Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4388
материалов
01
Скрытая инфляция токенов в Opus 4.7: как изменения токенизатора влияют на расходы
Новый токенизатор Opus 4.7 увеличивает число токенов до 45% — и ваш счет растет. Разбираем причины, тесты и методы защиты бюджета.
02
Создание ИИ-агента для EdTech-поддержки: чистый Python, Gemini и JSON без фреймворков
Пошаговое руководство по созданию прототипа AI-куратора для образовательной платформы без фреймворков и векторных баз. Чистый Python, Gemini API, JSON планировщ
03
Федеративное обучение на Edge-устройствах с памятью до 256 МБ: практические рекомендации и архитектура
Как запустить федеративное обучение на микроконтроллерах и IoT-устройствах с 256 МБ RAM. HeteroFL, экстремальная спарсификация градиентов, пошаговый план и код.
04
Обнаружение контуров в изображениях с помощью OpenCV и SciPy: полный гайд с примерами кода
Научитесь выделять границы на изображениях с помощью OpenCV и SciPy. Пошаговый гайд с примерами кода, математикой и лайфхаками.
05
8 ошибок в промптах: научный гайд по правильному общению с ChatGPT и другими LLM
Основано на исследованиях OpenAI и Chroma: 8 типичных ошибок при написании промптов для ChatGPT, Claude, Gemini. Научитесь формулировать запросы, чтобы получить
06
Исправление бага чат-шаблона Gemma 4 для вызова инструментов: обходной путь для JSON Schema 'anyOf'
Глубокий разбор бага чат-шаблона Gemma 4 с JSON Schema anyOf и пошаговый гайд по обходному пути для корректного tool calling в llama.cpp, vLLM и TGI.
07
Как выжать максимум из маленькой LLM: 2x улучшение кодогенерации без хакинга агента
Систематический подход к улучшению качества кода 7B модели без изменения агента. Промпт-инжиниринг, декомпозиция, A/B тесты — всё с примерами.
08
Как построить рекомендательную систему фильмов с GPT: решение cold start и вектор вкуса
Практическое руководство по созданию рекомендательной системы с нуля с использованием GPT. Решаем проблему cold start, строим вектор вкуса на основе эмбеддингов
09
Как добавить поддержку MCP в браузерного AI-агента: полное руководство с кодом
Пошаговое руководство по интеграции Model Context Protocol в браузерного AI-агента n0x. Код, WebGPU, WASM, реальные примеры, ошибки и советы.
10
8K контекста — не приговор: пишем coding agent для локальных LLM с бюджетом токенов, параллельными воркерами и песочницей
Как запихнуть coding agent в 8K контекста? Токенное бюджетирование, параллельные исполнители и изоляция файлов — полный гайд с кодом для Ollama и LM Studio.
11
DeepSeek V4 vs Claude Sonnet 4.6 на русскоязычных задачах: реальное тестирование для разработки и продакшна
Сравнение DeepSeek V4 и Claude Sonnet 4.6 на 50 русскоязычных задачах разработки. Извлечение данных, классификация, расчеты. Результаты тестирования и слабые ме
12
Как AI-агент Cursor за $180 и 3 дня сделал то, что команда делала 3 месяца: реальная история и уроки
Реальный кейс: как AI-агент Cursor выполнил 3-месячную работу за 3 дня и $180. Подробный разбор, уроки, подводные камни.