Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
2253
материалов
01
Исследование предвзятости LLM: как модели оценивают друг друга и почему Qwen предвзяты к себе
Открытое исследование показало: Qwen-судьи систематически предпочитают ответы моделей своего семейства. Разбираем механизмы предвзятости и последствия для бенчм
02
Судья, который судит своих: исследование вскрыло системную предвзятость LLM при оценке
Эксперимент с 55 LLM и 22 тыс. суждений показал: модели предпочитают ответы своего семейства. Как выявить необъективность и что с этим делать?
03
Экстремальная LLM-сборка: 4 модифицированных 4090 с 48 ГБ и 128 ГБ DDR5 — реальность или безумие?
Экстремальная LLM-сборка: 4 модифицированных RTX 4090 по 48 ГБ и 128 ГБ DDR5. Разбираем риски, стоимость и производительность для локальных моделей.
04
Как Сбер случайно доказал, что ИИ не умеет думать: разбор методологических ошибок в статье лаборатории нейронаук
Критический анализ научной публикации Лаборатории нейронаук Сбера: антропоморфизм, ошибки выборки и ложная причинность. Как отличить науку от шума?
05
Осторожно, мошенничество: фейковые 96GB RTX 4090/5090 для AI-задач
Разоблачение мошенничества с модифицированными видеокартами RTX 4090/5090, якобы имеющими 96GB VRAM. Узнайте, как работает скам и как защитить себя.
06
Китай и Япония врываются: обзор моделей Tulongfeng и Fugu на фоне бегства от Anthropic
Как экспортный запрет Anthropic в США катализировал создание китайской Tulongfeng 360 и японской Fugu от Sakana AI. Почему локальные модели выигрывают у Claude
07
AI-поиск клиентов для IT: как не утонуть в чатах и заявках
Как использовать ИИ для поиска клиентов в IT: лиды из чатов, фильтрация интента, парсинг, быстрый первый ответ и контроль качества заявок.
08
Железо для нейросетей: как собрать рабочее место под AI-задачи без лишнего шума
Как собрать рабочее место для работы с нейросетями: ноутбук, смартфон, звук, док-станции, зарядки, накопители и аксессуары для AI-задач.
09
Nemotron-3-Super-120B-A12B: гибрид Mamba+MoE с идеальным needle retrieval до 504K токенов на 4×3090
Сенсация: гибридная архитектура Mamba+MoE (120B/12B активных) показывает идеальный поиск иголки в стоге сена на 504K токенов. Как запустить на 4×RTX 3090? Подро
10
Обзор книги Domain-Specific Small Language Models: что нужно знать практикам
Разбираем книгу Guglielmo Iozzia про доменные SLM. Что работает в реальных проектах, а что — пыль в глаза. Ссылки на кейсы и инструменты.
11
Нейросайты для бизнеса: как AI-сайты повышают конверсию и ускоряют изменения
Разбираем, как нейросайты на базе ИИ адаптируются под пользователя, растят конверсию и экономят недели разработки. Данные Adobe, примеры Fibr AI, Google NAI.
12
Исследование Anthropic: почему эксперты предметной области выигрывают у программистов в AI-агентах
Крупное исследование Anthropic показало: эксперты-предметники на 40% быстрее справляются с AI-агентами, чем программисты. Почему так и что теперь делать?