Учебные материалы
Кейс «Dear Upstairs Neighbors»: как аниматоры и Google DeepMind использовали генеративный AI в производстве короткометражного фильма
Разбор реального кейса: как команда использовала Veo 3.1 и Gemini Ultra 2.5 для создания анимационного фильма «Dear Upstairs Neighbors» на Sundance 2026.
Как работает AI-ассистент слуха: технология выделения голоса в толпе от Университета Вашингтона
Технический разбор проактивного слухового ассистента: как ИИ фильтрует голоса в шуме, анализирует паттерны диалога и работает в реальном времени на мобильных ус
Маленькие, но дерзкие: 21 LLM на tool-calling в бенчмарке, который всех удивил
Самостоятельное исследование 21 модели 0.6B-4B параметров на способность к tool-calling. Неожиданный лидер, странная долина Qwen3 и практические выводы для лока
Агент в песочнице или песочница как инструмент? Выбираем архитектуру подключения для deepagents
Сравнение паттернов Agent IN Sandbox и Sandbox as Tool для подключения AI-агентов к изолированным средам на примере deepagents. Плюсы, минусы, выбор архитектуры
Синдром угодничества в GPT-4o: почему OpenAI удалила модель и что это значит для вашего кода
Почему OpenAI удалила GPT-4o из-за сикофантии, как это влияет на ваши приложения и что делать с зависимостью от угодливых моделей. Подробный разбор на февраль 2
Prompt-черви: как самораспространяющиеся промпты стали новой киберугрозой
Узнайте, как prompt-черви заражают AI-агентов, распространяются по сетям и как защитить свои системы. Актуально на 15 февраля 2026 года.
AWS SageMaker vs Azure ML: инфраструктурная битва для обучения моделей в 2026
Детальный разбор архитектуры AWS SageMaker и Azure ML. Сравнение IAM ролей, управления данными, вычислений и стоимости для выбора платформы ML в 2026 году.
Модельная экстракция: как клонируют Gemini и защищают свои модели в 2026 году
Технический разбор модельной экстракции. Как атакующие клонируют Gemini за $5, защита API, юридические двойные стандарты Google и практические методы для разраб
Host-Device для AI на нескольких GPU: почему ваш код тормозит и как это исправить
Объясняем архитектуру Host-Device для AI на нескольких GPU простыми словами. Основы распределённых вычислений, типичные ошибки и практические примеры для PyTorc
Как нефтехимик, который ненавидит информационный шум, собрал ИИ-агрегатор и сэкономил команде 300 часов в год
Пошаговый разбор создания ИИ-агрегатора для фильтрации новостей и исследований в нефтехимии. Архитектура, инструменты 2026 года, ошибки и готовые решения.
От простого бота к самообучающемуся агенту: пошаговый гайд с кодом для бизнеса
Практический гайд создания самообучающегося ИИ-агента с кодом на Python. Снижайте операционные затраты на 40% с CrewAI и AutoGen.
Профилирование Python-кода с py-spy: находим узкие места на примере расчёта расстояний между аэропортами
Глубокое руководство по профилированию медленного Python-кода с py-spy. Практический пример оптимизации расчёта расстояний между аэропортами в датасете на 3.5 м