Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4388
материалов
01
Как защитить систему от AI: практическое руководство по sandboxing для локальных LLM
Практическое руководство по изоляции AI-агентов с Docker и виртуальными машинами. Защита от supply chain атак и вредоносного кода.
02
Ваш LLM сервер жрет память как не в себя? Виновник - фрагментация кучи glibc. Исправляем за 5 минут настройкой MALLOC_*
OOM-killed ваш сервер LLM? Это не утечка, а фрагментация кучи glibc. Глубокий разбор и пошаговое решение через настройку MALLOC_MMAP_THRESHOLD_ и MALLOC_TRIM_TH
03
Профессиональные практики AI-кодинга: как добиваться качественного кода (TDD, контекст, стек, риск-менеджмент)
Как использовать ИИ для написания качественного кода. Практические методы TDD, управления контекстом, выбора стека и риск-менеджмента. Обновлено на 2026.
04
Фреймворк офлайн-оценки для продакшен-готовых LLM-агентов: как тестировать недетерминированные системы
Полное руководство по созданию фреймворка офлайн-оценки для LLM-агентов. Тестируйте многоагентные и недетерминированные системы перед продакшеном с помощью прак
05
AI-агент для лингвистов: как за 1 минуту генерировать паттерны и тесты на JAICP DSL
Практический кейс создания AI-агента для генерации паттернов и автотестов на доменном языке JAICP. Сокращаем рутину с 6 часов до 1 минуты.
06
Полный гайд по горячим клавишам Claude Code: ускорьте работу в терминальном AI-инструменте
Исчерпывающий гайд по всем горячим клавишам и слэш-командам Claude Code. Установка, настройка и рабочие процессы для разработчиков в 2026 году.
07
Проблемы разработки MoE-моделей: как GigaChat победил зацикливание и оптимизировал DPO в FP8
Разбор реальных проблем разработки MoE-моделей: зацикливание генераций, баг в SGLang, и решения от команды GigaChat: метрика на BPE-сжатии, переход на нативный
08
Как квантование KV-кеша влияет на код: результаты SWE-bench и воспроизводимый стенд
SWE-bench доказал: квантование KV-кеша до 4 бит почти не вредит коду. Глубокий разбор методологии, таблицы результатов и готовый Docker Compose для проверки.
09
Полное руководство по локальному запуску DeepSeek R1: от выбора сервера до настройки конфигов
Пошаговое руководство по локальному запуску DeepSeek R1. Выбор железа, настройка окружения, конфиги, оптимизация производительности и решение проблем.
10
Архитектура перманентного локального агента: гибридная память, экономия токенов и лестница моделей на примере Mac mini
Как построить AI-агента с памятью на Mac mini. Гибридный поиск BM25, экономия токенов, лестница моделей для эффективности. Подробное руководство.
11
Как анонимизация данных влияет на качество LLM-агентов: эксперимент с маскированием и псевдонимами
Практическое исследование влияния анонимизации на качество LLM-агентов. Методы маскирования, псевдонимы, инструменты Hivetrace Dataclean 3.2 и DeepEval 2.0 на 2
12
Как стать Agentic AI Engineer с локальным стеком: план обучения, проекты и собеседования
Пошаговый план, чтобы стать Agentic AI Engineer. Локальный стек на Ollama, ChromaDB, LangGraph. Какие проекты собрать в портфолио и как пройти собеседование.