бро спокойно идет и объясняет 5 методов оптимизации производительности GPU для LLM. одно из самых простых и интуитивно понятных объяснений для новичков.

вот и всё... Amazon доказал, что небольшие языковые модели могут превосходить LLM в 500 раз больше по эффективности в вызове инструментов. NVIDIA уже показывала эту идею ранее, и это еще одно доказательство того, что правильная доработка может сделать SLM лучше в агентских приложениях, чем LLM, с минимальными затратами. компаниям, ориентированным на агентов, необходимо больше сосредоточиться на разработке (набор данных, оценки, постобучение, дизайн) LLM в этом году. у них есть данные и подходящие площадки для этих LLM. экономически бессмысленно использовать проприетарные большие модели в большинстве агентских случаев использования. прочитайте эту статью, а также статью NVIDIA ("Небольшие языковые модели — будущее агентного ИИ"), чтобы убедиться.

он инженер-исследователь из команды Google Gemini, и он объяснил практически все, что нужно знать о том, как пробиться в передовые исследования в области ИИ в 2026 году всего за 40 минут. вот основные моменты: > как начать? пройдите курсы по ML и DL. это могут быть университетские курсы или онлайн. изучите математику на уровне бакалавриата. нет необходимости осваивать все сразу, вы будете к ним возвращаться. затем переключитесь на чтение статей. это поможет вам построить "умственную карту" области. > как эффективно читать статьи: это навык, который улучшается с каждым прочтением. начните с аннотации, затем переходите к основной части. > как найти связанные статьи при исследовании чего-то? прочитайте хорошо цитируемую статью по теме, затем перейдите к ее цитированиям, чтобы вернуться назад во времени, или найдите статьи, которые ссылаются на нее, чтобы продвинуться вперед во времени. > как перейти от чтения к началу собственного исследования? найдите связанную статью, в которой есть публичный код. скачайте код и набор данных и немного поэкспериментируйте с ним. попробуйте новые параметры, бенчмарки и т.д. дело не в том, чтобы реализовывать статьи с нуля, а в том, чтобы строить на основе работы других авторов. > сколько математики вам действительно нужно? вам нужна математика, но не все сразу и не вся математика. если вы теоретический исследователь, вы должны знать продвинутую математику. эмпирическим исследователям в основном нужна математика для понимания. > обращайтесь к более опытным аспирантам, профессорам или авторам связанных статей за советом/наставничеством или если вы можете внести вклад в какие-либо из их проектов. > поиск исследовательских ролей во многом зависит от рекомендаций, а не от других ролей. > работа в индустрии без PhD? AI-резидентура — отличная промежуточная ступень для этого. вы можете получить практический опыт и начать свою карьеру.