Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5501
материалов
01
Экономика AI: как считать реальную стоимость запроса к LLM с учётом кэша (формула effective cost)
Как считать реальную стоимость запроса к LLM с учетом кэширования. Формула effective cost, примеры расчетов для GPT-4.5 и Claude 3.7 на 2026 год.
02
Борьба с галлюцинациями Vision-моделей: как добавить Computer Vision для проверки геометрии (кейс PhotoMentor)
Кейс PhotoMentor: как мы победили галлюцинации Gemini в оценке композиции, добавив проверку геометрии через Computer Vision. Пошаговый план и код на 2026 год.
03
Как заставить Qwen 3.5 0.8B играть в DOOM: пошаговый туториал по созданию VLM-агента
Полный гайд по созданию VLM-агента на Qwen 3.5 0.8B для игры в DOOM через VizDoom. Установка, код, настройка LM Studio и решение ошибок.
04
Embedding-модели для малоресурсных языков: почему OpenAI и Cohere проигрывают бесплатным LaBSE и E5 (тест на армянском)
Почему коммерческие embedding-модели OpenAI и Cohere плохо работают на малоресурсных языках? Тест на армянском показывает преимущество бесплатных LaBSE и E5.
05
1-битное квантование — прорыв или провал? Реальные тесты Qwen3.5 и MiniMax в 2026 году
Проверяем миф об ультра-низкобитном квантовании. Сравниваем производительность и экономию памяти на моделях Qwen3.5 397B и MiniMax-M2.5. Практическое руководств
06
Тонкая настройка merged модели за 45 минут на T4 с Unsloth: пошаговый workflow
Пошаговый workflow быстрой тонкой настройки merged LLM на видеокарте T4 за 45 минут с использованием Unsloth. Снижаем стоимость и время обучения.
07
Ulysses Sequence Parallelism: как тренировать модели на контекстах в миллион токенов в Hugging Face
Практическое руководство по Ulysses Sequence Parallelism для тренировки моделей с контекстами до 1 миллиона токенов. Интеграция с Hugging Face, сравнение с Ring
08
Как построить benchmark для AI-поиска: методика, которая сэкономит $500K на интеграции
Пошаговая методика построения бенчмарка для AI-поиска. Узнайте, как оценить релевантность, стоимость и производительность, чтобы избежать дорогих ошибок интегра
09
Как мелкие дообученные модели Qwen3 (0.6-8B) превосходят GPT-5 и Claude в узких задачах: анализ и руководство по выбору
Анализ показывает, что дообученные Qwen3 0.6-8B превосходят GPT-5 и Claude в специализированных задачах. Руководство по выбору и развертыванию.
10
Как превратить обычный Telegram-аккаунт в автономного ИИ-агента: гайд по Pyrogram и обходу блокировок
Пошаговый гайд по созданию автономного ИИ-агента на обычном Telegram-аккаунте с Pyrogram, Kurigram и обходом блокировок. Актуально на март 2026.
11
Graceful Degradation для AI-агентов: архитектура отказоустойчивости от прова до очереди задач
Пошаговое руководство по созданию AI-агента, который не ломается при сбоях API. Практическая архитектура с уровнями деградации от 0 до 4, кодом и примерами пров
12
Как настроить гибридную систему Ollama + Claude API для замены Cursor Pro и экономии $200 в месяц
Пошаговый гайд по настройке гибридной AI-системы для программирования на базе Ollama, Qwen3-Coder 30B MoE и Claude API. Работает на Windows/Mac, экономит $200 н