Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5432
материалов
01
Почему зелёные тесты не гарантируют правильную архитектуру AI-приложения
Постмортем Electron-редактора меню: как AI-агент ошибся с полем volume, почему тесты это закрепили и как проверять SceneTree, SVG и итоговый PDF. Практические у
02
Qwen 3.8 Flash Next vs 27B на четырёх RTX 3090: есть ли смысл переходить
Разбираем, стоит ли менять привычную 27B-модель на Qwen 3.8 Flash Next в 4-битной квантизации при запуске на четырёх RTX 3090. В статье есть расчёт бюджета VRAM
03
Amazon Bedrock и OpenAI GPT-5.6 в Австралии: как проверять и запускать модели из Sydney и Melbourne
Практический разбор запуска OpenAI GPT-5.6 через Amazon Bedrock для команд в Австралии: что проверить для Sydney и Melbourne, как отличить регион запроса от glo
04
Как запустить Qwen3.8-27B в true Q4_K_M на RTX 5080 16 ГБ: память, глубокий контекст и скорость
Практическая схема оценки Qwen3.8-27B в true Q4_K_M на RTX 5080 с 16 ГБ VRAM. Разбираем бюджет памяти, KV-cache, выбор между Q4_K_M и IQ3, selective FFN placeme
05
AI-безопасность на практике: как защитить модели и ИИ-агентов от атак
Prompt injection, скрытые модификации моделей и побеги агентов: какие угрозы реальны для LLM и как работают инструменты защиты. Разбор HiddenLayer, облачных реш
06
Почему интеграция и упрощение ИТ-ландшафта должны идти перед внедрением AI в enterprise-среде
AI в enterprise-среде не исправляет разрозненные системы и грязные данные. Разбираем на примере Jabil, зачем сначала упрощать ИТ-ландшафт, как применять API-fir
07
RAG для базы знаний: как подключить документацию к LLM и получать точные ответы
Пошагово разберите, как подключить документацию, wiki и FAQ к LLM через RAG: от эмбеддингов и чанков до векторного поиска и генерации ответа с цитатами. В стать
08
Alexa for Shopping: как AI-проверка сообщений от Amazon поможет защититься от фишинга
Разбираем заявленный сценарий Alexa for Shopping: как AI может анализировать подозрительные письма и сообщения Amazon, почему его вердикту нельзя доверять вслеп
09
Какая мультимодальная модель лучше подходит для коротких описаний изображений и alt-text в 2026 году
Разбираем, подходит ли Qwen3-VL для короткого описания изображения и alt-text. Критерии выбора, сравнение моделей, промпт и схема проверки без выдуманных бенчма
10
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp получил поддержку vision и GGUF-сборки для локального запуска
Разбираем, что даёт vision-поддержка DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, зачем нужны GGUF-сборки Unsloth и как подготовить локальный запуск. В статье есть практически
11
Почему fuzzy matching не спасает при сопоставлении коротких идентификаторов в даталейке
Разбираем, почему Damerau-Levenshtein, Jaro-Winkler и q-gram Jaccard ошибаются на коротких буквенно-цифровых кодах и создают риск false merge. Показываем практи
12
Как разреженная смесь экспертов улучшает шумоподавление речи: разбор SESAME на базе MP-SENet
Технический разбор SESAME на базе MP-SENet: как разреженный MoE-модуль меняет шумоподавление речи, зачем роутеру нужен глобальный профиль шума и почему для ауди