Нейросеть для аудио: Топ-4 нейросетей для генерации аудио
Аудиомодели за последние пару лет заметно разошлись в разные стороны.Под одним и тем же термином «генерация аудио» сейчас скрываются как минимум два разных класса задач:
Промты ChatGPT для фото и картинок: обработка и улучшение изображений с помощью чат GPT
Работа с изображениями в языковых моделях давно вышла за рамки генерации подписей к картинкам. В мультимодальном режиме Чат GPT
Рост числа дата-центров в США помогает продлевать сроки эксплуатации угольных электростанций
Рост числа центров обработки данных в США способствует продлению сроков эксплуатации угольных электростанций, замедляет переход к более чистой энергосистеме и усугубляет загрязнение воздуха. Об этом сообщил новостной сайт Register со ссылкой на исследования организаций US PIRG Education Fund, Environment America Research & Policy Center и Frontier Group.
Marvell Technology купила разработчика маломощных кремниевых фотонных устройств на основе плазмоники
Компания Marvell Technology, которая работает в области полупроводниковых решений для инфраструктуры данных, объявила о приобретении Polariton Technologies. Это разработчик высокоскоростных и энергоэффективных кремниевых фотонных устройств на основе плазмоники.
DLSS 5: будущее игровой индустрии или тупик?
Споры вокруг технологии, которую NVIDIA представила 16 марта 2026 года на конференции GTC, не утихают. На первый взгляд, происходит настоящая революция: новый уровень графики без кратного роста нагрузки на железо.
red_mad_robot выпустила платформу для управления LLM в бизнесе
Компания red_mad_robot представила red_mad_router — решение для централизованного управления большими языковыми моделями в корпоративной среде.
Как в СНГ выбирают людей для AI-внедрения — и почему это страшно. Кейс из жизни
Коротко о себе — чтобы был контекст.Я Python-разработчик с несколькими годами в коммерческой разработке. Последние полтора года плотно занимаюсь AI-интеграциями: строю агентов на LangGraph, разворачиваю локальные LLM через vLLM и llama.cpp, делаю RAG-системы с pgvector и Quadrant, пишу MCP-серверы, настраиваю ASR/TTS пайплайны на нескольких языках включая узбекский.За плечами — реальные внедрения для бизнеса и госструктур, работающая инфраструктура на двух GPU-серверах, агенты которые крутятся в продакшне прямо сейчас. Пишу на Хабре, веду Telegram-канал про Python и AI на 6000+ подписчиков.В общем, не теория.
Сравнение результатов «PG_EXPECTO + Philosophical_instruction»: 3.5 -> 4 -> 5 -> 5.1
От осторожных гипотез к верифицированным выводам: тест инструкций на реальных метриках нагрузки. Видеть не просто метрики, а первопричину. Философская оптика для PostgreSQL.
