Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
1920
материалов
01
Обзор мультимодальных моделей для локального запуска: LTX-2, Music Flamingo, Qwen3-VL и другие
Полный обзор мультимодальных моделей для запуска на своём ПК: видео с аудио, анализ музыки, понимание изображений. Сравнение, требования к железу и практическое
02
CausaNova: Заставьте LLM врать с доказательствами, а не галлюцинировать
Как нейро-символический ИИ CausaNova связывает Qwen с SMT-солвером для формальной верификации документов. Код, подход, убийство галлюцинаций.
03
Пишем свой vLLM на коленке: как заставить LFM-модели летать в батче
Разбор архитектуры Liquid Foundational Models, реализация гибридного кэширования KV-cache и ragged prefill. Ускоряем inference в 50 раз на RTX 3090.
04
Файл в 152KB заставит вашу локальную LLM работать как научный ассистент
Превратите любую локальную модель в интерактивный исследовательский инструмент с помощью одного JSON-файла на 152KB. Секрет сжатия знаний.
05
Claude Cowork: ваш новый коллега, который умеет всё с файлами
Как использовать Claude Cowork для обработки чеков, управления медиа и создания отчётов. Сравнение с альтернативами и практические примеры.
06
HyperNova-60B: тестирование новой квантованной модели для генерации кода на AMD GPU
Обзор и тестирование HyperNova-60B в формате GGUF IQ4_XS. Проверяем генерацию кода C++ на AMD Radeon 7900 XTX, сравниваем с альтернативами и оцениваем практичес
07
Engram от DeepSeek: Как новая архитектура разреженности ускоряет LLM через условную память
Разбираем Engram от DeepSeek — архитектуру условной памяти для LLM. Как scalable lookup и разреженность ускоряют инференс в 2-3 раза на GitHub.
08
Cerebras GLM4.7 REAP: как использовать обрезанные модели для экономии памяти и ускорения
Как использовать Cerebras GLM4.7 REAP с 25% и 40% pruning, FP8 и BF16 квантованиями для экономии памяти и ускорения инференса. Практическое руководство.
09
Как настроить 4B Text2SQL модель для запросов к CSV: локальный аналог DeepSeek-V3 с Ollama
Пошаговый гайд по fine-tuning 4B модели для Text2SQL запросов к CSV файлам. Локальный запуск через Ollama, сравнение с DeepSeek-V3 по скорости и приватности.
10
GLM-Image: Китайский гибрид, который генерирует и правит картинки
Обзор GLM-Image от Z.AI. Архитектура, возможности text-to-image и image-to-image, сравнение с аналогами, примеры использования. Кому подойдет эта модель?
11
Eva-4B: нейросеть, которая ловит финансовую ложь лучше GPT-5.2
Специализированная модель Eva-4B для выявления evasion в финансовой отчётности. Обзор возможностей, сравнение с GPT-5.2, практическое применение.
12
GLM-4.7 REAP 218B: 218 миллиардов параметров, которые вы никогда не запустите (но квантованные - может быть)
Реальные тесты производительности Cerebras GLM-4.7 REAP 218B. Сравнение квантованных версий с оригиналом, загрузка с HuggingFace, анализ против Llama 3.2 90B.