Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4377
материалов
01
GLM 5.2: Дешёвый китайский аналог для кодинга — пора ли переходить с Opus?
GLM 5.2 от Z.ai: открытая модель для кодинга с ценой инференса в 30 раз ниже Opus 4.8. Тесты на Python, JS, Rust — реальные примеры кода, цифры экономии и честн
02
Рынок CMP 170HX: как слухи о джейлбрейке взвинтили цены и спровоцировали отмены заказов
Слухи о джейлбрейке CMP 170HX через эксплойт Falcon спровоцировали двукратный рост цен и массовые отмены оплаченных заказов. Кейс Shenzhen Creative Technology,
03
Локальные нейросети в действии: как работает AI-радиостанция на базе r/wallstreetbets
Разбор автономной AI-радиостанции на базе r/wallstreetbets: стек из Gemma 4 на двух RTX 3090, генерация 60 треков в день, озвучка через Kokoro на CPU. Реальный
04
Тест Poolside Laguna S 2.1 для AI-агентов: первые впечатления и бенчмарки
Протестировали Laguna S 2.1 в реальных агентных циклах: 78.5% на SWE-bench, 109 токенов/с, ноль JSON-ошибок. Сравнили с GPT-4-turbo и CodeLlama — узнайте, где м
05
Сборка AI-сервера на двух RTX 3080 20GB: реальная альтернатива RTX 3090?
Две RTX 3080 20GB с Alibaba дают 40 ГБ видеопамяти дешевле одной RTX 3090. Разбираем экономику, тесты инференса Llama 3 70B, ограничения PCIe и риски заказа. Уз
06
Nano Banana Pro для e-commerce: практический гайд по T2I-генерации
Разбор Nano Banana Pro для e-commerce: какие задачи модель закрывает на 40-60%, как строить промты для карточек товаров и lifestyle-сцен, реальная себестоимость
07
Mistral AI: стратегия против течения — ставка на MoE и эффективность инференса вместо гонки контекстов
Разбор стратегии Mistral AI: почему компания ставит на смесь экспертов и скорость инференса вместо гонки контекстов. Бенчмарки, стоимость токенов и практические
08
MindControl: управление цепочкой рассуждений локальных моделей через инжекцию токенов на этапе сэмплирования
Форк llama.cpp с динамической инжекцией токенов решает проблему зацикливания малых моделей при низких температурах. Разбираем механику контроля бюджета рассужде
09
MLflow: Полное руководство по управлению экспериментами и воспроизводимости ML-моделей в 2026
Практическое руководство по MLflow: установка Tracking Server за 5 минут, логирование моделей и метрик в Python, автоматизация оценки через mlflow.evaluate(), в
10
llama.garden: децентрализованная раздача LLM через торренты — быстрее и надёжнее Hugging Face?
llama.garden раздаёт LLM через торренты со скоростью до 112 МБ/с — в 4.8 раза быстрее Hugging Face. Пошаговая настройка Transmission, тесты скорости на Llama 3.
11
Как китайские open-source модели обходят санкции США через релокейт во Вьетнам: схема, риски и прецеденты
Разбираем схему обхода санкций: форк репозитория, передача прав вьетнамскому партнёру и маркетинг модели как локальной разработки. Анализ рисков, исторические п
12
Spec-Driven Development: Как спецификации спасают разработку с AI-агентами
Spec-Driven Development: как структурированные спецификации и плагин SpecBuddy для JetBrains возвращают контроль над AI-агентами. Пошаговый разбор практического