Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5424 материалов
01 Datacor встроила self-service аналитику аренды в TrackAbout на базе Amazon Quick Sight Datacor встроила в TrackAbout интерактивные дашборды и поиск на естественном языке на базе Amazon Quick Sight, чтобы газовые и сварочные дистрибьюторы сами пров 9 мин чтения 02 Qwen3-TTS на Amazon SageMaker: разворачиваем клонирование голоса в реальном времени Разворачиваем Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base из Amazon SageMaker JumpStart: управляемый endpoint реального времени, клонирование голоса по короткому референсу, распре 10 мин чтения 03 LangSmith Custom Apps: как создать собственный интерфейс для данных AI-агентов LangSmith Custom Apps позволяют собирать, публиковать и запускать свои интерфейсы поверх данных платформы: аннотирование, сравнение экспериментов, разбор трейсо 7 мин чтения 04 DBA-агент на базе LLM: как автоматизировать вторую линию поддержки PostgreSQL-парка из 800+ баз Команда DBA из Сбера запустила LLM-агента, который за 30 дней обработал 10 182 тикета второй линии поддержки и закрыл 99,6% из них. Разбираем архитектуру обрабо 7 мин чтения 05 NarrateAI на Amazon Bedrock: пять техник контроля качества LLM для точности 99% в реальном времени Как ассистент для бизнес-аналитики на Amazon Bedrock удерживает около 99% числовой точности при потоковой выдаче ответов. Разбор пяти техник: адаптивная оркестр 10 мин чтения 06 Бесплатные AI-агенты для программирования в 2026: сравнение лимитов, моделей и способов подключения Десять AI-агентов для программирования, которыми можно пользоваться бесплатно: OpenCode, Freebuff, CodeGPT, Cline, TRAE, ZCode, Codex, Kilo Code, Cursor и Antig 8 мин чтения 07 Диаризация спикеров: сравнение Nemotron 3, Pyannote, Sortformer и VibeVoice на клинических диалогах 15 диалогов врач-пациент из PriMock57, около 2,4 часа аудио: Pyannote Precision-3 даёт DER 2,891%, Nemotron 3 - 4,803% и 0,688 с на запись. Разбираем потоковый 10 мин чтения 08 Как ускорить RL-обучение MoE-моделей на Amazon EKS: EFA, DeepEP и рост пропускной способности на 40% AWS собрала референсный стек для RL-обучения MoE-моделей на Amazon EKS: EFA, DeepEP на libfabric и S3 для чекпоинтов. Разбираем тестовый стенд из 48 инстансов P 7 мин чтения 09 SkyRL на Amazon SageMaker HyperPod: как запустить мультимодальное RL-обучение Qwen3-VL-8B с GRPO Разбор сценария Amazon: SkyRL на SageMaker HyperPod поднимает долю решённых лабиринтов VisGym у Qwen3-VL-8B с 43,75% до более чем 95% методом GRPO. Требования к 8 мин чтения 10 Компиляция структурированных знаний в разреженную память моделей: эксперименты tiny-sparse-lab Разбираем эксперименты tiny-sparse-lab: можно ли вынести знания из весов модели в отдельную разреженную память, что показал синтетический пилот, почему 120 smok 8 мин чтения 11 1Cat-vLLM: как выжать производительность из старых GPU NVIDIA V100 для локального запуска LLM 1Cat-vLLM - форк vLLM, нацеленный на ускоренный инференс моделей на NVIDIA V100. Разбираем, кому он нужен, какие модели реально запускаются на 16 и 32 ГБ HBM2, 9 мин чтения 12 Kev 4B против Jev: сравнение open-source альтернативы на Qwen3.5-4B и скрытая цена токенов Kev 4B и Jev показали разницу в точности до 2 пунктов на 362 свежих примерах, но Jev начисляет ~257 дополнительных входных токенов на запрос. Разбираем, где кор 10 мин чтения