Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5432 материалов
01 ChatGPT Images 2.5: разбор новой модели генерации изображений от OpenAI — скорость, редактирование и новые инструменты ChatGPT Images 2.5: генерация изображений вдвое быстрее, точное следование референсам и точечное редактирование. Новые инструменты Sketch, шаблоны, комментарии 7 мин чтения 02 Как избежать верификации личности в Claude при использовании локальных LLM: настройка, риски и альтернативы Узнайте, почему Anthropic запрашивает верификацию личности и как настроить Claude API, чтобы минимизировать риски. Рассматриваем альтернативы для локальных LLM: 7 мин чтения 03 От монолита к микросервисам: почему одна универсальная LLM больше не закрывает задачи бизнеса Узнайте, почему одна универсальная LLM не решает все бизнес-задачи и как ансамбли специализированных моделей повышают качество и снижают издержки. Разбираем RAG 5 мин чтения 04 Сколько AI-агентов реально запустить на 2× RTX 4090: трёхнедельный бенчмарк llama.cpp, потолки и практические выводы Реальные цифры из трёхнедельного эксперимента: до 5 агентов с контекстом 64k на двух RTX 4090, почему 122B MoE проигрывает 27B, как квантование и KV-кэш влияют 4 мин чтения 05 GPT-6 Astra на Amazon Bedrock: что это значит для корпоративных AI-агентов и локальных моделей GPT-6 Astra на Amazon Bedrock: разбираем интеграцию с AWS, безопасность, возможности для AI-агентов и сравниваем с локальными моделями. Практические выводы для 7 мин чтения 06 Кража токенов Claude: как хакеры воруют подписки и почему вы можете этого не замечать Разбираем механизм кражи токенов Claude через infostealer, почему отсутствие статистики мешает обнаружить атаку, и даем практические советы по защите аккаунта и 4 мин чтения 07 Cognition оценили в $48 млрд: почему инвесторы верят, что рынок AI-кодинга не станет монополией Cognition привлекла $2 млрд при оценке $48 млрд. Разбираем финансовые показатели, сравнение с Cursor, риски и стратегию компании по снижению затрат. 3 мин чтения 08 Почему llama.cpp использует CPU при загрузке модели в VRAM: разбор причин и способы решения Модель загружена в VRAM, но CPU продолжает нагружаться? Разбираем причины: неполный оффлоад слоёв, подкачка страниц, операции на CPU. Практические советы по нас 4 мин чтения 09 Muse от Meta: личный ИИ-агент, который сам ведёт дела — но можно ли ему доверять? Meta запустила Muse — персонального ИИ-агента для автоматизации почты, платежей и умного дома. Разбираем архитектуру безопасности, тарифы $20 и $100, и главный 4 мин чтения 10 Infercat: как поделиться локальным ИИ через p2p-туннель без VPN Infercat: открытый p2p-туннель для локального ИИ. Делитесь доступом к своим моделям через пригласительные коды без VPN и учетных записей. Поддерживает llama.cpp 6 мин чтения 11 Валидация GenAI-моделей в банковской среде: 5 ключевых изменений для MRM Узнайте, почему классический модельный риск-менеджмент не работает для генеративного ИИ и как адаптировать валидацию LLM в банковской среде. Практические методы 6 мин чтения 12 Скандал вокруг OpenAI и задачи Навье-Стокса: как ИИ меняет математику и этику исследований Разбор конфликта между математиком Тристаном Бакмастером и OpenAI: обвинения в использовании наработок, роль ИИ в доказательстве задачи тысячелетия и этические 5 мин чтения