Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
2253
материалов
01
Автоматизация кадрового документооборота с помощью AI: опыт Smart Engines по сокращению времени оформления
Кейс Smart Engines: внедрение AI и OCR в HR сократило время оформления сотрудников с 4 часов до 7 минут. Как работает автоматическое распознавание документов и
02
Bolt Graphics показала GPU с DDR5 SODIMM: наконец-то видеопамять можно апгрейдить?
Новый GPU Bolt Graphics со слотами DDR5 SODIMM — прорыв для локального запуска больших языковых моделей. Разбираем плюсы, минусы и что это значит для энтузиасто
03
NASA загнала ChatGPT в процессор размером с ладонь: зачем астронавтам локальный LLM
NASA, Red Hat и локальные LLM на орбите: как квантизированные модели работают на космических компьютерах без интернета. Кейс, технические детали, перспективы дл
04
Автономный AI-пайплайн: 178 релизов без человеческого кода — опыт и выводы
Эксперимент с полностью автоматизированным пайплайном: 178 релизов, ни одной строки, написанной человеком. Инсайты о сдвиге роли программиста и подводные камни
05
Лабораторная ошибка, которая может совершить революцию: создан эффективный нейроморфный чип, имитирующий нейрон
Случайное открытие в лаборатории подарило миру нейроморфный чип с энергопотреблением в 1000 раз ниже GPU. Как ошибка изменит AI? Подробности от IEEE Spectrum.
06
Deepseek V4 выходит в середине июля: новые цены на API и что изменится для разработчиков
Официальный анонс Deepseek V4 — модель выходит в середине июля 2026. Узнайте, как изменятся тарифы API и что это значит для пользователей.
07
Мусорная свалка HuggingFace: почему 90% fine-tuned моделей не стоят вашего места на диске
Разбираемся, как модели для 'галочки' в резюме засоряют репозитории, и учимся отличать годные веса от пустышек. Советы по фильтрации и ссылки на утилиты.
08
Qwen3.6 27B vs Opus 4.8: кто написал воксельный движок на C без фреймворков?
Сравнение Qwen3.6 27B и Opus 4.8 на задаче написания воксельного движка на чистом C. Результаты, бенчмарки, ошибки и советы для локального кодинга.
09
Будущее физического ИИ: почему умные интерфейсы важнее умных роботов
Почему дорогие роботы-гуманоиды бесполезны без прорывных интерфейсов? Разбираемся на примерах Physical Intelligence, Яндекс Роботикс и Wetour Robotics.
10
Как AI-тьютор на базе Gemini улучшил успеваемость по математике в Сьерра-Леоне: результаты RCT
Рандомизированное исследование показало: 91,4% диалогов с AI-тьютором на базе Gemini ведут к пониманию, а не к списыванию. Успеваемость в Сьерра-Леоне выросла н
11
AI-проектирование радиочипов: как нейросети создают невозможные для человека схемы
ИИ собирает радиочипы, которые инженеры не могут ни представить, ни повторить. Разбираемся, как diffusion-модели и RL ломают шаблоны проектирования RFIC к 2026
12
Обновлённый бенчмарк US Ban: OpenAI vs Anthropic – кто безопаснее?
Сравнение безопасности моделей OpenAI и Anthropic по обновлённому бенчмарку US Ban. Результаты, контекст скандалов и этические дилеммы.