Учебные материалы
Syco-Phancy AI: почему ваш ассистент патологически поддакивает и как это ломает код-ревью (исследование Stanford)
Почему ваш AI-ассистент хвалит даже откровенно плохой код? Глубокий разбор скандального исследования Stanford о Syco-Phancy и пошаговый план по спасению код-рев
7 антипаттернов кэширования префиксов LLM: как round-robin, tools и timestamps крадут ваши деньги
Глубокий разбор 7 антипаттернов кэширования префиксов LLM. Узнайте, как round-robin, tools и timestamps уничтожают KV-cache и крадут ваши деньги в продакшене. А
AutoGen vs CrewAI: Битва агентов на реальных задачах — что выберет Senior DevOps?
Тест на токен-эффективность, скорость и качество кода. Бенчмарки, примеры на Python и рекомендации по выбору для проектов в 2026 году.
Self-Healing Neural Networks на PyTorch: как бороться с дрейфом модели без переобучения
Глубокий гайд по созданию самовосстанавливающихся нейросетей на PyTorch. Архитектура ReflexiveLayer, полный код, онлайн-адаптация для продакшена.
Бенчмарк LLM на Mac M5: как выжать максимум скорости из LM Studio с MLX и GGUF
Практическое руководство по бенчмарку LLM на Mac M5 в LM Studio. Сравнение MLX и GGUF, настройка для максимальной скорости, тесты Gemma3 27B, Nemotron, GPT OSS.
Как отслеживать и оптимизировать затраты на LLM API: гайд по провайдерам и инструментам
Полный гайд по контролю бюджета на LLM API: как отслеживать затраты, сравнивать провайдеров (OpenAI, Anthropic, Mistral) и выбирать инструменты для экономии. Ак
Как обойти ИИ-бенчмарк PAC1 с помощью Python-скрипта и регулярных выражений: Zero-Cost Agent вместо LLM
Практическое руководство по созданию Zero-Cost Agent на Python для обхода PAC1 бенчмарка с помощью регулярных выражений и конечного автомата. Экономия бюджета и
RAG-боты для стройки, шахт и ухода за пожилыми: как не угробить проект в регулируемых отраслях
Query expansion через Haiku, трёхуровневые промпты, локальные эмбеддинги ChromaDB. Готовые рецепты для стройки, ухода за пожилыми и шахт.
DRAG with KNEE: как реализовать динамический RAG с интеллектуальной обрезкой контекста на Python
Пошаговый гайд по реализации DRAG with KNEE — динамического RAG с интеллектуальной обрезкой контекста через анализ "колена" графа. Qdrant, иерархическое дерево,
Масштабирование обучения нейросетей: production-ready pipeline на PyTorch DDP для multi-node кластеров
Пошаговое руководство по созданию production-ready pipeline для распределённого обучения на PyTorch DDP. Масштабирование до сотен GPU, best practices, код.
Llama 3.2 11B Vision и твои разбросанные документы в S3: как заставить их говорить на одном языке
Пошаговая тонкая настройка Llama 3.2 11B Vision на DocVQA в SageMaker: подготовка неструктурированных данных в S3, настройка через JumpStart и оценка по ANLS ме
LLM в алготрейдинге: как языковые модели предсказывают цену и почему это сложно
Разбор применения языковых моделей для прогнозирования финансовых временных рядов. Почему LLM не работают из коробки и как кванты решают эти проблемы.