Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
2253
материалов
01
Open-source модели в Cursor: экономия без потери качества — разбор на цифрах
Реальные цифры: как open-source LLM экономят до 90% бюджета на Cursor. Сравнение с Claude Opus и GPT-5.5. Тесты качества и инструкция по настройке.
02
Microsoft и партнёры выпустили датасет MNW: новая надежда в войне с дипфейками или очередной компромисс?
Новый мультимодальный датасет MNW от Microsoft, Intel и университетов обещает повысить точность детекции дипфейков. Разбираемся, чем он отличается от предшестве
03
Ubuntu 2026: Canonical тащит ИИ прямо в ядро системы — что это даст?
Canonical объявила о встраивании локальных нейросетей в PipeWire, systemd и GNOME. Разбираем, станет ли Ubuntu 2026 первой AI-нативной Linux ОС.
04
Deep-thinking tokens: как измерить усилия рассуждений LLM и почему это меняет всё
Разбираемся, что такое deep-thinking tokens, как новая метрика меняет оценку reasoning в LLM, и почему это важнее, чем кажется на первый взгляд.
05
DeepInfra теперь на Hugging Face: как использовать серверный инференс для 100+ моделей
DeepInfra интегрирован в Hugging Face Inference Providers. Как запускать Llama 4, DeepSeek-V3 и другие модели дешево и без серверов. Гайд 2026.
06
AI на орбите: как спутник Pelican-4 начал видеть и классифицировать объекты без связи с Землей
Planet Labs совершила революцию в наблюдении Земли: спутник Pelican-4 теперь сам распознаёт объекты на орбите. Как работает бортовой ИИ и почему это меняет всё.
07
Мы спросили Nous Research про Hermes Agent: AMA, которая заставит пересмотреть взгляды на open-source агентов
Nous Research провели AMA и рассказали, куда движется Hermes Agent, почему они не гонятся за размером модели и как open-source конкурирует с гигантами. Эксклюзи
08
Hugging Face Community Evals: как сообщество выносит мусор из избы бенчмарков
Бенчмарки AI превратились в инструмент пропаганды. Hugging Face запускает Community Evals — децентрализованную систему оценок, где каждый может проверить модель
09
Создание первой LLM с нуля: опыт автора Shard (40M параметров) для IoT
История создания Shard — компактной LLM с 40M параметров для IoT. Опыт автора, уроки, архитектура и почему 40 миллионов может быть лучше миллиарда.
10
Исправлены GGUF-файлы Mistral Medium 3.5 128B: что было сломано и как обновить
Unsloth исправил критическую ошибку в GGUF-файлах Mistral Medium 3.5 128B. Разбираем, что было не так с длинным контекстом и как обновить модель локально.
11
Бесплатный курс AI Agents Vibe Coding от Google и Kaggle: программа, даты и как записаться
Google и Kaggle запустили бесплатный курс по AI-агентам в стиле Vibe Coding. Узнайте программу, даты старта и как записаться на самый ожидаемый курс 2026 года.
12
Ghost: База данных для AI-агентов, которая не боится fork'ов и disposable-окружений
Ghost – новая agent-first база данных на Postgres для fork, disposable-сред и AI-агентов. Как это упрощает прототипирование и меняет подход к данным.