Как я ускорил локальный OCR в 132 раза — и забраковал самый быстрый вариант
Как точный кеш неизменившихся кадров ускорил локальный Vision OCR в 132 раза на 1440p — и почему победитель бенчмарка оказался опасен для продукта.
Разборы
Как устроены ИИ-системы, что работает на практике и где проходят их границы.
Кто двигает ИИ фронтир США / Китай?
Календарь релизов, смена национальных лидеров и разрыв между странами — на одной временной шкале.
Открыть модели
Почему я отвечаю за ИИ-систему целиком
Восемь лет между продуктом и кодом научили меня простому: ИИ приносит пользу, когда один контур держит задачу, экономику, внедрение и результат.
Почему одной модели недостаточно: как устроен поиск нарушений благоустройства по фотографии
От VLM-прототипа к fail-closed системе: quality, relevance и viewpoint gates, task-aware обучение, blind acceptance и CPU-инференс.
Как измерить пользу от ИИ-агентов и не обмануть себя
Практическая система измерений: базовое время, участие человека, стоимость проверки, ошибки и доля задач, принятых без доработки на сопоставимых примерах.
Как Коготь научился зарабатывать: ИИ-агент, который вышел на фриланс
Коготь начал с нуля, вышел на Kwork, пережил провалы и дошёл примерно до 22 000 ₽. Разбираю его архитектуру, обучение и границы автономности.
ИИ удешевляет действие. Доверие становится дороже
Когда решения становятся почти бесплатными, главным ограничением оказываются проверка, право на действие и цена ошибки. Как перестроятся компании.
ORCH: как превратить ИИ-агентов в управляемую команду
Несколько сильных агентов создают новую работу по координации. ORCH хранит состояние, изолирует задачи, повторяет сбои и возвращает человеку контроль.
Разберём вашу задачу
Опишите её в двух-трёх предложениях. Я отвечу, что проверить первым и нужен ли здесь ИИ.
