Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5501 материалов
01 Построение умного A/B тестирования на Amazon Bedrock: архитектура и реализация с MCP Пошаговый гайд по архитектуре и реализации умного A/B тестирования для LLM на Amazon Bedrock с использованием Model Context Protocol. Динамическое назначение, а 9 мин чтения 02 A2A-протокол: как заставить AI-агентов работать вместе, а не сражаться друг с другом Полное руководство по A2A-протоколу для оркестрации мультиагентных систем. Архитектура, практическое внедрение, код и ошибки на 18.03.2026. 8 мин чтения 03 Self-hosted AI для программирования: затраты и сравнение с Codex/Copilot Как сравнить локальный AI с Codex и Copilot: оценить память, полные расходы и качество кода, проверить Ollama и Continue перед покупкой оборудования. 8 мин чтения 04 Миграция с Amazon Nova 1 на Nova 2 в Bedrock: инструкция по API, контекст 1M токенов и активация Extended Thinking Полное руководство по миграции с Amazon Nova 1 на Nova 2 в Bedrock на 18.03.2026. Контекст 1 млн токенов, Converse API, Extended Thinking, web grounding, пример 8 мин чтения 05 Как внедрить ИИ-помощник на RAG-архитектуре: разбор кейса BIM Inspector с ускорением адаптации сотрудников на 80% Практический гайд по внедрению RAG-архитектуры для ИИ-помощника. Разбираем кейс BIM Inspector: как сократить адаптацию сотрудников с 4 недель до 5 дней. Пошагов 9 мин чтения 06 Атака на RAG-системы: как защитить ChromaDB и LM Studio от 95% отравления базы знаний 95% атак на RAG проходят успешно. Пошаговый план защиты ChromaDB и LM Studio: обнаружение аномалий эмбеддингов, настройка chunking, валидация контента. 6 мин чтения 07 Qwen 3.5: dense или MoE? Выбор модели и железа (AMD vs NVIDIA) для локального кодирования Полное руководство: какую архитектуру Qwen 3.5 выбрать, какое железо купить (NVIDIA RTX 5090 или AMD) и какое квантование взять для локального AI-кодинга в 2026 8 мин чтения 08 Как отказаться от сложного ретривел-пайплайна: используем встроенные знания LLM о Git и терминале Разоблачаем избыточный код: как использовать встроенные знания LLM о Git и терминале без сложных ретривел-пайплайнов. Практический гайд для DevOps. 8 мин чтения 09 Лучшая сборка для локального ИИ на слабом железе: OmniCoder-9B, llama.cpp и 32 ГБ ОЗУ Полное руководство по запуску OmniCoder-9B с llama.cpp на слабом железе. Квантование Q4_K_M, настройка CUDA, тесты скорости. Ежедневный кодинг без облачных затр 9 мин чтения 10 Как собрать бюджетный 6-GPU мультиплексор на K80: 72 GB VRAM за $200 для мгновенного переключения моделей Пошаговый гайд по сборке бюджетного 6-GPU мультиплексора на NVIDIA K80 с 72 GB VRAM за $200. Кастомный kernel модуль, pure C инференс, переключение моделей за 0 7 мин чтения 11 Как удвоить скорость Multi-GPU в llama.cpp: диагностика асимметричных PCI-E lanes и настройка CUDA_VISIBLE_DEVICES Узнайте, как диагностировать асимметричные PCI-E lanes и настроить CUDA_VISIBLE_DEVICES для удвоения скорости multi-GPU в llama.cpp. Готовые команды и пошаговое 7 мин чтения 12 LLM-as-a-judge: как оценивать RAG-системы и находить слабые места Глубокий разбор методов оценки RAG с помощью LLM-судьи. Пошаговый план, метрики, поиск слабых мест. Актуально на 2026 год. 9 мин чтения