Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5477 материалов
01 Автоматизация массового найма: как Telegram-бот с LLM и скорингом ускорил подбор персонала в 3 раза Практический кейс: Telegram-бот с LLM-оценкой и скорингом сократил время закрытия вакансий с 30 до 10 дней и снизил затраты на подбор на 40%. Интеграция с HeadH 10 мин чтения 02 Как выбрать бэкенд для инференса LLM: vLLM, LMDeploy или Triton с TensorRT-LLM Сравнение vLLM, LMDeploy и Triton с TensorRT-LLM: бенчмарки на H100 и B200, разбор архитектур PagedAttention и continuous batching, поддержка квантования. Чек-л 9 мин чтения 03 Kimi K3: как одна нейросеть за 3,5 часа воссоздала интерфейс macOS 27 в браузере Модель Kimi K3 с 2.8 трлн параметров за 3.5 часа воссоздала интерфейс macOS 27 в браузере по одному запросу. Разбираем визуальную точность, логику приложения и 6 мин чтения 04 Как смена команды Qwen повлияла на развитие модели: анализ последствий Разбираем метрики Qwen2.5-72B и Qwen3.6-27B: падение MMLU, HumanEval и GSM8K на 1.4-2.8 п.п., сценарии, где модель ещё сильна, и критерии выбора альтернатив по 8 мин чтения 05 Code-агенты: ускорение разработки или когнитивная ловушка? LLM-агенты генерируют код за секунды, но разработка тормозится на ревью, отладке и поддержке. Разбираем, почему скорость набора строк стала фиктивным KPI, как л 7 мин чтения 06 NotebookLM для принятия решений: автоматизация анализа данных и выбора оптимального варианта Пошаговая методика использования NotebookLM для сравнения альтернатив: от формулировки критериев до автоматического сбора данных через Deep Research и визуализа 6 мин чтения 07 Kimi K3 против Opus и GPT: реальные бенчмарки агентных задач и кодинга Сравнение Kimi K3, Claude Opus 4.8 и GPT 5.5 на 50 агентных задачах и 30 задачах кодинга: success rate 78–85% и pass@1 в кодинге. Показываем, где K3 выигрывает 12 мин чтения 08 MiniBot v2: Легковесный AI-агент на PowerShell для Windows без установки MiniBot v2 — однокомандный PowerShell-бот для работы с локальными AI-моделями. Не требует установки, работает в памяти на Windows 10+. Автоинструменты, аутентиф 11 мин чтения 09 Как запустить три сессии Qwen3.5 122B на Mac Studio 96GB: опыт холодного кэширования KV и ускорение префилла в 16 раз Запуск трёх конкурентных сессий Qwen3.5 122B на Mac Studio с 96 ГБ ОЗУ: 16-кратное ускорение префилла через холодное кэширование KV, архитектура Gated DeltaNet 8 мин чтения 10 DeepSeek vs конкуренты: анализ цены и производительности в 2026 году DeepSeek предлагает цену API в 50 раз ниже Claude 3.5 Sonnet при сопоставимом качестве на бенчмарках. Разбираем архитектурные причины и скрытые издержки тарифик 8 мин чтения 11 AMD и FastFlowLM: как новое партнёрство ускорит AI-инференс и изменит рынок AMD покупает команду FastFlowLM и встраивает их оптимизации инференса в ROCm. Разбираем технологии, которые дают до 40% прироста на MI300X, сравниваем с NVIDIA 8 мин чтения 12 Кого выбрать: сравнение провайдеров Qwen и Gemma для кодинга и общения Qwen3.6-35B и Gemma-4-26B от bartowski, unsloth, lm-studio и Google: разбираем, какой провайдер лучше держит код, а какой - диалог. Таблицы pass@1, влияние кван 8 мин чтения