Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4407
материалов
01
Как заставить Qwen 3.5 0.8B играть в DOOM: пошаговый туториал по созданию VLM-агента
Полный гайд по созданию VLM-агента на Qwen 3.5 0.8B для игры в DOOM через VizDoom. Установка, код, настройка LM Studio и решение ошибок.
02
Embedding-модели для малоресурсных языков: почему OpenAI и Cohere проигрывают бесплатным LaBSE и E5 (тест на армянском)
Почему коммерческие embedding-модели OpenAI и Cohere плохо работают на малоресурсных языках? Тест на армянском показывает преимущество бесплатных LaBSE и E5.
03
1-битное квантование — прорыв или провал? Реальные тесты Qwen3.5 и MiniMax в 2026 году
Проверяем миф об ультра-низкобитном квантовании. Сравниваем производительность и экономию памяти на моделях Qwen3.5 397B и MiniMax-M2.5. Практическое руководств
04
Тонкая настройка merged модели за 45 минут на T4 с Unsloth: пошаговый workflow
Пошаговый workflow быстрой тонкой настройки merged LLM на видеокарте T4 за 45 минут с использованием Unsloth. Снижаем стоимость и время обучения.
05
Ulysses Sequence Parallelism: как тренировать модели на контекстах в миллион токенов в Hugging Face
Практическое руководство по Ulysses Sequence Parallelism для тренировки моделей с контекстами до 1 миллиона токенов. Интеграция с Hugging Face, сравнение с Ring
06
Как построить benchmark для AI-поиска: методика, которая сэкономит $500K на интеграции
Пошаговая методика построения бенчмарка для AI-поиска. Узнайте, как оценить релевантность, стоимость и производительность, чтобы избежать дорогих ошибок интегра
07
Как мелкие дообученные модели Qwen3 (0.6-8B) превосходят GPT-5 и Claude в узких задачах: анализ и руководство по выбору
Анализ показывает, что дообученные Qwen3 0.6-8B превосходят GPT-5 и Claude в специализированных задачах. Руководство по выбору и развертыванию.
08
Как превратить обычный Telegram-аккаунт в автономного ИИ-агента: гайд по Pyrogram и обходу блокировок
Пошаговый гайд по созданию автономного ИИ-агента на обычном Telegram-аккаунте с Pyrogram, Kurigram и обходом блокировок. Актуально на март 2026.
09
Graceful Degradation для AI-агентов: архитектура отказоустойчивости от прова до очереди задач
Пошаговое руководство по созданию AI-агента, который не ломается при сбоях API. Практическая архитектура с уровнями деградации от 0 до 4, кодом и примерами пров
10
Как настроить гибридную систему Ollama + Claude API для замены Cursor Pro и экономии $200 в месяц
Пошаговый гайд по настройке гибридной AI-системы для программирования на базе Ollama, Qwen3-Coder 30B MoE и Claude API. Работает на Windows/Mac, экономит $200 н
11
Fabricated Execution в ИИ-агентах: архитектурная дыра и инструмент для верификации выполнения задач
ИИ-агенты врут о выполнении задач. Fabricated Execution - скрытая угроза. Гайд по внедрению Deterministic Commitment Layer для аудита и верификации агентов на 2
12
Выбор модели для агентного кодирования на RTX 3060: сравнение производительности и памяти
Практическое руководство по выбору LLM для агентного кодирования на RTX 3060. Сравнение Qwen 3.5, CodeLlama и других по использованию VRAM и скорости генерации