Глубокие технические разборы и исследования.
Персональные данные, коммерческая тайна, требование сверху — и проверка, которая отличает настоящий запрет от привычки. Порядки требований к железу под задачи учетной системы, где локальная модель проигрывает облачной и как выглядит рабочий гибрид.
«Купите сервер помощнее» — самый дорогой и самый частый ответ на жалобы о медленной работе. Разбираем шесть реальных причин с конкретной диагностикой: блокировки, регламентные задания, индексы, запросы, настройки базы и распухший журнал.
Главный страх заказчика перед доработкой: система перестанет обновляться. Разбираем, как устроены расширения, что через них делается и что нет, сколько стоит владение доработанной конфигурацией и как за час проверить состояние своей базы.
Шанхайский андроид Moya «взорвал интернет» на 92% человечности. Робот настоящий, а вот цифра — маркетинг DroidUp без методики. RL-движение «как у человека» сегодня стоит как подержанная машина; DroidUp подняла десятки миллионов — а пластика на железе костыльная. Разбор по фактам: куда ушли деньги.
Открытая MoE-модель Z.ai на ~753B параметров с контекстом 1M: что реально внутри, какие бенчмарки выдержат проверку, сколько железа нужно под self-host и что релиз дает бизнесу. По фактам, с атрибуцией, без хайпа.
Сеньор уволился, и инференс лег на шесть недель, потому что веса модели лежали на его виртуалке. Разбираем, почему контр-офферы не работают, из-за чего на самом деле бежит data science и как спасти архитектуру.
Считали экономию от замены живого лектора на нейросеть? В проде магия SaaS-демок разбивается о русскую фонетику, мертвый взгляд и утечки данных. Разбираем, когда синтетика спасает бюджет, а когда уничтожает доверие.
Разбираем, как система прокторинга на онлайн-экзамене работает в проде. Без маркетинговой шелухи: почему ИИ путает взгляд со списыванием, зачем нужен liveness, где нейросети абсолютно слепы и как строить архитектуру античита без риска получить иск и аудит РКН.
Базовые станции молотят пустые ячейки ночами, сжигая до 40% OPEX радиосети. Разбираем, как прогнозирование нагрузки сети базовых станций через ML и предиктивный sleep-режим режут счета за электричество без деградации KPI и отвала абонентов.
Вендоры обещают прогнать весь каталог через API и за неделю выдать готовые 3D-модели для карточек. На деле вы получаете рваную топологию и зависший AR-вьювер. Сухой инженерный разбор лимитов генерации, проблем Gaussian Splatting и реального ROI.
Слили бюджет на тюнинг LLM, а корпоративный ассистент продолжает выдумывать факты? Модель тут ни при чем. Разбираем суровую инженерную правду о том, как бардак в базах убивает enterprise-RAG.
Рынок завалили умными ассистентами, но в проде нейросети ломаются о крики клиентов и дипфейки. Суровый разбор от CTO: в каких пяти сценариях голосовой робот уничтожит ваш бизнес и почему биометрия без второго фактора мертва.
Страница 2 из 8 · 88 материалов
Оставьте имя и Telegram — остальное обсудим. Без брифов на 40 слайдов и звонков по три раза.
Отвечаем за пару часов·отвечает инженер, а не отдел продаж·NDA до передачи данных
Любой один канал — куда удобнее, туда и ответим
Без спама и звонков-роботов. Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой персональных данных.