Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5489
материалов
01
Исправление утечки памяти в llama.cpp SYCL при использовании двух видеокарт Intel Arc
Пошаговое руководство по исправлению утечки системной памяти при работе llama.cpp с SYCL на двух видеокартах Intel Arc. Диагностика, настройка окружения, флаги
02
Как настроить сервер для обработки 1B+ токенов в день: опыт исследовательской лаборатории с GPT-OSS-120B
Практическое руководство по развертыванию высоконагруженного LLM-сервера с GPT-OSS-120B. Конфигурация железа, оптимизация vLLM и обработка миллиарда токенов в с
03
Как обработать 4700+ инженерных PDF за 45 минут вместо 4 недель: системный дизайн против чистого AI
Практический кейс: как комбинация классических методов и AI обрабатывает тысячи инженерных чертежей за минуты, а не недели. Архитектура, код, ошибки.
04
Файловый доступ для AI-агента: как избежать ошибок с KV-кэшем и реализовать permission gate
Глубокий разбор бага с динамическим временем в промпте, убивающим KV-кэш llama.cpp, и реализация permission gate для безопасного доступа к файлам. Практическое
05
Как создать Android-приложение без навыков программирования: кейс использования Claude и Android Studio
Пошаговый кейс: как не-разработчик создает и публикует приложение в RuStore, используя ИИ. Инструменты, процесс, обратная связь. Работает в 2026 году.
06
GPT-1900: Как заставить нейросеть говорить языком прошлого века на вашей видеокарте
Пошаговый гайд по обучению локальной LLM на исторических текстах. Сбор датасета, выбор модели, тонкая настройка и запуск инференса на своем железе.
07
Гибридный RAG с Amazon Bedrock и OpenSearch: пошаговая реализация интеллектуального поиска для агентных ассистентов
Полный гайд по созданию агентного ассистента с гибридным RAG на Amazon Bedrock и OpenSearch. Пошаговая реализация, код, настройки и ловушки.
08
Confirmation Lock в LLM-агентах: почему ваш агент глупеет на ходу и как его разблокировать
Глубокий разбор ошибки Confirmation Lock, усиливающей предвзятость в LLM-агентах. Практическое руководство по архитектуре LOCK-R и реальные решения для продакше
09
Как реплицировать и улучшить модель детекции секретов локально: гайд с разметкой датасета и обучением
Пошаговый гайд по созданию модели детекции секретов локально. Разметка датасета с ИИ, обучение и улучшение коммерческих аналогов.
10
Разбор утечки Claude Code: архитектурные паттерны «ОС для ИИ» — самовосстановление, вычисления во сне и отсечение функций
Анализ 512 тыс. строк утекшего кода Claude Code. Раскрываем паттерны: самовосстановление ИИ, вычисления во сне, отсечение функций. Как Anthropic строит операцио
11
APEX vs K-кванты: в чём разница и почему APEX критически важен для больших MoE-моделей (на примере QWEN Coder 80B)
Глубокий разбор APEX квантования для MoE-архитектур. Почему старые методы не работают на QWEN Coder 80B и как оптимизировать память и скорость в 2026 году.
12
Сравнение локальных LLM для генерации кода: OpenCode с Qwen, Gemma, Nemotron и GLM
Практическое сравнение локальных LLM для генерации кода: тестируем Qwen 3.5, Gemma 4, Nemotron 3 и GLM-4.7 Flash в OpenCode. Результаты, требования к железу и в