Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5428
материалов
01
Один сильный агент или команда специалистов: как выбирать архитектуру для AI-задач
Одиночная reasoning-модель усредняет противоречия и выдаёт уверенный, но неверный вывод. Разбираем паттерн из пяти специализированных агентов с типизированным р
02
iOS 27: новая Siri на базе Gemini, Apple Intelligence и практические AI-функции
iOS 27 приносит переработанную Siri с доступом к личному контексту и экрану, генерацию Shortcuts по описанию, инструменты для фото и Safari. Разбираем, что реал
03
Можно ли демократизировать обучение моделей уровня закрытых лидеров: разбор факторов и сценариев
Разбираем, может ли независимая команда обучить модель уровня фронтирных лабораторий: вычисления, данные, экспертиза, инфраструктура, дистилляция, открытые веса
04
Как представить AI-проект в r/LocalLLaMA: требования Project Showcase и что важно показать
Разбираем требования Project Showcase в r/LocalLLaMA: как описать проект простым языком, показать отличия от альтернатив, доказать тестирование и подтвердить op
05
DevFest 2026: даты, тема агентной эры и как попасть на крупнейшую конференцию для разработчиков
DevFest 2026 идёт с 1 октября по 31 декабря: около миллиона участников, более 800 событий в 115 странах и тема Build, Secure, Scale про агентные технологии. Раз
06
Кодинг-агент прямо в браузере: как Pi и MiniCPM5-2B работают на WebGPU
Разбираем заявленный на Reddit проект кодинг-агента: агентная оболочка Pi и модель MiniCPM5-2B на 2 млрд параметров, инференс через WebGPU прямо в браузере. Что
07
NVIDIA RTX PRO 5500 Blackwell: рабочая станция с 84 ГБ GDDR7 - что это значит для локального AI
NVIDIA RTX PRO 5500 Blackwell несёт 84 ГБ GDDR7 с ECC, 21 760 ядер CUDA и до 600 Вт энергопотребления, но продажи ещё не стартовали. Разбираем, какие локальные
08
Почему MSE вводит в заблуждение: вероятностное прогнозирование сигналов через Gaussian NLL
MSE оптимизирует только условное среднее и молча предполагает постоянную дисперсию шума, поэтому две модели с одинаковой метрикой могут давать противоположные п
09
Как LangChain построила AI-агента для управления платной рекламой: архитектура, контекст и путь от анализа к действию
LangChain открыла код Paid Media Agent: агент в Slack сам считает метрики рекламы, публикует отчёты и предлагает правки кампаний. Разбираем архитектуру, approva
10
KVCache и Engram: как будущие оптимизации моделей могут снизить требования к VRAM
Разбираем, как KVCache и гипотетический Engram могут влиять на расход VRAM при запуске LLM. Считаем логику требований для модели 30B в Q8 с контекстом 256K, пок
11
Дипфейки на собеседованиях в IT: как фейковые кандидаты и рекрутеры крадут доступ и код
Злоумышленники приходят на собеседования под видом кандидатов и рекрутеров: дипфейки на видеозвоне, бэкдоры в npm-пакетах и скриптах Visual Studio Code. Разбира
12
Reasoning Lock в n8n: почему reasoning-модель молчит в проде и как это чинят
DeepSeek V4 Pro через OpenRouter в self-hosted n8n тратит completion-токены, закрывает генерацию со статусом stop и отдаёт пустой content, из-за чего нода отпра