Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
3283
материалов
01
Генерация тегов на крошечных моделях: какой ИИ на 500M параметров справится с задачей?
Практическое руководство по выбору и использованию маленьких ИИ-моделей для генерации тегов. Сравнение производительности, оптимизация и пошаговая настройка Oll
02
Активационные функции в нейросетях: от ReLU до SwiGLU в LLM
Полное руководство по активационным функциям в нейросетях: от классических ReLU до современных SwiGLU в больших языковых моделях. Сравнение, практическое примен
03
Новый квест от Google: как школьники учатся диагностировать болезни глаз с помощью ИИ
Подробный обзор нового квеста Google AI Quests по диабетической ретинопатии. Как игровое обучение знакомит школьников с медицинским ИИ и компьютерным зрением.
04
Minimax M2.1 для кодинга: какой квант и инструмент выбрать? Сравнение скорости и качества
Полный гайд по выбору кванта и инструмента для Minimax M2.1. Сравнение скорости и качества кодинга на железе 6x3090. Claude Code vs другие.
05
GLM-4.5-Air на 2-3 битных квантованиях: инструкция по выживанию для 48 ГБ RAM
Подробный гайд по запуску GLM-4.5-Air с квантованием IQ2_KL на 48 ГБ оперативной памяти. Оптимизация, сравнение методов, пошаговая инструкция.
06
Лучшие AI-инструменты для разработчиков: от Cursor до интеграции ML-моделей
Полный гайд по выбору и использованию AI-инструментов для разработки: от Cursor IDE до интеграции ML-моделей в продакшн. Практические советы и сравнения.
07
Сравнение квантований Unsloth: Q3_K_M vs Q3_K_XL для GLM-4.7 — что выбрать для практического использования?
Подробное сравнение квантований Q3_K_M и Q3_K_XL в Unsloth для модели GLM-4.7. Разбираем VRAM, качество ответов, скорость инференса и практические рекомендации.
08
Лучшие разблокированные локальные LLM для мощных видеокарт: тест на RTX 5090
Обзор и бенчмарк лучших разблокированных локальных LLM для RTX 5090. Сравнение Goliath 120B, Dolphin 2.9.2 Mixtral, Qwen2.5 72B. Настройка, производительность,
09
Почему в операционной нет роботов? Главная проблема медицинского ИИ — не технологии
Реальный кейс стартапа: почему медицинский ИИ упирается в инфраструктуру, а не в технологии. Анализ проблем внедрения ИИ в здравоохранении.
10
Q8 KV cache для vision-моделей: ломает ли качество или можно экономить память?
Полное руководство по квантованию KV cache для vision-моделей (Qwen3VL, GLM4.6). Разбираемся, можно ли экономить память без потери качества.
11
Как запустить огромные LLM на старом серверном железе: гайд по CPU+RAM инференсу
Подробное руководство по запуску больших языковых моделей на старых серверах с Xeon и большим объемом RAM. CPU инференс, оптимизация, экономия.
12
4 x RTX 5070 Ti в одном корпусе: реально ли собрать и не сжечь? Гайд по сборке для параллельных AI-задач
Подробный гайд по сборке системы с 4 видеокартами RTX 5070 Ti для параллельных AI-задач: выбор железа, охлаждение, питание, настройка ПО. Практические советы от