Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5471
материалов
01
Как китайские open-source модели обходят санкции США через релокейт во Вьетнам: схема, риски и прецеденты
Разбираем схему обхода санкций: форк репозитория, передача прав вьетнамскому партнёру и маркетинг модели как локальной разработки. Анализ рисков, исторические п
02
Spec-Driven Development: Как спецификации спасают разработку с AI-агентами
Как превратить спецификацию в управляемый конвейер для AI-агента: SpecBuddy в JetBrains и цепочка «спецификация → план → diff → откат». Разбираем сквозной сцена
03
Динамические среды в робототехнике: вызовы и решения для гуманоидов на конвейере
Почему VLA-модели роняют детали на конвейере? Разбираем задержки, устаревание action chunks и оценку движения по одному кадру. Кейс адаптации RLDX-1 для гуманои
04
Локальные LLM для систем до 256 ГБ ОЗУ: актуальный список моделей на 2026 год
Актуальная подборка LLM для локального запуска на системах с unified-памятью до 256 ГБ. Модели Hy3, Mistral Medium 128B, Qwen3.5/6, DS4 Flash, Gemma 4 в квантиз
05
Обзор NeuTTS-2E: открытая on-device TTS модель с контролем 7 эмоций
Детальный разбор NeuTTS-2E — открытой TTS-модели с явным контролем 7 эмоций и локальным запуском на CPU. Архитектура разделения текста и эмоций, практические пр
06
GovGPT: как Австрия строит крупнейшую государственную AI-платформу на открытых моделях Mistral и Open WebUI
Австрия запускает GovGPT — крупнейшую в мире государственную AI-платформу на открытых моделях. 180 000 федеральных служащих уже получают доступ к Mistral и Open
07
Эволюция Python в эпоху нейросетей: от «медленного» языка к стандарту ML-разработки
Почему Python доминирует в ML, несмотря на медленный интерпретатор? Разбираем архитектуру CPython, делегирование вычислений C++/CUDA-библиотекам и роль экосисте
08
Симуляция для физического AI в 2026: MuJoCo, Isaac Sim, Newton — что выбрать?
Прямой гайд по выбору симулятора для физического AI в 2026: MuJoCo для RL, Isaac Sim для синтетических данных, Newton для сложной физики. Сравнительная таблица,
09
Cactus Hybrid: как научить модель оценивать собственную уверенность и сократить затраты на инференс
Разбираем метод Cactus Hybrid для Gemma 4: слой-проба из 68 тыс. параметров предсказывает вероятность ошибки, позволяя направлять в облако лишь 15–35% запросов.
10
Гигаватные аппетиты: во что выльется инфраструктурный план OpenAI на $750 млрд
OpenAI вложит $750 млрд в инфраструктуру до 2030 года. Разбираем первый этап — дата-центр Project Camellia в Джорджии на 3,2 ГВт, энергетические риски, налоговы
11
Microsoft Fara1.5-27B: компьютерный агент с чистым зрением — веб-автоматизация без DOM
Microsoft Fara1.5-27B — AI-агент, который управляет браузером только по скриншотам, без доступа к DOM. Разбираем архитектуру, синтетические данные FaraGen1.5, б
12
Substack внедряет детектор AI-контента: как интеграция с Pangram изменит доверие к платформе
Substack запустил детектор AI-контента на базе Pangram. Разбираем механику проверки, риски ложных срабатываний и стратегии адаптации для авторов. Узнайте, как п