Ссылка на статьюКод пока недоступен.Это еще одна статья о сочетании сверточных нейронных сетей (CNN) и внимания (attention) для решения задач компьютерного зрения. Авторы (из Google Research) объединяют depthwise свертки с self-attention, вертикально накладывая друг на друга слои внимания и свертки.…
Как заставить летать список из 5000+ товаров на странице? Нативный рендер кладёт вкладку, а все базовые оптимизации уже сделаны.Разбираем послойно: внедрение React Compiler (React 19), виртуализация через TanStack, гибридное кэширование (Redis + unstable_cache) и архитектура работы с анонимными пользователями без лишних запросов к БД. Работа над ошибками, которая ускорила проект в разы. Как я ускорял Next.js
После написания статьи про NormIs-1 я решил углубиться в тему оптимизации модели. Архитектура была неплохой и показала адекватные результаты на метриках интеллекта, но скорость сильно проседала. Проблема была в Depthwise Conv, а именно - множестве обращений к памяти. Между блоком внимания
AI-агент за пару минут отрефакторит модуль, перенесёт компонент или причешет кусок кода. Но как только в системе всплывают неявные контракты — интеграции, бизнес-правила, старые костыли и зависимости, о которых модель просто не в курсе, — начинаются проблемы. В этой статье разбираемся, как настроить тесты, документацию, этапы миграции и границы допустимых компромиссов так, чтобы агент действительно ускорял разработку, а не откатывал рефакторинг на 4000 строк назад. Разобраться в подходе