Учебные материалы
Линейный слой изнутри: как написать свой GEMM на CUDA и перестать бояться нейросетей
Полный гайд по написанию линейного слоя и умножения матриц с нуля на C++ и CUDA. Разбираем устройство нейросетей, оптимизацию GPU и практическую реализацию для
Production-разработка на Elixir силами AI: как за 4 месяца создать приложение с 1700 коммитами и 95% покрытием тестов
Практический кейс по созданию production-приложения на Elixir с помощью Claude Code. Методология TDD, управление AI-разработчиком, 422K строк кода, 3.8K тестов.
Персональный AI-доктор: как подключить Claude к данным Oura Ring, весам Xiaomi и ноушену для анализа здоровья
Пошаговая инструкция по интеграции Claude Opus 4.5 с Oura Ring, умными весами Xiaomi и Notion для комплексного анализа здоровья. Код, настройка API, примеры про
Паспорт требования: как правильно структурировать данные на входе для AI-агента
Полное руководство по input engineering для AI-агентов. Как создать паспорт требования, разбить ТЗ на атомы и подготовить данные для RAG. Практика 2026.
Инженерия среды для агентов: полная разработка продукта на Codex без написания кода вручную
Полный гайд по настройке среды для AI-агентов. Как заставить Codex разрабатывать весь продукт без вашего кода. Методология, циклы обратной связи и разбор ошибок
Как оптимизировать код для AI-агентов: трёхуровневая документация вместо бесполезных grep-запросов
Почему grep убивает ваших AI-агентов и как внедрить трёхуровневую документацию для Copilot, Cursor и Devin. Практическое руководство.
Как собрать мультиагентный пайплайн: разбор кейса и архитектура вместо одного промпта
Разбираем кейс перехода от неработающего монопромпта к отлаженной мультиагентной системе. Архитектура с агентами для фактчекинга, стиля и контекста. Пошаговый п
Запуск llama.cpp на бюджетном MacBook Neo: настройка и бенчмарк Qwen3.5 9B
Полный гайд по настройке llama.cpp на MacBook Neo для запуска Qwen3.5 9B. Квантование Q3_K_M, бенчмарки, флаги командной строки и решение частых проблем.
Code Concepts: Как синтетические датасеты на 15 млн Python задач заставляют LLM учиться, а не копировать
Глубокий разбор метода NVIDIA Code Concepts: как целевые синтетические данные на 15 млн задач улучшают LLM для программирования. Результаты, таксономия, практик
Самохостинговая обработка документов: как извлекать данные из рукописно-печатных форм на индийских языках
Пошаговое руководство по построению пайплайна обработки документов на индийских языках с рукописным и печатным текстом. Выбор моделей, архитектура, развертывани
Ablation vs Heretic vs Obliteratus: сравнение трёх инструментов для тонкой настройки и оптимизации локальных LLM
Ablation, Heretic и Obliteratus: как выбрать лучший инструмент для тонкой настройки, оптимизации и отладки локальных языковых моделей. Плюсы, минусы, примеры ис
Архитектура векторного поиска Нейроюриста: как YDB обрабатывает миллионы документов в RAG
Глубокий разбор архитектуры векторного поиска Нейроюриста от Яндекса. Как YDB обрабатывает миллионы юридических документов с фильтрацией, настройка HNSW индексо