(01)
DeepSeek для бизнеса — стоит ли self-host
DeepSeek V3 и R1 дают качество, близкое к топовым моделям, за копейки в API и с открытыми весами. Считаем, когда self-host окупается, какое железо нужно и где подводные камни.
→
(02)
Кэширование ответов LLM — как срезать счёт за API вдвое
В типовом продакшен-LLM 40–60% запросов повторяются дословно или семантически. Разбираем 4 уровня кэша: exact, prompt cache, семантический, на retrieve — и где какие риски.
→
(03)
Векторные БД: pgvector, Qdrant, Chroma — что выбрать под RAG
RAG-система упирается в хранилище эмбеддингов раньше, чем в LLM. Разбираем pgvector, Qdrant и Chroma по скорости, фильтрам, гибридному поиску и стоимости поддержки.
→
(04)
MCP-серверы для бизнеса: подключаем Claude к 1С, amoCRM и Bitrix24
Model Context Protocol позволяет дать Claude прямой доступ к 1С, amoCRM или Bitrix24 без копирования данных в чат. Разбираем где это окупается, а где остаётся игрушкой.
→
(05)
Claude Code пишет 4% всех публичных коммитов GitHub — что это значит для команд
SemiAnalysis посчитала: в марте 2026 Claude Code оставил подпись на 4% публичных коммитов GitHub. К концу года прогнозируют 20%. Что это меняет в найме и ревью.
→
(06)
SEO в эпоху AI Overview — что реально поменялось
Google AI Overview, Яндекс Нейро, Perplexity забирают клики у классической выдачи. Что изменить в сайте и контенте, чтобы оставаться видимым.
→
(07)
Hermes 3 8B vs OpenAI: сравнение стоимости и качества для типовых задач
Считаем когда выгодно держать свой Hermes 3 8B на A10 vs платить OpenAI gpt-4o-mini. Реальные цифры на трёх задачах: классификация заявок, генерация саммари, function calling.
→
(08)
Hermes 3 как агент: function calling и tool use на своём сервере
Hermes 3 от Nous Research — fine-tune Llama 3.1 с заточкой под function calling и роли. Что умеет в агентских сценариях и почему его берут вместо OpenAI там, где данные нельзя отправлять наружу.
→
(09)
Инструменты генерации видео в 2026 — обзор
Sora, Veo 3, Kling, Runway Gen-4, Pika, Luma. Где какой инструмент реально работает и сколько стоит на типовой ролик.
→
(10)
Сценарий для AI-видео — что меняется
Промпт для AI — это не сценарий. Это технические инструкции с весом каждого слова. Что писать и как декомпозировать.
→
(11)
AI-видео для продуктового маркетинга — что работает
Какие форматы AI-видео реально приносят установки и продажи. И где AI лучше не использовать — пользователи замечают.
→
(12)
AI-аватары и UGC-реклама — этика и эффективность
AI-блогер за 200 рублей вместо живого инфлюэнсера за 500 тысяч. Технически да, эффективно — не всегда. Где грань.
→
(13)
Скорость креатива в рекламе с AI — A/B-тесты за день
Раньше тесты креативов растягивались на месяцы. С AI команда выкатывает 20 вариантов за день. Что меняется в подходе.
→
(14)
Локализация видео через AI: озвучка, lip-sync, перевод
Один англоязычный ролик за час превращается в 12 локализаций с правильной артикуляцией. Стек и подводные камни.
→
(15)
Где AI-видео всё ещё проваливаются
Технологии шагнули, но 30% генераций уходит в корзину. Конкретные сценарии где AI-видео ломаются и обходные пути.
→
(16)
Промпт-инжиниринг для маркетологов — короткая версия
Промпт — не магия, а 5 строк по шаблону. Подсказываем структуру которую используем сами в студии.
→
(17)
AI в email-маркетинге — практика 2026
Как мы внедряли GPT в email-цепочки клиентов. Что работает на практике, где AI вредит больше чем помогает.
→
(18)
AI-генерация креативов для рекламы — что работает в 2026
Midjourney, Sora, Flux. Три инструмента закрывают 90% задач рекламной графики. Без иллюстраторов на простых задачах.
→
(19)
AI-видео для рекламы — Sora и Kling
Sora 2 от OpenAI и Kling 2 от китайцев. Что реально умеют, что не умеют, как использовать в кампаниях.
→
(20)
RAG в AI-поддержке простыми словами
Retrieval-Augmented Generation — главное слово 2025-го в AI-чате на сайте. Что это и зачем.
→
(21)
AI-ассистент в поддержке — почему хост на RU-облаке важно
OpenAI и Anthropic — за пределами РФ. Для российских клиентов нужно либо обходить, либо хостить локально. Что выбирают.
→