Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
1920
материалов
01
Google и DeepMind превратили ваш смартфон в motion capture-студию. И это работает
Как Google Cloud и DeepMind создали платформу для биомеханического анализа по 2D видео. Технология заменяет дорогие motion capture системы.
02
Kimi Code против Claude и Gemini: как установить китайского агента, который кодит по видео
Инструкция по установке Kimi Code, сравнение производительности с Claude Code и Gemini CLI. Тесты SWE-Bench, VideoMMMU, интеграция в VSCode, Cursor, Zed.
03
DoomsdayOS: портативная ОС с ИИ для апокалипсиса — обзор и установка с флешки
Подробный обзор DoomsdayOS — portable операционной системы со встроенными LLM и оффлайн-Википедией. Установка с флешки и тестирование на Thinkpad T14s.
04
GPT-5.3 Codex против Anthropic: кто выиграл гонку агентных моделей для кодинга и что они умеют
Прямое сравнение GPT-5.3 Codex и новых моделей Anthropic для агентного кодинга. Кто лучше создает приложения с нуля, отлаживает код и побеждает в бенчмарках?
05
ModelOps без головной боли: как Amazon SageMaker избавился от Service Catalog в пользу S3-шаблонов
AWS упростила ModelOps: новые шаблоны проектов в SageMaker AI Projects хранятся в S3. Сравнение с Service Catalog, инструкции по миграции и интеграция с GitHub.
06
AI-агенты против одиночных чатов: как Anthropic и OpenAI переизобретают работу с ИИ
Сравнение новых инструментов управления командами AI-агентов от Anthropic и OpenAI. Обзор возможностей, примеры использования, кому подходит в 2026 году.
07
Moltbot: как запустить локального Jarvis на Python и почему это опасно
Пошаговое руководство по установке Moltbot - локального AI ассистента на Python. Анализ опасностей: утечка API ключей, доступ к shell, безопасность мессенджеров
08
P1-235B: физический гений, который решил IPhO 2025. Как запустить золотого медалиста на своем железе
Полный обзор P1-235B-A22B от Shanghai AI Lab: как работает модель-олимпиадник, установка PhysicsMinions агента, сравнение с альтернативами на 08.02.2026
09
335 тысяч токенов в секунду на M3 Ultra: как MLX выжимает из Mac всё, чего вы не ожидали
Эксклюзивные тесты MLX на M3 Ultra 256GB: обработка 335K токенов в секунду, пиковое потребление 155 ГБ памяти. Подробный разбор batch_generate и оптимизаций под
10
Kimi OK Computer: Что нашли в утекшем ядре автономных агентов
Полный разбор утечки кода Kimi OK Computer от Moonshot AI: системные промпты, инструменты, контейнерная архитектура и схемы автономных агентов на 2026 год.
11
DoomsdayOS: ваш автономный AI на флешке, который переживет апокалипсис
Пошаговое руководство по созданию портативной ОС с локальными LLM, RAG и офлайн-данными. Работает без интернета на любом компьютере.
12
Автоматический тест-сьют для локальных LLM: как перестать гадать и начать измерять
Практический гайд по автоматическому тестированию локальных LLM. Интеграция с LM Studio, сравнение Qwen3-Coder-Next, GPT-OSS-20B и других моделей.