Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
3264
материалов
01
16 карт MI50 за 15 тысяч: собираем бюджетного монстра для Deepseek V3.2
Полный гайд по сборке сервера на 16 картах AMD MI50 для запуска Deepseek V3.2: конфигурация, 10/2000 tok/s, энергопотребление 2400W, сравнение с дорогими решени
02
Проблема с passthrough RTX Pro в Proxmox: диагностика и решение ошибки после перезагрузки VM
Пошаговая диагностика и исправление ошибок GPU passthrough для Nvidia RTX Pro в Proxmox VE после перезагрузки виртуальной машины. Работает для ИИ и LLM.
03
Хирургия для нейросетей: как заточить LLM под медицинские протоколы и не разориться
Пошаговый гайд по тонкой настройке медицинских LLM: сравнение SFT и DPO, работа с 90k Q&A датасетом, интеграция RAG для хирургических моделей на OSS-120B и Qwen
04
Когда RAG начинает врать: почему ваш поиск деградирует при росте базы и как это исправить
Почему RAG-система теряет качество при росте базы данных. Глубокий анализ алгоритма HNSW, метрика Recall@k и практические настройки для продакшена.
05
FinePDFs: Как HuggingFace собрала 3 триллиона токенов из «мёртвого» интернета
Инсайдерская история создания FinePDFs — датасета из 3 триллионов токенов PDF. OCR выбор, обработка «мёртвого» интернета, технические решения для ML.
06
Шотландский гэльский и другие сказки: почему 90% jailbreak-исследований — это научный мусор
Скандальное разоблачение научной работы по jailbreak LLM. Почему перевод на гэльский не работает и как правильно оценивать уязвимости GPT-4.
07
Архитектура State-of-the-Art Research Agent: философия и технические уроки от Tavily
Глубокий разбор архитектуры продвинутых ИИ-агентов для исследований. Философия agent harness, управление контекстом, устойчивость к обновлениям моделей. Техниче
08
RTEB: новый бенчмарк для оценки эмбеддинг-моделей — почему старые метрики врут
RTEB — новый стандарт оценки эмбеддинг-моделей. Разбираем, почему старые бенчмарки врут о качестве поиска в RAG-системах и как избежать ошибок в продакшене.
09
huggingface_hub v1.0: что сломалось, что работает и как не сойти с ума при обновлении
Полный гайд по переходу на huggingface_hub v1.0: обновление библиотеки, переход на httpx-бэкенд, использование нового CLI на Typer. Все изменения и обратная сов
10
Routed GQA (R-GQA): как реализовать маршрутизированное внимание для ускорения обучения на 40%
Пошаговый гайд по реализации Routed GQA (R-GQA) для ускорения обучения языковых моделей на 40%. Объяснение механизма, преимущества и нюансы.
11
Visual Haystacks: как найти иголку в стоге визуальных данных
Как работает Visual Haystacks — новый бенчмарк для тестирования способности мультимодальных моделей анализировать коллекции изображений. Needle-In-A-Haystack по
12
Open Evaluation Standard: Как воспроизвести бенчмарки Nemotron 3 Nano с помощью NeMo Evaluator
Пошаговое руководство по использованию NVIDIA NeMo Evaluator для проверки результатов Nemotron 3 Nano. Открытая оценка моделей и воспроизводимость бенчмарков.