Учебные материалы
Почему технически идеальный сайт на Next.js про ИИ может провалиться в SEO: разбор ошибок на примере Нейро.PRO
Разбираем кейс Нейро.PRO: технически идеальный сайт на Next.js, который получил ноль трафика. Ошибки SEO в эпоху генеративного поиска и GEO.
Архитектура ИИ-агента с желаниями: как построить цифрового человека на локальных моделях
Пошаговое руководство по созданию проактивного ИИ-агента с heartbeat-циклом, системой желаний и безопасностью на локальных LLM. Архитектура цифрового человека.
Как Stripe построил production-grade AI-агентов для финансового комплаенса: архитектура, уроки и результаты
Разбор production-grade AI-агентов Stripe для финансового комплаенса: ReAct-архитектура на Amazon Bedrock, декомпозиция задач, человеческий контроль и реальные
Как превратить ML-решение в статью для топ-конференции (NeurIPS, ICLR, ACL): гайд от исследователя Sber AI
Подробный гайд от исследователя Sber AI: как оформить научную работу, пройти ревью, не допустить ошибок в бенчмарках и повысить шансы на публикацию.
Методы верификации результатов нейросетей: от слепого доверия к промышленной эксплуатации
Полный гайд по верификации результатов нейросетей: классификация методов, пошаговый план внедрения, типовые ошибки и антипаттерны. Как перестать слепо доверять
Строим копилота для исследований белков: естественные запросы и векторный поиск с Amazon Bedrock AgentCore
Пошаговый гайд по созданию AI-ассистента для биоинформатики: векторный поиск по белковым последовательностям, кастомные эмбеддинги ESM-C 300M, pgvector и Strand
LLM-арбитр в RAG: как один вызов модели заменяет целый пайплайн реранкеров
Паттерн LLM-арбитра с JSON-контрактом и детерминированным диспетчером. Решает проблему точности RAG без энкодеров и реранкеров. Код, метрики, подводные камни.
Новый подход к Enterprise RAG: фильтрация по двум таблицам и параллельное детектирование anchors
Как объединить фильтрацию по line_df/toc_df и параллельный anchor detection в RAG. Пошаговый pipeline, код, нюансы продакшна.
400 миллионов документов за пару месяцев: как Huntington Bank разгрёб данные с AWS и не сошёл с ума
Разбор архитектуры Huntington Bank: как с помощью Amazon Textract, SageMaker и Step Functions обработать 400 млн документов, заредактировать чувствительные данн
4.6 бита, которые не врут: HardTanh, кэш признаков и обучение без компромиссов
Практический гайд по 4.6-битным сетям: как HardTanh спасает градиенты, как хранить карты признаков в 5 раз меньше и почему QAT с учителем — единственный рабочий
Как улучшить качество видео с SeedVR2 на Amazon SageMaker: пошаговое руководство
Пошаговое руководство по развертыванию SeedVR2 от ByteDance на Amazon SageMaker. Архитектура, код, сравнение инстансов, частые ошибки. Превратите 240p в 4K без
Chaplin: open-source AI-агент для анализа здоровья AWS через Bedrock и MCP
Как open-source Chaplin с Amazon Bedrock и MCP автоматизирует анализ здоровья AWS. Гайд по установке, архитектура, ошибки. Работает из коробки.