Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4388
материалов
01
Как построить «аниме-завод»: архитектура и пайплайн для автоматического создания YouTube Shorts с помощью AI
Полный гайд по созданию автоматической фабрики контента для YouTube Shorts. Транскрибация, анализ сцен, AI-монтаж и публикация без ручного труда. Архитектура и
02
Пошаговый гайд по Legal RAG: от прототипа до 0.791 F-score и ловушки масштабирования
Практический гайд по Legal RAG с открытым кодом. 17 итераций, F-beta 0.791 на ARLC 2026, честный разбор ошибок масштабирования для юристов и разработчиков.
03
Кейс Prayer Lock: как с помощью Cursor и ChatGPT за 3 дня создать приложение с доходом $25K в месяц
Реальный кейс создания нишевого приложения для генерации молитв с Cursor и ChatGPT. Пошаговый план от идеи до $25000 в месяц за 72 часа.
04
TurboQuant от Google: тестирование метода экстремального квантования для локальных LLM
Практический гайд по тестированию метода TurboQuant от Google для сжатия LLM до 1-2 бит на вес. Установка, калибровка, сравнение с AWQ и GPTQ на актуальных моде
05
Новый Figma MCP-сервер: как настроить AI-агента для автоматической сборки дизайна по вашей системе
Полное руководство по настройке Figma MCP-сервера в режиме read/write для автоматической сборки UI по вашей дизайн-системе с помощью AI-агентов. Актуально на ма
06
Интеграция TurboQuant в MLX Studio: инструкция по квантованию моделей для Apple Silicon
Полное руководство по интеграции TurboQuant в MLX Studio для квантования LLM под Apple Silicon. Шаги, ошибки, настройки на 2026 год.
07
Тупой бенчмарк для LLM: как 76% моделей галлюцинируют на простейшем вопросе 'current date'
Эксперимент: 76% языковых моделей дают неверный ответ на вопрос 'current date'. Почему LLM галлюцинируют на простом и как это тестировать. Методика тупого бенчм
08
Per-row MSE quantization: практическое руководство по сжатию LLM до 15MB с минимальной потерей качества
Пошаговый гайд по per-row MSE quantization для сжатия больших языковых моделей. Код на PyTorch, сравнение BPB, оптимизация под edge-устройства.
09
Локальный Qwen 3.5 на 16 ГБ GPU против облачного Kimi K2.5: тест скорости и точности
Детальное сравнение локального запуска Qwen 3.5 с квантованием unsloth q2_k_xl на 16 ГБ GPU и облачного Kimi K2.5. Метрики скорости 120 t/s, настройка LM Studio
10
Компрометация LiteLLM 1.82.7 и 1.82.8: инструкция по проверке и срочному обновлению
Подробная инструкция по проверке и срочному обновлению LiteLLM после компрометации версий 1.82.7 и 1.82.8. Актуально на 24 марта 2026 года.
11
Agentic RAG Challenge 2026: разбор победного решения и метрик оценки (точность, скорость, токены)
Как победили в Agentic RAG Challenge 2026: разбор решения, метрики точности, скорости, токенов. Юридические документы DIFC, векторный поиск, практика для разраб
12
Автоматизация мультиагентных систем: пайплайны, триггеры и bounce-back для AI-воркеров
Пошаговое руководство по автоматизации мультиагентных систем с помощью пайплайнов, триггеров и bounce-back механизмов. Актуально на 2026 год.