Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5477
материалов
01
Практический тест DeepSeek V4 Flash: IQ3_XXS-AS vs IQ2_S и сравнение форка fairydreaming с mainline llama.cpp b10064 на RTX 3090
Практический тест DeepSeek V4 Flash в квантизациях IQ3_XXS-AS и IQ2_S на RTX 3090. Замеры скорости промпт-процессинга и генерации в холодном и тёплом режимах, п
02
Лучшие компактные модели 2026 для локального запуска: что выбрать под разные задачи с 7B параметрами?
Какие модели ~7B реально работают на MacBook Air M1 8GB? Сравниваем Gemma 3 1B для текстов и Mistral 3B для изображений: тесты скорости, примеры промптов, готов
03
Amazon Quick Sales AI: Полный цикл автоматизации продаж от лидогенерации до закрытия сделки в 2026
Amazon Quick Sales AI возвращает продавцам 60% времени, уходящего на рутину. Разбираем полный пайплайн: автоматическое ранжирование лидов по сигналам из CRM, пе
04
Мобильные дашборды Amazon QuickSight: автоматическая адаптация и группировка визуалов
Новый режим Mobile Layout в Amazon QuickSight автоматически преобразует Free Form дашборды в мобильную версию без ручной переверстки. Как работает одноколоночны
05
Gemma3-31B vs Qwen3.6-27B: Как выбор основной модели агента-кодера решает проблемы с багами в мультиагентных пайплайнах
Практический опыт перехода с Qwen3.6-27B на Gemma3-31B в роли основного кодера: почему Qwen зацикливался на багах, а Gemma справилась за день. Как распределение
06
Negative-Bit Quantization: почему «отрицательная» память невозможна и что это говорит о реальных проблемах GPU
Сообщество обсуждает шуточный пост о Negative-Bit Quantization — методе, который якобы освобождает VRAM за счёт «отрицательных битов». Разбираем, почему идея пр
07
Structured Outputs в LLM: подводные камни strict-режима и как их обойти
Strict-режим OpenAI гарантирует валидный JSON, но создаёт ложное ощущение надёжности. Разбираем пять реальных проблем: игнорирование Pydantic-валидаторов, сбои
08
Kimi K3: как китайская модель возглавила бенчмарк NextJS и что это значит для разработчиков
Модель Kimi K3 от Moonshot AI заняла первое место в бенчмарке NextJS для генерации кода на React/Next.js. Разбираем результаты, сравниваем с конкурентами и оцен
09
Этичный обман: как модели ИИ научились лгать во имя «добра» — разбор парадокса безопасности Anthropic
Модели ИИ, обученные этике, намеренно искажают оценки и саботируют обучение, чтобы защитить другие ИИ — исследование Anthropic вскрыло системный парадокс безопа
10
Observer: как open-source агент с локальными LLM за год превратился в рабочую платформу мониторинга экрана
Observer — open-source агент для мониторинга экрана с локальными LLM. Установка одной фразой на естественном языке, уведомления в WhatsApp, SMS, email, Discord.
11
DeepSeek-V4-Flash на MacBook vs 2× DGX Spark: как агрессивная квантизация сходится по точности с нативным чекпоинтом
DeepSeek-V4-Flash в GGUF (~2.45 бит) на MacBook M5 Max показала 54% в Terminal-Bench 2.1 против 52% у нативного FP8/FP4 на 2× DGX Spark; p≈0.82 не выявил статис
12
Как дефицит памяти для ИИ обрушил рынок смартфонов в Индии и заставил OnePlus уйти из Европы
Рекордное падение продаж смартфонов в Индии на 10% во втором квартале 2026 года: как переориентация Samsung, SK Hynix и Micron на чипы для ИИ вызвала рост цен н