Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5432 материалов
01 Мир-модели: как научить ИИ предсказывать будущее — от JEPA до собственной модели на PyTorch Что такое мир-модели и зачем они нужны. Разбираем архитектуры JEPA, RSSM, Tree-Search и генеративные симуляторы. Практический гайд: создаем мир-модель на PyTorc 7 мин чтения 02 Chrome перешёл на двухнедельный цикл обновлений: что это значит для безопасности и пользователей в 2026 году Google сократил цикл обновлений Chrome до двух недель. Узнайте, как это влияет на безопасность, N-day patch gap и AI-функции, и что делать пользователям и ИТ-от 4 мин чтения 03 Google Cloud и Accenture запускают совместное подразделение: ставка на forward-deployed-инженеров в гонке за корпоративный AI Google Cloud и Accenture создают Accenture Gemini Enterprise Business Group. Разбираем, зачем Google расширяет практику forward-deployed-инженеров, как это помо 6 мин чтения 04 Почему частые обновления бенчмарков без полноценных оценок вредят AI-индустрии в 2026 году Разбираем, почему частые обновления бенчмарков без полноценных оценок искажают реальную производительность LLM, вводят в заблуждение и как отличить маркетинговы 4 мин чтения 05 Как получить GLM 5.3 Flash Antirez/DS4 GGUF для 192 ГБ RAM без потери качества Готовые GGUF для GLM 5.3 Flash не подходят для Mac с 192 ГБ RAM: Q2 теряет качество, Q4 не оставляет места для KV-кэша. Узнайте, как создать собственную сборку 3 мин чтения 06 AlphaGenome Atlas: карта всех 9 миллиардов мутаций человеческого генома от Google DeepMind AlphaGenome Atlas от Google DeepMind: предсказания эффектов для 9 млрд однонуклеотидных вариантов. Узнайте, как AVI-скор помогает в исследованиях и как получить 2 мин чтения 07 Mistral привлекла €3 млрд: что значит крупнейший европейский раунд для рынка sovereign AI Mistral AI закрыла раунд Series D на €3 млрд при оценке €21 млрд. Разбираем, как это усилит sovereign AI, зачем Samsung инвестировала и что ждать от open-weight 5 мин чтения 08 Сравнение компактных LLM 2026: Spark-X2.5-4B, Ling-3.0-tiny и Nanbeige2.2-3B — как выбрать рабочую лошадку Сравниваем три компактные LLM 2026 года: Spark-X2.5-4B, Ling-3.0-tiny и Nanbeige2.2-3B. Разбираем архитектуру, требования к VRAM, качество русского языка и сцен 5 мин чтения 09 H3 World Model: как ролик Fallout 2 превратили в интерактивную 3D-сцену с ИИ-управлением Разбираем прототип H3 World Model: как MiniMax H3 превращает 2D-кадр Fallout 2 в 3D-сцену, а Gemma 4 12b управляет реакцией на действия игрока. Ограничения, арх 5 мин чтения 10 CPU-инструкции и offload в LLM: Intel vs AMD — что действительно влияет на скорость? Узнайте, что действительно влияет на скорость offload в LLM: наборы инструкций CPU или пропускная способность шины и памяти. Сравниваем Intel и AMD для локально 7 мин чтения 11 Валидность контекста в AI-агентах: как устаревшие данные незаметно ломают задачи и почему проверка состояния решает проблему Устаревшие данные в контексте AI-агента незаметно ломают задачи. Разбираем, чем устаревание отличается от потери контекста, как слой валидности проверяет данные 5 мин чтения 12 Мир-модели и роботы-гуманоиды: как новый стартап создателя Dreamer учит ИИ действовать в непредвиденных ситуациях Разбираем подход Даниджара Хафнера к обучению ИИ через мир-модели: от Dreamer и PlaNet до стартапа 2025 года. Как роботы учатся на воображении, а не на реальных 6 мин чтения