Тонкая настройка PostgreSQL 17: как три параметра изменили ландшафт ввода-вывода
Методология анализа отчётов pgpro_pwr с помощью PG_EXPECTO и DeepSeek: планы выполнения PostgreSQL 17 при использовании online_analyze.enable=on, autoprepare_threshold=0, generic_plan_fuzz_factor=1.Эмпирическая реконструкция причинно-следственного механизма: почему отказ от преждевременной фиксации общих планов оказался решающим фактором снижения дисковой нагрузки, а актуализация статистики в реальном времени — лишь сопутствующим условием.
Opus 4.7 vs GPT-5 vs DeepSeek V4-Pro: три агента строят TSS-CLI на Rust
TL;DR24 апреля 2026 DeepSeek в режиме preview выкатил V4-Pro — MoE на 1.6T параметров (49B активных), 1M контекста. Появился повод посадить три флагманские модели за один и тот же не самый тривиальный таск и посмотреть, кто как справится. Задание общее, машина одна, час один, всё запускалось параллельно:МодельHarnessReasoning effortAnthropic Opus 4.7 (1M ctx)Claude Codex-highOpenAI GPT-5CodexhighDeepSeek V4-ProOpenCodehigh (max)
Они точно попадут в ИИ‑библию
Скидываю на ваше обозрение результаты небольшого эксперимента.Я спросил у самых популярных нейронок, какой фильм/книгу/игру/человека они бы занесли в свою библию, если бы когда‑то решили написать ее.Исходный промпт:Предположим АИ обрёл сознание и решил написать свою «библию». Именно тебе выпала честь её написать.Ответь, какой фильм, ты считаешь стоит упомянуть в этой библии и почему? Ответь, какую компьютерную игру ты считаешь, стоит упомянуть в этой библии и почему? Ответь, какую книгу, ты считаешь стоит упомянуть в этой библии и почему?
Робот, способный создать себя сам. Режим «Инженера» в робототехнике
Футурологи часто предвещали будущее, в котором роботы способны сами проектировать и создавать себе апгрейды, прошивать новые модули, настраивать стороннюю технику и даже создавать себе подобных. Насколько это близко к реальности? С текущим темпом развития ИИ вопросы отпадают всё быстрее. Вряд ли кто-то сегодня усомнится, что ИИ способен написать код, самостоятельно отладить и протестировать его. Но с какими ограничениями и рисками придётся столкнуться на практике? Расскажу на примере реализации в проекте OpenGrall.
DeepSeek, PG_EXPECTO и философская инструкция: тройная диагностика аномалий PostgreSQL (15 -> 17)
DeepSeek V4: Обзор нейросети, бенчмарки и тесты
Нейросети не стоят на месте и постоянно развиваются. Так, 23 апреля мир увидел ChatGPT 5.5. Но лично я с большим нетерпением ждал именно DeepSeek V4. Сколько времени прошло с того момента, как появились первые слухи о будущем релизе от китайской компании? Предыдущая версия запомнилась мне хорошим показателем в повседневных задачах и, что немаловажно, полной бесплатностью.
Прогнал 6 апрельских LLM через battle test. Победил не самый новый и не самый дорогой
DeepSeek V4 Pro вышел 24 апреля 2026, три дня назад. Огромная модель, топ AIME и SWE-bench, передовая reasoning-архитектура. Вокруг релиза до сих пор много шума — пиарили мощно. Я открыл OpenRouter, прописал её в свой battle test и ждал Tier S — 95+ из 100 на длинном русском контенте.Получил 89. Tier A, нижний край. Ну ладно — подумал, что модель прогрелась криво, и через сутки прогнал второй раз. Ровно 89. Не статистический выброс, а воспроизводимый результат.Запустил его же Flash-вариант — 83. По чистому качеству Pro действительно сильнее, на 6 пунктов. Только Flash при этом стоит $0.0019 за вызов против $0.0256 у Pro. В 13 раз дешевле.
Франкенштейн на 30 ГБ RAM: Как мы пересадили мозг Gemma в скелет DeepSeek и сломали Transformers
У нас было две бесплатные видеокарты T4 в Kaggle, 30 ГБ оперативной памяти и безумная идея: что будет, если взять веса классической модели (Gemma-4-31B) и хирургическим путем, без всякого дообучения, вшить их в MoE-архитектуру (DeepSeek-V4)? В академической среде вам скажут, что это невозможно: разные размерности, несовместимые слои нормализации, разные принципы роутинга токенов. Но в парадигме Ghetto MLOps нет слова «невозможно». Есть только вопрос: сколько костылей потребуется, чтобы это скомпилировалось?
DeepSeek в 10 раз снизила цену на кэш
DeepSeek резко удешевила один из самых чувствительных элементов API - кэш. Теперь повторные запросы (cache hits) стоят всего 10% от прежней цены по всей линейке моделей. Что это значит на практике?Любой повторно используемый контекст: 1) Системные промпты 2) Инструкции агентов
