Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5465
материалов
01
Сборка идеальной AI-лаборатории: гайд по подбору моделей для разных задач на RTX 5070 Ti и 64GB RAM
Собираем локальную AI-лабораторию на RTX 5070 Ti с 64 ГБ ОЗУ: подбор Qwen-моделей в Q4-квантовании под классификацию, суммаризацию и function calling, настройка
02
MCP в llama.cpp: полная поддержка протоколов для локальных агентов и автономного кодинга
llama.cpp теперь полностью поддерживает Model Context Protocol (MCP) для HTTP и stdio серверов. Разбираем, как настроить агентное взаимодействие через llama-cli
03
Энергоэффективность AMD MI50: почему 50W — оптимальный лимит мощности для инференса
Тесты показывают, при каком лимите мощности MI50 даёт лучший баланс для инференса: на 100 Вт остаётся 97.5% скорости от базовых 190 Вт, на 50 Вт — 70% скорости
04
Как ИИ расширяет доступ к религии: новые практики и скрытые риски
Как ИИ трансформирует религиозную жизнь в 2026 году: онлайн-требы, расшифровка проповедей, чат-боты для верующих. Разбор реальных преимуществ доступности и скры
05
Обзор датасета SupraLabs/reasoning-corpus-4K-5M-v1: 5 миллионов примеров для обучения рассуждению маленьких моделей
Детальный обзор открытого датасета SupraLabs с 5 млн примеров Chain-of-Thought в формате ChatML. Идеален для supervised fine-tuning компактных SLM. Разбираем ст
06
Управление памятью AI-агентов: как кривая забывания Эббингауза и подкрепление использованием решают проблему скользящего окна
Разбираем движок памяти AI-агентов на основе кривой забывания Эббингауза: как частота обращений спасает важные факты от удаления, а скользящее окно их теряет. К
07
Интеллектуальная обработка документов на AWS: пошаговое руководство по созданию IDP с Textract и Bedrock
Соберите IDP-систему на AWS за один день: автоматический сбор писем из Gmail, распознавание через Textract и извлечение PII с помощью Claude Sonnet 4.6. Готовый
08
The Stack v3 от Hugging Face: крупнейший открытый датасет кода на 114 ТБ
Hugging Face выпустила The Stack v3 — крупнейший открытый датасет исходного кода объёмом 114 ТБ. Два формата: stack-v3-train и stack-v3-full. Узнайте, как испол
09
Троичные модели AI: провал или перспектива? Разбираем кейс Bonsai 27B
Тесты Bonsai 27B показали 7.9% на Terminal-Bench 2.0 — ниже, чем у моделей в 3 раза меньше. Разбираем, почему троичные нейросети пока не готовы к реальным задач
10
Архитектура AI-агента для WordPress/Elementor: от промпта к надёжному регламенту
Практический разбор архитектуры AI-агента для сборки страниц в WordPress+Elementor через Telegram. Очередь задач, CLI для управления состоянием, бета/прод окруж
11
Краудфандинг для AI-моделей: как сообщество может финансировать open-source разработку в 2026 году
Краудфандинг AI-моделей: как сообщество собирает $10-20 млн на обучение open-source LLM. Разбираем модели финансирования, краудкомпьютинг, барьеры доверия и рас
12
Midjourney покупает Co-Star: зачем генератору изображений астрологическое приложение с 4,3 млн пользователей
Midjourney купила приложение для социальной астрологии Co-Star с 4,3 млн активных пользователей. Разбираем стратегию, влияние на будущие продукты и тренды AI-ин