Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5488
материалов
01
Локальный пайплайн PDF в аудиокнигу: Kokoro 82M, Qwen и llama.cpp
Полный гайд по созданию полностью офлайн-конвейера PDF→аудиокнига: извлечение текста через Qwen, очистка llama.cpp и синтез Kokoro 82M. Без облаков, без затрат,
02
Аудит безопасности LLM-платформы: как один curl раскрыл все API-ключи
Реальный кейс: как через SSRF и открытые API утекли ключи AI-платформы. Пошаговый гайд по аудиту и защите инфраструктуры LLM.
03
Как заменить PySpark на YAML: создание пайплайнов данных без разработчиков
Пошаговый гайд: как перевести ETL на декларативные YAML-пайплайны, избавиться от зависимости от разработчиков и ускорить релизы. Актуально на 2026 год.
04
Как дать кодинг-агенту зрение: MCP-сервер с локальной vision-моделью GLM-5.1
Пошаговый гайд по созданию MCP-сервера с локальной моделью GLM-5.1 Vision 8B для анализа скриншотов и UI. Как дать агенту глаза без облака.
05
Как сэкономить токены в агентных системах: 6 методов с интерактивными графиками
Инженерный гайд по снижению расхода токенов в агентных системах: prompt caching, semantic caching, lazy-loading инструментов, маршрутизация, субагенты и очистка
06
llama.cpp NVFP4 Benchmark: Native vs Non-Native Performance on RTX 5090 (Blackwell)
Сравнение производительности NVFP4-квантования в llama.cpp на RTX 5090 (Blackwell). Реальные бенчмарки, сборка native vs non-native, прирост скорости до 50%.
07
Настройка Claude Code для Spec-Driven Development: рабочее место SDD-кодера
Пошаговое руководство по настройке Claude Code для Spec-Driven Development. Узнайте, как превратить AI-агента в предсказуемого инженера с помощью спецификаций.
08
GraphRAG против слепоты векторного поиска: кейс Сбера и практический гайд по внедрению
Узнайте, как GraphRAG решает проблему контекста в RAG. На примере Сбера: граф знаний + векторный поиск = идеальный retrieval. Пошаговое руководство.
09
Скрытая инфляция токенов в Opus 4.7: как изменения токенизатора влияют на расходы
Новый токенизатор Opus 4.7 увеличивает число токенов до 45% — и ваш счет растет. Разбираем причины, тесты и методы защиты бюджета.
10
Создание ИИ-агента для EdTech-поддержки: чистый Python, Gemini и JSON без фреймворков
Пошаговое руководство по созданию прототипа AI-куратора для образовательной платформы без фреймворков и векторных баз. Чистый Python, Gemini API, JSON планировщ
11
Федеративное обучение на Edge-устройствах с памятью до 256 МБ: практические рекомендации и архитектура
Как запустить федеративное обучение на микроконтроллерах и IoT-устройствах с 256 МБ RAM. HeteroFL, экстремальная спарсификация градиентов, пошаговый план и код.
12
Обнаружение контуров в изображениях с помощью OpenCV и SciPy: полный гайд с примерами кода
Научитесь выделять границы на изображениях с помощью OpenCV и SciPy. Пошаговый гайд с примерами кода, математикой и лайфхаками.