Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5464
материалов
01
Бенчмарк 35B моделей для кодинга: KAT-Coder vs Qwen vs Ornith — 120 прогонов, прозрачная методология и неожиданный лидер по эффективности
Сравнили KAT-Coder-V2.5-Dev, Qwen3.5-35B, Qwen3.6-35B и Ornith в 120 прогонах на 6 самопроверяемых задачах. KAT-Coder — 0 ошибок вызовов, 29/30 успех и вдвое ме
02
Ninfer: 700+ токенов/с на RTX 5090 — тест кастомного инференса для Qwen 3.6
Тестируем опенсорсный движок Ninfer для RTX 5090: скорость 550–720 токенов/с на Qwen 3.6 27B/35B в однопоточном режиме без батчинга. Сравнение с Cerebras, требо
03
Позиция Meta на модели с открытыми весами: анализ стратегии и влияние на рынок AI в 2026 году
Детальный разбор официальной позиции Meta по открытым весам: почему компания выбрала этот путь, как LLaMA меняет экономику AI-разработки и какие риски безопасно
04
OpenAI отказалась от Open Secure AI Alliance: стратегический разворот или внутренний раскол?
OpenAI отказалась от альянса безопасности Дженсена Хуанга — сотрудники в ярости. Почему компания выбрала закрытость, как это связано с инцидентом взлома Hugging
05
Инструменты безопасности Microsoft на базе ИИ: превосходство над конкурентами и риски применения
Microsoft запустила MAI-Cyber-1-Flash и агентов Project Perception. Модель набрала 96% в CyberGYM, обогнав Google Gemini и OpenAI GPT, и снижает стоимость инфер
06
AI Gateway: почему ваш бизнес не должен «аутсорсить мышление» одной модели
AI Gateway — промежуточный слой, который изолирует ваши промпты и данные от проприетарных моделей. Разбираем архитектуру, риски прямых интеграций и дорожную кар
07
Как LLM-агенты играют в шутеры на Mac: разбор проекта Local LLM agent для Perfect Dark
Разбираем архитектуру экспериментального проекта Local LLM agent: как языковая модель управляет персонажем в Perfect Dark через реальный бинарник на Mac с MLX.
08
Как ветерану IT войти в AI в 2026: железо, софт и дорожная карта для локального обучения моделей
Пошаговое руководство для опытных разработчиков: минимальные требования к GPU, выбор между RTX 5090 и облаком, настройка локального API и этичные практики. Начн
09
Управление конфигурациями LLM: от models.ini до GitOps — как перестать гадать и начать контролировать параметры
Системный подход к управлению параметрами LLM: от models.ini и llama.cpp в режиме роутера до GitOps с автоматическим бенчмаркингом. Готовые схемы версионировани
10
Contract-First: Как защитить шов между фронтом и бэкендом от деградации под LLM
LLM-агенты генерируют код, который проходит компиляцию, но ломает HTTP-контракты между фронтендом и бэкендом. Разбираем, как contract-first подход с OpenAPI и а
11
Создание браузерного AI-агента для обработки тикетов в техподдержке: практическое руководство
Пошаговое руководство по созданию браузерного AI-агента для автоматизации обработки тикетов с помощью LLM, OpenAI Agents SDK и Playwright MCP. Настройка Azure O
12
OCR в браузере: сравниваем TrOCR, PaddleOCR и другие модели на Transformers.js
Прямое сравнение TrOCR, PaddleOCR и Tesseract.js при запуске в браузере через Transformers.js. Замеры точности (CER/WER) на печатных документах, рукописном ввод