Архитектуры искусственного интеллекта в 2026: от трансформеров до диффузионных LLM
Рассказываем о ключевых архитектурах искусственного интеллекта и как они повлияли на современную ИИ-индустрию.
Статьи
Telegram
Как работает DeepSeek Sparse Attention и почему это важно для длинного контекста
Экономим память в LLM: механизм DSA от DeepSeek.
Что такое MLX — новый формат моделей от Apple для искусственного интеллекта
Что такое Apple MLX, зачем он нужен и как он становится популярным?
Дообучение Diffusion-моделей: превращение генерации в бизнес-инструмент
Как дообучать диффузионные ИИ-модели для ваших бизнес задач?
Whisper и дообучение ASR: как научить распознавать специализированную лексику
Как происходит дообучение моделей автоматического распознавания речи и чем это поможет вашему бизнесу.
Instruction Tuning и SFT: как дообучить модели под конкретные задачи в 2026 году
Что такое Instruction Tuning и Supervised Fine-Tuning, как они работают и зачем нужны вашему бизнесу.
RAG vs Fine-Tuning: что выбрать для бизнеса и разработчиков в 2026 году
RAG vs Fine-Tuning — какой метод оптимизации ИИ-моделей лучше и уместно ли противопоставлять эти два подхода.
GPTQ: практическое квантование языковых моделей без потери смысла
GPTQ: ускорение LLM и снижение нагрузки на GPU без потери смысла и качества
Что такое Fortran: язык программирования для высокопроизводительных вычислений
Зачем в 2025 м изучать Fortran и где он до сих пор незаменим?
AMD Quark: инструмент для квантования моделей ИИ в экосистеме ROCm
AMD Quark в ROCm 7.0: оптимизация и ускорение LLM и CV моделей на GPU AMD
Ничего не найдено. Попробуйте изменить фильтры.