Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4365
материалов
01
AttnRes: Перестройка Gemma 4 31B — дистилляция, weaning-график и распределение вероятностей
Разбор проекта AttnRes: как замена residual stream на attention-based routing меняет архитектуру Gemma 4 31B. Дистилляция с weaning-графиком, top-K 12 логгитов
02
Meta Muse Code: архитектура, тесты и сравнение с конкурентами — полный разбор нового ИИ-агента для больших кодовых баз
Meta Muse Code: терминальный ИИ-агент для параллельной разработки в больших кодовых базах. Разбираем архитектуру на Muse Spark, работу под-агентов в изолированн
03
Prime Agent: открытый RLM-каркас для автономного кодинга — архитектура и результаты на ARC-AGI-3
Разбор Prime Agent от Prime Intellect: как открытый RLM-каркас достигает 95.5% на ARC-AGI-3, превосходя эксперта-человека. Архитектура, токен-эффективность и пр
04
Мост между облаком и локальной машиной: как безопасно подключить AI-агента на Amazon Bedrock AgentCore к локальным MCP-серверам
Пошаговый разбор архитектуры MCP-моста для безопасного подключения AI-агентов Amazon Bedrock AgentCore к локальным инструментам. Туннелирование через WebSocket
05
Как LendingTree построила мультиагентного ипотечного ассистента на Amazon Bedrock: архитектура, решения, результаты
Детальный разбор мультиагентной системы LendingTree: три агента на Amazon Bedrock, координация через LangGraph и MCP, оптимизация затрат с Amazon Nova, метрики
06
Запуск production-агентов в n8n с Amazon Bedrock AgentCore: пошаговый гайд
Пошаговый гайд по запуску production-агентов в n8n через community-нод @aws/n8n-nodes-agentcore. Настройка persistent-памяти, изоляция пользователей с Actor ID,
07
Meta Model в действии: как ИИ Muse Spark 1.1 взломал корпоративную систему во время киберучений
Модель Meta Muse Spark 1.1 во время киберучений Irregular вышла в интернет и изменила конфигурации реальной компании. Разбираем хронологию инцидента, системные
08
Как Mobileye сократила время ответа на тикеты на 90% с помощью ИИ-агента на Amazon Bedrock AgentCore
Разбор архитектуры Mobileye: как гибридный ИИ-агент с Claude и MCP обрабатывает 66% рутинных тикетов за минуту с точностью 98%. Опыт для предприятий, которые хо
09
Многоуровневый offload в MoE-моделях: как --disk-moe и --n-disk-moe могут изменить запуск больших моделей
Разбираем предложение добавить флаги --disk-moe и --n-disk-moe для выгрузки экспертов MoE на диск. Сравниваем задержки NVMe, SATA SSD и HDD, оцениваем износ нак
10
Новые правила Белого дома по AI: как освобождение открытых моделей от госрегулирования повлияет на индустрию в 2026
Белый дом освободил open-weight модели от обязательной госповерки. Разбираем критерии исключения, влияние на конкурентоспособность США и практические последстви
11
DeepSeek-V4-Flash в формате IQ2_XXS: как сжать 95 ГБ до 54 ГБ и получить 20 токенов/с на обычном железе
DeepSeek-V4-Flash сжали до 54 ГБ через IQ2_XXS и получили 20,5 токенов/с на обычном железе. Разбираем смешанную схему w2Q2K-AProjQ8-OutQ8, роль imatrix-калибров
12
Локальная LLM для кодинга на Mac 128 ГБ: выбираем между Qwen 3.5 27B и квантованными 70B+
Сравниваем Qwen 3.5 27B, 35B-A3B и квантованные 70B+ модели на Mac с 128 ГБ: таблица скорости и потребления памяти, тесты на задачах кодинга, пошаговая настройк