Учебные материалы
Табличные модели на C++: ONNX Runtime против TensorRT в 2026 году
Полное руководство по развертыванию ML моделей на C++ с ONNX Runtime и TensorRT. Сравнение, оптимизация, продакшен-пайплайн для табличных данных в 2026.
Span vs BIO: Почему вы неправильно размечаете данные для NER в системах защиты персональных данных
Полный гайд по правильной разметке данных для NER в системах защиты PII. Span vs BIO, Presidio analyzer, LLM Guard, практические примеры на Python.
Парадокс 4chan: как тренировка на токсичных данных улучшает метрики модели (кейс Assistant_Pepe_8B)
Разбираем парадоксальный кейс: как тренировка Assistant_Pepe_8B на данных с 4chan улучшила truthfulness на 15% и снизила alignment tax. Полный анализ с метрикам
Vibe Testing: лови баги в ТЗ до первой строчки кода
Практическое руководство по тестированию спецификаций с помощью LLM. Находи противоречия, пробелы и неоднозначности в ТЗ до начала разработки.
Как измерить реальный контекст LLM: практический гайд по определению предела рассуждений
Практический гайд по измерению реального рабочего контекста LLM. Методология Token-F1, анализ дисперсии, CLI-инструменты для определения предела рассуждений мод
AI-модели в разработке: что реально работает в продакшне на 2026 год
Анализ реального использования AI-инструментов разработчиками. Статистика по Qwen, Claude, Cursor, GigaChat. Тренды и выбор модели под задачи.
Две RTX 4090 против Гигачата: как я собрал локальную LLM-машину и сэкономил $15,000 за год
Практическое сравнение локальных моделей и облачных сервисов. Конфигурация ПК с 2x RTX 4090, реальные тесты производительности, экономия $15,000 в год. Полный г
Умное управление контрактами: мультиагентное решение на Amazon Quick Suite и Bedrock AgentCore
Пошаговое руководство по созданию системы анализа контрактов с помощью мультиагентного подхода на Amazon Quick Suite и Bedrock AgentCore. Автоматизация документ
Когда Южная Африка тормозит: глобальный вывод Claude 4.5 в AWS Bedrock за 15 минут
Пошаговое руководство по настройке кросс-регионного вывода Claude 4.5 в AWS Bedrock для Южной Африки: снижаем задержки на 60%
Корпоративная RAG-система PDI на AWS: как объединить Confluence, SharePoint и чат-интерфейс
Пошаговое руководство по созданию корпоративной RAG-системы на AWS для объединения Confluence, SharePoint и чат-интерфейса. Архитектура, код, ошибки.
Нейросети не читают мысли: 7 ошибок, которые превращают ИИ в тупого попугая
Неправильные промпты, слепая вера в результат и другие ошибки, из-за которых нейросети выдают ерунду. Практический гайд на 2026 год.
CPU Offloading в vLLM: магия или боль? Разбираем фичу, которая заставит 70B модель работать на 6 ГБ VRAM
Полный гайд по CPU Offloading в vLLM на 2026 год. Как экономить видеопамять, конфигурировать сервер, решать проблемы с выгрузкой слоев на CPU. Примеры для Llama