Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
2253
материалов
01
Claude Code удваивает лимиты: интервью с продакт-лидом о росте 80x и стратегии 'lean harness'
Рост в 80 раз, новая стратегия 'lean harness' и удвоение лимитов — продакт-лид Anthropic о будущем Claude Code. Эксклюзивное интервью.
02
Три кита российского GenAI: разбираем архитектуры SimpleOne, BPMSoft и ELMA Cortex
Сравниваем архитектуры корпоративных GenAI-платформ: SimpleOne GenAI, BPMSoft AI и ELMA Cortex. Как выбрать платформу для внедрения ИИ в enterprise?
03
Codex на телефоне: новый этап мобильного кодинга с AI-агентами (OpenAI vs Anthropic)
OpenAI запустила мобильное управление Codex — теперь можно кодить и деплоить с телефона. Сравниваем с Claude Code и рассказываем, почему ноутбук скоро станет оп
04
RTX 5090 подорожала: как это ломает LLM-сборки и что брать вместо
Цены на RTX 5090 взлетели на 8-12% выше MSRP. Разбираем, почему это происходит, как удорожание ударило по сборкам для локального AI, и какие видеокарты становят
05
Мониторинг цен на GPU в EU: RTX 5090 дорожает, остальные дешевеют — как выбрать видеокарту для локального AI
Свежий мониторинг цен на видеокарты в Европе. RTX 5090 бьет рекорды, а RTX 4090 и AMD дешевеют. Какую GPU взять для локального инференса LLM?
06
Ring-2.6-1T: шоу триллионов — что инженеру делать с этой махиной
Разбираем Ring-2.6-1T: архитектура, цена, где запускать. Что важно знать инженеру перед работой с 1-триллионной open-weight моделью от InclusionAI.
07
Опасность AI-ноуттейкеров в медицине: аудит Онтарио показал массовые галлюцинации
Аудит AI-транскрипции в Онтарио выявил галлюцинации: выдуманные лекарства, потерянные диагнозы. Уроки для разработчиков медицинских нейросетей.
08
Как OpenAI строит сеть для 131 000 GPU: протокол MRC и отказ от динамической маршрутизации
OpenAI отказывается от динамической маршрутизации в сети для обучения гигантских моделей. Протокол MRC, топология GB200 и почему статическая маршрутизация быстр
09
Ollama переходит на llama.cpp: что это значит для пользователей локальных моделей
Смена бэкенда Ollama с GGML на llama.cpp: ускорение выхода новых моделей, спор об атрибуции и что делать пользователям.
10
MIT научил AI говорить «Я не уверен»: метод RLCR решает проблему overconfidence
Исследователи MIT CSAIL представили RLCR — метод Reinforcement Learning from Calibration Rewards, который учит AI-модели адекватно оценивать свою уверенность и
11
Anthropic научилась читать мысли Claude: обзор метода Natural Language Autoencoders (NLA)
Как Anthropic декодирует внутренние состояния Claude в текст. Разбор технологии NLA, результаты экспериментов и будущее объяснимого ИИ.
12
Электростатика бьет диффузию: как физика полей переизобрела генерацию данных
На ICLR 2026 представили Electrostatic Field Matching — генеративную модель на основе электростатики. Быстрее диффузии, без шума. Как это работает и зачем это в