Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

4377 материалов
01 Автоматическое удаление PII из изображений с Amazon Nova: как не попасть на GDPR-штраф Пошаговый гайд: как с помощью Amazon Nova Vision автоматически находить и размывать персональные данные на картинках. Код, архитектура, подводные камни. 9 мин чтения 02 Строим базу киберугроз для LLM-агентов: от прототипа до production с векторным поиском и STIX/TAXII Пошаговое руководство по построению production-ready базы знаний для LLM-агентов в кибербезопасности: STIX/TAXII, векторный поиск, RAG, временная релевантность. 8 мин чтения 03 Deploying multi-turn RL infrastructure for Amazon Nova agents on SageMaker HyperPod Learn how to build and deploy multi-turn reinforcement learning infrastructure for Amazon Nova agents using SageMaker HyperPod. Step-by-step guide with code, be 9 мин чтения 04 Валидация ответа RAG: почему доверять LLM на слово — дорога в ад (и как это исправить) Глубокое руководство по пост-генерационной валидации RAG: проверка JSON-схемы, верификация цитат, сбор обратной связи. Код, примеры, типичные ошибки. 8 мин чтения 05 Как собрать инфопанель на ESP32 с помощью ИИ: пошаговое руководство Пошаговое руководство по созданию инфопанели на ESP32 с датчиком DHT22, OLED и мониторингом API-квот. Используем ИИ для генерации кода и схем. Интеграция с Home 7 мин чтения 06 EventRAG: архитектура для root-cause анализа в производстве с учетом времени и причинности Архитектура EventRAG для RCA в production: Temporal Event Units, причинные графы, ковекторный поиск. Разбор на реальном инциденте от ISPR 2026. 6 мин чтения 07 Как собрать управляемую мировую модель на базе Wan 2.1 за $2k: архитектура и инференс на RTX 4090 Пошаговая инструкция по сборке управляемой мировой модели на базе Wan 2.1 и LongLive с инференсом 14-15 FPS на RTX 4090. Реальный опыт, архитектура, код. 8 мин чтения 08 Contextual Retrieval: как починить RAG с помощью одного трюка (и срезать 67% ошибок) RAG теряет контекст при чанковании? Contextual Retrieval решает это за один проход LLM. Разбор техники, код реализации и 5 подводных камней. Снижаем ошибки на 6 7 мин чтения 09 Продакшн на Laravel, написанный нейросетью: честный отчет о коде от Claude Opus Реальный опыт использования Claude Opus 4.5 и Claude Code для генерации продакшен-приложения на Laravel 11. Livewire, Meilisearch, PHP 8.4. Ошибки, узкие места, 8 мин чтения 10 Скрытая экономика ИИ-агентов: почему ваш проект с ASR, TTS и CRM сожжет бюджет быстрее, чем вы думаете Как считать реальную стоимость ИИ-агентов в клиентском сервисе? Разбор скрытых расходов на ASR, TTS, интеграции CRM и токены LLM. Сценарии, формулы и ошибки для 8 мин чтения 11 Уязвимости MCP-протокола: как атаки через LLM-агенты работают и как защититься Глубокий разбор уязвимостей Model Context Protocol: от prompt injection до структурных инъекций. Исследования Palo Alto Networks, практические сценарии атак и п 8 мин чтения 12 Как бороться с галлюцинациями локальных LLM в юридических документах: техники граундинга и пайплайны Полное руководство по борьбе с галлюцинациями локальных LLM в юридических документах: RAG, chain-of-thought, верификация цитат, самовосстанавливающиеся пайплайн 6 мин чтения