ML и Data
Тестируем ИИ-агентов и нейросети, разбираем архитектуры, подбираем серверы и настраиваем MLOps.
-
-
Работа голосом. Google выкатила Gemini 3.8 Live и версию с рассуждениями
-
Дизайнер и код: как я собрала интерфейс на AI за час и что из этого вышло
-
Я нашел учебник 1990-х, где молекула воды — это вектор, и понял, что это объясняет вообще все нейросети
-
Как устроены векторые базы данных и зачем они нужны, если есть LLM
-
Почему забывчивость ИИ-агентов может быть не багом, а фичей
-
Как устроена NVIDIA PAIR и почему она не объединяет VRAM, но ускоряет работу с языковыми моделями
-
Как Parse 5 конвертирует сложные PDF в Markdown
-
Как ошибки в датасетах могут оказаться полезными
-
DeepSeek подняла цены на 355%, а память съедает 90% кремния в ускорителе: ML-дайджест
-
Эволюция: от перцептрона до новейших ИИ-моделей
-
Снятся ли нейросетям перед сном фрактальные овцы