Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5488
материалов
01
Vibe-кодинг: как я создал Android-приложение с помощью ИИ от идеи до продакшена
Подробный опыт DevOps: как я за 2 недели создал Android-приложение (Kotlin, Node.js, Docker) с помощью ИИ, без найма разработчиков. Архитектура, авторизация, БД
02
Как настроить MTP (Multi-Token Prediction) для Gemma 4 31B в LlamaCPP: решение проблемы с отсутствием отдельного drafter GGUF
Пошаговый гайд по настройке Multi-Token Prediction для Gemma 4 31B в LlamaCPP. Узнайте, как обойти проблему с отсутствием отдельного drafter GGUF и ускорить инф
03
Корпоративный поиск с LLM: как в Яндексе побеждали галлюцинации A/B тестами и ранжированием
Как построить корпоративный поиск на основе LLM без галлюцинаций. Методология ранжирования и A/B экспериментов от инженеров Яндекса.
04
Три AI-модели вместо BI-правил: как построить аналитику прибыли по каждому SKU для Ozon и Wildberries
SaaS-архитектура с реверс-инжинирингом API, агентами Claude 4 Opus и тремя моделями для P&L каждого товара на маркетплейсах. Практический гайд.
05
Как развернуть мультистадийную мультимодальную рекомендательную систему на Amazon EKS: полное руководство с Bloom-фильтрами, кэшированием и Triton Inference Server
Пошаговый гайд по развертыванию 14 моделей на Amazon EKS с NVIDIA Triton, Bloom-фильтрами и in-memory кэшированием. Архитектура, автоскейлинг, ошибки и решения.
06
Исполняемые бизнес-процессы на BPMN, Camunda и Bitrix24: реальный кейс автоматизации с AI-агентами
Пошаговый гайд по интеграции Camunda и Bitrix24 с AI-агентами. Оркестрация бизнес-процессов, передача контекста, обработка ошибок. Работающий кейс enterprise.
07
Собери ИИ-трейдера за час: код, архитектура и грабли
Пошаговое руководство по созданию автономного ИИ-трейдера на Python с LangChain и Finam API. Готовый код, архитектура, разбор типовых ошибок и советы по безопас
08
Графы знаний для юридического RAG: полный гайд по LightRAG и фреймворкам
Полный гайд по построению юридического RAG на графах знаний. Разбор LightRAG, GraphRAG, HippoRAG и Ragex. Настройка, примеры кода, типичные ошибки.
09
Claude Code играет в OSU!: руководство по AI-взаимодействию с UI для автоматизации игр
Научитесь использовать Claude Code для автоматизации игры OSU! через AI UI взаимодействие. Пошаговое руководство с примерами, кодом и разбором ошибок.
10
Как дообучить NVIDIA Cosmos Predict 2.5 с LoRA/DoRA для генерации видео роботов: пошаговое руководство
Пошаговый гайд по fine-tuning NVIDIA Cosmos Predict 2.5 с LoRA/DoRA для синтеза видео роботов. Подготовка данных, конфигурация, инференс. Ссылки на HuggingFace
11
Как за 54 дня собрать ИИ-хаб в мессенджере MAX на n8n: полный гайд для старта
Реальный кейс: команда из 2 человек собрала чат-бота с 10+ моделями в MAX на n8n. Архитектура на 271 ноду, запуск подписки, 5900 пользователей. Пошаговый roadma
12
Сравнение русскоязычных LLM: бенчмарк спортивных знаний и выбор лучшей модели для RAG
Открытый бенчмарк из 655 спортивных вопросов на русском. Gemma 4 31B рвёт всех — 87% точности. Как тестировали, какие модели провалились и почему эта модель — в