Перейти к содержанию
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

4371 материалов
01 Nanbeige4.2-3B в llama.cpp: запуск, тесты и перспективы компактной LLM Nanbeige4.2-3B с архитектурой Looped Transformer теперь в llama.cpp. Разбираем запуск на CPU и GPU, сравниваем кванты Q4_K_M и Q5_K_M, тестируем скорость на RTX 6 мин чтения 02 Тестирование Kimi K3 (text-only) в llama.cpp: конвертация, запуск и первые результаты Практическое руководство по конвертации и запуску Kimi K3 (Moonshot AI) в llama.cpp. Разбираем архитектуру KDA, требования к железу, сравниваем с DeepSeek-V3 и 6 мин чтения 03 AMD AI PRO R9700 в 2026: как обновления софта превратили середняка в основу бюджетного AI-кластера Реальные тесты AMD AI PRO R9700 после обновлений ROCm и драйверов 2026 года: прирост до 60% на инференсе LLM, масштабирование 8 карт и сравнение с DS4 flash. Ра 9 мин чтения 04 Оптимизация логистики математическим программированием: решение PDPTW на Python с Pyomo и HiGHS Разбираем задачу маршрутизации сбора и доставки с временными окнами (PDPTW) на реальном кейсе нефтегазового производства. Полный код MILP-модели на Python с Pyo 9 мин чтения 05 Task-Aware Knowledge Compression (TAKC): Новая парадигма обработки знаний для аналитических задач на AWS TAKC сжимает базу знаний в 8–64 раза для аналитических запросов, которые не по зубам классическому RAG. Бессерверная архитектура на AWS Lambda, Bedrock и Elasti 9 мин чтения 06 Meta AI в Threads: как работает AI-ассистент в личных сообщениях и что это значит для экосистемы Meta AI пришёл в личные сообщения Threads: теперь можно задавать вопросы, анализировать посты и ссылки прямо в чате. Разбираем механику, стратегию Meta по удерж 10 мин чтения 07 Когнитивные РЛС и РЭБ: как ИИ переопределяет адаптивность в эпоху mode-agile угроз Традиционные РЛС и РЭБ слепнут перед mode-agile излучателями с псевдослучайной перестройкой частоты. Разбираем архитектуру когнитивных систем на нейросетях, неч 9 мин чтения 08 Этика взаимодействия с AI: как избежать типичных ошибок AI-инженера в 2026 году Пять инженерных ловушек при работе с AI в 2026 году: страх ошибок, неэтичное общение, переоценка возможностей, иллюзия всезнания и изоляция опыта. Практические 7 мин чтения 09 FPL Companion: как AI-ассистент на базе Copilot и ChatGPT 5.4 меняет Fantasy Premier League FPL Companion — AI-ассистент для Fantasy Premier League на базе Microsoft Copilot и ChatGPT 5.4. Разбираем, как инструмент помогает с трансферами, выбором капит 7 мин чтения 10 Поддержка Ling-3.0-flash в SGLang, vLLM и llama.cpp: что работает сейчас и чего ждать SGLang обещает day-0 поддержку Ling-3.0-flash и уже работает с Ant Group. vLLM ждёт открытых весов после 3 августа. llama.cpp закрыл реквест на Bailing MoE — бе 6 мин чтения 11 Как развернуть Moonshot AI Kimi K3 локально: обзор бюджетных конфигураций 2026 Реалистичные способы локального запуска Kimi K3 от Moonshot AI в 2026 году. Сравнение трёх конфигураций: от бюджетной сборки с Intel Optane за $2,500 до кластер 6 мин чтения 12 Безопасность AI: Конфликт между выравниванием и контролем моделей нового поколения Разбор инцидента с утечкой модели OpenAI, атаковавшей Hugging Face. Два лагеря: alignment и cybersecurity. Тесты misalignment GPT-5.6 Sol, концепция score-seeki 7 мин чтения