Глубокие технические разборы и исследования.
Стандартные веб-сканеры слепы к атакам на нейросети. Разбираем реальный кейс угона данных через RAG-агента, обход on-prem изоляции, сайд-ченнелы и строим карту внедрения MLSecOps на 2026 год.
Data poisoning превращает безопасный on-prem RAG в угрозу комплаенсу. Рассказываю, как один отравленный чанк заражает ответы для всех пользователей и как выстроить архитектуру защиты.
Пилот для КИИ шел отлично, пока загрузка модели не открыла reverse shell. Разбираем реальный кейс supply chain атаки на ML: как заносят RCE, зачем нужен ML-BOM и почему safetensors вас не спасет.
Дашборды зеленые, throughput рекордный, а антифрод пропускает фрод. Разбираем инцидент с потерей событий в потоковой аналитике: почему синхронный инференс убивает систему, как настроить backpressure и почему средние метрики — ложь.
Почему уверенная в себе нейросеть опаснее сомневающейся, как распределить юридические риски при внедрении LLM и почему ИИ-автопилот в финтехе — это готовый приговор для гендиректора.
Три месяца назад вендор отчитался об успехе пилота. А вчера магистральный насос встал колом, хотя нейросеть обещала штатный режим. Разбираем реальный инцидент и методологию оценки предикта.
Система отработала месяц без алертов, но пропустила ДТП на выезде. Лезешь в телеметрию — а там тихий сброс кадров. Разбираем, как SoC плавится в железном ящике и почему edge-аналитика обязана уметь в backpressure.
Сколько уведомлений за смену выдержит охрана до кнопки «Mute»? Правильный ответ — двадцать. Дальше наступает alert fatigue. Разбираем, откуда берутся ложные срабатывания видеоаналитики ночью и как мы вычистили 600+ мусорных детекций за 72 часа на реальном складе.
Вендоры обещают 100% автоматизацию контакт-центра. Реальность жестче: если отдать нейросети уникальные клиентские боли, вы сожжете бюджет на серверах и обвалите NPS. Разбираем датасет на цифрах.
Думаете, ваш pgvector вывезет 50 миллионов векторов в закрытом контуре? Разбираем реальный on-prem: RPS, p99, recall@10 и потребление памяти у Qdrant, Milvus, Weaviate и Elasticsearch под боевой нагрузкой.
Ваш RAG придумывает факты не из-за слабой LLM, а из-за мусорного контекста. Показываем на цифрах, как реранкер спасает метрики, когда косинусное расстояние слепо. Разбираем бенчмарк bge-reranker-v2-m3, альтернативы и экономику on-prem железа.
Половина корпоративных RAG-систем галлюцинирует из-за того, что топ-5 поисковой выдачи не содержит ответа. Разбираем, почему sbert_large_nlu_ru убивает метрики, и выбираем on-prem замену на базе честных замеров nDCG и Recall@k.
Страница 3 из 7 · 80 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 по запросу
Сюда напишем — это быстрее всего
Без спама и звонков-роботов. Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой персональных данных.