Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5488
материалов
01
AI — мотор нового бума App Store: как нейросети упростили создание приложений и кто на этом зарабатывает
Как нейросети создают мобильные приложения за часы. Гайд по AI-инструментам, пошаговый план и новые бизнес-модели заработка на фоне бума App Store в 2026 году.
02
Экономика LLM в 2026: как считать реальную стоимость с учётом reasoning-режимов и скрытых токенов
Практический гайд по расчёту TCO для LLM API в 2026. Формулы, примеры от OpenAI и Anthropic, учёт reasoning effort и скрытых токенов.
03
Как оптимизировать расход токенов AI-агента: метод кэширования контекста с помощью markdown-файлов
Пошаговый гайд по оптимизации расходов на токены AI-агентов через кэширование контекста в markdown-файлах. Работает с Claude 3.7, GPT-5, Gemini 3.0.
04
Text-to-SQL с оплатой по запросу: тонкая настройка Amazon Nova Micro через LoRA и serverless inference в Bedrock
Пошаговый гайд по тонкой настройке Amazon Nova Micro для кастомных SQL-диалектов. Используем LoRA и serverless inference в Bedrock для оплаты по запросу. Эконом
05
Пошаговое руководство по дообучению мультимодальных эмбеддинг-моделей (на примере Qwen3-VL-Embedding-2B)
Подробное руководство по дообучению мультимодальной модели Qwen3-VL-Embedding-2B для визуального поиска документов. Код, датасеты, метрики.
06
RAG сломался? Как построить контекстный движок для управления памятью, компрессией и токенами
Почему RAG не справляется с длинными контекстами и как построить движок для управления памятью, компрессией и токенами в LLM. Практическое руководство.
07
Почему RAG-система извлекает правильные данные, но даёт неверный ответ: воспроизводимый эксперимент и решение
Почему RAG-система находит нужные документы, но LLM дает ошибочный ответ? Воспроизводимый эксперимент с кодом и три рабочих решения для 2026 года.
08
Claude Opus 4.7: как измерить реальную стоимость использования из-за нового токенайзера (+45% токенов)
Новый токенизатор Claude Opus 4.7 увеличивает расход токенов на 45%. Разбор кода на Python для замера реальной стоимости и защита бюджета API.
09
Бенчмарк 8 MLX-серверов для Qwen 3.5 на Mac M2 Max: кто самый быстрый на реальных задачах?
Тестирование 8 MLX-серверов для запуска Qwen 3.5 на Mac M2 Max. Результаты бенчмарков, скорость токенов в секунду, потребление памяти и рекомендации по выбору.
10
Дистилляция модели на Amazon Bedrock: как ускорить и удешевить семантический поиск по видео
Практический гайд по дистилляции ИИ-моделей на Amazon Bedrock для дешевого и быстрого семантического поиска по видео. Шаги, ловушки, актуальные методы 2026 года
11
Архитектура Agentic AI на Amazon Bedrock: как автоматизировать публикацию контента и сократить время с 4 часов до 10 минут
Узнайте, как построить агентную архитектуру на Amazon Bedrock для автоматической публикации контента. Реальный кейс: сокращение времени с 4 часов до 10 минут.
12
PaydaDosh: как мы построили ИИ-платформу, чтобы ингушский язык не стал цифровым призраком
Полное техническое руководство по созданию платформы для цифровизации малоресурсных языков. От сбора данных до запуска ИИ-помощника на примере ингушского.