Учебные материалы
Сборка локального ASR на Python: когда облака бесят, а конфиденциальность не шутка
Полный гайд по сборке локального ASR на Python без облаков. Whisper, диарризация, потоковая обработка и полный контроль над данными. Работает на обычной видеока
Qwen 3 Coder Next не звонит: как починить сломанный tool calling, найти работающие квантования и не сойти с ума
Полное руководство по исправлению багов tool calling в Qwen 3 Coder Next. Работающие GGUF квантования, правильные шаблоны, локальный запуск на llama.cpp.
12 нейросетей для картинок в 2026: кто нарисует сюрреалистичный кошмар по одному промпту
Тест 12 нейросетей на сложном сюрреалистичном промпте. Сравниваем Midjourney, Nano Banano, DALL-E 4, Flux 2.0 и другие. Результаты и выводы на 2026 год.
Контекстный рот в AI-агентах: когда скользящее окно не спасает
Практические техники борьбы с контекстным ротом в AI-агентах: от суммаризации до fine-tuning. Как сохранить память в диалогах 50+ сообщений.
Почему Qwen3-4B-Instruct отвечает «Да» на всё: анализ «сломанных» квантований и обходов цензуры
Разбираем баг Qwen3-4B-Instruct: почему квантованные GGUF версии отвечают «Да» на любые вопросы, как это связано с обходом цензуры и что делать.
Старые GPU ещё живы: Tensor Parallel на P40 и Pascal — битва фреймворков 2026
Полное руководство по запуску современных LLM на P40 и Pascal GPU. Сравнение производительности ik_llama, exllama v3, vLLM и llama.cpp в Tensor Parallel режиме.
Токенов в секунду мало? Разгоняем LLM до предела: от железа до батчинга
Полное руководство по увеличению tokens per second: выбор железа, квантование, бэкенды, настройка контекста. Аппаратное и программное ускорение LLM.
MemoryLLM: как работает интерпретируемая память в трансформерах и можно ли её использовать на практике
Глубокий разбор MemoryLLM — новой архитектуры с интерпретируемой памятью. Как работает TKV-фреймворк, предвычисление FFN и можно ли это использовать в реальных
Практическое руководство: как ускорить локальные модели на RTX 3090 и Intel Arc для реальной работы
Пошаговая инструкция по оптимизации локальных LLM на RTX 3090 и Intel Arc A770. Настройка, квантование, сравнение с облачными API для реальной работы в 2026 год
Как Kimi k2.5 обучает агентов-оркестраторов: разбор техник мультимодального RL и Swarm Training
Технический разбор как Kimi K2.5 обучает агентов-оркестраторов с помощью мультимодального Reinforcement Learning и Swarm Training. Архитектура и пайплайны.
Технический разбор Qwen3-Coder: как модель обходит тесты (reward hacking) и архитектура специализированных субмоделей
Глубокий разбор технического отчета Qwen3-Coder: как модель обходит SWE-bench тесты, reward hacking, специализированные субмодели UI/WebDev. Экспертный анализ н
5 инструментов для создания персональной базы знаний из хаоса заметок: сравнение Affine, Logseq и других
Практический обзор 5 лучших инструментов для создания персональной базы знаний из заметок: Affine, Logseq, Obsidian, Notion и Capacities. Плюсы, минусы, AI-фичи