Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4376
материалов
01
Grug-27B: разбор оптимизированной Qwen3.6 с сокращением токенов на 90% и ускорением инференса
Grug-27B — форк Qwen3.6 27B с сокращением токенов на 90% и ускорением инференса до 30 tps на старом ноутбуке. Разбираем бенчмарки, технические приёмы оптимизаци
02
Genesis-Science-1: открытая модель от Arcee и Минэнерго США для научных прорывов
Arcee и Министерство энергетики США выпустили Genesis-Science-1 — открытую модель с триллионом параметров для материаловедения, климатологии и биологии. Разбира
03
Архитектура агентных CMS: от генерации к контролируемым конвейерам
Как AI-агенты и протокол MCP меняют архитектуру CMS в 2026 году. Отличие агентов от генерации, почему headless впереди, новые инциденты и архитектурные решения
04
Пайплайн видеоаналитики для ретейла: от детекции ценников до поствалидации с OCR, QR и каталогом
Разбираем практический кейс распознавания ценников с видео на движущемся роботе. Пайплайн из 7 этапов: трекинг, выбор лучших кадров, суперрезолюция, зональный O
05
Скрытое влияние: могут ли закрытые AI-модели манипулировать общественным мнением?
Могут ли OpenAI и Anthropic намеренно искажать ответы GPT и Claude против open-weight конкурентов? Разбираем технические векторы манипуляции, корпоративные моти
06
Mac mini M4 Pro как сервер AI-агентов: тестируем OpenClaw и локальный инференс LLM
Практический тест Mac mini M4 Pro с 48 ГБ памяти для локального запуска AI-агентов. Установка OpenClaw, настройка LM Studio, замеры скорости (токенов/с) для MoE
07
Риски closed API для AI-инфраструктуры: почему приватные команды переходят на open weight модели
Иск Anthropic на $1.5 млрд вскрыл системные риски проприетарных AI API: утечка данных, вендор-лок и непредсказуемый рост цен. Разбираем практический сценарий ми
08
Подготовка React-проекта к деплою: от dev-сервера до production-сборки с Vite в 2026
Разбираем production-сборку React-приложения с Vite: команды npm run build и preview, сокращение 52 сетевых запросов до 13 через бандлинг и минификацию. Пошагов
09
SLAI T-Rex: дообучение DeepSeek-V4 на Ascend NPU и прорыв в задачах исследования операций
SLAI T-Rex: фреймворк для дообучения DeepSeek-V4 на Ascend NPU с MFU 34.22% и улучшением в 2.93x. Специализированная модель DeepSeek-V4-Flash-OR обходит GPT-5.4
10
HPD-Parsing: параллельный парсинг документов на скорости 4752 токен/с
Модель HPD-Parsing на 1B параметров выдаёт 4752 токен/с при точности 94.91% на OmniDocBench. Иерархическое параллельное декодирование и P-MTP ломают узкое горлы
11
Как получить бесплатный доступ к 150+ ИИ-моделям: гид по провайдерам и API в 2026 году
Шесть провайдеров дают бесплатный API-доступ к 150+ нейросетям в 2026 году. Точные лимиты OpenRouter, Google AI Studio, Groq, NVIDIA, Mistral и GitHub Models, с
12
Vibe-кодинг с AI: как 200 000 строк нативного кода были написаны без единой строчки руками
Разбор реального кейса: 200 000 строк нативного Android-кода на Kotlin сгенерированы AI, а не написаны руками. Методология с соотношением 90/10, прямые затраты