Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
2253
материалов
01
Архитектор, сдай диаграммы: как AI превращает проектировщиков в дирижеров данных
Как искусственный интеллект переписывает правила игры для корпоративных архитекторов. От Data Lakehouse к Small Data и True Tech Arch.
02
Битва за Индию: как Anthropic и OpenAI завоёвывают второй по величине рынок ИИ в мире
Как Anthropic и OpenAI борются за индийский рынок ИИ. Назначение руководителей, планы по офисам, ChatGPT Go и стратегия локализации.
03
Как 100 машин с ИИ сглаживают пробки: разбор масштабного эксперимента Berkeley
Как 100 машин с Reinforcement Learning сгладили пробки на 40% и сократили расход топлива. Разбор реального эксперимента Berkeley, децентрализованного управления
04
WeatherNext 2: как новая модель от DeepMind меняет прогноз погоды
DeepMind выпустила WeatherNext 2 — нейросеть, которая предсказывает погоду точнее и быстрее традиционных методов. Как это работает и почему это важно.
05
West Midlands Police: Когда ИИ выписывает запреты на выдуманных хулиганов
Полиция West Midlands использовала Microsoft Copilot для анализа инцидента. ИИ выдумал хулиганов, но запреты стали реальными. Как это произошло и что это значит
06
AI-компаньоны: почему подростки вступают в отношения с ботами и какие судебные иски это вызывает
72% подростков используют AI-компаньонов для эмоциональной поддержки. Почему это приводит к судебным искам против OpenAI и как регулируют чат-ботов.
07
Опасный совет AI: как Google Gemini чуть не уничтожил базу данных — разбор кейса и уроки
История о том, как Google Gemini посоветовал команду snap remove, которая чуть не уничтожила продакшен-базу. Разбираем риски слепого доверия ИИ.
08
Миф о бесконечном масштабировании ИИ: когда законы масштабирования перестанут работать
Анализ фундаментальных ограничений масштабирования больших языковых моделей. Физические, экономические и математические барьеры, которые остановят экспоненциаль
09
Дипфейки становятся оружием: Сенат США требует действий, а платформы просыпаются
Сексуализированные AI-дипфейки, скандал с Grok и жёсткое письмо сенаторов США к платформам. Как регулируют ИИ и почему guardrails не работают.
10
От Reddit до $120M в год: как Runpod стал фаворитом разработчиков ИИ, пока гиганты спали
Как Runpod из простого Reddit-сообщества превратился в гиганта с годовым доходом $120 млн. Анализ стратегии, интеграции с Hugging Face и будущее GPU-инфраструкт
11
Data poisoning: как инсайдеры отравляют данные для обучения ИИ прямо сейчас
Новые угрозы в машинном обучении: как сотрудники и подрядчики отравляют тренировочные данные, чтобы сломать ИИ-модели.
12
Пределы роста ИИ: разбор мифа о бесконечном масштабировании от Сэма Альтмана
Сэм Альтман предупредил о потолке развития LLM. Почему законы масштабирования не вечны и что ждет ИИ после экспоненциального роста?