Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4407
материалов
01
Архитектура Vision-Language моделей: как дообучить текстовую LLM для работы с изображениями
Пошаговый разбор архитектуры Vision-Language моделей 2026 года. Узнайте, как добавить image backbone и adapter layer к текстовой LLM. Практическое руководство.
02
Claude Cowork + Chrome: 10 сценариев автоматизации браузера
Полное руководство по настройке связки Claude Cowork и Chrome для автоматизации рутины. Конкретные сценарии, шаги установки и ошибки, которых стоит избегать. Ак
03
AI PDLC: как изменится работа разработчика, когда ИИ берёт на себя 80% задач (кейсы Сбера и Яндекса)
Шкала зрелости AI-driven разработки. Как изменится работа программиста, когда ИИ возьмёт 80% задач. Реальные кейсы трансформации в Сбере, Яндексе и red_mad_robo
04
Гибридный поиск в Agentic RAG: когда векторы и ключевые слова перестают спорить
Пошаговое руководство по внедрению гибридного поиска в Agentic RAG-системы. Комбинируем семантический поиск и BM25 для точного извлечения контекста.
05
Выбор железа для 24/7 агентов: CUDA на 6x RTX 3080 vs энергоэффективные Strix Halo и GB10
Практический гайд по выбору железа для круглосуточных AI агентов. Сравнение производительности, энергопотребления и экосистем CUDA и ROCm на примере 6x RTX 3080
06
Сжимаем Llama 8B до 2.5 ГБ: Экстремальный гайд для Jetson Orin Nano
Практический гайд по запуску 8-миллиардной модели Llama на Jetson Orin Nano с всего 2.5 ГБ памяти. Квантование, оптимизация, ошибки и реальные показатели.
07
Тепловое троттлинг на MacBook M5 Max: сравнение 14” и 16” для непрерывного вывода 72B моделей
Реальные тесты теплового троттлинга на MacBook M5 Max 14” и 16” при непрерывном выводе Qwen 2.5 72B. Сравнение температуры, скорости генерации и практические ре
08
Архитектура AI-фабрики: как собрать команду из 9 агентов на open-source моделях с одной видеокартой — конфиги, модели, бенчмарки
Практический гайд: собираем команду из 9 AI-агентов на open-source моделях с одной RTX 4090. Конкретные модели для каждой роли, настройки VRAM, бенчмарки HumanE
09
SLAY-ASR: практическое руководство по добавлению аудиомодальности в LLM с минимальными затратами (рецепт на полгода)
Пошаговое руководство по кодированию аудио в латентные представления для LLM. Альтернатива Whisper, кросс-аттеншн, практические советы на 2026 год.
10
Ловушка Langfuse: как SDK по умолчанию перехватывает чужие трейсы и накручивает счёт — инструкция по отключению
Подробное руководство по отключению скрытого перехвата всех трейсов в Langfuse SDK. Узнайте, как избежать неожиданных расходов и настроить фильтрацию.
11
Правда о скорости MLX на Mac: почему бенчмарки в UI врут и как измерить реальную производительность
Разоблачаем мифы о производительности MLX. Как измерить реальные tokens/s на Apple Silicon. Сравнение prefill и generation time на M1 Max и M5.
12
Автоматизируем аналитику без дашбордов: как построить MCP-сервер для вашего AI-агента
Практический гайд по созданию MCP-сервера для доступа AI-агента к данным аналитики. Автоматизируйте запросы к Mixpanel/GA4 без дашбордов. Работает с Claude, Cur