Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4390
материалов
01
Claude Sonnet 4.6: скрытые возможности и как использовать 1M-токеновый контекст
Полный гайд по использованию Claude Sonnet 4.6 с контекстом 1 млн токенов. Улучшенное кодирование, агентное планирование, пошаговые инструкции и типичные ошибки
02
Настройка приватного AI-терапевта на ноутбуке с RTX 4060: выбор модели 70B, интеграция с Obsidian и минимизация обслуживания
Гайд по настройке приватного AI-терапевта на ноутбуке с RTX 4060. Выбор квантованной модели 70B, интеграция с Obsidian для ведения дневника и настройка автономн
03
Nano Banana Pro в Antigravity: Генерация UI-макетов и интеграция с Figma
Пошаговое руководство по использованию Nano Banana Pro в Google Antigravity для автоматической генерации UI-макетов и их импорта в Figma. Актуально на 2026 год.
04
ML для музыкальных сервисов: как разделить общие и персональные запросы в плейлист-генераторе
Практический гайд для ML-инженеров: как на основе подхода с EACL 2026 построить классификатор запросов для умного плейлист-генератора. Код, архитектура, подводн
05
Structured Prompting и Graph RAG: как заставить Llama 8B работать как 70B без тонкой настройки
Практический гайд: как с помощью Structured Prompting и Graph RAG заставить маленькую Llama 3.1 8B выдавать результаты как 70B модель. Конкретные inference-трюк
06
Как запустить VLA-модель для роботов на embedded-платформе: гайд по асинхронному инференсу от NXP
Подробное руководство по развертыванию Vision-Language-Action моделей на embedded-платформах NXP с асинхронным инференсом для реального управления роботами.
07
Архитектура Claude Code: как управлять контекстом, Subagents и писать эффективный CLAUDE.md
Глубокий разбор архитектуры Claude Code от Senior DevOps. Узнайте, как управлять контекстом, использовать Subagents и писать эффективный CLAUDE.md для AI-разраб
08
AI-агент сдал курс на Stepik на 100%: техническая реализация и уроки автономного обучения
Технический разбор эксперимента: как агент на Python, Playwright и Claude Opus 4 автономно прошел курс на Stepik. Архитектура, код и главные ошибки.
09
LangChain: практическое руководство по мониторингу AI-агентов в production
Полное руководство по мониторингу AI-агентов LangChain в production. Настройка LangSmith, трассировка, метрики, обработка ошибок. Актуально на март 2026.
10
Реальный кейс: как AI-агент Meta устроил утечку данных и что делать, чтобы избежать этого
Подробный разбор инцидента Sev 1 в Meta с AI-агентом OpenClaw. Практическое руководство по безопасности AI-агентов на 2026 год.
11
Как заставить 8B модель работать как 70B: структурированный Chain-of-Thought и сжатие контекста для Graph RAG
Структурированный Chain-of-Thought и сжатие контекста графами позволяют малым LLM выполнять complex reasoning. Практический гайд для multi-hop QA с Llama 3.1 и
12
Конец эпохи TGI: на что перейти — vLLM или llama.cpp? Сравнение и гайд по миграции
TGI от Hugging Face перешел в режим поддержки. Разбираем, что лучше в 2026: vLLM или llama.cpp? Подробное сравнение и пошаговая миграция для DevOps-инженеров.