Рост цен на DRAM и память делает дешёвые смартфоны нежизнеспособными: Apple и Samsung усиливают позиции, а малые вендоры уходят с рынка.

Anthropic обнаружила в LLM пространство J-space: скрытые слова влияют на рассуждение Claude. Это шаг к интерпретируемости, а не готовый контроль.

SaaStr объясняет, почему AI agents нужно ставить не на горячие лиды, а на B-лиды в CRM. Это дает миллионы в скрытой выручке.

Почему компании стоит начинать внедрение LLM с самой дешевой рабочей модели, а не с флагмана: решают данные, workflow, оценки и стоимость.

SaaStr объясняет, почему AI-агента лучше строить через dashboard: сначала данные и source of truth, потом персонализация и автоматизация.

Apple подала иск против OpenAI, обвиняя бывших сотрудников в хищении коммерческих тайн о hardware и ставя под вопрос планы OpenAI по устройствам.

AWS объясняет, как реализовать DPD для LLM-инференса в SageMaker HyperPod с vLLM и HyperPod Inference Operator, чтобы снизить TTFT и latency.

Автор InfoWorld объясняет, как finops, show-back и выбор моделей помогают снизить AI token costs и вернуть контроль над расходами на генеративный ИИ.

Как строить доверие к AI-агентам для SRE: grounded telemetry, guardrails, human-in-the-loop, observability и оценка на реальных инцидентах.

AWS разбирает дизайн MCP-инструментов: bloat, confusion, схемы, lazy loading, server-side introspection и agent-as-tool для лучшего поведения LLM.