Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5477
материалов
01
How to Reduce AI Sycophancy: Lessons from Oxford's Study on Warm vs. Truthful AI
Практическое руководство по снижению сикофантии AI: методы тонкой настройки на основе исследования Оксфорда. Баланс теплоты и правдивости с кодом и лайфхаками.
02
Создание кастомного GStreamer плагина для NVIDIA DeepStream на Python: как обойти nvinfer и взять контроль над метаданными
Полный гайд по созданию Python плагина для DeepStream: перехват буферов после nvinfer, извлечение и изменение NvDsMeta, обработка объектов без перекомпиляции C+
03
Порог оттока — это ценовое решение: как настроить churn threshold с учётом стоимости удержания и потерь
Узнайте, почему стандартный порог 0.5 в churn-моделях стоит миллионов. Как рассчитать оптимальный threshold с учётом стоимости удержания и потерь на IBM Telco.
04
Продвинутый RAG: диспетчеризация вопросов с профилированием документа, стратегией чанков и аудитом на основе GPT-4.1
Глубокий технический разбор RAG-пайплайна с профилированием документа, динамическим выбором чанков и аудитом через GPT-4.1. Код, нюансы и грабли продакшена.
05
Как Cloudflare построила AI-ревью кода в масштабе: CI-оркестрация с OpenCode
Реальный кейс Cloudflare: как оркестрировать AI-ревью кода с OpenCode в CI пайплайне. Архитектура, масштабирование, подводные камни. Дата: 21.06.2026
06
Автоматическое обнаружение сбоев AI-агентов и анализ первопричин с Strands Evals SDK
Пошаговое руководство по использованию Strands Evals SDK для детекции ошибок и root cause analysis в трейсах AI-агентов. Экономьте часы отладки в production.
07
Полный гайд по внутренностям LLM: от токенизации до продакшена на примере Gemma 4 12B
DevOps-гайд по архитектуре LLM на примере Gemma 4 12B: от токенов до продакшена. Математика, формы тензоров, аппаратные ограничения и квантование.
08
Оптимизация RAG для PDF: как извлекать текст из изображений без лишних затрат на Vision LLM
Научитесь извлекать текст из изображений PDF с минимальными затратами на Vision API. Каскадная фильтрация: OCR, дешевая типизация и только 10% запросов к VLM.
09
Автоматическая нарезка докладов в вертикальные видео: пайплайн с Whisper, LLM и ffmpeg
Гайд по автоматической нарезке длинных докладов в вертикальные видео. Используем Whisper для транскрибации, LLM для поиска хайлайтов, ffmpeg для монтажа. Без ру
10
Архитектура сайта под управлением ИИ: MCP-сервер, LLM и версионирование контента — разбор по косточкам
Как построить сайт, которым управляет нейросеть? Разбираем MCP-сервер, интеграцию Claude/GPT, валидацию кода и версионирование. Практические примеры.
11
RAG-стек 2026: как заменить энкодеры и реранкеры на LLM — полный гайд по новому пайплайну
Пошаговый гайд по замене BERT-энкодеров и cross-encoders на fine-tuned LLM в RAG-пайплайне. SGLang, embedding via LLM, реранкинг без отдельной модели. На 20.06.
12
Как дать локальному AI-агенту веб-доступ без платных API: пошаговая настройка SearXNG + Scrapling
Настройка бесплатного веб-доступа для локального AI-агента: SearXNG + Scrapling. Пошаговое руководство по сборке метапоиска и парсинга без платных API. Экономия