s на одном APU AMD Ryzen AI MAX+ 395 со 128 ГБ унифицированной памяти — вдвое быстрее предыдущего рекорда. Разбираем, как
09
Оптимизация эмбеддеров для RAG: как ужать русский retriever до 24 млн параметров и не потерять качество
Как создать быстрый русский dense-эмбеддер для RAG: обрезка RuModernBERT-small до 4 слоёв, контрастивное обучение и разбор ошибок, которые стоили 14 п.п. recall
10
Следующее поколение Qwen: когда ждать модели 30B–100B и к чему готовиться
Разбираем, когда выйдет Qwen 30B–100B: наиболее вероятное окно — вторая половина 2026, альтернатива — начало 2027. Слухи о версиях 3.7/3.8, требования к VRAM дл
11
Структурная инженерия для агентного SDLC на слабых LLM: опыт корпоративного харнеса
Как построить надёжный агентный SDLC на слабых LLM через структурную инженерию: правила, изоляция, трехуровневая защита и реальные кейсы из корпоративной практи
12
Как построить надёжный AI-пайплайн: практический разбор архитектуры Shorts Maker v2
Разбор рефакторинга AI-генератора коротких видео: от прототипа на asyncio.gather() с полной потерей прогресса при сбоях до production-решения с DDD, атомарными