Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5424
материалов
01
1С Напарник против open-source агента: нужна ли дообученная модель, если есть хорошая обвязка
Автор сравнил 1С Напарник с собственным агентом на Deep Agents, PostgreSQL FTS, pgvector и парсере метаданных 1С на семи практических вопросах. Разбираем, где o
02
NLI в локальном ассистенте для встреч: где двустороннее следование реально работает, а где нет
Разбор кейса Charoite AI: NLI-модель mDeBERTa в ONNX весит 1,1 ГБ и отвечает примерно за 40 мс, но пользу приносит только в дедупликации тезисов живой ленты. По
03
Локальные LLM для кибербезопасности и реверс-инжиниринга на слабом железе: что реально работает
Разбираем, какие локальные LLM реально запускаются на GTX 1050 Mobile с 4 ГБ VRAM и 20 ГБ RAM: классы кодовых моделей, цена выгрузки в оперативную память, требо
04
Qwen 3.8 на 16 ГБ VRAM: три кванта на AtCoder и что даёт thinking effort
Автор прогнал Swift 1.5 IQ2_XS, Flash Next IQ3_S и 27B IQ3_S из семейства Qwen 3.8 на 14 свежих задачах AtCoder в четырёх режимах thinking effort. Повышение уси
05
8 ИИ-сервисов для нарезки Reels и Shorts: что реально работает в 2026 году
Восемь ИИ-сервисов для нарезки Reels и Shorts распадаются на три группы: нарезка длинных видео, публикация готовых клипов и генерация коротких сцен. Разбираем,
06
Локальные LLM для написания кода: когда локальный запуск заменит облачные coding-планы
Разбираем, что стоит за тезисом о 90% кода на локальной модели: как устроена связка «модель + harness», из чего состоит цикл написания кода локально и где такой
07
Qwen3.8 Flash Next и контекст 1M через YaRN: проверяем реальность и оцениваем риски
Разбираем, откуда взялось утверждение о 1M контекста у Qwen3.8 Flash Next, как YaRN масштабирует позиционные эмбеддинги и сколько VRAM уйдёт под KV-кэш на милли
08
Gemma4-31B против Qwen3.8-27B: практический тест локальных моделей на задачах разработки
Разработчик с 20-летним опытом сравнил Gemma4-31B и Qwen3.8-27B в одинаковой квантизации Q4 на разборе чужого репозитория и создании проекта на C# с WPF. Разбир
09
Стоит ли переходить на более крупные локальные LLM: опыт пользователя с Qwen 3.8 27B и Flash Next на RTX 5090
Владелец RTX 5090 рассказал, почему отказался от Qwen 3.8 27B в NVFP4 на Ninfer в пользу Flash Next: 27B игнорировала AGENTS.md и agent skills. Разбираем, когда
10
ML Drift от Google: кросс-платформенный GPU-движок для AI-инференса на устройствах
Google AI Edge Team открыла код ML Drift: кросс-платформенного GPU-движка для AI-инференса на устройствах под лицензией Apache 2.0. Разбираем, какие API он абст
11
Загрузка сознания и сверхинтеллект: почему копия мозга не равна переносу личности
Копия мозга помнит вас, считает себя вами и всё равно не продолжает вашу личность. Разбираем три сценария загрузки сознания, вехи вроде коннектома дрозофилы Fly
12
Длинный синтез речи: что ломается за два часа чтения и почему 14 тестовых фраз этого не видят
Синтезированный голос прочитал роман на 15 444 слова за 1 час 58 минут, и модель отработала без сбоев. Ломалось другое: нарезка текста, склейка коротких реплик,