All streams
Search
Write a publication
Pull to refresh
19
35
Алексей @xonika9

Инди-хакер

Send message

Сначала был кремний: Почему архитектура чипов, а не код, определяет будущее AI

Level of difficultyEasy
Reading time13 min
Views798

Мы, разработчики, верим, что наш код — движущая сила AI. Но что, если все наши решения предопределены архитектурой чипов? Эта статья — погружение в «кремниевую геологию»: от монополии NVIDIA и CUDA до восстания альтернатив вроде Groq и Cerebras, кастомных чипов Google и Apple и геополитической войны, которая меняет правила игры для каждого из нас.

Читать далее

Два пути из Тирании Квадрата: Сравнительный разбор MoE и SSM как наследников Трансформера

Level of difficultyEasy
Reading time11 min
Views733

Архитектура Трансформеров уперлась в стену квадратичной сложности O(n²), или «Тиранию Квадрата». В статье мы разбираем два пути решения этой проблемы: Mixture-of-Experts (MoE), масштабирующий знания, и State Space Models (SSM), масштабирующий контекст. Это сравнительный анализ архитектур, которые определяют будущее AI.

Читать далее

Локальный AI: Прагматичное руководство по запуску LLM на своем железе

Level of difficultyEasy
Reading time18 min
Views17K

Устали от счетов за API и переживаете за конфиденциальность данных? Пришло время построить свою «AI-кухню» и вернуть контроль. Этот гайд — ваш пошаговый план: от выбора идеальной видеокарты до запуска первой модели через Ollama или LM Studio. Превратите свой ПК в суверенный AI-воркстейшн.

Читать далее

Экономика результатов: Настоящая революция AI-агентов, которую все упускают

Level of difficultyEasy
Reading time12 min
Views6K

За хайпом вокруг AI‑агентов скрывается фундаментальный сдвиг — переход от «экономики инструментов» к «экономике результатов». Эта статья представляет фреймворк «Трех горизонтов» для оценки бизнес‑амбиций и помогает технологическим лидерам сделать стратегический выбор: стать «Мастером», оптимизирующим процессы, или «Архитектором», строящим новые бизнес‑модели.

Читать далее

AI-ученые уже здесь: Большой тур по LLM, которые меняют фундаментальную науку

Level of difficultyEasy
Reading time17 min
Views2.7K

Искусственный интеллект превращается из инструмента в полноценного партнера ученого. В этом большом обзоре мы рассмотрим, как LLM вроде AlphaFold 3, TxGemma и ChemLLM совершают революцию в биологии, медицине, химии и материаловедении, переходя от анализа данных к проектированию будущего.

Читать далее

Новые правила игры: что GPT-5, Genie 3 и Qwen-Image говорят о будущем AI

Level of difficultyEasy
Reading time7 min
Views4.6K

В начале августа 2025 года OpenAI, Google DeepMind и Alibaba представили релизы, которые меняют правила игры. Мы анализируем долгожданный GPT-5 и open-source модели от OpenAI, прорыв Google в симуляции миров с Genie 3 и элегантное решение Alibaba проблемы с текстом на изображениях с помощью Qwen-Image. Это разбор не только технологий, но и ключевых трендов, определяющих будущее AI.

Читать далее

Анатомия памяти LLM: Почему будущее не за промптами, а за Инженерией Контекста

Level of difficultyEasy
Reading time15 min
Views10K

Мой счет за Google API взлетел до €51 из-за контекста LLM. Эта статья раскрывает, почему "память" моделей так дорога, как работает механизм Внимания, и предлагает 5 хаков для управления контекстом. Узнайте, почему будущее за Инженерией Контекста, а не за промптами.

Читать далее

Путешествие одного промпта: Что на самом деле происходит под капотом у LLM?

Level of difficultyEasy
Reading time15 min
Views5.9K

Загадка работы LLM: что происходит, когда вы нажимаете Enter? Разбираем пошагово путь вашего промпта от токенизации до генерации ответа. Узнайте, как устроены большие языковые модели, как ими управлять и какие мифы они развеивают.

Читать далее

Умный поиск по заметкам: как оживить «второй мозг» с помощью RAG

Level of difficultyMedium
Reading time16 min
Views5.8K

Ваша база знаний превратилась в кладбище идей? Я построил RAG-систему, чтобы мой "второй мозг" ожил и стал собеседником. Узнайте, как перейти от хаотичного поиска к осмысленному диалогу с вашими заметками и получить измеримую выгоду для бизнеса.

Читать далее

MiniMax-M1: Разбираем архитектуру, ломающую законы масштабирования (и наш VRAM)

Level of difficultyMedium
Reading time9 min
Views1.8K

В мире LLM доминирует квадратичная сложность, ограничивающая контекст. Но MiniMax-M1 бросает вызов: миллион токенов, низкие затраты. Разбираем гибридную архитектуру с Lightning Attention, новый алгоритм CISPO и инженерные прорывы, делающие эту модель уникальной.

Читать далее

Иллюзия мышления: Почему «думающие» модели на самом деле не думают (и что об этом говорит новое исследование Apple)

Level of difficultyMedium
Reading time8 min
Views5.2K

Новое исследование Apple шокирует: «рассуждающие» нейросети лишь имитируют мышление, проваливаясь на сложных задачах. Но Anthropic в ответ заявляет, что проблема не в ИИ, а в некорректных тестах. Разбираемся в главном споре о возможностях современных языковых моделей.

Читать далее

Стеклянный фасад Apple: почему новый дизайн iOS 26 и macOS — красивая ошибка

Level of difficultyEasy
Reading time4 min
Views8.2K

Apple на WWDC 2025 представила радикальный редизайн Liquid Glass. Разбираемся, почему эта красивая концепция может стать провалом с точки зрения юзабилити и доступности, анализируем реакцию сообщества и вспоминаем, почему мы уже видели нечто подобное (и это плохо кончилось).

Читать далее

Information

Rating
209-th
Registered
Activity