Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4407
материалов
01
Когда нейросеть и алгебра держат микроконтроллер за руку: Ядро для SO(3) без лагов и замков
Глубокий разбор алгоритма для микроконтроллеров: как нейро-алгебраическое ядро решает проблему шарнирного замка и фазового лага в SO(3). Математика, код и практ
02
Иерархический RAG провалился: почему RAPTOR набрал всего 0.094 nDCG и что делать вместо него
Анализ провала RAPTOR: 0.094 nDCG против 0.749 у baseline, кумулятивные ошибки маршрутизации, практические альтернативы на 2026 год.
03
Как написать Transformer с нуля на CUDA: руководство по низкоуровневому программированию GPU
Полное руководство по написанию Transformer на чистом CUDA C++. Работа с памятью GPU, оптимизация ядер, реализация внимания без фреймворков.
04
Как за 26 дней и $4.62 создать продакшен-сервис с помощью LLM: кейс на .NET с DeepSeek Reasoner
Реальный кейс создания бизнес-приложения с AI за 26 дней и $4.62. DeepSeek Reasoner, .NET, точные метрики токенов и экономии.
05
Как снять короткометражный фильм на AI: обзор инструментов Google Flow Sessions и кейс независимого режиссёра
Полный гайд по созданию короткометражки на AI. Обзор Google Flow Sessions, Nano Banana Pro, реальный кейс независимого режиссёра. Инструменты 2026 года.
06
Как заменить облачный LLM в голосовом ассистенте на Qwen3-0.6B: инструкция по тонкой настройке и 200-кратное ускорение
Полное руководство по замене облачных LLM на Qwen3-0.6B. Снижаем задержку с 750ms до 40ms при сохранении 90.9% точности. Архитектура, обучение, деплой.
07
Тихие убийцы: баги llama.cpp, которые сломают ваш AI-пайплайн (и как их обойти)
Глубокий разбор опасных багов в llama.cpp, которые ломают продакшн-пайплайны. Рабочие решения для проблем со стоп-токенами, утечками памяти и некорректным кэшир
08
Покупка сломанных GPU с eBay для локальных LLM: реальная экономия или ловушка?
Полное руководство по покупке неисправных видеокарт на eBay для локальных LLM. Плюсы, минусы, риски и пошаговый план проверки в 2026 году.
09
Skills в Cursor и Claude Code: когда промпты превращаются в библиотеку
Практическое руководство по созданию Skills для ИИ-ассистентов. Как стандартизировать промпты и повысить качество кода в 2026 году.
10
Модель сопроцессоров: как правильно распределять задачи между человеком и ИИ для реальных проектов
Практическое руководство по внедрению модели сопроцессоров для эффективной работы с ИИ в продакшене. Снижайте когнитивную нагрузку, повышайте продуктивность.
11
Как собрать приватного AI-ассистента: архитектура Spaceduck и 5 функций, которые реально работают
Пошаговый гайд по созданию приватного AI-ассистента с архитектурой Spaceduck. Топ-5 функций для MVP: работа с PDF, планировщик, инструменты, напоминания, интегр
12
Post-training LLM в продакшене: как Netflix масштабирует дообучение моделей
Разбор инженерных практик Netflix для дообучения LLM в продакшене. Проблемы распределенного обучения, конвейеры данных и оптимизация GPU-кластеров на 2026 год.