Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
3273
материалов
01
Медицинские записи в JSON за 15 минут: как заставить локальные LLM читать почерк врачей
Практический гайд по обработке медицинских записей локальными LLM. Сравнение моделей (Llama 3.2, Meditron), OCR для рукописного текста, структурирование в JSON/
02
DGX Spark: Обучение Llama 3.2 на практике оказалось в 5 раз медленнее рекламы. Вот как это исправить
Реальный бенчмарк DGX Spark для Llama 3.2. Разбираемся, почему скорость в 2 раза ниже заявленной и как настроить PyTorch окружение.
03
Тёмная цепочка мыслей: как заставить Gemma 3 4B думать как 70B модель
Эксперимент с тонкой настройкой Gemma 3 4B на уникальном наборе данных для прокачки стратегического мышления. Технические детали, метрики, код.
04
MiniMax M2.1 и Q6_K: как квантование ломает логику модели и что с этим делать
Почему квантованный Q6_K MiniMax M2.1 генерирует бредовый код и странные ответы. Детальный разбор проблемы и практическое решение для llama.cpp и LM Studio.
05
Конвертация .pth в GGUF и настройка GPU в Ollama/LM Studio: полный разбор для новичков
Пошаговое руководство по конвертации моделей .pth в GGUF и настройке GPU ускорения в Ollama и LM Studio. Работаем с Llama 3.2-11b, RX 9070 XT и Vulkan.
06
GRPO + LoRA на нескольких GPU: инженерный гайд по выжиманию последних мегабайтов из VRAM
Практическое руководство по настройке GRPO с LoRA на нескольких GPU. Конкретные параметры, метрики, экономия 33% времени, решение проблем VRAM.
07
mHC в DeepSeek: Как гипер-соединения убивают нестабильность обучения (и почему это не магия)
Полный разбор метода mHC от DeepSeek с кодом на PyTorch. Узнайте, как гипер-соединения стабилизируют обучение глубоких сетей без взрыва градиентов.
08
Симуляция реальности: как Qwen Long назвал мир фейком и что это говорит о проверке фактов
Технический разбор: почему LLM ошибаются на экстремальных новостях. Системные промпты Qwen Long, правила Evidence Authority и Hoax Classification. Практический
09
RTX 5060 Ti vs RX 9060 XT для локальных LLM: гайд по выбору GPU для первого AI-PC
Полное сравнение RTX 5060 Ti и RX 9060 XT для локальных языковых моделей. Выбор видеокарты для сборки AI-PC: поддержка CUDA и ROCm, производительность, цена и э
10
Неосознанный вайб-кодинг: когда слепая вера в ИИ-генерацию кода работает (и когда нет)
Senior DevOps разбирает, когда слепое доверие к AI-ассистентам в программировании оправдано, а когда ведёт к катастрофе. Конкретные примеры и пошаговый план.
11
GPT-OSS-120B vs Llama 3.1 70B: Две модели, четыре 3090, один ответ
Практические тесты GPT-OSS-120B и Llama 3.1 70B на двух RTX 3090: квантование, распределение слоёв, реальная скорость для анализа документов и STEM задач.
12
Когда ИИ сводит с ума: как не сойти с катушек от технологического FOMO и AI-психоза
Конкретные техники КПТ и схемотерапии для борьбы с тревогой от ИИ, сикофантией, думскроллингом и технологическим FOMO. Практическое руководство.