Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5477
материалов
01
Как AWS Finance сэкономил сотни часов с Amazon Quick: сценарии анализа и риск-моделирования
Реальный опыт AWS Finance: как генеративный AI-ассистент Amazon Quick автоматизировал сбор данных, сценарное моделирование и риск-анализ. Пошаговая архитектура
02
Серверный AI-агент редактирования изображений: пошаговая сборка с Bedrock AgentCore и Stability AI
Пошаговое руководство по созданию серверного AI-агента для редактирования изображений с Bedrock AgentCore, Claude Sonnet и Stability AI. Развертывание через AWS
03
Семантический слой BI: как объединить несколько наборов данных с Topics в Amazon QuickSight (Preview)
Пошаговый гайд по настройке multi-dataset Topics в Amazon QuickSight (preview). Как объединить несколько таблиц без денормализации и начать задавать вопросы на
04
Продакшен RAG pipeline для PDF: реляционный парсинг, поиск по содержанию и типизированные ответы – полный гайд
Полный гайд по продакшен RAG pipeline для PDF: реляционный парсинг, поиск по TOC и типизированные ответы с Pydantic. Код и пошаговый план.
05
Аутентификация в MCP в 2026: полное руководство по OAuth и конфигурации
Как настроить OAuth для MCP-серверов в 2026: authorization code, device code, примеры кода, конфиги агентов. Спецификация, ошибки, best practices.
06
Как я случайно захардкодил ограничение шагов генерации в FLUX: история бага и его исправления
Разработчик случайно зафиксировал num_inference_steps=28 в коде инференса FLUX, думая, что это предел. Раскапываем баг, исправляем и делаем выводы о самоогранич
07
FP8 fine-tuning на Blackwell: как не сломать модель и vLLM заодно
Полный гайд по FP8 fine-tuning на архитектуре Blackwell (SM120). Как настроить vLLM, избежать потери качества в KV cache и не сойти с ума от scaling factors.
08
Activation Steering 2.0: Забудьте про CAA, вот как управлять LLM через обучаемые интервенции
Полный туториал по улучшению activation steering: PCA-фильтрация, RepEng и PyReFT. Код Python, сравнение методов, подводные камни. Для исследователей и инженеро
09
Автоматическое удаление PII из изображений с Amazon Nova: как не попасть на GDPR-штраф
Пошаговый гайд: как с помощью Amazon Nova Vision автоматически находить и размывать персональные данные на картинках. Код, архитектура, подводные камни.
10
Строим базу киберугроз для LLM-агентов: от прототипа до production с векторным поиском и STIX/TAXII
Пошаговое руководство по построению production-ready базы знаний для LLM-агентов в кибербезопасности: STIX/TAXII, векторный поиск, RAG, временная релевантность.
11
Deploying multi-turn RL infrastructure for Amazon Nova agents on SageMaker HyperPod
Learn how to build and deploy multi-turn reinforcement learning infrastructure for Amazon Nova agents using SageMaker HyperPod. Step-by-step guide with code, be
12
Валидация ответа RAG: почему доверять LLM на слово — дорога в ад (и как это исправить)
Глубокое руководство по пост-генерационной валидации RAG: проверка JSON-схемы, верификация цитат, сбор обратной связи. Код, примеры, типичные ошибки.