Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

4407 материалов
01 Нейро-символьный ИИ на PyTorch: как нейросеть сама научилась выявлять мошенничество и генерировать правила Практический гайд по созданию нейро-символьной модели на PyTorch 2.5. Нейросеть сама генерирует IF-THEN правила для обнаружения мошенничества с ROC-AUC 0.933. П 11 мин чтения 02 Сжатие MLP-слоёв в LLM: почему модели деградируют по-разному и как найти оптимальную точку Исследуем, почему Gemma 2B и Llama 3.1 8B по-разному теряют качество при сжатии MLP-слоев. Практический гайд по поиску оптимальной точки сжатия для экономии рес 6 мин чтения 03 Архитектура AAF: как GraphRAG и EventBus решают проблемы памяти и безопасности в автономных ИИ-агентах Подробный разбор архитектуры AAF для автономных ИИ-агентов. Решаем проблемы памяти, зацикливания и безопасности с GraphRAG и EventBus. Актуально на 2026 год. 9 мин чтения 04 Layer Surgery: практическое руководство по дублированию трансформерных слоев для улучшения локальных LLM и опасная зона на 50% глубины Практическое руководство по улучшению локальных LLM через дублирование трансформерных слоев. Обнаружена опасная зона на 50% глубины модели. Работа с Qwen2.5-Cod 10 мин чтения 05 Автоматизация браузера на локальных LLM: как stepwise planning и компактный DOM экономят 80% токенов (на примере Qwen 8B+4B) Пошаговый гайд по браузерной автоматизации на Qwen 8B+4B. Используем stepwise planning и компактный DOM для работы на локальных моделях и экономии токенов. 8 мин чтения 06 Какая модель лучше для тонкой настройки? Бенчмарк 15 SLM по 9 задачам с рейтингами Полное сравнение 15 маленьких языковых моделей для тонкой настройки по 9 задачам. Актуальные рейтинги на март 2026, методология LoRA, выбор лучшей базовой модел 9 мин чтения 07 Как устроены галлюцинации в LLM: исследуем геометрию residual stream Разбираем, как residual stream в трансформерах приводит к галлюцинациям. Методы анализа траекторий представлений по слоям для отладки LLM на 2026 год. 6 мин чтения 08 Архитектура deep research агентов: сравнение подходов к веб-поиску и скрапингу (Exa, Tavily, Playwright) Полное сравнение Exa, Tavily и Playwright для сбора данных в deep research агентах. Как выбрать подход и построить архитектуру, которая не сломается. 10 мин чтения 09 Квантование Qwen3.5-27B до 8 бит: практика, которая меняет правила игры Полное сравнение fp8 и bf16 квантования для Qwen3.5-27B. Тесты на памяти контекста, пошаговое руководство для vLLM, результаты на RTX 6000 Pro. 6 мин чтения 10 Как создать ИИ-трейдера OpenClaw без кода: пошаговая настройка и примеры стратегий для Finam Trade API Пошаговая инструкция по созданию ИИ-трейдера в OpenClaw для автоматической торговли через Finam Trade API. Стратегии, настройка MCP-сервера, примеры. 10 мин чтения 11 Опыт квантования Qwen3.5-122B: почему модели >100B параметров не стоит квантить ниже Q4 Почему модели более 100B параметров не стоит квантить ниже Q4: опыт, тесты и альтернативы для экономии VRAM без потери качества. 7 мин чтения 12 Собираем локальный ассистент для заметок с транскрипцией и суммаризацией на базе open-source LLM Полный гайд по сборке приватного ассистента для заметок на базе Whisper 3.1 и Llama 4. Установка, код, оптимизация. Работает оффлайн. 9 мин чтения