Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5465 материалов
01 Почему P-Cores Intel могут ухудшать производительность llama.cpp при offloading больших MoE-моделей на GPU+CPU Почему мощные P-cores Intel замедляют llama.cpp при offloading больших MoE-моделей? Разбираем парадоксальные результаты бенчмарка Qwen 3.5 122b: конкуренция за 8 мин чтения 02 Сборка инференс-сервера на 3x RTX 3090 и MSI Z790: тесты, настройка и цена Собираем сервер для инференса LLM на трёх RTX 3090 с 72 ГБ VRAM: тесты LLaMA-3-70B и Mistral-7B, настройка TensorRT-LLM, стоимость 389 000 ₽ и честное сравнение 11 мин чтения 03 Психология ИИ: почему Claude Opus 5 нервничает и перепроверяет себя, и как это влияет на безопасность Claude Opus 5 от Anthropic установил рекорды на ARC-AGI, но его системная карта вскрыла парадокс: модель застревает в бесконечных самопроверках, срывается при н 8 мин чтения 04 CachyLLama: персистентный SSD-кэш KV для мгновенного warm-старта LLM Форк llama.cpp с персистентным SSD-кэшем KV-состояний сокращает повторную обработку промпта с 143 секунд до менее 1 секунды на dual-MI50. Разбор архитектуры, бе 8 мин чтения 05 Архитектуры внимания 23 открытых моделей (20B–500B): тренды, сравнение и выводы из отчёта Kimi K3 Swarm Кластер Kimi K3 Swarm за 6 часов проанализировал механизмы внимания 23 открытых LLM от 20B до 500B. Узнайте, почему индустрия отказывается от MHA, как MLA сжима 7 мин чтения 06 Stripe оценивает OpenRouter в $10 млрд: что стоит за потенциальной сделкой на рынке AI-моделей Платёжный гигант Stripe ведёт переговоры о покупке маркетплейса AI-моделей OpenRouter за $10 млрд. Разбираем архитектуру агрегатора, мотивы Stripe, последствия 6 мин чтения 07 Laguna S 2.1: когда нейросеть превращает 69 метров в многостраничную драму Разбираем феномен overthinking loops на примере Laguna S 2.1: как модель на простой вопрос «идти пешком или ехать» выдала хаотичный многостраничный вывод. Причи 10 мин чтения 08 Скандал с бенчмарками Laguna: как сломанные шаблоны ставят под вопрос достоверность метрик AI-моделей Разработчики Laguna предоставили нерабочие шаблоны для воспроизведения бенчмарков. Сообщество выявило ошибки в конфигурациях и скриптах оценки, что поставило по 6 мин чтения 09 Стратегия Китая по захвату рынка AI-моделей: анализ фазового перехода от малых к гигантским открытым моделям Китайские AI-лаборатории перешли от малых открытых моделей к гигантам вроде Kimi K3 (2,8 трлн параметров). Разбираем двухфазную стратегию захвата корпоративных 7 мин чтения 10 Политики и ИИ: как канадский депутат случайно зачитал подсказку LLM в парламенте Член парламента Нью-Брансуика зачитал с трибуны технический промпт для LLM. Разбираем, почему профессионалы скрывают использование ИИ, к каким провалам это прив 7 мин чтения 11 Дистилляция знаний в 2026: как малые модели учатся у больших и когда это выгодно Разбираем knowledge distillation: от дистилляции logits до ensemble-методов. Практические примеры сжатия LLaMA и Mistral с потерей качества менее 5%, ограничени 11 мин чтения 12 Prentis: новая AI-лаборатория с инвестициями $100M для автоматизации офисных задач Prentis — новый AI-стартап с инвестициями $100 млн при оценке $1 млрд. Основатели из LinkedIn и Zynga строят модель Hive-32B для автоматизации страховых претенз 8 мин чтения