Учебные материалы
Диаразация в 2026: pyannote сломался на перекрывающейся речи, что делать?
Pyannote community-1 не справляется с наложением голосов? Разбираем реальные альтернативы для диаразации 25-часовых записей в 2026 году.
64 ГБ ОЗУ и 16 ГБ видеопамяти: какие модели запустить без интернета и не пожалеть
Подробный гайд по выбору лучших оффлайн моделей для 64 ГБ оперативной памяти и 16 ГБ видеопамяти. Квантование, сравнение, установка.
RunPod vs железо под столом: считать секунды и доллары в AI-разработке
Расчет TCO для AI-разработки: когда аренда GPU на RunPod выгоднее покупки железа. Сравнение затрат, анализ кейсов и скрытые ловушки.
Локальный AI-агент для программирования: как собрать, какие модели выбрать и сколько VRAM нужно в 2026
Полное руководство по сборке локального AI-агента для программирования. Обзор моделей (Llama Coder, DeepSeek-Coder), инструментов (Ollama, Continue.dev) и требо
Как DPO и RLHF убивают внимание в LLM: GQA оказалась на 5800% чувствительнее к выравниванию
Экспериментальное исследование: как alignment разрушает механизмы внимания в LLM. GQA в 58 раз чувствительнее к DPO, чем Sliding Window Attention. Анализ 25+ мо
LangSmith Insights Agent: как отлаживать AI-агентов, когда их тысячи
Полное руководство по отладке AI-агентов через анализ трасс в LangSmith Insights Agent. Реальные кейсы, практические шаги и ловушки, которые не покажут в докуме
Сборка мобильной AI-станции за $17k: 10 GPU, 768 ГБ VRAM для MoE-моделей
Полное руководство по сборке уникальной мобильной AI-станции с 10 GPU и 768 ГБ VRAM для локального запуска MoE-моделей типа Deepseek V3.2 и Kimi K2. Спецификаци
AI-фишинг: как хакеры натягивают легальные фреймворки на взлом
Полное руководство по AI-фишингу: от генерации письма на GPT-4o до атаки через Metasploit. Защита, детектирование, реальные кейсы 2025-2026.
Авторское право и ИИ: полный гайд по юридическим рискам генеративного контента
Юридические риски ИИ в 2026: обучение на чужих данных, авторские права на генеративный контент, иски против моделей. Практический гайд для компаний и создателей
Аугментация данных для борьбы с переобучением: практические методы на примере классификации кошек
Практическое руководство по аугментации данных для компьютерного зрения. Методы, код на Python с PyTorch и Albumentations, ошибки и пример с классификацией коше
RAG без векторной БД: как сделать поиск на миллионах векторов только на NumPy и Scikit-learn
Пошаговый гайд по реализации RAG без векторных баз данных. Используем только NumPy и Scikit-learn для поиска по миллионам векторов в памяти с 2026-актуальными п
ML-модель с сюрпризом: Как найти и обойти проверки безопасности на Hugging Face в 2026
Полный гайд по сканированию ML-моделей на вирусы и уязвимости. Обзор инструментов, техники обхода проверок и реальные примеры из практики.