Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5465
материалов
01
Каскадная маршрутизация LLM для RAG: как сократить расходы на инференс без потери качества
Разбираем LLM Cascade — каскадное использование дешёвых локальных и дорогих флагманских моделей. Реальные замеры на 20 моделях, стратегии валидации и эскалации,
02
Качество инференса Laguna S 2.1: как квантование и RAM влияют на производительность
Почему Laguna S 2.1 кажется «туповатой» одним разработчикам и выдаёт отличные результаты другим? Разбираем влияние квантования Q8, Q4, Q5 и объёма RAM на качест
03
Как ослабление экологических норм США ускоряет строительство дата-центров для AI: разбор новых правил и последствий
Администрация Трампа меняет правила для minor sources, упрощая запуск газовых и дизельных генераторов для дата-центров AI. Разбираем суть реформы, протесты в 42
04
Чистый претрейнинг в 2026: существуют ли модели, обученные только на человеческих данных?
По состоянию на июль 2026 года не существует крупных LLM, обученных исключительно на человеческих данных. Разбираем причины: дефицит контента, экономика сбора и
05
Laguna 2.1: что изменилось в логическом рассуждении и стоит ли обновляться
Разбираем Laguna 2.1: какие компоненты логического рассуждения реально улучшены, где модель всё ещё ошибается и как настроить её для максимальной точности. Тест
06
ChatGPT Voice на десктопе: голосовое управление агентами и компьютером на macOS и Windows (гайд 2026)
ChatGPT Voice на десктопе: что работает на Windows и macOS, нужен ли Pro, как с русским языком и какие выдать разрешения. Команды для Work и Codex и быстрый ста
07
Раскол в AI: почему лидеры индустрии не могут договориться об открытых моделях и раннем регулировании
Более 20 компаний во главе с Microsoft призвали не ограничивать открытые веса AI. Почему OpenAI, Anthropic и Google не подписали письмо? Разбираем суть конфликт
08
AMD Kernel Optimizations в llama.cpp: Обзор GEAK v4 и Альтернатив для Ускорения Инференса
Сравнение GEAK v4, kernel-anvil и стандартных ядер llama.cpp на AMD GPU: тесты на RX 7900 XTX и MI300X, пошаговая интеграция, цифры прироста до 25%. Выберите оп
09
Автоматизация детекции слопа: как семантический анализ и краудсорсинг обходят ограничения ИИ-детекторов
Традиционные детекторы ИИ-текста обходятся за секунды синонимайзером или сменой температуры генерации. ClearWater меняет правила игры: вместо вопроса «кто напис
10
Атаки AI-ботов на веб-сайты: почему даже авторитетные ресурсы под угрозой в 2026 году
В марте 2026 года сайт TheNumbers.com с 160 000 файлов рухнул под натиском AI-ботов — лишь 10% трафика были людьми. Разбираем механику атаки, экономику скрейпин
11
Практический опыт: 1-битный Bonsai 27B на MacBook Air — жизнь как локальный AI-тьютор
Запустили 1-битную модель Bonsai 27B на MacBook Air с 16 ГБ ОЗУ: 10 токенов в секунду, 5 ГБ памяти, 12% батареи в час. Тестируем качество ответов, сравниваем с
12
Как ИИ автоматизирует рутину в промышленной кооперации: кейс COMETAL
Разбор внедрения нейросетей в дочке «Северстали»: сервис сравнения договоров, очистка чертежей, аналитика звонков и нейроюрист. Реальная экономия до 40 часов в