Учебные материалы
Рабочий процесс создателя Claude Code: лучшие практики и настройка окружения для AI-разработки
Эксклюзивные рекомендации от создателя Claude Code: как настроить окружение для максимальной продуктивности с AI-агентами. Полный гайд от Boris Cherny.
Дистилляция моделей рассуждений в Mamba: неочевидный ключ Apriel-H1 и почему интуиция подводит
Как дистиллировать модели рассуждений в Mamba с помощью Apriel-H1. Увеличение throughput в 2.1x, обучение на 76.8B токенах. Почему интуиция ошибается.
Проблема агентского выравнивания: почему MiniMax M2 блестит на бенчмарках и проваливается в бою
Почему модели MiniMax M2 показывают SOTA на тестах, но не справляются с реальными задачами? Глубокий разбор проблемы агентского выравнивания и практические реше
Игра, которая видит мир: как мы засунули Qwen3-VL в мобилку и создали Lenswalker
Подробный кейс Lenswalker: стек Ollama, FastAPI, RTX 4090. Практика автономных AI-игр с локальным анализом фотографий.
Как ускорить обучение моделей в 2 раза: полный гайд по streaming datasets от Hugging Face
Практическое руководство по использованию streaming=True в Hugging Face Datasets для работы с терабайтными датасетами без OOM ошибок и ускорения обучения.
Как ускорить тонкую настройку LLM в 20 раз с RapidFire AI и TRL: практическое руководство
Практическое руководство по ускорению тонкой настройки LLM в 20 раз с RapidFire AI и TRL. Конфигурации RFSFTConfig, RFDPOConfig, адаптивное планирование экспери
Qwen3-30B квантованный против Qwen3-14B и Gemma-12B: что реально работает на 12 ГБ VRAM
Практический тест: какая модель даст 20+ токенов/сек на RTX 3080 Ti с 12 ГБ VRAM. Квантование, активированные параметры, реальная производительность.
Полное руководство по выбору и использованию open-source OCR моделей в 2024: от Chandra до OlmOCR-2
Экспертный гайд по современным open-source OCR и Vision Language Models. Сравнение Chandra, OlmOCR-2, Mistral OCR 3. Как выбрать модель, когда fine-tune, практи
Как 100 беспилотников на RL разгрузили пробки: кейс масштабного развертывания reinforcement learning
Практический кейс: 100 беспилотников на reinforcement learning уменьшили пробки на 37%. От симуляции к реальному миру - полный план развертывания.
PyTorch в Core ML за 30 минут: запускаем SOTA OCR на Neural Engine без облаков
Пошаговый гайд по конвертации PyTorch моделей в Core ML для запуска SOTA OCR на Neural Engine Apple. Энергоэффективность, скорость, локальное выполнение.
Токенизаторы в Transformers v5: ломаем чёрный ящик и собираем свой
Полное руководство по архитектуре токенизаторов в Transformers v5. Учимся разделять backend и словарь, обучаем свои токенизаторы для специфичных задач.
Мультимодальный RAG с Llama Nemotron: как искать в документах с картинками, таблицами и схемами
Пошаговый гайд по настройке мультимодального RAG с Llama Nemotron для поиска в визуальных документах. Архитектура, эмбеддинги, векторные базы и практические при