Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

4407 материалов
01 Google AI Ultra для мульти-агентных систем: параллельные воркеры и кросс-модельный консенсус Полный гайд по использованию Google AI Ultra в мульти-агентных системах. Параллельные воркеры, кросс-модельный консенсус, оптимизация затрат. Инструменты Antigr 9 мин чтения 02 Локальные LLM для продакшена: Qwen 3.5 122B vs GPT-oss-120B и Mac M5 128GB для кодинга в 2025 Практическое сравнение локальных LLM Qwen 3.5 122B и GPT-oss-120B для продакшен-кодинга. Разбираем выбор Mac M5 128GB, квантование, скорость и настройку для раб 8 мин чтения 03 Как поднять успешность function calling с 6.75% до 100%: методология для qwen3-coder-next (разбор презентации) Разбор презентации Qwen Korea Meetup: как поднять успешность вызова функций с 6.75% до 100% для qwen3-coder-next. Пошаговая методология. 8 мин чтения 04 Рейтинг 14 embedding-моделей для тайского языка: результаты MTEB-тестов и выбор оптимальной Актуальный рейтинг 14 embedding-моделей для тайского на основе MTEB. Сравнение Qwen3-Embedding, E5, BGE. Выбор по качеству, размеру и скорости. 7 мин чтения 05 Сборка Physical AI-конвейера на ROS2 и LeRobot за 30 тыс. рублей: end-to-end imitation learning на манипуляторе SO-101 Практический гайд по сборке end-to-end конвейера imitation learning на манипуляторе SO-101 с ROS2 и LeRobot v0.7.2. Бюджетное решение для реальной робототехники 8 мин чтения 06 Как исправить 'overthinking' в Qwen3.5: настройка reasoning-budget в llama.cpp и других движках Гайд по борьбе с бесконечными размышлениями Qwen3.5. Настройка reasoning-budget в llama.cpp, vLLM и LM Studio для оптимизации токенов и скорости без потери каче 6 мин чтения 07 Создание голосовых NPC с памятью в Unity: полный стек (Ollama, Whisper, edge-tts, Generative Agents) Пошаговое руководство по созданию NPC с голосом и памятью в Unity с использованием Ollama, Whisper и edge-tts. Локальный ИИ для игр. 9 мин чтения 08 Мультимодальный RAG с Gemini Embedding 2: туториал по работе с видео и изображениями Пошаговый гайд по созданию мультимодального RAG с Gemini Embedding 2. Ищем по видео и картинкам в едином векторном пространстве. Код на Python и Supabase. 12 мин чтения 09 Победа в хакатоне PyTorch: как оптимизировать GPU kernel для инференса LLM — разбор техник из первых рук Полный разбор оптимизаций GPU kernel для ускорения инференса LLM: KV caching, fusion, Gated DeltaNet. Практические техники из хакатона PyTorch на примере NVIDIA 9 мин чтения 10 Практическое руководство: как собрать локальный AI-агент для iPhone с llama.cpp и Metal Пошаговое руководство по созданию локального AI-агента для iPhone с использованием llama.cpp и Metal. Выбор модели, квантование, tool calling и оптимизация под 8 мин чтения 11 AI-агент для Godot 4: Как заставить нейросеть видеть, что она накодила Пошаговое руководство по созданию AI-агента, который не только пишет код для Godot 4, но и анализирует скриншоты игры, чтобы самостоятельно вносить правки. MCP- 6 мин чтения 12 Бенчмарк Lost-in-the-Middle: как тестировать LLM на потерю знаний в длинных документах Практический гайд по использованию бенчмарка Lost-in-the-Middle для оценки потери знаний LLM в длинных документах. Анализ ошибок, пошаговая инструкция, актуальн 8 мин чтения