Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4388
материалов
01
Пять механизмов памяти Claude Code: как управлять контекстом и не терять данные
Полный разбор пяти механизмов памяти Claude Code: CLAUDE.md, ~/.claude/memory/, команды /memory, сжатие контекста, внешние файлы. Как не потерять данные в длите
02
Как построить эффективную базу знаний для AI-моделей: пошаговое руководство с примерами
6 шагов к идеальной базе знаний для RAG: от сбора данных до мониторинга. Примеры, код, типичные ошибки. Актуально на 2026 год.
03
AI-агент для код-ревью: как мы строили на LangGraph и что пошло не так
Реальный опыт построения AI-агента для автоматического код-ревью с LangGraph и GPT-4. Разбираем архитектуру, ошибки и решения. Практические советы и примеры код
04
Ошибки в пайплайне FLUX-LoRA: как ablation на 75 картинках выявил leak и коллапс
Разбор типичных проблем при обучении LoRA на FLUX.2: training-set leakage, коллапс при scale 2.0 и как single-pass спас пайплайн. Эксперименты, код и советы.
05
Как избежать галлюцинаций LLM-бота в саппорте: паттерн Triage → Gate → Voice
Разбираем архитектурный паттерн, который спасёт ваш AI-саппорт от выдуманных политик. Кейсы Air Canada, Chevrolet и пошаговый план внедрения.
06
Умный анализатор алертов Zabbix на локальной LLM: архитектура, выбор модели и полная реализация
Пошаговое руководство: как интегрировать локальную LLM с Zabbix для автоматического анализа алертов. Архитектура, выбор модели (2026), код вебхука и промпты.
07
5 структурных ошибок AI-агентов в проде: как не повторить (ни одна не про LLM)
Разбираем 5 фатальных инфраструктурных ошибок AI-агентов: circuit breaker, retry loops, rate limiting, timeouts, синхронная архитектура. Реальные инциденты и ка
08
Mistral-Medium-3.5-128B на мульти-GPU: 4×RTX 3080 20GB (IQ4_XS) против 3×RTX 3090 72GB (Q3_K_M) — кто выживет в локальном аду?
Подробное сравнение двух конфигураций для запуска Mistral-Medium-3.5-128B: 4×RTX 3080 20GB (IQ4_XS) против 3×RTX 3090 72GB (Q3_K_M). Тесты llama-bench, квантова
09
5 ключевых метрик для стабильной работы self-hosted LLM в продакшене
Queue Depth, Active Workers, Latency, Context Window Utilization, GPU Memory Fragmentation — 5 метрик, которые спасут ваш продакшен. Реальный кейс: увеличение к
10
Как установить NVIDIA Tesla V100 SXM2 в ПК: полный гайд по адаптеру, настройке BIOS и драйверам
Полное руководство по превращению серверного ускорителя V100 SXM2 в десктопную карту: выбор адаптера, настройка BIOS, установка драйверов и типичные ошибки.
11
Как подключить Meshtastic к локальной LLM на ноутбуке: пошаговое руководство
Пошаговое руководство по интеграции Meshtastic с Ollama на ноутбуке. Создайте децентрализованный офлайн-чатбот для удаленных регионов через LoRa.
12
CSPNet: как разрезать карту признаков и получить больше за меньшее. Реализация с нуля и файт с DenseNet
Разбираем CSPNet — почему DenseNet перегружена, как CSP-блок режет карту пополам, насколько быстрее и точнее. Пошаговая имплементация на PyTorch 2.6, замеры на