Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4365
материалов
01
Будущее персональных AI-агентов: прогноз Цукерберга и риски Meta для инвесторов
Марк Цукерберг прогнозирует миллиарды персональных AI-агентов через 5 лет. Разбираем финансовые риски Meta: падение свободного денежного потока на 91%, убытки R
02
Обратное распространение: как цепное правило и повторное использование вычислений ускоряют обучение нейросетей
Разбираем механику цепного правила в обратном распространении: как системное вычисление градиентов снижает сложность с O(N²) до O(N) и делает обучение глубоких
03
ИИ-агент для рекламы без API: как n8n и LLM автоматизировали сбор данных на b17.ru и спасли бюджет
Как мы построили ИИ-агента на n8n, браузерном расширении и LLM для сбора статистики с площадки без API, сократили время анализа с 11 часов до 1 часа в неделю и
04
Пределы сжатия интеллекта: возможен ли ИИ уровня Claude Fable в 20B параметров?
Разбираем физический минимум параметров для сложных рассуждений. Эффективность MoE, дистилляции и квантования. Прогноз на 2035 год и практические рекомендации п
05
DSpark Speculative Decoding в llama.cpp: ускорение инференса на практике
DSpark в llama.cpp: разбор архитектуры, инструкция по сборке и реальные замеры ускорения на DeepSeek-V4 и Bonsai AntiDoom. Acceptance rate до 87%, прирост скоро
06
Как Google Search помогает организовать идеальный ужин: AI-инструменты для планирования меню, сервировки и плейлистов
AI Mode, Nano Banana и YouTube Music в Google Search: готовые промпты для меню, визуализации сервировки и подбора плейлистов. Практические примеры, честный разб
07
ИИ-код: рост скорости и падение контроля — как управлять «бутылочным горлышком» код-ревью
78% команд пишут код быстрее с ИИ, но 85% тонут в ревью. Разбираем отчёт GitLab, три вопроса accountability и как настроить инструменты, чтобы ИИ-помощники стал
08
Система управления ИИ-агентами на основе протокола тушения пожаров: как ICS решает проблему «ложных готовностей» LLM
Разбор DCS — системы оркестрации агентов на базе Incident Command System. Механический гейт, офицер безопасности и контекстное окно: как за 6 дней свести наруше
09
MCP для агентной коммерции: архитектура, подводные камни и практические приёмы на кейсе Туту
Разбираем Model Context Protocol на реальном кейсе Туту: архитектура MCP-сервера, самодокументируемые инструменты, снижение контекста на 74%, авторизация и юрид
10
Почему «просто воткнуть Adam» — плохая стратегия: разбор параметров оптимизатора на практических кейсах
Стандартные настройки Adam (β₁=0.9, β₂=0.999, ε=1e-8) ломают обучение в нестационарных задачах: RL, GAN, meta-learning. Разбираем реальный кейс спасения модели
11
Почему спецификация не рождается готовой: Spec Driven Development и неизвестные неизвестные
Спецификация, написанная до старта разработки, почти всегда ошибочна. Разбираем подход Spec Driven Development: как AI-агенты выявляют скрытые ограничения кода,
12
Recursive Superintelligence vs. традиционные AI-лаборатории: как $410M на compute переопределяет экономику разработки AGI
Recursive Superintelligence подписала сделку с AWS на $410 млн и направила почти все средства на compute, а не на персонал. Разбираем стратегию «агенты вместо с