Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

4388 материалов
01 Gemma 4 локально: полный гайд по железу, квантованию и сравнению с конкурентами Как запустить Gemma 4 на своем компьютере: требования к железу, методы квантования, сравнение с Llama и Qwen. Подробное руководство на 2026 год. 8 мин чтения 02 Бенчмарк 42 STT-моделей для медицинских аудио: новые лидеры по метрике Medical WER Полное сравнение 42 STT-моделей для медицинской транскрипции. Кто победил по Medical WER в 2026 году, почему общие модели проваливаются и как выбрать лучшую. 8 мин чтения 03 Мультимодальные эмбеддинги и реранкеры: кросс-модальный поиск в RAG, который работает Как использовать мультимодальные эмбеддинги и реранкеры Sentence Transformers для создания RAG-систем, работающих с текстом и изображениями. Пошаговый гайд. 11 мин чтения 04 RT-ядра NVIDIA ускоряют MoE в 218 раз: как заставить трассировку лучей работать на AI Подробный разбор метода ускорения маршрутизации в Mixture-of-Experts моделях с помощью RT-ядер NVIDIA. Практическая настройка на RTX 5070 Ti, код, ошибки и срав 7 мин чтения 05 Как обработать 940 000 PDF за день: разгон OCR, обход PaddleOCR и настройка Turbo-OCR Подробный гайд по обработке 940000 PDF за 24 часа. Решаем проблемы PaddleOCR, настраиваем Turbo-OCR на RTX 5090, достигаем 15 img/s. Актуально на 2026 год. 9 мин чтения 06 Семантический поиск по аудио: глубокий разбор работы с Amazon Nova Embeddings Полное руководство по семантическому поиску по аудио с использованием Amazon Nova Multimodal Embeddings. Как искать по тону, эмоциям и звукам. Актуально на 2026 9 мин чтения 07 Как запустить трансформерную модель на Commodore 64: от безумия к рабочему прототипу Пошаговое руководство по запуску трансформерной модели на Commodore 64. Техники сжатия, квантования и ассемблерной оптимизации для экстремально ограниченных рес 9 мин чтения 08 Разбор и исправление бага кэширования в Qwen 3.5: как проблема в chat template влияет на производительность в llama.cpp и oMLX.ai Глубокий разбор бага кэширования в Qwen 3.5 из-за ошибки в chat template. Диагностика, исправление и оптимизация производительности для llama.cpp и oMLX.ai на 0 6 мин чтения 09 Детектирование галлюцинаций в машинном переводе через анализ misalignment внимания: методы и реализация Практическое руководство по детектированию галлюцинаций в машинном переводе через анализ misalignment внимания и семантической энтропии. Реализация на Python дл 7 мин чтения 10 Как обучить Qwen 3.5 2B фильтровать вывод инструментов для кодирующих агентов: туториал с Unsloth и бенчмарком Полное руководство по обучению Qwen 3.5 2B для фильтрации вывода инструментов кодирующих агентов. Используем Unsloth для ускорения и SWE-bench для оценки. Практ 10 мин чтения 11 Как машинное обучение прогнозирует водный кризис: кейс реки Колорадо и инструменты Разбираем, как deep learning и спутниковые данные предсказывают водный кризис. Пошаговый гайд с актуальными на 2026 год моделями и инструментами для гидрологиче 8 мин чтения 12 Построение production-ready RAG системы для предприятия: полное руководство на open-source стеке Полное пошаговое руководство по построению RAG системы для корпоративных знаний на open-source стеке. Архитектура, пайплайны, оценка и развертывание. 9 мин чтения