Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5432
материалов
01
KoboldCPP v1.120: что изменилось в новой версии локального рантайма для LLM
Разбираем, что известно о KoboldCPP v1.120, какую роль рантайм играет при запуске локальных LLM и как подготовить обновление. Подтверждённых релиз-нотов в досту
02
Как оценить скорость GGUF-модели в llama.cpp прямо на странице Hugging Face
Узнайте, как по карточке GGUF-модели на Hugging Face быстро прикинуть скорость генерации и максимальный контекст в llama.cpp. Разбираем работу букмарклета, Rang
03
Как проверить, что LLM действительно умеет кодить: эксперимент с генерацией Minecraft-подобной игры
Разбираем, как честно проверить LLM на написание кода с помощью Minecraft-подобной игры. Спецификация, нестандартная механика, контрольные сценарии и внешняя ва
04
Почему агентная разработка в 2026 платит за контекст, а не за «мышление» модели
Разбираем, куда утекают токены в Claude Code, Codex и похожих AI-агентах: стартовый контекст, история диалога, tool output, логи, ошибки и длинные сессии. Понят
05
Почему специалисты по информационной безопасности окажутся под сильным давлением в 2026 году
Почему в 2026 году нагрузка на специалистов по информационной безопасности может вырасти: уязвимости, автоматизация атак, дефицит кадров и практические способы
06
Почему классический spell-check не справляется с шумным текстом в enterprise RAG
Почему RAG теряет документы из-за OCR, транскрибации и обычных typos? Разбираем границы Levenshtein, BK-tree, Soundex и SymSpell, объясняем роль embeddings и по
07
Можно ли запустить DLSS 5 на RTX 3000 через конвертацию в INT8
Короткий ответ: конвертация FP8 в INT8 не запускает DLSS 5 на RTX 3060, RTX 3070 и RTX 3080 — одного формата весов для этого мало. Разбираем, какие слои совмест
08
Локальная 0.8B-модель для очистки диктовки: когда узкая fine-tune-задача важнее универсальности
Разбираем, когда локальная модель Qwen3.5-0.8B подходит для очистки русской диктовки, почему универсальный чат-LLM меняет смысл и как честно сравнить fine-tune
09
Как Qwen 3.8 Flash Next ведет себя на сервере с большим объемом RAM, но слабой GPU
Большая RAM позволяет загрузить Qwen 3.8 Flash Next, но не ускоряет prefill: узким местом остаются слабая GPU и пропускная способность памяти. Что реально даёт
10
find-everything: локальный AI-поиск по содержимому файлов на Windows
find-everything помогает искать локальные файлы по тому, что находится внутри: объект на фото, эпизод в видео, слово в документе или речь в аудиозаписи. Разбира
11
Qwen3.8-Flash-Next: что это, как устроена модель и при чём здесь Qwen4 2026
Qwen3.8-Flash-Next — экспериментальная промежуточная модель, а не подтверждённый Qwen4: официальной карточки и спецификации нет. Разбираем, что подтверждено, а
12
GLM-5.3-Flash и надёжность агентных моделей: где проходит граница между возможностями и практическим риском
Проверяемый подход к оценке GLM-5.3-Flash и других агентных моделей: надёжность длинных задач, влияние harness и оркестрации, критерии тестирования, риски и гиб