Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5432
материалов
01
Qwen3.8-2.4T-A95B на SageMaker HyperPod: запуск через vLLM с NVFP4, MTP и OpenAI-совместимым эндпоинтом
Пошаговый разбор запуска Qwen3.8-2.4T-A95B на одном узле ml.p6-b300: NVFP4-квантизация, бюджет памяти под KV-cache, манифест InferenceEndpointConfig в SageMaker
02
Amazon Bedrock и AgentCore: главные обновления августа 2026 для AI-разработчиков
Разобрали главные обновления Amazon Bedrock, AgentCore и Strands за август 2026: контекст на 1 млн токенов для GPT-5.6 Sol, Terra и Luna, кросс-региональный инф
03
Как Heurist Finance построила AI-инвестиционный воркбенч на Amazon Bedrock AgentCore
Разбираем, как Heurist Finance собрала AI-инвестиционный воркбенч на Amazon Bedrock AgentCore: Code Interpreter, Identity и Memory, трассировка, оплата премиум-
04
BDH от Pathway: brain-inspired архитектура без chain-of-thought и запуск на Amazon SageMaker HyperPod
BDH от Pathway убирает chain-of-thought из уравнения: рассуждения идут в латентном состоянии, активны около 5% нейронов, а результат на ARC-AGI-1 заявлен при ст
05
Gradio Workflow против ComfyUI: как собрать пайплайн уровня AUTOMATIC1111 из 73 узлов
Разбираем Workflow1111 от команды Gradio: 11 медиа-пайплайнов на 73 узлах, четыре типа операторов, автогенерация REST и MCP, запуск без своего GPU и честный спи
06
KV-кэш под давлением: что на самом деле стоит за ускоренным prefill от V4.1 Flash на Qwen
Энтузиаст утверждает, что частично повторил подход V4.1 Flash к KV-кэшу на Qwen3, и выложил веб-демку. Разбираем по фактам: что стоит за ускорением prefill, поч
07
ИИ-агенты помнят всё: приватность против эффективности в 2026 году
Долгосрочная память делает ИИ-агента удобнее, но хранилище воспоминаний превращается в цель для атак на извлечение данных. Разбираем архитектуру памяти, риски M
08
Сравнение производительности современных LLM на домашнем ПК: практический тест с RTX 5090
Практический разбор локального запуска Qwen3.8-27B, DeepSeek-V4-Flash, GLM-5.3-Flash и Qwen3.8-Flash-Next на ПК с RTX 5090 и 192 ГБ RAM. Материал показывает, ка
09
Анализ устойчивости AI-редакторов: как архитектура определяет зависимость от вендора
Разберите архитектуру Cursor, Cline, Roo Code, Continue и терминальных AI-инструментов: где живут автодополнение, агент и индекс проекта, и что сломается при не
10
Потолок ускорения от ИИ в разработке: почему 7-8% и как не стать генератором техдолга
Почему ИИ ускоряет генерацию кода, но дает лишь ограниченный прирост end-to-end delivery? Разбираем потолок 7-8%, узкие места в требованиях и ревью, признаки те
11
Как снимают ограничения с LLM: от подмены инструкций до редактирования весов
Разбираем, где заканчивается подмена системного промпта и начинаются fine-tuning и abliteration: как формируется отказ в LLM, почему Uncensored не гарантирует к
12
Текстовая водяная метка в AI: компромисс между качеством ответа и прозрачностью
Текстовая водяная метка в AI незаметна читателю, но меняет выбор токенов. Разбираем, как red/green list связана с AI Act, почему короткие ответы, код и JSON тре