Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4407
материалов
01
Evals Driven Development на практике: как не сломаться под грузом тестов и создать работающий пайплайн
Реальный опыт внедрения Evals Driven Development: золотые датасеты, LLM-as-a-judge, CI/CD для ИИ и как не утонуть в тестах. Актуально на февраль 2026.
02
Нейросимвольный ИИ: как встроить алгебраический процессор в LLM для решения задач счёта
Глубокий разбор архитектуры нейросимвольного ИИ с алгебраическим процессором для точных вычислений в LLM. Код, схемы и практическая реализация на 2026 год.
03
Локальный OCR с PII-маскировкой: зачем Qwen 3 VL не справляется в одиночку и как собрать гибридный пайплайн
Пошаговый гайд по созданию гибридного OCR-пайплайна с Qwen 3 VL 8B Instruct и PaddleOCR для обнаружения и маскировки персональных данных в документах локально.
04
Архитектуры мультиагентных систем: сравнение линейной, роя, оркестратора и гибридной для продакшена
Практическое руководство по выбору архитектуры мультиагентных систем: линейная, рой, оркестратор, гибридная. Плюсы, минусы, пошаговый план.
05
Как подключить 3 маркетплейса к AI-агенту за 25 минут: практическое руководство по OpenClaw и мультиагентному пайплайну
Пошаговое руководство по настройке OpenClaw и мультиагентного пайплайна для автоматизации 3 маркетплейсов. Код, нюансы, ошибки.
06
Терминальный амнезиак: 50 строк Python, которые заставят LLM вспоминать команды за вас
Создайте скрипт на 50 строк Python для перевода запросов на естественном языке в команды терминала. Без внешних зависимостей, с подтверждением выполнения.
07
Как собрать локального AI-ассистента для разработчика с гибридным RAG (векторный поиск + граф знаний) на Ollama
Пошаговое руководство по созданию локального AI-ассистента с гибридным RAG (векторный поиск + граф знаний) на Ollama. Экономия токенов, работа с приватными данн
08
Запуск Cosmos-Reason2 на Jetson Orin Nano: полное руководство по квантованию и оптимизации для edge-VLM
Пошаговый гайд по запуску и квантованию Cosmos-Reason2 для Jetson Orin Nano. Оптимизация под 16 ГБ VRAM, поддержка vLLM, бенчмарки и решение проблем.
09
Как использовать AI для анализа сбоев в цепочке поставок: от Excel к автоматическому поиску root cause
Пошаговое руководство по внедрению AI для анализа root cause в цепочке поставок. Автоматизируйте поиск сбоев и оптимизируйте логистику.
10
Как создать автономный AI-агент для умного дома на базе LoRa-радио: пошаговый гайд с Ollama и Home Assistant
Пошаговый гайд создания полностью автономного AI-агента для умного дома на LoRa-радио с phi4-mini и Ollama. Работа без интернета через Meshtastic.
11
Агентный RAG поверх SQL-таблиц: архитектура для семантического поиска по длинным текстам в БД
Пошаговая архитектура агентного RAG поверх SQL-таблиц для семантического поиска по LONGTEXT колонкам. Решение для enterprise-данных на 2026 год.
12
Contextrie: брифинг-шаг, который заставляет локальных агентов думать, а не тупо искать
Как Contextrie решает проблему ограниченного контекста у локальных агентов через брифинг-шаг перед RAG. Практический гайд с кодом на 2026 год.