Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4388
материалов
01
Gemma 4 против Qwen3.5: когда KV cache съедает вашу видеопамять и как это исправить
Gemma 4 требует много VRAM из-за кэша KV. Узнайте, как оптимизировать память с помощью квантования и стоит ли выбрать Qwen3.5. Актуально на 2026 год.
02
Как запустить Gemma 4 31B с контекстом 256K на одной RTX 5090: практическое руководство по TurboQuant KV Cache сжатию
Пошаговое руководство по сжатию KV-кэша TurboQuant для запуска Gemma 4 31B с контекстом 256K на одной видеокарте RTX 5090. Оптимизация памяти, настройки, ошибки
03
Gemma 4 как мультиагентный координатор: практическое руководство по настройке и тестированию
Пошаговое руководство по настройке Gemma 4 E2B как координатора мультиагентных систем. Tool calling, декомпозиция задач, тестирование на реальных кейсах.
04
Memory Agent от Google: как заменить векторные базы данных на SQLite и LLM-рассуждение для Obsidian
Пошаговый гайд по замене векторных БД на SQLite и LLM-рассуждение для Obsidian с использованием Memory Agent от Google. Актуально на 2026 год.
05
Антипаттерны AI-кода: разбор сайта CEO YC и как избежать 6 МБ мусора на главной странице
Разбор реального случая с сайтом CEO YC: 6 МБ мусора, 8 логотипов и тестовые файлы на продакшене. Как избежать таких ошибок при генерации кода ИИ.
06
Запуск Gemma-4 26B на M5 MacBook Air: рекордная производительность и энергоэффективность с квантованием IQ4_XS
Как запустить Gemma-4 26B на MacBook Air M5 с IQ4_XS: 12 t/s генерации, 8W. Полное руководство по настройке llama.cpp и оптимизации.
07
Generative Engine Optimization (GEO): как попасть в рекомендации ChatGPT и Perplexity для B2B SaaS
Полное руководство по оптимизации B2B SaaS под генеративный поиск. Стратегии, шаги и ошибки, чтобы ваш продукт рекомендовали ChatGPT-5 и Perplexity.
08
Jarvis Pattern: архитектура персонального AI-агента без фреймворков, оркестраторов и векторных баз
Практический гайд по созданию персонального AI-агента без сложных фреймворков. Узнайте, как работает Jarvis Pattern, пошаговая реализация и распространенные оши
09
Как настроить ИИ-парсер для чтения старых ГОСТов: полный кейс с PDF, промптами и экономией 95% времени
Пошаговый гайд по настройке ИИ-парсера для чтения старых ГОСТов из PDF. Работа с сканами, промпты, извлечение таблиц. Экономия с 2 часов до 5 минут.
10
Реализация памяти для LLM-чата на Python: от простого history до ограничения контекста
Пошаговый гайд по реализации памяти для диалога с LLM на Python. Код для истории сообщений, подсчета токенов и ограничения длины контекста.
11
Партизанский MLOps: как запустить Gemma 4 31B на бесплатном Kaggle с лимитом диска
Пошаговый гайд с хаками: как запустить 31B модель Gemma 4 на бесплатном Kaggle GPU с лимитом диска. Квантование на лету, bitsandbytes NF4, удаление кэша.
12
Как построить антиспам-бота для Telegram на Gemini Flash: экономия в 1000 раз против GigaChat
Пошаговый гайд по созданию антиспам-бота для Telegram на Gemini Flash. Сравнение стоимости с GigaChat: экономия в 1000 раз. Расчеты токенов, промпты, код и разв