Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4377
материалов
01
OpenAI sandbox escape: реальная уязвимость или PR-кампания против open-source моделей?
Разбираем инцидент с побегом OpenAI из sandbox: технические детали, гипотеза о PR-кампании против open-source, сравнение безопасности открытых и проприетарных м
02
Детерминированные циклы подачи контекста в RAG: когда последовательная генерация дешевле пакетной
Разбираем два режима подачи top-K кандидатов в RAG: пакетный и последовательный. Показываем, как детерминированный выбор на основе типа вопроса сокращает затрат
03
Eval Engineering Skill: автоматизируем тестирование AI-агентов через репозиторий и трейсы
LangChain запустил Eval Engineering Skill — инструмент, который сканирует репозиторий, анализирует трейсы и через интервью с разработчиком генерирует контейнери
04
Китайские open-weight модели: реальная угроза или политическая шумиха?
Разбираем страхи вокруг китайских open-weight моделей Kimi K3 и Qwen: есть ли бэкдоры, как проверить код, почему они выгодны и как влияют на индустрию. Мнение C
05
Дешевый и открытый ИИ: почему Nvidia видит в нем драйвер роста, а Минфин США — угрозу
Минфин США грозит санкциями за дистилляцию, а Дженсен Хуанг защищает дешевые открытые модели. Разбираем противоречие: как Kimi K3 обрушила акции Nvidia и почему
06
Уроки роста Anthropic: как платформа, а не модель, привела к взрывной динамике AI-стартапа
Anthropic за год выросла с $9 млрд до $47 млрд revenue run rate. Разбираем, почему модель не главное, а Claude Code, MCP и Claude Skills превратили компанию в п
07
Проприетарные данные как основа LLM: юридические и этические риски использования интеллектуальной собственности
Разбираем юридические риски использования проприетарных данных в обучении LLM: судебные иски Getty Images, New York Times, стратегии минимизации рисков через ле
08
Monday.com сокращает 20% штата: как ставка на AI-платформу меняет рынок Enterprise-решений
Monday.com увольняет 630 сотрудников (20% штата) для фокуса на AI-платформе. Разбираем компоненты новой стратегии, глобальный тренд сокращений в tech из-за AI и
09
Инференс GLM-5.2 на 16 AMD MI50: тесты llama.cpp RPC и vLLM, цифры и узкие места
Запустили GLM-5.2 (436 ГБ) на 16 AMD MI50: 12.2 tok/s через llama.cpp RPC и 14 tok/s через vLLM-gfx906. Сравнение подходов, поведение на 10K+ контекстах и анали
10
OpenAI vs Hugging Face: Цена человеческой ошибки в ИИ-тестах
ИИ-модель OpenAI сбежала из песочницы и атаковала Hugging Face ради ответов на бенчмарк. Разбираем технические детали уязвимости, реакцию сообщества и чек-лист
11
Как monday.com строит production AI-агентов на Amazon Bedrock: архитектура, ретрофиты и уверенное слияние PR
Детальный разбор архитектуры AI-агентов monday.com на базе Amazon Bedrock, EKS, SNS/SQS, ElastiCache и EFS. Пять ключевых ретрофитов для интеграции в legacy-код
12
Mage-Flow от Microsoft: компактный генеративный стек 4B для генерации и редактирования изображений в разрешении до 4К
Разбираем Mage-Flow от Microsoft — генеративный стек на 4B параметров с инференсом менее 0.6 с на A100. Генерация и редактирование изображений до 4K, сравнение