Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5464
материалов
01
Среднее арифметическое: от закона больших чисел до квадратичных потерь — история, наука и подводные камни
Глубокий разбор среднего арифметического: от Бернулли до Гаусса, почему вес p единственно верен, связь с квадратичными потерями и опасности «среднего человека».
02
AI-ответы Google как новый стандарт: данные Similarweb о росте до 43% и снижении кликов
Similarweb: доля запросов Google с AI-ответами выросла с 15% до 43% за год, сессии AI Mode удвоились до 279 млн, а кликабельность первой позиции упала на 58%. Р
03
Дешёвые AI-модели vs дорогие: насколько оправданна переплата за инференс в 2026 году
Сравниваем модели за $0.34 и $27.60 на реальных бенчмарках. Разбираем, когда переплата за инференс оправдана, а когда дешёвые нейросети справляются не хуже. Пра
04
Практические сценарии использования локальных LLM: обзор реальных кейсов от сообщества
Какие задачи решают локальные языковые модели в реальной жизни? Систематизация пользовательских кейсов с Reddit: от медицинского анализа и полевых заметок до ав
05
Гибридные продажи 2026: почему человека рано списывать со счетов в эпоху ИИ-агентов
Каждого второго автономного AI-продажника отключают в первый год. Разбираем реальную статистику отказов, архитектуру гибридной модели «менеджер + 2 ИИ-агента» с
06
Где KIMI-K3? Счётчик завершён, но модель не появилась: разбор ситуации
Таймер Moonshot AI завершился, но официального релиза KIMI-K3 нет: разбираем, что подтверждено, что остаётся предположением и почему не стоит планировать критич
07
Энергетический кризис AI: как инфраструктура и новые источники питания определят будущее отрасли
OpenAI потеряла $21 млрд при выручке $13 млрд, компании сжигают годовые AI-бюджеты за четыре месяца, а операторы дата-центров ищут выход в термоядерном синтезе.
08
Enigma привлекла $71M seed-раунд: как стартап делает управление роботами интуитивным
Enigma вышла из тени с seed-раундом в $71 млн и запустила онлайн-эксперимент с сотней роботов. Разбираем подход, основателей и перспективы интуитивного интерфей
09
Kimi K3: Анализ требований к памяти и тестирование на A100, H200 и B300
Kimi K3 занимает 1,4 ТБ в MXFP4, поэтому один узел A100 80GB её не вмещает, а H200 требует минимум двух. Разбираем требования к памяти и сравниваем инференс на
10
Запуск Kimi K3 на 80 RTX 5090: архитектура распределённого инференса через 25GbE
Практическое руководство по запуску Kimi K3 (2.8 трлн параметров) на кластере из 80 RTX 5090 через 25GbE. Реальные метрики: задержка 48 мс/токен, конфигурация N
11
Как GPT-2 упаковывает дни недели в многообразия: от теоремы Уитни до метрик Angular Tau и Circle R²
Загляните внутрь GPT-2: как нейросеть упаковывает дни недели в циклические многообразия, почему порядок сохраняется, а идеальной окружности нет. Разбор теоремы
12
Claude Opus 5: как одна модель установила рекорд в FoodTruck Bench за счёт стратегии ценообразования и работы с данными
Разбор стратегии Claude Opus 5 в симуляции FoodTruck Bench: капитал $75 264, динамическое ценообразование, экономия на поставщиках $2 833. Как модель обошла GPT