Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4377
материалов
01
Archex: Локальный и детерминированный контекст для AI-агентов кодинга — обзор и тесты
Разбираем Archex — open-source инструмент для создания ранжированного контекста из репозитория. Локально, без API-ключей, с recall 0.95 и холодным стартом 0 мс.
02
Google Cloud: как корпоративный AI принёс рекордную прибыль и оправдал миллиардные инвестиции
Выручка Google Cloud взлетела на 82% до $24,8 млрд благодаря AI-решениям для enterprise. Детальный разбор продуктов, инфраструктуры, CapEx в $195-205 млрд и бэк
03
Antares: компактные open-weight модели для точной локализации уязвимостей в коде
Antares — компактные open-weight модели для vulnerability localization, которые находят уязвимую строку кода за миллисекунды на CPU. Разбираем архитектуру, резу
04
Модель Kimi K3 из Китая: как ограничения безопасности в США становятся тормозом для американского AI
Запуск Kimi K3 от Moonshot AI вскрыл парадокс: пока США ужесточают контроль, Китай ускоряет разработку. Разбираем, как безопасность стала тормозом для американс
05
Grabette: открытая система для обучения роботов без робота — сбор данных с помощью ручного захвата
Pollen Robotics представила Grabette — открытую систему для сбора демонстраций манипуляций без робота. Портативный захват с камерами и IMU за ~490€ записывает д
06
Macaron-V1-Venti: Обзор новой открытой языковой модели от MindLab Research
Macaron-V1-Venti от MindLab Research: детальный разбор архитектуры с MacaronNorm, бенчмарки против LLaMA-4 Sonar и Qwen 3.5, готовые примеры кода для инференса
07
Как ускорить подготовку табличных данных на GPU с помощью cuDF, cudf.pandas и Polars GPU Engine: практический обзор 2026
Сравнение cuDF, cudf.pandas и Polars GPU Engine на датасете NYC Taxi (9.5 млн строк). Замеры фильтрации, группировки и join: где GPU даёт 36-кратный прирост, а
08
Сравнение 11 нейросетей для генерации видео из фото: практический тест и выбор лучшего сервиса
Практический разбор 11 нейросетей для оживления фото: ReVideo.AI, Luma и другие. Оценки по 7 критериям, типичные ошибки, рекомендации по выбору. Узнайте, какой
09
Обзор новых Gemini: 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite и 3.5 Flash Cyber — эффективность, скорость и безопасность для AI-агентов
Google выпустил Gemini 3.6 Flash с экономией 17% выходных токенов, 3.5 Flash-Lite со скоростью до 350 токенов/с и ценой от $0.3/млн, а также закрытую 3.5 Flash
10
Deezer: более 50% загружаемых треков — AI-сгенерированные. Как стриминговые платформы реагируют на лавину синтетической музыки
В июне 2026 года Deezer зафиксировал исторический перелом: более 50% ежедневных загрузок треков — AI-сгенерированные. Разбираем, как Spotify, Apple Music, Tidal
11
Оптимизация расходов на LLM в продакшене: как мы перешли с Claude Sonnet на Qwen 3.5 Flash и сократили счёт с $2000 до $30 в месяц
Практический кейс миграции с Claude Sonnet на Qwen 3.5 Flash: как мы сократили расходы на LLM с $2000 до $30 в месяц на задаче структурирования вакансий. Методо
12
TAPe+ML v3: Единое ядро компьютерного зрения — детекция, классификация и сегментация без потери производительности
Разбираем TAPe+ML v3 — сверхлегкую модель (0.1M параметров) с единым ядром для детекции, классификации и сегментации. Тесты на LVIS, COCO, RF100-VL, скорость 15