Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

4377 материалов
01 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. 9 мин чтения 02 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. 8 мин чтения 03 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 8 мин чтения 04 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. 6 мин чтения 05 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 6 мин чтения 06 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 7 мин чтения 07 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. 7 мин чтения 08 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. 6 мин чтения 09 400 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 9 мин чтения 10 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 9 мин чтения 11 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 8 мин чтения 12 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. 7 мин чтения