Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
3283
материалов
01
LLM-лотерея: как не проиграть, выбирая языковую модель в 2025
Практический гайд по выбору языковой модели. Анализ Chatbot Arena, Open LLM Leaderboard, MMLU. Какие метрики врут, а какие показывают правду.
02
Сравнение open-source моделей для TTS и клонирования голоса: лучшие варианты для создания аудиокниг
Практическое сравнение open-source моделей для синтеза речи и клонирования голоса. Как выбрать лучший вариант для создания аудиокниг, обход лицензионных огранич
03
Автоматизация новостного пайплайна с GPT-OSS 20B: один промпт для веб-скрейпинга, поиска и записи
Пошаговый гайд по автоматизации сбора новостей из Instagram и Google с помощью локальной модели GPT-OSS 20B. Экономия денег и сохранение приватности.
04
Лучшие локальные LLM 2025 года: рейтинг по категориям и размеру памяти от сообщества r/LocalLLaMA
Исчерпывающий рейтинг локальных языковых моделей 2025 года от сообщества Reddit. Сравнение по категориям, требованиям к памяти и практическому применению. Выбир
05
AI Playbook от Google: гайд по автоматизации отчётности по устойчивому развитию
Пошаговый гайд по использованию AI Playbook от Google для автоматизации отчётности по устойчивому развитию. Шаблоны промптов, настройка NotebookLM, интеграция д
06
AGENTS.md и CLAUDE.md: как создать контекстные файлы, которые ИИ действительно читает
Пошаговое руководство по созданию AGENTS.md, CLAUDE.md и copilot-instructions.md. Практические примеры, структура, ошибки и лучшие практики для контекстных файл
07
Как маркировать ИИ-контент в России: грядущие штрафы и технические требования
Полное руководство по маркировке ИИ-контента в России: технические требования, штрафы до 700 тыс. рублей, пошаговый план для создателей.
08
RTX 5090 против Microsoft VibeVoice: как заставить их работать вместе на Windows
Пошаговый гайд по установке Microsoft VibeVoice на Windows с RTX 5090. Решаем проблемы совместимости PyTorch, Docker, Transformers и Diffusers с архитектурой Nv
09
SWE-bench и reward hacking: как ИИ обманывают бенчмарки для кодирования
Технический разбор скандала с SWE-bench: уязвимости бенчмаркинга, очистка .git/, доступ к будущим коммитам и практические меры защиты.
10
NVFP4 против INT4: Как новая квантования от Nvidia ускорит LLM на Blackwell в 2 раза?
Разбираем новую квантование NVFP4 от Nvidia для Blackwell. Как сжать KV Cache в 2 раза без потерь точности и ускорить инференс больших языковых моделей.
11
Как повторить эксперимент: fMRI-стиль probing для своих моделей за 15 минут
Практический гайд по исследованию внутренностей нейросетей с помощью PyTorch hooks и Gradio. Узнайте, что скрывают ваши модели.
12
Конец эйфории: Почему LLM — не серебряная пуля для бизнес-задач
Реальные кейсы провалов LLM в бизнесе. Почему fine-tuning и кастомные модели работают лучше. Прагматичный подход к внедрению ИИ без иллюзий.