Как Amazon обогнала NVIDIA на три дня — и, возможно, изменила будущее ИИ-железа
Через несколько минут после публикации этой статьи NVIDIA представит то, что ещё недавно считалось бы первым в отрасли: разделённое (disaggregated) аппаратное решение для ИИ.
Аугментации изображений: как улучшить качество моделей без новых данных
Примечание: эта статья — перевод страницы документации библиотеки Albumentations
Смена парадигм в нейрофизиологии: от рефлекторной машины к самоорганизующейся системе
Данная статья представляет собой краткий обзор и пересказ ключевых идей - этой статьи. В тексте использованы данные современной научной литературы для уточнения и расширения обсуждаемой темы.Введение
Цифровая муха сделала первый шаг: как Eon Systems загрузил биологический мозг в симуляцию и почему на очереди — человек
Сегодня технологический мир обсуждает не очередную большую языковую модель, а микроскопическое насекомое в виртуальной среде. 6 марта 2026 года стартап из Сан-Франциско Eon Systems объявил о создании первой в мире полноценной эмуляции мозга плодовой мушки (Drosophila melanogaster), подключенной к физически симулированному телу. Загруженный в компьютер коннектом из 125 тысяч нейронов и 50 миллионов синапсов начал самостоятельно управлять виртуальным телом в гравитационной среде, совершая осмысленные движения — от ходьбы до умывания — без единой строчки кода, предписывающей ему, как именно нужно двигаться.
Cursor представили Automations — систему для облачных ИИ-агентов, которые работают постоянно, без ручного запуска
Cursor представили Automations, агентов можно запускать по расписанию или по событиям из Slack, GitHub, Linear, а для кастомных сценариев использовать webhooks и ваши MCP. Видео перевела в Elevenlabs для вашего удобства.Что умеют:• поднимают отдельную cloud sandbox под каждую задачу• подключаются к вашим MCP и работают с нужными моделями• сами перепроверяют результат• запоминают прошлые запуски через memory tool и постепенно работают лучше
Часть 3: Архитектура нейросети для распознавания голосовых команд
Дорогие читатели!Продолжаю серию статей о моём дипломном проекте «Голосовое управление Умным домом». В Части 1 я рассказал о концепции и видении проекта, в Части 2 — о проектировании пользовательского опыта. В этой части я подробно разберу архитектуру нейронной сети, которая лежит в основе системы распознавания голосовых команд.Это техническая часть серии, где я покажу код, объясню выбор архитектуры и расскажу о технических решениях, которые позволили достичь точности 94.55% на проверочной выборке.
Нейропокалипсис отменяется. Почему угроза со стороны ИИ это коллективная иллюзия?
Интеллект человека веками преподносился как великая ценность, отделяющая нас от животных. Он был силой, ограниченной личными возможностями каждого. Но что, если мы никогда и не были умны? А виденье собственной исключительности прямо сейчас превращается в пыль, которую сдувают куллеры новых дата-центров. Стоит ли бояться Бога из Машины, и почему нет?
PyTorch vs TensorFlow: что выбрать для deep learning в 2026 году
Выбор фреймворка для глубокого обучения — это стратегическое решение, влияющее на скорость разработки, стоимость и масштабируемость. Правило «PyTorch — для исследований, TensorFlow — для продакшена» больше не работает. К 2026 году оба фреймворка активно заимствуют лучшее друг у друга: PyTorch наращивает промышленные возможности (TorchServe, ExecuTorch), а TensorFlow с Keras 3 становится гибче для исследований.Согласно опросу Stack Overflow Developer Survey 2024, PyTorch (10,6%) и TensorFlow (10,1%) находились примерно на одной отметке по частоте использования у разработчиков, а в исследовательских и AI-first-компаниях уверенно
