Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4377
материалов
01
Как построить multi-agent симуляцию с разными LLM: технический отчет Thousand Token Wood v2
Пошаговое руководство по сборке финансовой драма-симуляции на 4 маленьких моделях (GPT-oss-20b, MiniCPM3-4B, Nemotron-Mini-4B). Интеграция, настройка персонажей
02
Дрессировка LLM: как заставить нейросеть родить валидный JSON и не сломать прод
Полный гайд по fine-tuning open-source LLM для генерации структурированного JSON: от датасета до продакшена. LoRA, QLoRA, грамматики и подводные камни.
03
Gemma 4 на MacBook M3: извлечение данных из графиков и таблиц — реальная точность и галлюцинации
Проверяем мультимодальную Gemma 4 12B на MacBook M3: как вытащить данные из графиков и таблиц локально, реальная точность, галлюцинации и пошаговый гайд с кодом
04
Ускорение байесовского вывода в 10 раз: замена SciPy на Diffrax (JAX)
Кейс из космологии: как переход с SciPy solve_ivp на Diffrax (JAX) сократил время расчётов с 5 минут до секунд. Пошаговый гайд с кодом, бенчмарками и нюансами J
05
Когда код тяжелее контекста: анатомия дробления без RAG
Как создавать ИИ-проекты без RAG, когда исходный код превышает 100 КБ. Стратегия дробления на автономные блоки, вайб-кодинг и лимиты контекста — полный гайд.
06
Как заставить ИИ не галлюцинировать в коде ПЛК: опыт создания PLC AI Studio
Пошаговое руководство по PLC AI Studio: валидация IOLIST, семантический анализ Structured Text, реальные кейсы. Как не дать ИИ сломать ваш контроллер.
07
Развёртывание локальной RAG-системы для бизнеса на AnythingLLM: пошаговое руководство с VPS и домашней GPU
Пошаговая инструкция по развёртыванию AnythingLLM на VPS с подключением домашней видеокарты через IPsec VPN. Экономьте на облачных API, контролируйте данные.
08
Hermes Agent Desktop: пошаговая настройка GUI и оптимизация под реальные задачи
Пошаговый гайд по настройке Hermes Agent с графическим интерфейсом на Windows/Mac. Выбор модели, контекст, вспомогательные задачи, инструменты. Оптимизация под
09
Zero-dependency MCP сервер на Python: подключаем AI к файловой системе без единой зависимости
Создайте собственный MCP сервер на чистом Python для доступа AI к файлам. Полный гайд с кодом, безопасностью и тестами. Без внешних пакетов.
10
Горячая замена моделей в llama.cpp сервере за 30 секунд: туториал
Научитесь менять LLM на лету без перезапуска сервера. Пошаговая инструкция с примерами кода, типичными ошибками и решением проблемы повторной обработки промптов
11
DeepSeek переизобрел residual connection: разбор препринта и влияние на обучение глубоких сетей
DeepSeek V4 представил принципиально новый механизм residual connections, основанный на адаптивном взвешивании и матрице 1967 года. Подробный разбор препринта,
12
Как работают NPC на базе LLM в Ultima Online: интеграция с ServUO
Подробное техническое руководство по оживлению NPC в Ultima Online с помощью локальных LLM. Интеграция с ServUO, выбор модели, обработка JSON, тонкая настройка