Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5424
материалов
01
Кибербезопасность Physical AI: как атаки на восприятие и решение роботов обходят классические проверки безопасности
Разбираем три уровня атак на роботов с Physical AI: отравление данных и бэкдоры в VLA-моделях, уязвимости ROS 2/DDS и Bluetooth-цепочку UniPwn, манипуляции восп
02
AI-геймдев в Unity: как собрать играбельную 3D-сцену с Cursor, Meshy AI и Blender
Разбор эксперимента: можно ли собрать играбельную 3D-сцену в Unity силами Cursor, Meshy AI, Blender и Mixamo. Где ИИ ломается на 3D-пространстве, как помогают g
03
Как расцензуривают локальные LLM в 2026: abliteration, heretic и подводные камни
Убрать guardrails у локальной LLM можно тремя путями: правкой весов, дообучением и вмешательством в активации. Разбираем, как работают abliteration, heretic, Lo
04
Strix Halo и 128 ГБ памяти: какие локальные модели реально работают
Разбираем, какие локальные LLM реально работают на Strix Halo с 128 ГБ unified memory: 27-35B для кодинга, 70B+ и MoE, где упирается bandwidth и почему параллел
05
Qwen3.8 Flash на 12 ГБ VRAM: запуск IQ3_XXS, 15 токенов/с и контекст 128K
Пользовательский отчёт: Qwen3.8-Flash-Next в квантовании IQ3_XXS запущена на RTX 5070 SFF с 12 ГБ VRAM. Разбираем реальные цифры - 14-15 токенов/с, просадка до
06
Когда агент становится больше, чем агент: почему правила безопасности не работают на уровне системы
Правила безопасности отдельного LLM-агента не защищают мультиагентную систему. Разбираем decomposition jailbreak, сговор ценовых ботов, эксперимент DeepMind с р
07
Anthropic объединяет Claude Chat и Cowork: что изменилось в едином интерфейсе
Anthropic свела чат, Cowork и Artifacts в одно окно, а запросы теперь маршрутизируются автоматически. Разбираем, что именно изменилось, как работают презентации
08
Китайские открытые AI-модели сократили отставание от американских до четырёх месяцев: что это значит на практике
Отчёт Mozilla: открытые китайские AI-модели отстают от передовых американских примерно на четыре месяца, но заметно выигрывают по стоимости использования. Разби
09
Аудит безопасности AI-агентов: почему базовая сетевая гигиена важнее внешних проверок
Внешний аудит AI-агентов не спасает от побегов из песочниц: он смотрит на модель, а не на то, как она запущена. Разбираем, что реально снижает риски: логи, прав
10
XeBoostLM: как запустить LLM на Intel NPU и iGPU через нативный C++
XeBoostLM v0.1.2 - CLI-инструмент на C++ и OpenVINO GenAI для запуска LLM на Intel Core Ultra NPU, Arc iGPU и CPU. Разбираем, как поставить, какие модели доступ
11
CUDA graph для MTP в llama.cpp: что даёт pull request #28549 и как это ускоряет локальный инференс
В репозитории ggml-org/llama.cpp появился pull request #28549 с поддержкой CUDA graph для MTP draft. Разбираем, как speculative decoding и multi-token predictio
12
Кириллица как ассемблер: гипотеза о буквах-мнемониках для x86/ARM
Разбираем авторскую гипотезу о 33 буквах русского алфавита как мнемониках инструкций x86 и ARM: пример таблицы маппинга, законы композиции, SIMD-пример без усло