Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5465
материалов
01
Пайплайн видеоаналитики для ретейла: от детекции ценников до поствалидации с OCR, QR и каталогом
Разбираем практический кейс распознавания ценников с видео на движущемся роботе. Пайплайн из 7 этапов: трекинг, выбор лучших кадров, суперрезолюция, зональный O
02
Скрытое влияние: могут ли закрытые AI-модели манипулировать общественным мнением?
Могут ли OpenAI и Anthropic намеренно искажать ответы GPT и Claude против open-weight конкурентов? Разбираем технические векторы манипуляции, корпоративные моти
03
Mac mini M4 Pro как сервер AI-агентов: тестируем OpenClaw и локальный инференс LLM
Практический тест Mac mini M4 Pro с 48 ГБ памяти для локального запуска AI-агентов через OpenClaw и LM Studio. Сравниваем MoE и плотные LLM по скорости, TTFT и
04
Риски closed API для AI-инфраструктуры: почему приватные команды переходят на open weight модели
Иск Anthropic на $1.5 млрд вскрыл системные риски проприетарных AI API: утечка данных, вендор-лок и непредсказуемый рост цен. Разбираем практический сценарий ми
05
Подготовка React-проекта к деплою: от dev-сервера до production-сборки с Vite в 2026
Подготовка React-приложения к деплою с Vite: build и preview, публичные VITE_* без секретов, SPA-маршруты, проверка хостинга и пример CI для Netlify.
06
SLAI T-Rex: дообучение DeepSeek-V4 на Ascend NPU и прорыв в задачах исследования операций
SLAI T-Rex: фреймворк для дообучения DeepSeek-V4 на Ascend NPU с MFU 34.22% и улучшением в 2.93x. Специализированная модель DeepSeek-V4-Flash-OR обходит GPT-5.4
07
HPD-Parsing: параллельный парсинг документов на скорости 4752 токен/с
Модель HPD-Parsing на 1B параметров выдаёт 4752 токен/с при точности 94.91% на OmniDocBench. Иерархическое параллельное декодирование и P-MTP ломают узкое горлы
08
Как получить бесплатный доступ к 150+ ИИ-моделям: гид по провайдерам и API в 2026 году
Актуальные лимиты и условия бесплатного API-доступа к 150+ нейросетям в 2026 году. Сравнение OpenRouter, Google AI Studio, Groq, NVIDIA, Mistral и GitHub Models
09
Vibe-кодинг с AI: как 200 000 строк нативного кода были написаны без единой строчки руками
Разбор реального кейса: 200 000 строк нативного Android-кода на Kotlin сгенерированы AI, а не написаны руками. Методология с соотношением 90/10, прямые затраты
10
Как ИИ-агенты меняют рынок облачных услуг: от документации до выбора провайдера
Каждый третий запрос к документации Timeweb Cloud — от ботов ИИ-вендоров. Разбираем, как агенты превращают документацию в канал привлечения клиентов, снижают по
11
Как отсеять мусор: пайплайн верификации ИИ-агентов для багхантинга
ИИ-агенты генерируют сотни находок в багбаунти, но 80-90% — ложные срабатывания. Разбираем трёхслойную архитектуру верификации: жёсткие правила, RAG-база на 16,
12
Стратегия «сдержанности» DeepSeek: почему AGI важнее денег и пользователей
Основатель DeepSeek Лян Вэньфэн раскрыл философию компании: AGI как главная цель, открытый исходный код и отказ от погони за прибылью. Разбираем, как «сдержанно