ai.
Железный голод: почему ИИ съедает GPU и память
Потихоньку приближается 2026 год, который принесет много интересных событий в сфере ИИ (по крайней мере, так думаю я). Но и за 2025-й мы получили огромное количество отличных моделей в свое распоряжение. С одной стороны, здорово, что теперь можно легко создать текст, программу, изображение, видео и звук. С другой же стороны, такой стремительный прогресс в области искусственного интеллекта существенно повлиял и на аппаратное обеспечение - особенно на видеокарты и память.
Лаборатория Lambda 3.0: Где заканчивается хайп и начинается настоящий ИИ
В 2016 году два студента МАИ — Борис Цейтлин и Андрей Шалкаускас — создали студенческий клуб Lambda с простой идеей: «студент учит студента». В 2018 году под руководством Артемия Мазаева Lambda превратилась в проектную лабораторию, где уже делали реальные проекты — от чат-бота «Элайза» до системы прогнозирования паводков для Сбера.А сегодня, в 2025 году, мы запускаем Lambda 3.0 — исследовательскую лабораторию, полностью сосредоточенную на изучении, создании и защите современных систем искусственного интеллекта.Феномен «второй половины»: Когда хайп заканчивается, а работа начинается
Как построить идеальную «песочницу» для ML-моделей
Привет, Хабр! Я Даниил Салман, техлид по контейнеризации. Эта статья написана по мотивам моего доклада для конференции DevOops. Разберёмся, как сделать такую ML-«песочницу», где Data Scientist пишет код, а всё остальное (установка драйверов, выделение ресурсов, деплой и тренировка модели, сбор метрик) уже настроено на бэкенде. Написали максимально просто и доступно, чтобы понять смог даже человек с минимальным погружением в тему. Идеи из этой статьи можно применять в любой инфраструктуре — важно лишь понимать основы: как работает k8s-кластер, Docker и python-фреймворки. Итак, поехали!
Флагманская модель для кодинга GLM-4.7 доступна бесплатно в Koda для VS Code и CLI
Китайская команда Z.ai представила GLM-4.7 — новую версию своей модели для кодинга. Обновление получилось далеко не косметическим: основной фокус сделан на агентные сценарии, работу в терминале и устойчивость на длинных задачах.
Взрыв мозга: почему Google, OpenAI и Anthropic не понимают математику
Все иллюстрации принадлежат авторуДерзко начну:
ИИ в 2026 году: три основных направления развития
Илья СмирновРуководитель AI/ML практики
