Перейти к содержанию
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

4377 материалов
01 Как работают voice-2-voice модели: от нейронных кодеков до трансформеров — полный разбор Глубокий технический разбор V2V моделей: нейронные кодеки (SoundStream, EnCodec, DAC), трансформеры аудио, архитектурные компромиссы и практические ошибки. Акту 6 мин чтения 02 Оптимизация инференса LLM в продакшене: как бороться с ростом TTFT и проблемами KV-кеша Как ускорить инференс LLM в продакшене? Разбираем причины роста TTFT, проблемы KV-кеша и даем пошаговый план оптимизации с реальными бенчмарками. 7 мин чтения 03 Токенная диета для ИИ-агентов: как экономить токены с помощью техник Caveman, Ponytail и Headroom Три техники экономии токенов в AI-агентах: Caveman (пещерный стиль), Ponytail (хвостик) и Headroom (сжатие). Практические примеры и подводные камни. 6 мин чтения 04 8x B200 и GLM-5.2: почему NVFP4 с TP=4 убивает TP=8 на 30% быстрее Практический гайд по деплою GLM-5.2 на 8×NVIDIA B200 с квантованием NVFP4. Сравнение Tensor Parallelism 4 vs 8, математика, пошаговая настройка, ошибки. Экономи 8 мин чтения 05 Как AWS Finance сэкономил сотни часов с Amazon Quick: сценарии анализа и риск-моделирования Реальный опыт AWS Finance: как генеративный AI-ассистент Amazon Quick автоматизировал сбор данных, сценарное моделирование и риск-анализ. Пошаговая архитектура 10 мин чтения 06 Серверный AI-агент редактирования изображений: пошаговая сборка с Bedrock AgentCore и Stability AI Пошаговое руководство по созданию серверного AI-агента для редактирования изображений с Bedrock AgentCore, Claude Sonnet и Stability AI. Развертывание через AWS 9 мин чтения 07 Семантический слой BI: как объединить несколько наборов данных с Topics в Amazon QuickSight (Preview) Пошаговый гайд по настройке multi-dataset Topics в Amazon QuickSight (preview). Как объединить несколько таблиц без денормализации и начать задавать вопросы на 8 мин чтения 08 Продакшен RAG pipeline для PDF: реляционный парсинг, поиск по содержанию и типизированные ответы – полный гайд Полный гайд по продакшен RAG pipeline для PDF: реляционный парсинг, поиск по TOC и типизированные ответы с Pydantic. Код и пошаговый план. 7 мин чтения 09 Аутентификация в MCP в 2026: полное руководство по OAuth и конфигурации Как настроить OAuth для MCP-серверов в 2026: authorization code, device code, примеры кода, конфиги агентов. Спецификация, ошибки, best practices. 7 мин чтения 10 Как я случайно захардкодил ограничение шагов генерации в FLUX: история бага и его исправления Разработчик случайно зафиксировал num_inference_steps=28 в коде инференса FLUX, думая, что это предел. Раскапываем баг, исправляем и делаем выводы о самоогранич 8 мин чтения 11 FP8 fine-tuning на Blackwell: как не сломать модель и vLLM заодно Полный гайд по FP8 fine-tuning на архитектуре Blackwell (SM120). Как настроить vLLM, избежать потери качества в KV cache и не сойти с ума от scaling factors. 8 мин чтения 12 Activation Steering 2.0: Забудьте про CAA, вот как управлять LLM через обучаемые интервенции Полный туториал по улучшению activation steering: PCA-фильтрация, RepEng и PyReFT. Код Python, сравнение методов, подводные камни. Для исследователей и инженеро 9 мин чтения