Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
2253
материалов
01
От хайпа к провалу: почему Sora как соцсеть проигрывает TikTok и даже Runway
Анализ причин падения популярности Sora. Отсутствие контекста, высокий порог входа и слабый retention привели к провалу AI-видео соцсети от OpenAI.
02
Прогноз AI на 2026: конец гонки параметров, рост агентных систем и долина разочарования
Экспертный прогноз развития AI в 2026 году. Конец гонки параметров моделей, рост агентных систем, долина разочарования и сдвиг парадигмы.
03
GLM 4.7 Flash Q6 завис на 1400 минут: баг или особенность мыслительной цепочки?
История о том, как модель GLM 4.7 Flash в Q6 квантовании думала 23 часа. Разбираем, баг это или особенность цепочки рассуждений.
04
Корпоративный AI: когда хайп важнее инженерии
Почему руководство компаний предпочитает шумиху вокруг AI реальным инженерным решениям. Анализ корпоративной культуры и управленческих ошибок.
05
Машущие крыльями самолеты: как $180 млн от Google Ventures ломают главную догму ИИ
Инвестиции в 180 млн долларов в Flapping Airplanes сигнализируют о смене парадигмы: венчурный капитал устал от гонки за параметрами и делает ставку на фундамент
06
Индия как полигон для Gemini: как Google масштабирует ИИ в образовании на 247 млн учеников
Как Google использует Индию как полигон для Gemini 3, внедряя ИИ в государственную систему образования для 247 миллионов учеников. Реальные проблемы масштабиров
07
Google Maps заговорил: как Gemini превращает навигацию в диалог
Новый голосовой помощник на базе Gemini в Google Maps понимает контекст, отвечает на вопросы и помогает ориентироваться без рук. Как это работает в 2026 году?
08
30 000 слов о чувствах машины: зачем Anthropic пишет конституцию для ИИ, который "не думает"
Anthropic опубликовала 30-тысячное руководство по обращению с Claude как с сознательной сущностью. Разбираем философский скандал в ИИ-индустрии.
09
GLM 4.7 Flash vs конкуренты: разбор бенчмарков и почему модель размером 30B может быть достаточно
Сравнение GLM 4.7 Flash с Gemini и другими. Анализ производительности, стоимости и почему модели на 30 миллиардов параметров могут быть оптимальными в 2026 году
10
GitHub уже тошнит: почему 90% AI-агентных фреймворков сдохнут через неделю
Почему 90% AI-агентных фреймворков на GitHub умрут через неделю. Анализ трендов, реальные примеры и прогнозы на 2026 год.
11
GPT-5.2 и 22 часа ожидания: когда "размышления" нейросети превращаются в кошмар
Реальные кейсы с GPT-5.2: почему модель зависает на 22 часа при обработке JSON, как обойти баги и стоит ли переходить на альтернативы.
12
Discovery VK: как единый AI-стек за 18 месяцев ускорил рекомендации в 5 раз
Как VK построила единый AI-стек для рекомендаций: Stream Flow, Inference Platform, Feature Flow. Метрики: +17.4% время просмотра, +43% подписки.