INT AI / НОВОСТИ И РАЗБОРЫ

Практический ИИ
для бизнеса

Проверенные новости, архитектурные разборы и экономика внедрения без хайпа и пересказа пресс-релизов.

Инженер наблюдает, как дружелюбный синий робот Внутрик подключает компактный вычислительный модуль к большой замороженной модели, а затем уносит отдельный модуль для самостоятельной работы

Новости индустрии16 сентября 2026, 21:38 МСК

ShadowPEFT вошёл в PEFT: адаптер теперь можно запускать как модель

В Hugging Face PEFT 0.21.0 появился ShadowPEFT — компактная теневая сеть, которая адаптирует замороженную модель и после обучения может работать отдельно. Подход интересен для гибридного локального контура, но требует проверки памяти и качества.

Практический ИИдля бизнеса

ShadowPEFT вошёл в PEFT: адаптер теперь можно запускать как модель

AI-агенту нужен полигон: как проверить действия до доступа к CRM

Предиктивное обслуживание: зачем ИИ соединять с физической моделью

ИИ осматривает прокатный автомобиль: как собрать мультимодальный конвейер

«Алиса AI для бизнеса»: рабочий агент в Яндекс 360 и будущий локальный контур

Аренда GPU или свой сервер: как найти точку окупаемости локального ИИ

Локальный RAG не носит плащ-невидимку: как закрыть чужие документы

Кейс Recrewty: как локальный энкодер сократил нагрузку HR на 85%

Ссылки в RAG без декораций: как связать ответ с точным источником

Эмбеддинги — не обезличивание: как защитить локальный векторный индекс

Память AI-агента — не CRM: что сохранять, проверять и забывать

Green Idea отказалась от самописной системы: почему данные важнее ИИ

Hugging Face выпустила 207 WebGPU-ядер: локальный ИИ переезжает в браузер

Affinda сократила настройку извлечения данных на 90%: что повторить локально

Контроль качества за €110: когда малому производству не нужна нейросеть

NVIDIA PAIR распределяет локальный ИИ между ПК, но не объединяет видеопамять

Как нарезать документы для RAG: смысл важнее одинакового размера

Кейс Adria P.A.: почему RAG-ассистенту мало загрузить руководства

Granite PatchTST-FM-r2: локальный прогноз спроса без обучения с нуля

Эталонный набор до модели: как посчитать бюджет разметки AI-пилота

Кейс Gràfiques Manlleu: как считать эффект ИИ-контроля печати

Кейс Alpha-Protein: как проверить компьютерное зрение до запуска производства

4 бита не означают вчетверо дешевле: экономика локальной LLM

Локальная расшифровка звонков: от аудио до черновика CRM

Text-to-SQL без доступа ко всей базе: безопасная архитектура для бизнеса

Кейс Faunus Hub: как превратить полевые заметки в данные для решений

Длинный контекст или RAG: как посчитать цену лишних токенов

Как защитить корпоративную RAG-базу от отравленных документов

Локальные AI‑эскизы: как столярная мастерская ускорила согласование

Как AI‑агент переживает сбой: контрольные точки без дублей в CRM и ERP

Аудит локальных AI‑агентов без утечки данных: что и как записывать

Как обновлять локальную LLM без простоя: тень, канарейка и быстрый откат

Кейс expert-hub.li: почему ИИ-подбор работает только вместе с процессом

Кейс WRS: как искать утечки сжатого воздуха с ИИ и считать ремонт, а не алерты

Кейс 24 Vision: почему модель контроля качества начинается со света, а не с ИИ

Кейс Rexera: как автоматизировать документы сделки, а не просто подключить RAG

K2 Horizon: почему 4 млрд активных параметров не равны 4 млрд в памяти

Правильный JSON — ещё не правильный счёт: как подключать локальную LLM к ERP

Умная ловушка без магии: чему малой ферме учит сезонный AI-пилот

Агенту не нужен весь интернет: как поставить сетевой периметр вокруг ИИ

Мгновенный или пакетный ИИ: сколько бизнес платит за лишнюю срочность

ИИ для архивных документов: чему учит пилот La Foneria без автопилота

Edge или общий GPU для камер: как считать экономику компьютерного зрения

Как удалить документ из RAG полностью и доказать, что он не вернётся

Семантический кэш для RAG: как ускорить ответы и не вернуть чужие данные

Локальная модель из интернета: как принять веса без риска для контура

Epilot сократил разбор email-цепочек на 87%: чему учит архитектура

Каскад LLM: когда малая модель снижает TCO, а когда нет

Как Canonical Robots учит ИИ сортировать автомобильный пластик

Гибридный поиск для локального RAG: BM25, векторы и reranker без магии

Локальный AI-агент без паролей: доступ к инструментам на одну операцию

Muse Glimmer помещается в 24–32 ГБ: локальные AI-агенты стали доступнее

Смена embedding-модели без простоя: план миграции работающего RAG

ИИ-механик для холодильников: как соединить инструкции и телеметрию

Рассылка за 25 секунд: когда бизнесу полезнее RPA, а не генеративный ИИ

ИИ ищет дефекты ткани без большого датасета: кейс малого производства

ИИ против сырости: чему учит пилот микрокомпании на 600 объектах

Qwen3.8-27B вышла с открытыми весами: что тестировать бизнесу

RAG без утечек: как применять права доступа до векторного поиска

ИИ-агент между почтой и Jira: кейс малой консалтинговой компании

Компьютерное зрение начинается со света: кейс малого интегратора

Локальная LLM по цене SLA: как считать конкуренцию, очередь и p95-задержку

RAG-поддержка для SaaS: как i-Tom вывел ассистента в контролируемый продакшен

Экономика AI-агента: считать завершённый процесс, а не цену токена

RAG начинается до индекса: контроль качества PDF, сканов и таблиц

RAG без устаревших документов: поток изменений вместо полной переиндексации

Prefix cache локальной LLM: как не выдать чужой промпт по задержке

LoRA-дообучение: почему GPU — самая маленькая строка бюджета

Смартфон вместо 3D-сканера: как микробизнес проверил компьютерное зрение

Как не дать ИИ дважды отправить письмо или счёт: журнал и outbox

Логи локальной LLM — вторая база секретов: как не записывать лишнее

Четыре канала — один поток: как гостиница автоматизировала бронирования

Локальная LLM может дважды хранить веса: когда file-backed загрузка экономит память

AI-агенту нужен шлюз действий: безопасная архитектура для CRM и 1С

Данные со станков в реальном времени: кейс малого производства TPS

RAG в службе поддержки: как малый бизнес ускорил ответы без автосенда

Компьютерное зрение на приёмке: как кооператив проверяет каждую партию сырья

DiffusionGemma: когда 1500 токенов в секунду полезны локальному бизнесу

Локальная LLM и CRM: как получать валидный JSON без доверия к модели

Практический ИИ
для бизнеса