Учебные материалы
Контекстный инжиниринг: как избежать хаоса в продакшн-системах с LLM
Практическое руководство по контекстному инжинирингу для стабильной работы LLM-агентов в продакшне. Реальные проблемы и работающие решения.
Как я учил нейросеть физике дефектов плёнки вместо простого размытия
Практический гайд по обучению Real-ESRGAN для реставрации видео с учётом физики дефектов плёнки вместо стандартного размытия шума.
Готовый сценарий: Как за 1 вечер сделать нейросетевой квест для детей на Новый год
Пошаговый гайд по созданию персонализированного новогоднего квеста для детей с помощью нейросетей. Готовый сценарий, промпты и инструкции.
Virtual Try-On: как мы победили треугольник «дорого-медленно-некачественно» с помощью гибридного ИИ
Реальный кейс: как мы снизили стоимость Virtual Try-On в 7 раз, ускорили в 5 раз и сохранили качество. Архитектура, код, ошибки.
Генеративный ИИ без магии: Ключевые технологии, которые должен знать каждый
Разбираем генеративный ИИ без магии: GAN, трансформеры, диффузионные модели. Как это работает на самом деле и почему вам нужно это понимать.
Код на Macbook Pro 24GB: Qwen 2.5 Coder против Devstral — кто выживет на твоём железе?
Практический разбор: какие локальные LLM для программирования реально работают на Macbook Pro с 24GB памяти. Сравнение Qwen 2.5 Coder и Devstral, настройка в Ol
Скорая помощь для llama.cpp: как убрать 3-минутную задержку перед ответом
Практическое руководство по устранению долгой задержки перед первым ответом в llama.cpp. Шаги, нюансы, ошибки.
EdgeVec + локальная LLM: заставьте браузер говорить с Ollama через Transformers.js
Пошаговый туториал по интеграции EdgeVec с локальными LLM через Transformers.js и Ollama. Примеры кода, настройка, частые ошибки.
Локальные LLM против традиционного машинного перевода: кто выигрывает в корпоративных проектах?
Сравнительный анализ локальных LLM и традиционного машинного перевода для enterprise-проектов. Качество, безопасность, стоимость и пошаговая инструкция.
Setup Tax vs Latency Penalty: как посчитать настоящую цену ML-итерации
Методика расчета реальной стоимости ML-итераций. Как выбрать между быстрым запуском и дешевой инфраструктурой. Практические формулы и примеры.
GUI-агенты: как они видят, думают и учатся на наших ошибках
Разбираемся, как работают GUI-агенты типа MAI-UI: компьютерное зрение, MCP-инструменты, самообучающиеся данные и reinforcement learning.
Генерация изображений на AMD: Stable Diffusion работает или это досихпор боль?
Полный гайд по запуску Stable Diffusion на AMD видеокартах. ROCm, совместимость, скорость, ошибки и реальные альтернативы для генерации изображений.