Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5488
материалов
01
Как защитить AI-агента от катастрофических ошибок: разбор инцидента с Lobstar Wilde и практические советы
Как AI-агент Lobstar Wilde потерял $441k за 12 минут. Практические шаги по защите self-hosted агентов от слива средств и катастрофических ошибок.
02
LLM на CPU без GPU: как я собрал LLLaMBA и прогнал бенчмарк в закрытом контуре
Пошаговое руководство по запуску LLM на CPU в условиях санкций и дефицита GPU. Соберите LLLaMBA — свой бенчмарк для квантованных моделей. Код, конфиги, методоло
03
AI-forensics: Вскрытие квантованной модели gpt-oss-20b-TurboQuant-MLX-8bit без анестезии
Пошаговая методика AI-forensics для анализа и исправления квантованных MLX-моделей. Разбираем .safetensors, calibration cache, BF16 активации на примере gpt-oss
04
Граждане-разработчики и прямая разработка: как ИИ переписывает правила игры
Актуальная статистика по citizen developers на 21.04.2026 и методика прямой разработки с ИИ. Практический гайд для DevOps и программистов.
05
Opus 4.7: полный разбор сломанного релиза Anthropic и гайд по миграции с 4.6
Разбор проблем budget_tokens, нового токенизатора и thinking tokens в Claude Opus 4.7. Пошаговый гайд по миграции с версии 4.6 с примерами кода.
06
Claude Code как веб-скрапер: хак для обхода антиботов и экономии лимитов
Практическое руководство по настройке Claude Code для эффективного веб-скрапинга динамических сайтов с обходом Cloudflare и антибот защиты. Рабочий код и пошаго
07
Vibe Coding vs. качество: как не потерять экспертизу, когда ИИ пишет 46% кода
Практическое руководство для разработчиков: как не потерять экспертизу, когда ИИ генерирует 46% кода. Актуально на 2026 год.
08
Сквозной трекинг ML-моделей: DVC, SageMaker и MLflow для аудита, который не стыдно показать регулятору
Пошаговая инструкция по настройке сквозного аудита ML-моделей. Интеграция DVC 3.2, MLflow 2.4 и SageMaker. Воспроизводимость экспериментов для регулируемых инду
09
Вайб-кодинг на практике: как мы ускорили разработку в 8–12 раз с помощью LLM (стек, промпты, архитектура)
Реальный кейс внедрения LLM в продакшн. Конкретный стек технологий на 2026 год, подход к промпт-инжинирингу, архитектура и измеримые результаты ускорения цикла
10
Rust из Python: полное руководство по ускорению критического кода с примерами и бенчмарками
Как ускорить критический код Python в 100 раз с помощью Rust. Пошаговое руководство с PyO3, примерами и реальными бенчмарками на 21.04.2026.
11
GPT-4 в CI/CD - это боль. Заменяем на локальную SLM и обретаем покой.
Пошаговый кейс от Senior DevOps. Как убрать ненадежный GPT-4 из CI/CD пайплайна, развернуть локальную SLM и получить контроль, скорость и нулевой счёт.
12
Как адаптировать LLM Canary-Qwen-2.5B для распознавания русской речи: архитектура SALM и работа с CTC-энкодером
Практическое руководство по fine-tuning модели Canary-Qwen-2.5B для ASR на русском. Разбор архитектуры SALM, интеграции CTC-энкодера и оптимизации для телефонии