За последние несколько лет искусственный интеллект стал привычной частью цифровых сервисов. Голосовые помощники, автоматические переводчики и чат-боты используют нейросети для анализа речи и текста. Однако большинство таких систем работает через облачные серверы. Пользователь отправляет запрос в интернет, где мощные дата-центры выполняют вычисления и возвращают ответ. Параллельно развивается другой подход — локальные AI-ассистенты, способные работать полностью автономно, без подключения к сети. Эти системы запускаются непосредственно на устройстве пользователя: смартфоне, ноутбуке или даже умной колонке. Такой формат открывает новые возможности для приватности, скорости работы и независимости от интернет-соединения. Читать далее «Как работает локальный AI-ассистент без интернета»

Создание трехмерных моделей традиционно считалось сложной и трудоемкой задачей. Художники, инженеры и дизайнеры тратили часы и даже дни на построение объектов в специализированных программах, вручную задавая форму, текстуры и освещение. С развитием искусственного интеллекта ситуация начала быстро меняться. В последние годы исследователи представили новую технологию, способную формировать полноценные 3D-сцены на основе обычных фотографий. Одним из наиболее перспективных методов стала архитектура NeRF — Neural Radiance Fields. Она позволяет создавать детализированные трехмерные объекты и целые пространства, используя всего несколько изображений, а в некоторых случаях даже одно. Читать далее «Генерация 3D-моделей из одного изображения — как работает технология NeRF»

Развитие искусственного интеллекта напрямую зависит от вычислительных мощностей. Современные нейросети, особенно крупные языковые модели и системы компьютерного зрения, требуют огромного количества операций над матрицами. Именно поэтому последние десять лет главным инструментом для обучения и запуска таких моделей стали графические процессоры. Однако по мере роста масштабов ИИ-моделей традиционные GPU начинают сталкиваться с физическими ограничениями. В ответ на эти вызовы инженеры разрабатывают принципиально новые архитектуры вычислительных чипов. Одним из самых обсуждаемых направлений стала технология Wafer-Scale — архитектура, которая использует практически целую кремниевую пластину в качестве одного процессора. Такой подход позволяет радикально увеличить производительность систем искусственного интеллекта. Читать далее «AI-чипы нового поколения: почему архитектура Wafer-Scale быстрее GPU»

Цифровая реставрация фотографий стала одной из самых впечатляющих областей применения искусственного интеллекта. Еще несколько лет назад восстановление старых снимков требовало часов ручной работы в графических редакторах и высокой квалификации ретушера. Сегодня многие задачи выполняют нейросети, которые автоматически повышают качество изображений, устраняют шум, восстанавливают детали и увеличивают разрешение. Одной из самых известных технологий в этой области стала модель Real-ESRGAN — алгоритм, который способен превращать размытые или поврежденные фотографии в четкие изображения высокого разрешения. Читать далее «Нейросети для восстановления старых фото: как работает Real-ESRGAN»

В последние годы искусственный интеллект стремительно перемещается из облачных дата-центров прямо в карман пользователя. Если еще недавно генеративные нейросети требовали мощных серверов и дорогостоящих графических ускорителей, то сегодня все чаще обсуждается запуск языковых моделей непосредственно на мобильных устройствах. Ключевую роль в этом процессе играют малые языковые модели — Small Language Models (SLM). Эти компактные версии нейросетей позволяют выполнять обработку естественного языка локально на смартфоне, без подключения к удаленным серверам. Читать далее «Как малые языковые модели (SLM) запускаются прямо на смартфонах»