Перейти к содержанию
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

4377 материалов
01 Динамические среды в робототехнике: вызовы и решения для гуманоидов на конвейере Почему VLA-модели роняют детали на конвейере? Разбираем задержки, устаревание action chunks и оценку движения по одному кадру. Кейс адаптации RLDX-1 для гуманои 9 мин чтения 02 Локальные LLM для систем до 256 ГБ ОЗУ: актуальный список моделей на 2026 год Актуальная подборка LLM для локального запуска на системах с unified-памятью до 256 ГБ. Модели Hy3, Mistral Medium 128B, Qwen3.5/6, DS4 Flash, Gemma 4 в квантиз 7 мин чтения 03 Обзор NeuTTS-2E: открытая on-device TTS модель с контролем 7 эмоций Детальный разбор NeuTTS-2E — открытой TTS-модели с явным контролем 7 эмоций и локальным запуском на CPU. Архитектура разделения текста и эмоций, практические пр 11 мин чтения 04 GovGPT: как Австрия строит крупнейшую государственную AI-платформу на открытых моделях Mistral и Open WebUI Австрия запускает GovGPT — крупнейшую в мире государственную AI-платформу на открытых моделях. 180 000 федеральных служащих уже получают доступ к Mistral и Open 9 мин чтения 05 Эволюция Python в эпоху нейросетей: от «медленного» языка к стандарту ML-разработки Почему Python доминирует в ML, несмотря на медленный интерпретатор? Разбираем архитектуру CPython, делегирование вычислений C++/CUDA-библиотекам и роль экосисте 11 мин чтения 06 Симуляция для физического AI в 2026: MuJoCo, Isaac Sim, Newton — что выбрать? Прямой гайд по выбору симулятора для физического AI в 2026: MuJoCo для RL, Isaac Sim для синтетических данных, Newton для сложной физики. Сравнительная таблица, 11 мин чтения 07 Cactus Hybrid: как научить модель оценивать собственную уверенность и сократить затраты на инференс Разбираем метод Cactus Hybrid для Gemma 4: слой-проба из 68 тыс. параметров предсказывает вероятность ошибки, позволяя направлять в облако лишь 15–35% запросов. 7 мин чтения 08 Гигаватные аппетиты: во что выльется инфраструктурный план OpenAI на $750 млрд OpenAI вложит $750 млрд в инфраструктуру до 2030 года. Разбираем первый этап — дата-центр Project Camellia в Джорджии на 3,2 ГВт, энергетические риски, налоговы 7 мин чтения 09 Microsoft Fara1.5-27B: компьютерный агент с чистым зрением — веб-автоматизация без DOM Microsoft Fara1.5-27B — AI-агент, который управляет браузером только по скриншотам, без доступа к DOM. Разбираем архитектуру, синтетические данные FaraGen1.5, б 7 мин чтения 10 Substack внедряет детектор AI-контента: как интеграция с Pangram изменит доверие к платформе Substack запустил детектор AI-контента на базе Pangram. Разбираем механику проверки, риски ложных срабатываний и стратегии адаптации для авторов. Узнайте, как п 6 мин чтения 11 Запуск Laguna-S-2.1 на ПК 2020 года: практический тест производительности и потребления ресурсов Практический тест Laguna-S-2.1 с квантованием IQ4_XS на ПК 2020 года (RTX 3080 10GB, Ryzen 9 3950X, 64GB RAM). Реальные метрики: 120 t/s prefill, 10 t/s decode, 6 мин чтения 12 OpenAI vs HuggingFace: как мем стал зеркалом конкуренции в AI-экосистеме Мем «OpenAI взламывает HuggingFace» — метафора жёсткой конкуренции в AI-инфраструктуре. Разбираем GPT Store, «Проект Камелия» на $300 млрд, жалобы разработчиков 7 мин чтения