Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4388
материалов
01
Meera: локальный AI-ассистент для Linux с открытым кодом — инструкция по сборке и настройке
Пошаговая инструкция по установке и настройке Meera — открытого локального AI-ассистента для Linux. Требования к железу, код, конфигурация, типичные ошибки.
02
Как настроить и воспитать личного AI-агента на VPS с Hermes Agent: пошаговое руководство
Пошаговое руководство по установке, настройке и обучению Hermes Agent 4.2 на VPS. 4 реальных кейса использования к маю 2026. Автономный AI-агент без облачных AP
03
Polars vs Pandas: как я переписал workflow и ускорил его в 200 раз
Реальный кейс миграции с Pandas на Polars: почему ленивые вычисления и параллелизм дают 200-кратный прирост скорости. Код, бенчмарки, типичные ошибки.
04
Почему русский текст в LLM дороже и медленнее: руководство по выбору модели и экономии до 50%
Почему кириллица жрет токены как не в себя? Сравнение GPT-4o, Qwen 3, GigaChat и YandexGPT. Конкретные цифры и советы по экономии до 50% бюджета.
05
InstallFix атаки на AI-инструменты: как злоумышленники подменяют команды установки Claude и что делать
Новая схема InstallFix: злоумышленники подсовывают фейковые команды установки Claude. Разбираем механизм, показываем примеры кода и даем пошаговый план безопасн
06
Анатомия файнтюна: что скрывается за громкими названиями LLM на HuggingFace (разбор Qwen3.5-21B-Claude-4.6-Opus-Heretic-U)
Детальный разбор техник Depth Upscaling, Abliteration, Heretic и мерджа моделей на примере популярного файнтюна. Как не вестись на маркетинговые названия на Hug
07
Python deque для реального времени: как использовать скользящие окна с помощью collections.deque
Почему list убивает производительность потоковых пайплайнов и как collections.deque решает эту проблему. Полный туториал с кодом для AI-мониторинга и метрик.
08
Как развернуть Vision-Language модель на AWS Inferentia2 и не разориться: пошаговый гайд для real-time детекции животных
Пошаговый гайд по деплою BLIP модели на Inferentia2 для real-time детекции поведения животных. Сравнение цен с GPU, компиляция Neuron, оптимизация inference.
09
RTX 5080 16GB: Qwen3.6 27B MTP или 35B-A3B MoE MTP — что выбрать для локального кодинга?
Сравнение двух моделей Qwen3.6 с MTP для RTX 5080 16GB: плотная 27B против MoE 35B-A3B. Реальные бенчмарки, настройки offload CPU, выбор квантования и советы дл
10
Год с Claude Code: как собрать рабочую конфигурацию для вайбкодинга — от CLAUDE.md до skills и routing
Как собрать рабочую конфигурацию Claude Code для долгих проектов: от плоского CLAUDE.md до роутинга агентов. Ошибки, примеры, шаги.
11
Как собрать локальный RAG на n8n: опыт Flowwow с self-hosted LLM
Пошаговое руководство по сборке корпоративного RAG на n8n с self-hosted LLM. Экономия в 5,5 раз. Кейс Flowwow: архитектура, ошибки, результаты.
12
Не бойся, отключай: как вырезать цензуру из LLM и не сломать мозги модели
Подробное руководство по снятию цензуры с LLM: merging, fine-tuning, DPO, ORPO. Инструменты, бенчмарки, сохранение качества. Актуально на май 2026.