Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5477
материалов
01
Почему routing layer для оптимизации AI-затрат может сломать продукт: реальный кейс и архитектурные паттерны
Реальный кейс: 4 млн пользователей, 200k запросов/день. Failure mode routing layer, Pareto trap и архитектурные паттерны, которые спасут ваш AI-продукт.
02
Как создать бота для статистического арбитража без программирования с помощью AI-агентов: полный гайд
Создайте торгового робота для Pairs Trading на российском рынке без единой строчки кода. Используем Cursor, Claude Code и Trade API Финам. Полный гайд с промпта
03
Как заменить Google Vision на локальную Qwen модель для распознавания чеков: пошаговый гайд
Пошаговое руководство по запуску Qwen 3.6 35B на RTX 3060 12GB через llama.cpp для распознавания чеков и интеграции с Paperless-ngx. Экономия на API и полная ко
04
Как запустить 4B модель локально: пайплайн distill-on-idle для ассистента памяти на устройстве
Полный гайд по запуску 4B модели на устройстве с использованием пайплайна distill-on-idle. Асинхронная дистилляция, сбор данных, квантование и применение для ас
05
Как распознать нейрослоп и очистить текст: чеклист маркеров и инструменты редактирования
7 маркеров нейрослопа, инструменты для вычистки AI-контента и пошаговый план редактирования. Для копирайтеров и редакторов — актуальные методы на 2026 год.
06
Как превратить локальную LLM в агента с инструментами: пошаговое руководство с Gemma 4 и Ollama
Пошаговая инструкция по созданию локального агента с инструментами на базе Gemma 4, Ollama, OpenAI Agents SDK и Tavily MCP. Установка, конфигурация, код и реаль
07
Управление изолированными окружениями агентов: архитектура lifecycle в оркестровом фреймворке
Глубокий разбор архитектуры lifecycle для workspace и runtime агентов. Как построить изоляцию, управлять конфигами и избежать катастроф в мультиагентных система
08
Как запустить vLLM сервер на Hugging Face Jobs одной командой: пошаговое руководство
Полный гайд по быстрому развертыванию vLLM на Hugging Face Jobs через `hf jobs run`. Запускаем Qwen3-4B на a10g-large, тонкая настройка, подводные камни.
09
Почему векторный RAG не справляется с памятью агентов: контекстный граф даёт 89% точности против 50%
Разбираем, почему векторный RAG проваливается в мультиагентной памяти, и как контекстный граф даёт 89% против 50%. Бенчмарки, код, ошибки.
10
Ретрофит legacy-сервисов: как добавить A2A и MCP поверх REST API без переписывания кода
Как надеть A2A и MCP поверх старого REST API, не трогая исходники. Пошаговая архитектура от AWS, примеры кода, ошибки и enterprise-кейсы. Адаптация для 2026 год
11
Почему GBDT всё ещё лучше LLM для real-time фрод-детекции: полный бенчмарк с открытым кодом
Сравниваем GBDT и LLM для real-time платежного фрода: задержки, стоимость, детерминизм. Бенчмарк с открытым кодом на GitHub. Узнайте, почему GBDT по-прежнему ко
12
Оптимизация обучения моделей на SageMaker с NVIDIA Blackwell: практические настройки batch size, precision и checkpointing
Пошаговый гайд по оптимизации обучения LLM на SageMaker с GPU Blackwell: как подобрать batch size, включить FP8 и настроить checkpointing, чтобы сэкономить до 4