Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 2
Публикации с хабом Машинное обучение
AI-пентестер: охотник или добыча
Google I/O 2026: разбираю все главные анонсы — что реально доступно сегодня, а что только обещано
Иллюзия ширины и геометрия глубины: почему глубокие нейросети умнее, и в чем лжет теорема об аппроксимации
Графы знаний в юридическом домене: эксперимент с LightRAG
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 1
Культ квантования: почему 3 битные LLM это диагноз, а не оптимизация
О чём говорили на ICLR 2026? Репортаж AIRI о поездке на конференцию в Рио
Google убрала из Gemini Thinking модель. Обзор обновления Gemini
Великий парадокс VRAM: почему мы платим миллионы за память, чтобы делать всё, лишь бы ей не пользоваться
Pollux: LLM-as-a-judge для русского
- Блог компании Сбер
- Natural Language Processing
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
- Open source
Когда метрики сходят с ума: автоматическая детекция аномалий во временных рядах в Yandex Monium
- Блог компании Яндекс
- Высоконагруженные системы
- Системное администрирование
- Алгоритмы
- Машинное обучение
Владимир Крылов: «Считать современные LLM просто предсказателями токенов — это техническая безграмотность»
