Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
2253
материалов
01
PhysicalAgent: как заставить VLA-модели управлять роботами без дорогого обучения
PhysicalAgent от Сколтеха и МТС: архитектура для управления роботами с помощью Vision-Language моделей без дорогостоящего обучения. Прорыв в робототехнике.
02
Nemotron 3 от Nvidia: новая LLM для агентного ИИ и почему скорость reasoning теперь важнее размера модели
Анализ Nemotron 3 от Nvidia — новой LLM, созданной для AI-агентов. Почему скорость логических рассуждений (reasoning) стала важнее размера модели и как это меня
03
Эволюция AI-агентов за 6 месяцев: от простых промптов до stateful-систем
Как AI-агенты эволюционировали за полгода: сравнительная таблица, ключевые модели GPT-5.2 и Claude 4.5, переход к stateful-системам.
04
Конец эры халявы: Google убил бесплатный Gemini API. Что делать разработчикам?
Google прекратил бесплатный доступ к Gemini API. Анализ изменений, сравнение альтернатив и пошаговое руководство для разработчиков.
05
Налоговый юрист без знаний Python создал сервис расчета пени на Flask с помощью ChatGPT и Gemini
Реальный кейс: налоговый юрист без знаний Python автоматизировал расчет пени через Flask, используя ChatGPT и Gemini. История успеха применения LLM в юриспруден
06
Дуров vs нейросети: как AI-доноры заменят знаменитостей в 2025
Как инициатива Павла Дурова связана с AI-донорами и генетикой. Почему нейросети заменят знаменитостей в 2025 году. Анализ трендов ИИ и скандалов в России.
07
Почему LM Studio отстаёт от OpenWebUI в поддержке MCP — и как это исправить
Анализ причин отставания LM Studio в поддержке Model Context Protocol и практические решения для пользователей. Сравнение клиентов для LLM.
08
Мульти-агентные системы: какие боли испытывают разработчики на практике
Исследование основных pain points при работе с мульти-агентными системами: отладка, оркестрация, инструменты и реальные проблемы разработчиков.
09
Minimax теряет пользователей из-за привязки к Google-аккаунту
Китайский AI-стартап Minimax теряет аудиторию из-за обязательной авторизации через Google. Разбираем проблемы приватности и зависимости от экосистемы.
10
Конфиденциальность под вопросом: что ChatGPT знает о вашем годе и как это отключить
Полный гайд по приватности в ChatGPT. Узнайте, какие данные о вас хранит ИИ, как работает память чат-бота и как отключить сохранение истории разговоров.
11
Модели на триллионы параметров: когда они появятся и зачем они нужны?
Анализ будущего больших языковых моделей: когда ждать модели на триллионы параметров, как работает архитектура MoE и зачем нужен такой масштаб.
12
RTX 2000 Pro Blackwell 16GB: первые впечатления и сравнение с Ada для локальных LLM
Первые впечатления от RTX 2000 Pro Blackwell 16GB. Сравнение производительности с Ada Lovelace для запуска локальных языковых моделей (LLM).