Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5501
материалов
01
Запуск маленьких LLM (3-9B) с интернет-доступом на слабом железе: руководство по MCP, RAG и гибридным подходам
Практическое руководство по запуску маленьких LLM с интернет-доступом на 8 ГБ VRAM. Используем Qwen 3.5 4B, MCP, RAG и гибридные подходы для максимума эффективн
02
Архитектура Computer Vision для модерации: как Wildberries обрабатывает 15 млн карточек в день
Подробный гайд по продакшен-архитектуре Computer Vision для модерации карточек. TensorRT, DALI, Triton и ансамбли моделей для обработки 15 млн изображений ежедн
03
Как использовать ChatGPT и Claude для медицинского самообследования: реальный кейс с нарушением бинокулярного зрения
Практический гайд по использованию ИИ для самодиагностики нарушения бинокулярного зрения. Примеры промптов, ошибки врачей, этические нюансы.
04
Как связать машинное зрение, WMS и конвейер: руководство по интеграции на реальном кейсе
Пошаговое руководство по соединению компьютерного зрения, системы управления складом и конвейера для автоматической сортировки. Реальный промышленный кейс с вес
05
Архитектура civStation: строим VLM-агента для игр без единого API
Подробный гайд по созданию игрового бота на VLM с трехслойной архитектурой. Скриншот-анализ, планирование действий, human-in-the-loop контроль. Без доступа к AP
06
RL против математического программирования: кто победит в задаче коммивояжёра? Полный эксперимент с кодом
Практический эксперимент: сравниваем обучение с подкреплением (SDPO) и OR-Tools на задаче коммивояжёра. Весь код Python, метрики и честные выводы.
07
17 AI-агентов вместо отдела: как автоматизировать финансовую отчётность на Claude Code без кода
Практический кейс автоматизации отчётности для 200+ партнёров. Архитектура цепочки из 17 AI-агентов на Claude Code без написания кода. Экономит сотни часов.
08
Промпт-инжиниринг в продакшене: как заставить нейросеть работать как швейцарские часы (на примере hh.ru)
Разбираем, как перейти от случайных ответов LLM к надежным продакшен-системам. Пошаговый гайд на примере обработки резюме в hh.ru от Senior DevOps инженера. Акт
09
Как заставить локальную LLM понимать ваш код: техники контекста для разработчиков без облака
Пошаговое руководство по загрузке контекста кодовой базы в локальную LLM. Индексация, эмбеддинги и ручные методы для Qwen2.5 Coder и других моделей.
10
Провал теста: почему TurboQuant ещё не работает на Android и как собрать llama.cpp под ARM
Подробный отчет о тестировании TurboQuant на Snapdragon и пошаговая сборка llama.cpp под ARM для Android. Флаги компиляции, ошибки GGML type registration.
11
Разоблачение Turboquant: как rotation матрицы портят спарсити при квантовании LLM
Глубокий анализ Turboquant: как rotation матрицы улучшают реконструкцию аутлайеров, но портят спарсити активаций. Измерения на Qwen и llama.cpp.
12
Как запустить 9B модель на 6GB VRAM: бесплатный гайд по использованию Google Colab и Cloudflare Tunnel
Пошаговый гайд по запуску 9B-параметровой LLM на Google Colab T4 с 6GB VRAM и созданию публичного API через Cloudflare Tunnel. Актуально на март 2026.