Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5501 материалов
01 Японский школьник и прорыв в архитектуре: как сжать LLM в 42 раза (с 17.6B до 417M параметров) Японский школьник заявил о сжатии LLM с 17.6 млрд до 417 млн параметров без потери качества. Разбираем, как это возможно, какие методы использованы и как провер 5 мин чтения 02 Как улучшить LLM без тонкой настройки: адаптеры логитов для Mac и слабого железа Практический гайд по использованию адаптеров логитов для улучшения базовых LLM-моделей без затратного переобучения. Работает на Mac Studio и слабом железе. 7 мин чтения 03 Фатальные ошибки юриста с ИИ: как фальшивые цитаты и пафосный стиль привели к провалу дела Разбор реального кейса: как юрист провалил дело из-за фальшивых цитат ChatGPT. Как избежать таких ошибок в 2026 году. 6 мин чтения 04 Бенчмарк для ИИ-бэкендеров: как ABC-Bench проверяет настройку Docker и деплой, и почему Claude 4.5 здесь лучший Подробный разбор ABC-Bench — бенчмарка для ИИ-бэкендеров. Как он проверяет настройку Docker, деплой сервисов и почему Claude Sonnet 4.5 показывает лучшие резуль 7 мин чтения 05 MoE — архитектурный стандарт китайских моделей: как работают экспертные смеси в DeepSeek, Kimi, Qwen и MiniMax Подробный разбор архитектуры MoE в китайских моделях DeepSeek R1, Kimi K2.5, Qwen3-MoE и MiniMax M2.1. Почему MoE стал стандартом и как экономит стоимость обуче 7 мин чтения 06 Как ускорить Pandas в 100 раз: отказываемся от циклов в пользу векторных операций Практический гайд по отказу от циклов в Pandas. Узнайте, как векторизация ускоряет код в 100 раз, с примерами и пошаговым планом на 2026 год. 8 мин чтения 07 Интеллектуальный поиск по фото на AWS: пошаговый разбор системы на Rekognition, Neptune и Bedrock Постройте систему интеллектуального поиска по фотографиям на AWS с использованием Rekognition, Neptune и Bedrock. Подробный гайд с архитектурой и кодом на 2026 8 мин чтения 08 Гибридный поиск для RAG: руководство по реализации BM25 + семантический поиск Пошаговое руководство по реализации гибридного поиска для RAG-систем. Комбинируем алгоритм BM25 и семантический поиск для повышения точности на 30-40%. Актуальн 8 мин чтения 09 Темная сторона вайбкодинга: как AI-агенты создают техдолг и убивают экспертизу Глубокий анализ скрытых рисков вайбкодинга: как AI-агенты незаметно создают технический долг и разрушают навыки разработчиков. Практические советы на 2026 год. 5 мин чтения 10 Архитектура как код: от ручного кошмара к автоматическому документированию с помощью LLM Полное руководство по автоматизации документирования архитектуры. Используем Structurizr и Claude LLM для создания диаграмм из кода. Сокращаем циклы согласовани 7 мин чтения 11 Harness Engineering: как улучшить производительность coding-агента на 25% с помощью self-verification и трейсинга в LangSmith Практический гайд: поднимаем баллы агента в Terminal Bench 2.0 с 52.8 до 66.5 через self-verification и трейсинг. Шаги, код, ловушки. 9 мин чтения 12 Nova Forge vs. Катастрофическое забывание: как смешивание данных сохраняет интеллект LLM при fine-tuning Как сервис AWS Nova Forge и метод смешивания данных предотвращают потерю знаний при fine-tuning LLM. Сравнение PEFT и full-rank SFT. 5 мин чтения