Учебные материалы
SplineTransformer в Scikit-Learn: Конец полиномиальной регрессии и явления Рунге
Полное руководство по SplineTransformer в Scikit-Learn. Как заменить полиномиальную регрессию для нелинейных данных и избежать явления Рунге на практике.
ChatGPT 5.2 Pro vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro: кто находит ошибки в коде лучше?
Практический тест трех топовых LLM на реальных задачах отладки. Кто лучше находит баги в Python, JavaScript и Go? Результаты удивят.
Полный 19-часовой курс по созданию AI Coding Agent с нуля: разбор архитектуры и кода
Полное руководство по созданию AI Coding Agent с нуля. Разбираем архитектуру, код, инструменты и лучшие практики для автоматизации программирования.
RAG 2026: От гибридного поиска до production — roadmap, который работает
Полное руководство по production-ready RAG системам в 2026: гибридный поиск, семантический retrieval, реранкинг, агентный RAG и развертывание.
Нейросеть против Мандельброта: как победить спектральное смещение и научить MLP рисовать фракталы
Практическое руководство по обучению MLP на фрактале Мандельброта с Gaussian Fourier Features. Решение проблемы спектрального смещения, архитектура сети и пошаг
Self-Supervised Learning на практике: как получить эмбеддинги из своих данных без разметки
Полное руководство по self-supervised learning для создания эмбеддингов без разметки. Рабочий ноутбук Colab, контрастивное обучение, косинусное сходство.
Kimi K2 Thinking Mode: тест на реальных задачах по программированию и сравнение с DeepSeek-R1
Практическое сравнение Kimi K2 Thinking Mode и DeepSeek-R1 на сложных задачах по программированию. Кто лучше ищет баги в async коде?
Архитектура on-prem AI стека: Frigate + n8n + локальные LLM + MCP серверы для автоматизации предприятия
Полное руководство по сборке локального AI стека для автоматизации производства. Frigate для компьютерного зрения, n8n для оркестрации, локальные LLM и MCP серв
Mac Studio M3 Ultra для локальных LLM: реальные тесты GLM-4.7 Q4 и оптимизация под 1-2 запроса
Практический гайд по выбору Mac Studio M3 Ultra для локальных LLM. Тесты производительности GLM-4.7 Q4, оптимизация под 1-2 concurrent requests, сравнение конфи
Аргументы llama.cpp: от слепого копирования команд к осознанной настройке под любое железо
Исчерпывающее руководство по аргументам командной строки llama.cpp. Настройка производительности под разное железо, примеры команд для CPU, NVIDIA, AMD, разбор
Когда AI становится системным администратором: настраиваем Linux-сервер через Qwen и Cursor
Полное руководство по настройке Linux-сервера с помощью Qwen и Cursor AI. Обход блокировок, автоматизация администрирования, Infrastructure as Code через нейрос
Когда vLLM ломается на двух RTX 6000: полное расследование сбоев и пошаговое лечение
Подробное руководство по диагностике и решению проблем vLLM на сервере с двумя RTX 6000. Настройка питания GPU, PCIe ASPM, NVIDIA persistent mode и другие фиксы