Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5432 материалов
01 Чего ждать от новой модели Mistral: какие улучшения действительно важны Разберитесь, чего ждать от новой модели Mistral и как оценить ее без маркетингового шума. Практический чек-лист охватывает рассуждения, код, длинный контекст, р 11 мин чтения 02 Состояние open source LLM в 2026: рынок, открытые модели и локальный запуск Практический разбор open source LLM в 2026 году: чем открытые веса отличаются от open source, как выбрать модель под свою задачу и рассчитать локальный запуск. 17 мин чтения 03 Что будет с качеством кода у Qwen3.8-27B и GLM-5.3-Flash, если отключить H-Neurons Можно ли улучшить генерацию кода у Qwen3.8-27B и GLM-5.3-Flash, отключив H-Neurons? Разбираем, почему снижение галлюцинаций не гарантирует рост pass@k, какие сп 12 мин чтения 04 Qwen 3.8 27B на 16 ГБ VRAM в llama.cpp: как запустить и ускорить генерацию Практическая схема запуска Qwen 3.8 27B в llama.cpp на 16 ГБ VRAM. Разбираем бюджет памяти, гибридную квантизацию, GPU offload, MTP, длинный контекст и методику 13 мин чтения 05 Phonellm Alpha 1 от Pipecat AI: что заявлено о модели для голосовых агентов Phonellm Alpha 1 от Pipecat AI позиционируется для голосовых агентов с чувствительностью к задержке и стоимости. Разбираем, что известно без неподтвержденных об 13 мин чтения 06 Sliding-window attention вместо linear attention: что это значит для локальных LLM в 2026 Практический разбор sliding-window attention и attention sinks для локальных LLM: что меняется в KV-cache, где можно сэкономить VRAM и почему метод нельзя путат 15 мин чтения 07 Почему success rate врет о качестве мультиагентной системы: чему учит CoCoBench Зеленый статус задачи не доказывает, что AI-агенты скоординированы корректно. Разбираем, какие гонки, нарушения зависимостей и ошибки handoff скрывает success r 10 мин чтения 08 Как контракты Samsung на AI-память могут влиять на цены GPU и рынок VRAM Разбираем, как резервирование AI-памяти может влиять на DRAM, VRAM и цены Nvidia, почему контрактная ставка не равна розничной цене GPU и что означает дефицит п 13 мин чтения 09 Qwen3.8-27B MTP на Apple M5 Max: какую квантизацию выбрать - oQ3e, oQ4e, oQ6e или oQ8e Как выбрать oQ3e, oQ4e, oQ6e или oQ8e для Qwen3.8-27B MTP на Apple M5 Max. Разбираем баланс скорости, качества ответа, MLX, единой памяти и контекста без выдума 13 мин чтения 10 AI-суверенитет Европы: кто должен контролировать модели, данные и инфраструктуру AI-суверенитет Европы - это контроль над моделями, данными и вычислениями без изоляции от полезных облачных сервисов. Разбираем риски API и vendor lock-in, срав 20 мин чтения 11 Как проверять LLM на галлюцинации: бенчмарк по Chrono Trigger для локальных моделей Пошаговый протокол проверки локальных LLM на галлюцинации: фиксированный промпт по Chrono Trigger, вопросы на факты и хронологию, answer key, рубрика оценки и т 14 мин чтения 12 Модели для M5 Ultra 512 ГБ: какую LLM скачать и как выбрать квантизацию Для Mac Studio M5 Ultra 512 ГБ подтверждённый ориентир — GLM-5.3-Flash 320B в FP8: около 306 ГБ весов и ориентир ~60 токенов/с. Разбираем бюджет unified memory 10 мин чтения