Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5501
материалов
01
Как построить мультиагентный AI-прогнозатор событий: архитектура Seldon Vault на Python
Пошаговый гайд по созданию мультиагентного AI-прогнозатора событий с архитектурой Seldon Vault. Анализ новостей, DeepSeek-V3, координация агентов.
02
Как Peacock создал AI-аватара Энди Коэна: компьютерное зрение и агенты для генерации персонализированных видео
Разбираем архитектуру системы Peacock для генерации персонализированных видео с AI-аватаром Энди Коэна. Компьютерное зрение, анализ 5000 часов контента, рекомен
03
Сравнение 8 моделей для кодинга на реальном TypeScript-проекте: кто лучше интегрирует /rename команду
Практический тест 8 кодинговых моделей на проекте OpenCode. Смотрим, кто лучше пишет TypeScript код и интегрирует функционал. Результаты на 15.03.2026.
04
Создание целеустремленного диалогового агента на LLM: архитектура, промпты и техники для планирования путешествий
Полное руководство по созданию диалогового агента для планирования путешествий на LLM: от архитектуры и промптов до оценки. Актуальные техники на 2026 год.
05
Асинхронное RL обучение: сравнительный анализ 16 библиотек и выбор оптимального стека
Глубокий разбор асинхронного RL обучения. Сравниваем 16 библиотек по 7 параметрам. Выбираем оптимальный стек для устранения простоя GPU на 15.03.2026.
06
Prompt Caching в LLM: как снизить стоимость токенов на 90% и ускорить ответы API
Полное руководство по Prompt Caching для LLM на 2026 год. Узнайте, как кэшировать промпты, чтобы платить меньше и получать ответы быстрее. Реальная экономия ток
07
Почему дисперсия в NumPy и Pandas разная: объяснение bias=ddof и как правильно выбрать формулу
Подробное объяснение, почему NumPy и Pandas считают дисперсию по-разному. Разбираем параметр ddof, формулы и как избежать ошибок в анализе данных.
08
Как решить проблему загрузки Qwen3.5 35B EXL3 квантов в text-generation-webui: пошаговое руководство
Пошаговое руководство по решению проблем с загрузкой Qwen3.5 35B EXL3 квантов в text-generation-webui. Обновления на 2026 год, настройка exllamav3, исправление
09
Методы чанкинга для STT: как разбивать длинные аудио без потери точности транскрипции
Как разбивать длинные аудиофайлы для распознавания речи. Практическое руководство по чанкингу с Silero VAD, диаризацией и перекрывающимися чанками. Примеры кода
10
Квантование MoE-моделей: опыт с Qwen3-Coder-Next и высококачественными GGUF
Экспертный разбор квантования MoE-моделей на примере Qwen3-Coder-Next. Технические детали по Q8_0, оффлоаду экспертов и созданию высококачественных GGUF файлов
11
Mistral Small 3 (14B) против 30B моделей: разбор масштабного теста 135 локальных LLM
Mistral Small 3 (14B) обгоняет 30B модели в тесте 135 локальных LLM. Анализ результатов и практические выводы для выбора оптимальной модели на 2026 год.
12
Макбук M4 Max задыхается на Qwen: как заставить LM Studio летать с контекстом 80k
Полный гайд по ускорению обработки промптов в LM Studio на M4 Max. Решаем проблемы с Qwen, оптимизируем переменные среды, настраиваем Metal API.