Перейти к содержанию
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

4371 материалов
01 Ninfer: 700+ токенов/с на RTX 5090 — тест кастомного инференса для Qwen 3.6 Тестируем опенсорсный движок Ninfer для RTX 5090: скорость 550–720 токенов/с на Qwen 3.6 27B/35B в однопоточном режиме без батчинга. Сравнение с Cerebras, требо 4 мин чтения 02 Позиция Meta на модели с открытыми весами: анализ стратегии и влияние на рынок AI в 2026 году Детальный разбор официальной позиции Meta по открытым весам: почему компания выбрала этот путь, как LLaMA меняет экономику AI-разработки и какие риски безопасно 14 мин чтения 03 OpenAI отказалась от Open Secure AI Alliance: стратегический разворот или внутренний раскол? OpenAI отказалась от альянса безопасности Дженсена Хуанга — сотрудники в ярости. Почему компания выбрала закрытость, как это связано с инцидентом взлома Hugging 6 мин чтения 04 Инструменты безопасности Microsoft на базе ИИ: превосходство над конкурентами и риски применения Microsoft запустила MAI-Cyber-1-Flash и агентов Project Perception. Модель набрала 96% в CyberGYM, обогнав Google Gemini и OpenAI GPT, и снижает стоимость инфер 5 мин чтения 05 AI Gateway: почему ваш бизнес не должен «аутсорсить мышление» одной модели AI Gateway — промежуточный слой, который изолирует ваши промпты и данные от проприетарных моделей. Разбираем архитектуру, риски прямых интеграций и дорожную кар 6 мин чтения 06 Как LLM-агенты играют в шутеры на Mac: разбор проекта Local LLM agent для Perfect Dark Разбираем архитектуру экспериментального проекта Local LLM agent: как языковая модель управляет персонажем в Perfect Dark через реальный бинарник на Mac с MLX. 7 мин чтения 07 Как ветерану IT войти в AI в 2026: железо, софт и дорожная карта для локального обучения моделей Пошаговое руководство для опытных разработчиков: минимальные требования к GPU, выбор между RTX 5090 и облаком, настройка локального API и этичные практики. Начн 8 мин чтения 08 Управление конфигурациями LLM: от models.ini до GitOps — как перестать гадать и начать контролировать параметры Системный подход к управлению параметрами LLM: от models.ini и llama.cpp в режиме роутера до GitOps с автоматическим бенчмаркингом. Готовые схемы версионировани 12 мин чтения 09 Contract-First: Как защитить шов между фронтом и бэкендом от деградации под LLM LLM-агенты генерируют код, который проходит компиляцию, но ломает HTTP-контракты между фронтендом и бэкендом. Разбираем, как contract-first подход с OpenAPI и а 10 мин чтения 10 Создание браузерного AI-агента для обработки тикетов в техподдержке: практическое руководство Пошаговое руководство по созданию браузерного AI-агента для автоматизации обработки тикетов с помощью LLM, OpenAI Agents SDK и Playwright MCP. Настройка Azure O 9 мин чтения 11 OCR в браузере: сравниваем TrOCR, PaddleOCR и другие модели на Transformers.js Прямое сравнение TrOCR, PaddleOCR и Tesseract.js при запуске в браузере через Transformers.js. Замеры точности (CER/WER) на печатных документах, рукописном ввод 9 мин чтения 12 Российские альтернативы OpenRouter в 2026: обзор агрегаторов и AI-платформ для работы с LLM OpenRouter заблокирован для РФ, но рынок уже предложил замену. Сравниваем router.ai, polza.ai, caila.io и aitunnel.ru по ценам, embedding-моделям и API-совмести 11 мин чтения