Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
2253
материалов
01
Смартфон против фальшивок: как Rxscanner с крошечной нейросетью ловит поддельные лекарства
Рассказываем, как крошечная AI-модель в смартфоне помогает выявлять поддельные лекарства в офлайн-режиме. Кейс Rxscanner и тренд on-device AI в здравоохранении.
02
Spec-Driven Development: как документация для LLM превращает системного аналитика в архитектора промптов
Spec-Driven Development меняет профессию: вместо ТЗ — спецификации для нейросетей. Как AI-центричная документация перекраивает работу аналитика.
03
DeepSeek v4 Flash: почему инференс стоит копейки? Анатомия дешевизны 284B модели
Разбираемся, как DeepSeek v4 Flash умудряется быть в 50 раз дешевле конкурентов при 284B активных параметров. MoE, квантование, MTP и бизнес-модель.
04
Mythos на домашнем ПК: когда локальные LLM догонят богов?
Анализируем тренды развития локальных LLM: от LLaMA до современных гигантов. Когда обычный ПК сможет запустить модель уровня Mythos? Прогнозы и реальность.
05
Краудсорсинг данных для AI: утопия или единственный шанс открытых моделей?
Разбираем идею сбора данных сообществом для открытых моделей: aider, OMP, риски отравления и Model Collapse. Реально ли демократизировать AI?
06
FP8-магия: GLM 5.2 выжимает 79.8% на Terminal-Bench 2.1 с sglang на H200 — без компромиссов?
Тестирование GLM 5.2 в FP8 и FP8 KV на H200 с sglang: результат 79.8% на Terminal-Bench 2.1. Анализ производительности, сравнение с полной точностью и советы по
07
Anthropic вернула Fable 5 и выпустила Sonnet 5: что изменилось для пользователей
Anthropic снова открыла доступ к Fable 5 после перерыва и представила Sonnet 5. Разбираемся, что эти релизы значат для разработчиков и обычных пользователей.
08
LongCat 2.0: 1,6 триллиона параметров под MIT — новый король открытых моделей?
Анонс longcat 2.0: 1.6 трлн параметров, 48 млрд активных, лицензия MIT. Сравнение с Ring 2.6, Qwen 3.5 и другими open-weight гигантами.
09
ConlangCrafter: нейросеть, которая изобретает языки быстрее, чем Толкин пил чай
Новая модель ConlangCrafter создаёт полноценные конланги с грамматикой, падежами и тонами. Разбираем, чем она отличается от Dothraki AI и кому пригодится.
10
Болтовня ни о чем: почему LLM-чатботы теряют цель диалога и как это бесит пользователей
Разбираемся, почему нейросети игнорируют цель диалога, уходят в пустые рассуждения и оставляют пользователей с ощущением бессмысленной болтовни. Проблема из 202
11
PAD+ AI: когнитивная архитектура для LLM — обзор фаз и инженерный подход
Разбираем PAD+ AI — когнитивную архитектуру для LLM, которая решает проблему пассивности моделей. Фазы восприятия, действия и принятия решений.
12
Слабое звено AI-циклов: почему самопроверка модели — путь в никуда
Агентные AI-циклы самопроверки ведут к накоплению ошибок и сикофантии. Разбираем, почему модель не может адекватно оценить свой ответ и как это исправить.