Учебные материалы
RTX 4070 Super: Как заставить транскрипцию, RAG и веб-интерфейс работать одновременно без падений
Пошаговое руководство по запуску Whisper транскрипции, RAG и Open WebUI на одной RTX 4070 Super без сбоев. Распределение VRAM, изоляция процессов, мониторинг.
Осознанный вайб-кодинг: стек Claude 4.5 + Cursor + GPT 5.2 для эффективной разработки
Практический гайд по настройке стека ИИ-инструментов для программирования: когда использовать Claude, а когда GPT, как работать с режимом Plan в Cursor.
Когда команда ИИ-агентов работает эффективно: анализ архитектур и экономики мультиагентных систем
Практический разбор, когда команды ИИ-агентов работают, а когда вредят. Анализ архитектур, токенных затрат и проверки результатов.
Когда нейросеть не верит Reuters: Почему локальные LLM называют реальные новости фейком
Почему локальные LLM игнорируют Reuters и BBC, считая реальные события невозможными. Практическое решение через system prompts и Evidence Authority Rules.
Как GPT-5 учили общаться с людьми в кризисных состояниях: разбор обновления от психиатров
Как 300 психиатров обучали GPT-5 общаться с людьми в кризисных состояниях. Снижение вредных ответов на 80%. Подробный разбор методов и этики.
Медицинские записи в JSON за 15 минут: как заставить локальные LLM читать почерк врачей
Практический гайд по обработке медицинских записей локальными LLM. Сравнение моделей (Llama 3.2, Meditron), OCR для рукописного текста, структурирование в JSON/
DGX Spark: Обучение Llama 3.2 на практике оказалось в 5 раз медленнее рекламы. Вот как это исправить
Реальный бенчмарк DGX Spark для Llama 3.2. Разбираемся, почему скорость в 2 раза ниже заявленной и как настроить PyTorch окружение.
Тёмная цепочка мыслей: как заставить Gemma 3 4B думать как 70B модель
Эксперимент с тонкой настройкой Gemma 3 4B на уникальном наборе данных для прокачки стратегического мышления. Технические детали, метрики, код.
MiniMax M2.1 и Q6_K: как квантование ломает логику модели и что с этим делать
Почему квантованный Q6_K MiniMax M2.1 генерирует бредовый код и странные ответы. Детальный разбор проблемы и практическое решение для llama.cpp и LM Studio.
Конвертация .pth в GGUF и настройка GPU в Ollama/LM Studio: полный разбор для новичков
Пошаговое руководство по конвертации моделей .pth в GGUF и настройке GPU ускорения в Ollama и LM Studio. Работаем с Llama 3.2-11b, RX 9070 XT и Vulkan.
GRPO + LoRA на нескольких GPU: инженерный гайд по выжиманию последних мегабайтов из VRAM
Практическое руководство по настройке GRPO с LoRA на нескольких GPU. Конкретные параметры, метрики, экономия 33% времени, решение проблем VRAM.
mHC в DeepSeek: Как гипер-соединения убивают нестабильность обучения (и почему это не магия)
Полный разбор метода mHC от DeepSeek с кодом на PyTorch. Узнайте, как гипер-соединения стабилизируют обучение глубоких сетей без взрыва градиентов.