#LLM
Подборка материалов по теме «LLM»: релизы, исследования, бенчмарки, опенсорс.
Как DeepSeek справляется с текстом: результаты практического теста
Эксперимент с DeepSeek, Qwen, Gemma и gpt-oss показал, что локальные LLM уже могут играть в визуальные новеллы через Ren’Py и Ollama, но пока часто путаются в…
Как запустить нейросеть дешевле: Google TurboQuant оптимизирует память
Новый алгоритм Google сжимает KV-кэш языковых моделей в реальном времени, обещая до 6-кратной экономии памяти и более быстрый инференс, но не отменяет дорогую гонку…
Как правильно писать промпты для ИИ: метод Garage Eight
Garage Eight описала подход, при котором нейросети дают не готовый промпт, а контекст и цель, чтобы она сама спроектировала задачу, выбрала шаги и сократила число…
Как собрать ИИ-суммаризатор встреч на бесплатных моделях
Как внедрить ИИ в Renga: практика автоматизации через API
Как писать промпты для ИИ: практика hh.ru
Внедрение ИИ: нейросети экономят 70% времени аналитика
43% россиян отказываются от ИИ: почему растёт усталость от нейросетей
На фоне роста аудитории ChatGPT и внедрения Claude всё больше пользователей задумываются об «ИИ-веганстве»: нейросети помогают в работе, но усиливают тревогу…
Агентные архитектуры: как организовать ИИ-агента — Claude vs Vercel
Под термином Ralph loop уже смешивают как минимум пять архитектур агентов, и разбор показывает, где проходит граница между execution loop и evolution loop.
AI-агенты AWS для пентестов и DevOps в облаке
Как за неделю собрать рабочий пилот с Claude без разработчиков
ChatGPT для разработки Python: архитектура, CI/CD и практический гайд
Apple упростила работу с ИИ в Swift: макросы @Generable и @Guide
DeepSeek и Qwen: как Китай превратил открытые модели в рывок в глобальной гонке ИИ
Китай сделал ставку на открытые ИИ-модели, построил вокруг них собственную экосистему и уже заставил западные стартапы чаще выбирать DeepSeek, Qwen и другие решения…
Внедрение ChatGPT для бизнеса: постановка задач за 3 минуты
ПФ-ФОРУМ связал Kaiten с ChatGPT через открытый API, и теперь руководители создают десятки задач за 2–3 минуты вместо получаса, а планерки сократились до 5–10 минут.