Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5424
материалов
01
SenseNova-Vision-7B-MoT: одна модель для боксов, OCR, глубины и масок, и что с ней не так
SenseNova-Vision-7B-MoT закрывает детекцию, OCR, глубину и сегментацию одним чекпоинтом. Разбираем заявленные результаты, требования к VRAM, некоммерческую лице
02
ИИ снижает стоимость реализации: что это значит для специалистов и рынка ПО
ИИ удешевляет превращение профессионального мнения в работающую систему: часть универсальных SaaS теряет смысл, а ниши открываются для узких расширений поверх S
03
GTX 1080 Ti и MoE-модели: сравнение 35B, 120B и 176B в llama-server
На GTX 1080 Ti с 11 ГБ VRAM запускаются MoE-модели 35B, 120B и 176B, но до рабочего результата доводит только одна. Разбираю команду llama-server, поведение на
04
Своя Gated RNN вместо LSTM и GRU: разбор математики LSWM, тестов и бенчмарков
Автор LSWM заменил tanh и сигмоиду на softsign, убрал CEC и заменил конкатенацию сложением. По его замерам на CPU модель дала 100% точности на multi-hop branchi
05
Две RTX 3090 в локальном AI-сервере: что реально даёт вторая карта
Разбираем, когда вторая RTX 3090 реально ускоряет локальные LLM и генерацию, а когда простаивает: суммарные 48 ГБ VRAM, multi-GPU, PCIe, NVLink и проверка софта
06
Overspill: 85-ГБ MoE-модель DeepSeek-V4-Flash на RTX 3060 12 ГБ и 2,8-3,4 tok/s
Разбираем экспериментальный дисковый тир Overspill для движка FreeToken: DeepSeek-V4-Flash REAP-150B на 85 ГБ запускается на RTX 3060 12 ГБ со скоростью 2,8-3,4
07
4x RTX 3060 Ti для локальных LLM: tensor parallel, Exl3 и vLLM на 32 ГБ VRAM
Четыре RTX 3060 Ti из старой майнинговой фермы дают 32 ГБ VRAM и 70-120 токенов/с на модели Swift-Qwen3.8-27B. Разбираем практический кейс: почему без tensor pa
08
Что останется ценным в ИТ, когда нейросети есть у всех: harness, легаси и локальные модели
Нейросети стали ценой входа на рынок, а не конкурентным преимуществом. Разбираем, что остаётся ценным: harness вокруг чужой модели, отлаженный годами код, дообу
09
Linux MCP daemon: как дать ИИ-агенту доступ к серверу без SSH и sudo
Linux MCP daemon (mcpd) - сервер на Go, который отдаёт ИИ-агенту состояние системы через 38 инструментов MCP вместо SSH с sudo. Разбираем архитектуру, точечную
10
Почему локальные AI-модели бесплатны: экономика открытых весов и что это значит для пользователя
Открытые веса выкладывают бесплатно, но зарабатывают на облаках, API и поддержке. Разбираем, кто выпускает открытые модели, чем скачивание отличается от запуска
11
Qwen 3.8 Flash Next на архитектуре Qwen 4: реально ли запустить на одной RTX 3090
Разбираем, что подтверждено о Qwen 3.8 Flash Next и её связи с архитектурой Qwen 4, влезет ли 29.6 ГБ резидентного набора в 24 ГБ RTX 3090 и какие факторы реаль
12
Как автоматизировать ведение соцсетей с ИИ: от контент-плана до автопостинга
Как автоматизировать ведение соцсетей с помощью ИИ: контент-план, генерация постов и картинок, защита от дублей, Telegram, VK, MAX и автопостинг.