Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5501
материалов
01
Как заставить кодирующего агента учиться на ошибках: методика выхода из циклов «fail → retry»
Пошаговая методика для кодирующих агентов: учимся на ошибках, разрываем циклы fail-retry. Реализация памяти ошибок на Python.
02
Застройка Qwen 122B и 397B на 4x RTX 6000 Pro: Монстр для фаззинга и аудита кода
Подробное руководство по сборке и настройке системы с 384 ГБ VRAM на 4x RTX 6000 Pro для запуска гигантских Qwen-моделей в задачах аудита безопасности и фаззинг
03
Claw-style агенты: практический разбор настройки, стабильности и реальной пользы в 2026 году
Полный разбор Claw-style агентов: настройка OpenClaw 2.3, борьба с нестабильностью, сравнение со скриптами. Практические кейсы на март 2026.
04
Туториал: пишем решатель уравнений Навье-Стокса на Python с нуля для симуляции обтекания крыла
Пошаговый туториал по созданию решателя уравнений Навье-Стокса на Python с нуля для симуляции обтекания крыла. Полный код, объяснение методов и советы по оптими
05
Mistral 7B локально: как автоматизировать заметки с собраний на MacBook через Ollama
Пошаговый гайд по настройке локальной LLM для автоматического создания заметок с собраний на MacBook. Приватно, бесплатно, эффективно.
06
Локальные LLM для юристов: сравнение Qwen 2.5, Llama 3.3 и других на Mac M5 с 128 ГБ ОЗУ
Практическое сравнение локальных LLM для юридической работы: Qwen 2.5, Llama 3.3 и DeepSeek Coder на Mac M5 с 128 ГБ ОЗУ. Защита данных, скорость, квантование.
07
Как развернуть 100% локальную многозагентную систему на Linux: vLLM в Docker, Claude Code и GPT-OSS-120B
Полный гайд по созданию полностью автономной многозагентной AI системы на Linux. Используем vLLM в Docker для параллельных запросов, Claude Code для генерации к
08
Claude Sonnet 4.6: скрытые возможности и как использовать 1M-токеновый контекст
Полный гайд по использованию Claude Sonnet 4.6 с контекстом 1 млн токенов. Улучшенное кодирование, агентное планирование, пошаговые инструкции и типичные ошибки
09
Настройка приватного AI-терапевта на ноутбуке с RTX 4060: выбор модели 70B, интеграция с Obsidian и минимизация обслуживания
Гайд по настройке приватного AI-терапевта на ноутбуке с RTX 4060. Выбор квантованной модели 70B, интеграция с Obsidian для ведения дневника и настройка автономн
10
Nano Banana Pro в Antigravity: Генерация UI-макетов и интеграция с Figma
Пошаговое руководство по использованию Nano Banana Pro в Google Antigravity для автоматической генерации UI-макетов и их импорта в Figma. Актуально на 2026 год.
11
ML для музыкальных сервисов: как разделить общие и персональные запросы в плейлист-генераторе
Практический гайд для ML-инженеров: как на основе подхода с EACL 2026 построить классификатор запросов для умного плейлист-генератора. Код, архитектура, подводн
12
Structured Prompting и Graph RAG: как заставить Llama 8B работать как 70B без тонкой настройки
Практический гайд: как с помощью Structured Prompting и Graph RAG заставить маленькую Llama 3.1 8B выдавать результаты как 70B модель. Конкретные inference-трюк