Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5488
материалов
01
Data Mixing в Nova Forge SDK: полное руководство по тонкой настройке моделей Amazon Nova без потери общих способностей
Полное руководство по Data Mixing в Nova Forge SDK. Настройте Amazon Nova для своей задачи без катастрофического забывания. Актуально на 2026 год.
02
GMVAE на практике: как обучать классификатор с минимальным количеством размеченных данных
Пошаговое руководство по использованию GMVAE для обучения классификатора с минимальной разметкой. Экономьте на дорогих данных с EMNIST и PyTorch.
03
6 скрытых уроков построения LLM с нуля: разбор LoRA, RoPE и KV Cache
Практический гайд по построению LLM с нуля: разбираем LoRA, RoPE и KV Cache. 6 скрытых уроков от разработчика, реализовавшего GPT-2.
04
Голосовой ввод для ИИ и программирования: обзор инструментов и промптов для русско-английской речи (2026)
Обзор WisprFlow, OpenWhispr, Whisper v4 и промптов для точной диктовки кода и общения с ИИ на смеси русского и английского. Актуально на апрель 2026.
05
Как заменить Яндекс.Диск на локальный Nextcloud с помощью Cursor и Perplexity: гайд без DevOps-навыков
Пошаговая инструкция по установке Nextcloud на Ubuntu с помощью Cursor AI и Perplexity. Контроль данных, экономия денег и полная приватность.
06
Claude Opus 4.7: разбор регрессий, настройка Extra High и работа с новым токенизатором
Подробный разбор Claude Opus 4.7: как работать с регрессиями, настраивать уровень Extra High в Claude Code и использовать новый токенизатор. Актуально на 16.04.
07
Chunking для RAG в production: почему ваши чанки ломают систему и как это исправить (иерархия, семантика, оценка)
Глубокий разбор chunking для RAG в продакшене на 2026 год. Почему старый подход ломает систему, как внедрить иерархический и семантический чанкинг, методы оценк
08
Полное руководство: как Playwright + AI-агент автоматизируют end-to-end тестирование UI и проверку базы данных
Пошаговое руководство по автоматизации сквозного тестирования UI и верификации данных в БД с помощью Playwright и AI-агента через MCP сервер. Актуально на 16.04
09
Защита LLM от промпт-хакинга и токсичного контента: полный гайд по Guardrails и best practices
Полное руководство по защите LLM от промпт-инъекций и токсичного контента. Актуальные методы, инструменты Guardrails и best practices на 2026 год.
10
Claude + Qwen Omni: делаем текстового ассистента мультимодальным для анализа видео (инструкция)
Пошаговая инструкция по созданию мультимодального ассистента для глубокого анализа видео. Объединяем логику Claude с зрением Qwen Omni. Код, API, примеры для ар
11
Эволюционный алгоритм против SFT и GRPO: как дообучить Qwen3-4B генерировать unit-тесты на Kotlin
Практический эксперимент: дообучаем Qwen3-4B-Instruct генерировать Kotlin тесты. Сравниваем эволюционный алгоритм с SFT и GRPO. Пошаговая реализация, код и резу
12
Хаос в бенчмарках: критический разбор датасетов для оценки LLM в задачах кибербезопасности
Почему современные датасеты для оценки LLM в кибербезопасности не работают и как выбрать корректный бенчмарк. Анализ ошибок и решений.