LLM

Стоимость внедрения искусственного интеллекта в компании: разработка, модель, инфраструктура, поддержка. Ориентиры цен, от чего они зависят, когда облачная модель дешевле своей и наоборот. Примеры из наших проектов.

Что такое RAG и как сделать ИИ-ассистента, который отвечает по регламентам, инструкциям и базе знаний компании: архитектура, подготовка документов, проверка качества, где хранить данные по 152-ФЗ.

Чек-лист для выбора компании по внедрению ИИ в бизнес: какие вопросы задать подрядчику про процесс, данные, 152-ФЗ, качество, тесты, стоимость и поддержку. Красные флаги и что должно быть в договоре.

Как выбрать процесс для внедрения ИИ, почему большинство пилотов не окупаются и как устроить автоматизацию, чтобы ей можно было доверять. Разбор на реальных проектах.

Разбираемся, какие локальные LLM эффективно справляются с кодом на C#, .NET и Java. Анализируем Qwen3, DeepSeek, GLM-5.1 и другие модели для реальных задач разработки.

Юристы Офиса законодательного советника Палаты представителей США говорят, что черновики законов, написанные ИИ, приходится переписывать дольше, чем писать с нуля. Какие ошибки делает ИИ и какой вывод для бизнеса.

Что именно объявил Яндекс: три цели программы 75/75/75, текущие цифры использования ИИ в разработке, инструменты SourceCraft и Yandex AI Studio и что это значит для других компаний.

Сравнили 6 бесплатных open-source LLM для кода (Apache 2.0): Qwen3.6, Qwen3-Coder, Devstral, Gemma 4, gpt-oss. Под какую видеопамять что подходит и как запустить.

Формулы расчёта видеопамяти для LLM: вес модели при разном квантовании, KV-кэш контекста, память на обучение. Разбор на примере Llama 3.3 70B и Qwen3.6-27B.

Полный путь от выбора модели до продакшена: бенчмарки, нюансы инфраструктуры, реальная экономика приватного AI-стека.