Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
3283
материалов
01
Как правильно использовать суб-агентов в AI-разработке: 3 реальных сценария
Практический гайд по использованию суб-агентов для разгрузки основного LLM, фильтрации контекста и оптимизации промптов. Примеры кода на Python.
02
Мультиагентные AI-команды: реальная польза или маркетинговый хайп?
Глубокий разбор мультиагентных AI-команд: когда они работают, а когда это хайп. Сравнение фреймворков, реальные кейсы и пошаговый план внедрения.
03
Подключаем LLM Council от Карпати к Claude Desktop: пошаговый гайд
Пошаговая инструкция по подключению LLM Council от Андрея Карпати к Claude Desktop через Model Context Protocol. Настройка, промпты и практические примеры.
04
Я заменил ETL-конвейер на ИИ-агентов и перестал просыпаться по ночам
Как я заменил сложный ETL-конвейер автономными ИИ-агентами и наконец перестал просыпаться по ночам из-за падений пайплайнов. Подробный кейс и пошаговый план.
05
Свой AI-агент на Bun за 30 минут: прощай, LangChain
Пошаговый гайд по созданию легковесного AI-агента на Bun.js с DOM парсингом. Альтернатива тяжелым фреймворкам вроде LangChain.
06
7 маленьких LLM на ноутбуке с 16 ГБ ОЗУ: какой выбрать и не сломать систему
Практический гайд по выбору и запуску 7 локальных LLM на ноутбуке с 16 ГБ ОЗУ. Сравнение Qwen 2.5, Mistral Small и других, бенчмарки, оптимизация памяти.
07
Как я взломал Snapchat-бота для сексторции: уязвимости Llama 7B и «Протокол Бабушки»
Подробный разбор reverse engineering вредоносного LLM-бота для сексторции, уязвимости модели Llama 7B и техника взлома через prompt injection.
08
Кастомные CUDA ядра для обучения LLM: стоит ли овчинка выделки?
Полное руководство по созданию и оптимизации кастомных CUDA ядер для обучения больших языковых моделей. Анализ производительности, сложности разработки и альтер
09
Как работает бикамеральная архитектура TOPAS-DSPL: два потока против композиционного дрейфа
Полное техническое объяснение бикамеральной архитектуры TOPAS-DSPL: как разделение на логический и графический потоки решает проблему композиционного дрейфа в н
10
Как отличить латиноамериканский испанский от европейского с помощью локальной нейросети
Пошаговое руководство по созданию локальной нейросети для различения латиноамериканского и европейского испанского. Практическое применение мультиязычного ИИ.
11
Whisper vs Wav2Vec2: Какая модель лучше для детекции диалектов на вашей видеокарте
Полный гайд по выбору STT-модели для распознавания акцентов и диалектов. Сравнение производительности Whisper и Wav2Vec2 на RTX 4090, RTX 3060 и CPU.
12
Почему даже OpenAI и Anthropic делают ужасные графики (и как это исправить)
Разбираем, почему даже крупные AI-компании делают ужасные графики, и даём пошаговый гайд по созданию профессиональных визуализаций.