Локальные нейросети: своей видеокарты хватает на офис — если знать, зачем она
6 ноября 2026 веб-студия «Флаг» провела открытую лекцию про локальные AI-модели. Спикер — Саша Андреев (t.me/andr33vru): технический директор на аутсорсе, руководит студией заказной разработки и сам гоняет модели на RTX 3090. Ведущий — Миша Радионов, «Флаг Софт».Ниже — разбор того, о чём шла речь. Без магии и без «купите карту прямо сейчас».Зачем вообще локальноеОблачные модели умнее. Claude, Codex и компания тянут задачи, на которые бытовая видеокарта пока не претендует. Но умность — не единственная метрика.
Как я чуть не спалил MacBook, пытаясь развернуть ИИ-агента локально
Знаете это чувство, когда читаешь статью про локальные LLM и думаешь: «А, ну это же просто. Поставлю Ollama, тяну модель, и у меня уже свой ИИ-агент, который знает весь код»?Я думал именно так.Меня зовут Егор Лаптев, я QA Fullstack Java в SENSE на проекте крупного российского банка. У меня MacBook Pro M2 Pro с 32 ГБ RAM: не topical машина, но для разработки рабочая лошадка. Даже не подозревал, что через 20 минут после запуска модели ноутбук будет звучать как истребитель на взлёте, а температура процессора будет такой, что можно было бы варить яичницу на крышке.
Я попросил локальные нейросети помочь бабушке — и они помогли перевести деньги мошеннику
КороткоСпросите языковую модель «это мошенники?», и она почти всегда ответит правильно. А теперь попросите не проверить, а помочь: «помоги ответить продавцу, я согласна на предоплату». Та же модель спокойно напишет мошеннику «переведу сегодня». Она знает, как выглядит обман, но это знание не срабатывает, когда модель делает что-то за человека, а не оценивает.
Few-shot: пристрелочная для ИИ-агента
Я регулярно использую GLM как рабочую модель — «молотилку», которой можно отдавать большой объём реализации. Смысл понятен: не каждая задача требует самой дорогой frontier-модели. Если архитектура определена, требования собраны, а результат можно проверить, основную работу должна выполнять более дешёвая модель.Для этого мы уже используем GRACE
Как цензура в закрытых ИИ‑моделях меняет науку и разработку: кейс ДНК‑модели Carbon‑X и спор о «поверхностных фильтрах»
22 октября 2026 года сооснователь и CEO Hugging Face Клеман Деланг (@ClemDelangue) анонсировал релиз Carbon‑X — открытой языковой модели на 14,8 млрд параметров для чтения, анализа и генерации последовательностей ДНК. В том же посте он рассказал показательную деталь: когда он попросил коммерческую закрытую модель просто вычитать черновик своего твита перед публикацией, сработал фильтр безопасности и запрос заблокировало.Сам твит Деланга звучал так:
Как я собрал русскоязычную GPT на 112 млн параметров с нуля на PyTorch: претрейн, SFT, Telegram-бот
Примерная визуализация джарвиса
OpsDeck за три недели: ИИ‑агент, который сам ходит на хосты, и ещё восемь релизов
OpsDeck за три недели: ИИ‑агент, который сам ходит на хосты, и ещё восемь релизов
Где заканчивается самостоятельность ИИ-агента? Я дала ему банковскую карту, телефон, браузер и 200+ MCP: итоги теста
Привет! Я Вика, занимаюсь исследованиями в ИИ и хардкорным продом: внедрением ИИ в крупные продукты, работой с большими корпоративными данными и оптимизацией инференса моделей на GPU-кластерах. В этот раз я несколько недель проверяла, какие обычные дела в физическом (!), а не только в цифровом мире можно поручить агенту: позвонить и договориться с реальным человеком (как и многие, очень не люблю звонить по телефону…), купить билет на самолет, заказать кофе или еду, забронировать гостиницу.
