Учебные материалы
Трейсы вместо кода: почему observability — это новая документация для AI-агентов
Почему observability заменяет документацию для AI-агентов. Как трейсы LangSmith, OpenTelemetry и Iris Agent помогают понять недетерминированное поведение. Практ
Один против всех: почему мульти-агентные системы — это не всегда круто (и как понять, когда они вам нужны)
Практическое руководство по выбору архитектуры AI-агентов: когда использовать одиночного агента, а когда запускать команду. Основано на исследованиях Anthropic,
AWQ vs GPTQ на SageMaker: какое квантование реально ускоряет LLM-инференс
Тестируем AWQ и GPTQ квантование на SageMaker: ускорение инференса, качество ответов, стоимость. Реальные тесты с Llama 3.1, Falcon 180B, DeepSeek V3.
Продвинутые техники тонкой настройки LLM для мультиагентных систем: паттерны Amazon в продакшене
Практические техники тонкой настройки LLM от Amazon для мультиагентных систем. SFT, PPO, DPO, GRPO с метриками: -33% ошибок, -80% человеческих усилий. Паттерны
Как Remote использует Code Execution Agent на LangGraph для миграции данных: решение проблем контекста и галлюцинаций
Разбираем кейс Remote: как агент, исполняющий код на LangGraph, решает проблемы больших файлов, контекста и галлюцинаций при миграции данных.
Как автоматизировать анализ логов безопасности с Amazon Bedrock и Claude Haiku: кейс Palo Alto Networks
Технический кейс: как Palo Alto Networks использует Amazon Bedrock (Claude Haiku + Titan Embeddings) для анализа миллионов логов безопасности с точностью 95%.
Llama, Ministral или GPT-OSS20B: какая локальная модель лучше генерирует синтетические данные в 2026?
Тесты и бенчмарки синтетической генерации данных на локальных LLM в 2026 году. Какая модель лучше для BERT и приватных датасетов без облаков.
64 ГБ RAM, чистая CPU и MoE-модели: кто выживает в спартанских условиях
Практический гайд: какие MoE-модели реально работают на 64 ГБ RAM без видеокарты. Тесты GLM-4.7-Flash, Nemotron-3-Nano-30B-A3B, Qwen3-Coder-30B-A3B для кодинга,
RTX 3090 для LLM: сборка кластера, замена термопасты, тесты SLI и драйверы Nvidia
Практическое руководство по сборке бюджетного кластера для LLM на RTX 3090. Замена термопасты, тесты SLI, выбор драйверов Nvidia и оптимизация PCIe.
Консалтинг без утечек: собираем локальную фабрику анализа документов за £30K
Полный гайд по сборке рабочей станции на 3× RTX Pro 6000 для анализа конфиденциальных документов. RAG архитектура, долгоконтекстные модели, бизнес-автоматизация
Claude Code против Llama-4 Scout: когда 1М токенов — это иллюзия, а LiteLLM — единственный путь
Экспертный разбор реальной работы сверхдлинного контекста. Настройка vLLM + LiteLLM прокси, коллапс эффективного контекста и практические тесты качества рассужд
Когда память кончается: как заставить локальный AI помнить больше 8К токенов
Техническое решение проблемы ограниченного контекста через агентские подпрограммы, суммаризацию и скользящее окно контекста для локальных LLM.