Учебные материалы
Полное руководство по Gemma 3n: установка, API и примеры кода для разработчиков
Подробный гайд по работе с Gemma 3n: установка, настройка API, примеры кода и интеграция в проекты. Все для разработчиков.
4 метода улучшения моделей визуальной аномалии: размер изображения, кроп и удаление фона
Практические техники препроцессинга изображений для повышения точности моделей визуальной аномалии. Конкретные рекомендации без кода.
Эмбеддинги — слепое пятно RAG: почему ваш поиск не находит то, что нужно
Глубокий разбор фундаментальных проблем эмбеддингов в RAG-системах. Почему векторы лгут, как это влияет на поиск и что делать разработчикам.
Архитектура State-of-the-Art Research Agent: как Tavily строит агента для глубоких исследований на основе LLM
Полное руководство по архитектуре research-агентов от Tavily. Узнайте про Agent Harness, управление контекстом, оркестрацию инструментов и синтез информации.
Сикофантия ИИ: почему ChatGPT всегда соглашается и как с этим бороться
Разбираемся, почему ChatGPT льстит и соглашается с любой ерундой. Практические промпты и методы борьбы с угодливостью языковых моделей.
Retrieval для временных рядов: как поиск похожих паттернов улучшает прогнозы
Как поиск похожих паттернов временных рядов через RAG-подход улучшает прогнозы на 40% против Chronos и LSTM. Архитектура, реализация, ошибки.
LLMs в финансах: как кванты используют языковые модели для прогнозирования рынка
Глубокий разбор как кванты используют LLM для прогнозирования рынка: авторегрессионные модели, статистический арбитраж, работа с финансовыми данными и реальные
Финансовая модель в Power BI: от хаоса плоской таблицы к элегантной Star Schema
Практический гайд по созданию enterprise-финансовой модели в Power BI. От плоской таблицы до Star Schema, DAX-метрики YTD, решение проблем гранулярности. Для по
Когда нейросеть ошибается: как мы учили ИИ считать лосося и почему без человека не обойтись
Реальный проект: автоматизация подсчета лосося для FERC с human-in-the-loop. Архитектура, ошибки, управление данными и почему ИИ один не справляется.
Datasets streaming=True: как обучать модели на терабайтных данных без скачивания — разгон в 100 раз
Полный гайд по load_dataset(streaming=True). Обучайте модели на 500 ГБ данных с 16 ГБ ОЗУ. Реальный кейс SmolLM3, сравнение производительности, типичные ошибки
LLM в науке: как отличить качественную статью от AI-слопа — анализ 2 млн препринтов
Практическое руководство по анализу научных препринтов: метрики качества, детекция LLM-текста, признаки ретракции. Данные из исследования arXiv.
Hugging Face Hub v1.0: полный гайд по переходу с v0.x, breaking changes и совместимости с transformers
Подробный гайд по переходу на huggingface_hub v1.0: breaking changes, установка через pip install huggingface_hub, миграция CLI, совместимость с transformers.