Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5465 материалов
01 Локальный LLM для фильтрации спама: как заменить SpamAssassin и защитить почту без облаков Разверните локальную LLM для фильтрации спама на своём почтовом сервере: замените SpamAssassin, исключите утечки данных в облака и сократите ложные срабатывания 11 мин чтения 02 Как вайбкодинг превращает сотрудников без опыта в создателей ИИ-продуктов: кейс КОРУС Консалтинг Разбираем кейс КОРУС Консалтинг: за 6 недель сотрудники без опыта разработки создали тендер-радар, систему лучших практик и HR-аналитику. Принципы корпоративног 6 мин чтения 03 Шаблоны контрактов генерации для RAG: как заменить строку на типизированный Pydantic-объект с проверкой Семь шаблонов типизированных контрактов генерации для RAG на Pydantic. Устраните галлюцинации, получите проверяемые ответы с цитатами и флагами достоверности. П 9 мин чтения 04 Локальный психолингвистический анализ текстов: от разметки до дообучения Qwen-3 Полный пайплайн локального психолингвистического анализа: унифицированная схема разметки эмоций и психологических состояний, сбор русского корпуса из открытых д 10 мин чтения 05 Etched: как стартап с кастомными чипами для инференса AI достиг оценки $10,3 млрд и почему отказ от GPU стал ключевым решением Разбор стартапа Etched: как три студента создали чипы prefill и decode, привлекли $300 млн, получили предзаказы на $1 млрд и бросили вызов GPU-индустрии. 7 мин чтения 06 Nvidia отправляет GPU на Луну: как Jetson меняет космическую робототехнику Партнёрство Nvidia с Lunar Outpost и Firefly Aerospace: как Jetson адаптируют к радиации и вакууму, гибрид физического AI с детерминированным управлением для ав 7 мин чтения 07 Дистилляция узкого навыка: как 0.6B-модель обогнала учителя по точности, но потеряла фактическую верность на финансовых документах Эксперимент по дистилляции Qwen3-0.6B для обогащения чанков финансовых документов: ученик достиг 100% точности секции против 98.4% у учителя, но faithfulness сн 7 мин чтения 08 Gemini на пути к миллиарду: как Google наращивает аудиторию AI-ассистента и конкурирует с ChatGPT Gemini идёт к 950 млн пользователей к Q2 2026: интеграция с Android, агентные функции Daily Brief и Gemini Spark, аппаратная оптимизация. Сравнение долей рынка 10 мин чтения 09 0,5 млн параметров на 1 млрд токенов: архитектура Silia v2 и её бенчмарки Разбираем архитектуру Silia v2: как комбинация DeepSeek MLA, Qwen HydraHead и Apple Attention Free Transformer снижает вычислительные затраты в 2–2,5 раза при 0 7 мин чтения 10 Nota AI сжала 250B-модель до 32B: как метод REAP меняет правила прунинга Компания Nota AI сжала 250-миллиардную модель до 32B параметров методом REAP. Узнайте, как работает Randomized Efficient Adaptive Pruning, насколько реально зая 6 мин чтения 11 Как самоописание формирует «знак» в нейросетях: разбор механизма без LLM-мистики Эксперимент с 4-слойной микромоделью показал: требование самоописания (головы-отчёта) конституирует внутренние знаки, а не просто отражает их. Разбираем механиз 8 мин чтения 12 Почему Apple M5 не раскрывает свой потенциал: скрытый режим w4a8 и тесты предзаполнения Gemma4 Чипы Apple M5 поддерживают INT8, но MLX и llama.cpp не используют w4a8. Экспериментальные ядра дают до 1.4x ускорения предзаполнения Gemma4. Разбор причин, тест 5 мин чтения