Альтман, Хассабіс, Маск: чому CEO одночасно заговорили про сингулярність
Альтман, Хассабіс, Маск заявили про сингулярність влітку 2026. А що кажуть незалежні дослідники — Рассел, Бостром, Ямпольський? Розбір усіх позицій.
Блог про веброзробку та програмування
Корисні статті про Java, Spring, SEO, фронтенд та сучасні технології. Поради, приклади, лайфхаки для розробників
Пошук:
Категорії
AGI vs ASI: ключові відмінності та чому це важливо
AGI vs ASI простими словами: чим штучний загальний інтелект відрізняється від надрозуму, чому перехід між ними — фазовий стрибок, і хто зараз ближче.
Recursive Self-Improvement: як штучний інтелект починає покращувати самого себе
Що таке рекурсивне самовдосконалення ШІ і чи вже воно почалось? Кейс Anthropic: агенти закрили 97% дослідницької задачі проти 23% у людей.
Claude Sonnet 5 недоліки та відгуки користувачів
Мінуси Claude Sonnet 5 за відгуками розробників — прихована вартість, збої агентів, відмови. Що підтвердилось, а що ні.
Claude Sonnet 5 vs Gemini 3: повне порівняння
Claude Sonnet 5 vs Gemini 3.1 Pro та 3.5 Flash — ціна, мультимодальність, бенчмарки, агентні можливості. Що обрати.
Claude Sonnet 5 vs Kimi K2.5 порівняння
Claude Sonnet 5 vs Kimi K2.5 — ціна, Agent Swarm, бенчмарки, open-weight vs closed. Що обрати для агентних задач у 2026
Claude Sonnet 5 vs GPT-5.5: повне порівняння
Claude Sonnet 5 vs GPT-5.5 — ціна, бенчмарки кодування, агентні можливості, контекст і безпека. Що обрати у 2026 році
Claude Sonnet 5: повний огляд моделі Anthropic
Claude Sonnet 5 — тести, можливості, ціна API та чи варто переходити з GPT-5.5 у 2026 році. Повний технічний огляд
DSpark від DeepSeek: V4 швидше на 60–85% без нового заліза
DeepSeek випустила DSpark: прискорення V4 Flash/Pro на 60–85% без перенавчання. Розбираємо механіку, цифри 661% та як підключити без GPU.
LM Studio на 8GB RAM: які моделі реально працюють у 2026
8GB Mac і LM Studio: чесний розбір яких моделей реально вистачить — Phi-4-mini, Gemma 4 E4B, налаштування Metal і контексту, і чому AI-поради іноді помиляються.
LM Studio 2026: що це таке і навіщо запускати AI на Mac
LM Studio пояснений простими словами: MCP, MLX на Apple Silicon, чим відрізняється від Ollama і ChatGPT, і коли обрати саме LM Studio для локального AI на Mac.
Vibe Coding мертвий. І це не погана новина
Ти більше не програміст — ти просто пишеш промпти? Чому Vibe Coding втрачає силу і які навички будуть потрібні розробникам у 2026 році.
Чому RAG важливіший за довгий контекст: економіка, безпека та гібридна архітектура
Чи варто RAG у 2026, коли контекст сягнув 2 млн токенів? Економіка інференсу, lost in the middle, безпека мультитенантних даних — розбір з реальними цифрами.
Квантування GGUF для Ollama: що означають Q4_K_M, Q8_0 та IQ4_XS яке вибрати під своє залізо
Q4_K_M, Q8_0, IQ4_XS — що означають суфікси GGUF та яке квантування вибрати для Ollama. Таблиця RAM для 7B–70B + формула розрахунку пам'яті.
Ваш AI-бот — амнезик. Щоразу коли контекст закінчується, він забуває хто ви. Ось як я це виправив
Після 30 повідомлень бот починає забувати початок розмови. Розповідаю як я вирішив це через кілька шарів пам'яті — без росту витрат на токени.
Як встановити Cline через Ollama: покрокова інструкція та типові помилки
Реальний досвід встановлення Cline через Ollama: помилки Node >=22, EACCES, PATH після Homebrew і запуск Kanban Board на 127.0.0.1:3484.
Ollama Launch Cline: локальний AI-агент для програмування без хмари
Ollama анонсувала ollama launch cline — AI-агент одним рядком у терміналі. Локальні і хмарні моделі, Kanban Board, порівняння з Cursor і Claude Code.
Google представила DiffusionGemma: перша відкрита diffusion-модель для генерації тексту
Google випустила DiffusionGemma — відкриту diffusion-модель на 26B параметрів, яка генерує текст у 4 рази швидше за GPT, Llama та Qwen. Що це означає
Найкращі open-source інструменти для RAG-систем
LangChain чи LlamaIndex? Qdrant чи pgvector? Порівняння 12 open-source RAG-інструментів з trade-off таблицями, 5 готових стеків і антипатерни.
Claude Fable 5: чому Anthropic випустила модель, яку місяцями вважали надто небезпечною
Anthropic випустила Claude Fable 5 — першу публічну модель класу Mythos. Розбираємо бенчмарки, ціни, обмеження та причину релізу після місяців мовчання
1536 vs 3072 embeddings: порівняння для пошуку по документах та RAG
Порівняння text-embedding-3-small (1536) і text-embedding-3-large (3072) для RAG 2026. RAM, вартість, MTEB-бенчмарки, reranking як альтернатива. Матриця вибору
Vision RAG vs OCR 2026: який підхід краще для роботи з документами
Порівняння OCR-first і Vision-first архітектур для обробки документів у RAG-системах 2026. GPT-4o, Gemini, Qwen2.5-VL, olmOCR, Docling — trade-offs по якості
Як OCR впливає на якість RAG-систем: технічний розбір
Технічний розбір того, як OCR-помилки руйнують chunking, спотворюють embeddings і знижують recall у RAG-пайплайні. З реальними прикладами артефактів
Як запускати GGUF-моделі з Hugging Face в Ollama
Покроковий гайд: завантаження GGUF з Hugging Face, створення Modelfile, ollama create і run, перевірка tool calling і типові помилки. З реальними командами
Ollama 0.30: що нового — GGUF, Vulkan, llama.cpp і tool calling
Огляд оновлення Ollama 0.30: підтримка GGUF з Hugging Face, Vulkan за замовчуванням, прискорення на NVIDIA, інтеграція з llama.cpp і ollama launch.