Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5501
материалов
01
TurboQuant от Google: тестирование метода экстремального квантования для локальных LLM
Практический гайд по тестированию метода TurboQuant от Google для сжатия LLM до 1-2 бит на вес. Установка, калибровка, сравнение с AWQ и GPTQ на актуальных моде
02
Новый Figma MCP-сервер: как настроить AI-агента для автоматической сборки дизайна по вашей системе
Полное руководство по настройке Figma MCP-сервера в режиме read/write для автоматической сборки UI по вашей дизайн-системе с помощью AI-агентов. Актуально на ма
03
Интеграция TurboQuant в MLX Studio: инструкция по квантованию моделей для Apple Silicon
Полное руководство по интеграции TurboQuant в MLX Studio для квантования LLM под Apple Silicon. Шаги, ошибки, настройки на 2026 год.
04
Тупой бенчмарк для LLM: как 76% моделей галлюцинируют на простейшем вопросе 'current date'
Эксперимент: 76% языковых моделей дают неверный ответ на вопрос 'current date'. Почему LLM галлюцинируют на простом и как это тестировать. Методика тупого бенчм
05
Per-row MSE quantization: практическое руководство по сжатию LLM до 15MB с минимальной потерей качества
Пошаговый гайд по per-row MSE quantization для сжатия больших языковых моделей. Код на PyTorch, сравнение BPB, оптимизация под edge-устройства.
06
Локальный Qwen 3.5 на 16 ГБ GPU против облачного Kimi K2.5: тест скорости и точности
Детальное сравнение локального запуска Qwen 3.5 с квантованием unsloth q2_k_xl на 16 ГБ GPU и облачного Kimi K2.5. Метрики скорости 120 t/s, настройка LM Studio
07
Компрометация LiteLLM 1.82.7 и 1.82.8: инструкция по проверке и срочному обновлению
Подробная инструкция по проверке и срочному обновлению LiteLLM после компрометации версий 1.82.7 и 1.82.8. Актуально на 24 марта 2026 года.
08
Agentic RAG Challenge 2026: разбор победного решения и метрик оценки (точность, скорость, токены)
Как победили в Agentic RAG Challenge 2026: разбор решения, метрики точности, скорости, токенов. Юридические документы DIFC, векторный поиск, практика для разраб
09
Автоматизация мультиагентных систем: пайплайны, триггеры и bounce-back для AI-воркеров
Пошаговое руководство по автоматизации мультиагентных систем с помощью пайплайнов, триггеров и bounce-back механизмов. Актуально на 2026 год.
10
Как защитить систему от AI: практическое руководство по sandboxing для локальных LLM
Практическое руководство по изоляции AI-агентов с Docker и виртуальными машинами. Защита от supply chain атак и вредоносного кода.
11
Ваш LLM сервер жрет память как не в себя? Виновник - фрагментация кучи glibc. Исправляем за 5 минут настройкой MALLOC_*
OOM-killed ваш сервер LLM? Это не утечка, а фрагментация кучи glibc. Глубокий разбор и пошаговое решение через настройку MALLOC_MMAP_THRESHOLD_ и MALLOC_TRIM_TH
12
Профессиональные практики AI-кодинга: как добиваться качественного кода (TDD, контекст, стек, риск-менеджмент)
Как использовать ИИ для написания качественного кода. Практические методы TDD, управления контекстом, выбора стека и риск-менеджмента. Обновлено на 2026.