Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5488
материалов
01
Как построить production-ready control layer для LLM: 8 компонентов с кодом и бенчмарками
Пошаговое руководство по построению control layer для LLM: InputGuard, TokenBudget, CircuitBreaker и другие. Код, бенчмарки, 0% → 100% pass rate.
02
Три критика и один судья: как мы строили multi-agent фидбек для художников (и во сколько это обошлось)
Разбор архитектуры multi-agent feedback для художников: 3 LLM-персоны + судья, компромиссы, стоимость токенов и реальные метрики. Опыт продакшна.
03
Как избежать роста latency и перегрева GPU: проектирование AI-сервисов с изолированным inference bundle
Практическое руководство по проектированию AI-сервисов с изолированным inference bundle. vLLM, SGLang, continuous batching — как избежать просадок производитель
04
Schema-enforced execution с tool_use: как повысить надежность структурированных ответов Claude до 95%
Гайд по schema-enforced execution и tool_use Claude: поднимаем надежность структурированных ответов с 65% до 95%+. Примеры кода, ловушки и evals.
05
AMD BC-250 для дешёвого локального LLM: разблокировка CUs через регистры amdgpu
Как превратить $30 карту на чипе PS5 в 36-ядерный AI-ускоритель. Регистр CC_GC_SHADER_ARRAY_CONFIG, прошивка VBIOS, сборка llama.cpp с Vulkan — полный гайд 2026
06
Развертывание real-time ASR с Voxtral-Mini-4B на Amazon SageMaker и vLLM: пошаговое руководство
Пошаговый гайд по запуску Voxtral-Mini-4B на SageMaker с vLLM: bidirectional streaming, WebSocket, настройка инстансов, типичные ошибки и их решение.
07
RAG failed: 3 причины плохого поиска и способы их исправления
Разбираем три основные причины провала RAG: чанкинг, эмбеддинги и ретривал. Практические советы с кодом и ссылками на актуальные исследования 2026 года.
08
24 ГБ ОЗУ на M4 и 64k контекст: какие LLM реально работают без тормозов?
Подробный гайд: какие модели LLM запускать на MacBook M4 с 24 ГБ RAM, чтобы получить 64k контекста и оставить место для браузера. Квантование, инструменты, ошиб
09
Как внедрить llms.txt на сайт: пошаговое руководство для SEO и AI-цитируемости
Пошаговое руководство по внедрению llms.txt: что это, зачем нужно и как настроить для AI-цитируемости. Примеры кода, ошибки и прогнозы на 2026 год.
10
AI-агент в SDLC: как он закрывает тикеты без участия человека и почему зелёный дашборд перестал быть правдой
Реальный опыт внедрения AI-агентов в разработку: почему метрики закрытых тикетов обманчивы, как избежать технического долга и не попасться на уловки зелёного да
11
Макросы как микроавтоматизация: чему игровые мыши учат AI-workflow
Разбираем игровые макросы через призму автоматизации: профили мышей, сценарии ввода, CS2, RPG, RTS и AI-подход к настройке workflow.
12
От вайбкодинга к агентскому флоу: как перестать писать убер-промпты и начать формировать инфраструктуру для работы с ИИ
Практический гайд Senior DevOps о переходе от вайбкодинга к агентскому флоу. Пошаговая настройка инфраструктуры для ИИ-агентов, типичные ошибки и примеры кода.