Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

193 Как Hugging Face ускорил разработку ассистента для инклюзивного текста: кейс Witty Works Разбираем кейс Witty Works: как Hugging Face Expert Acceleration Program, Sentence Transformers и SetFit решили проблему контекстно-зависимых слов. Точность 0.9 4 мин чтения 194 Этические принципы в разработке библиотек для диффузионных моделей: подход Hugging Face к ответственному развитию Diffusers в 2026 году Разбираем этический фреймворк Hugging Face для Diffusers: шесть принципов ответственной разработки, механизмы Safe Stable Diffusion, staged release и лицензии O 7 мин чтения 195 Red-Teaming LLM: как хакинг моделей делает их безопаснее — полный гайд по методикам и вызовам 2026 Что такое red-teaming для LLM и почему это обязательный этап перед выпуском. Разбираем методики атак: prompt injection, jailbreak, генерация кода. Исследования 8 мин чтения 196 Как Fetch Rewards перешёл с чёрного ящика на собственные ML-модели: кейс миграции на Hugging Face и AWS Как Fetch Rewards за 8 месяцев построил собственный ML-пайплайн на Amazon SageMaker и Hugging Face: сокращение задержки на 50%, ускорение разработки на 30% и по 6 мин чтения 197 Локальная генерация изображений на Mac: разбор Swift Diffusers и Core ML Запускайте Stable Diffusion на Mac без облака: бенчмарки M1 и M1 Max, роль Neural Engine, готовый Swift-код и пошаговая установка Swift Diffusers с Core ML. 8 мин чтения 198 BLIP-2: архитектура, принципы работы и практическое применение для zero-shot генерации текста по изображениям Разбираем BLIP-2 от Salesforce Research: как Q-Former соединяет замороженные ViT и языковую модель, снижая затраты на обучение. Практические примеры в Hugging F 7 мин чтения 199 Стратегическое партнёрство Hugging Face и AWS: как демократизация генеративного ИИ становится реальностью Hugging Face и AWS расширили партнёрство: обучение и инференс open-source моделей на SageMaker с чипами Trainium и Inferentia. Разбираем выгоды, ограничения и п 6 мин чтения 200 PEFT-методы для дообучения LLM: как сэкономить вычислительные ресурсы и память PEFT-методы сокращают обучаемые параметры до 0,2% и уменьшают чекпоинты с 40 ГБ до нескольких мегабайт. Разбираем LoRA, Prefix Tuning и практические примеры для 5 мин чтения 201 Hugging Face Inference Endpoints: прагматичный деплой NLP-моделей в 2026 году Hugging Face Inference Endpoints: снижение задержки с 200 до 80 мс, рост стоимости на 24–50%, ограничения и кастомизация. Практический опыт замены ECS/Fargate д 6 мин чтения 202 Как внедрить ИИ в компании за 30 дней: практический план пилота и расчёта ROI Пошаговый план внедрения ИИ в компании за 30 дней: выбор процесса, пилот, безопасность, промпты, метрики и формула расчёта ROI. 10 мин чтения 203 CPU-инференс на практике: ускоряем PyTorch-трансформеры с Intel Sapphire Rapids и Optimum Intel Практический тест: ускоряем DistilBERT, BERT и RoBERTa на Intel Sapphire Rapids с AMX и Optimum Intel. Замеры на EC2 показывают ускорение до 65% и задержки ниже 5 мин чтения 204 AI в игровой разработке: генерация сюжета с помощью языковых моделей Практическое руководство по генерации игровых сюжетов с помощью ChatGPT: пошаговый процесс, готовые промпты, методы борьбы с плагиатом и юридические аспекты. Дл 9 мин чтения