Учебные материалы
Локализация контента для TikTok с помощью HeyGen: реальный кейс и подводные камни
Реальный кейс локализации видео для TikTok через HeyGen. Анализ стоимости, качества синтеза речи, подводных камней и реальной монетизации на 01.02.2026.
Отладка AI-агентов: почему трассировка (traces) — это новый код
Почему трассировка AI-агентов заменяет код при отладке. Практическое руководство по observability для недетерминированных систем на 01.02.2026.
Отладка глубоких агентов: почему это не просто починить промпт
Чем отладка сложных AI-агентов отличается от простых LLM-приложений. Практическое руководство по трассировке, анализу ошибок и инструментам для глубоких агентов
CLICKFORCE: как мы за час научили AI анализировать рекламу на Amazon Bedrock
Как CLICKFORCE создала AI-аналитика для анализа рекламных кампаний на Amazon Bedrock. Архитектура, борьба с генерализацией LLM, результат: от недель до часа.
Как заставить LLM работать с корпоративными данными: методы контекстуализации против «custom_attribute_2847»
Практическое руководство по интеграции LLM с корпоративными данными. Knowledge graphs, metadata tagging, fine-tuning против неструктурированных данных. Актуальн
Вайбкодинг на практике: как написать игру на JS с помощью ChatGPT без знаний программирования
Практический эксперимент: пишем игру на JS с нуля через ChatGPT. Полный гайд по вайбкодингу, промптам и обходу ошибок для начинающих.
Агентная инженерия: новая дисциплина для продакшн-агентов от LangChain
Практическое руководство по агентной инженерии от LangChain. Принципы, цикл разработки и кейсы Clay, Vanta, LinkedIn для создания надежных AI-агентов.
Heterogeneous Graph Transformers: как семантика связей в графах переворачивает прогнозирование спроса
Разбираем Heterogeneous Graph Transformers на реальном кейсе supply-chain. Сравнение с GraphSAGE, код на PyTorch, и почему семантика связей дает +15% к точности
Multiplex Thinking: практическое руководство по применению нового метода рассуждения для LLM
Пошаговое руководство по внедрению Multiplex Thinking для улучшения рассуждений LLM. Открытый код, примеры и сравнение с Chain-of-Thought.
MXFP4 против Q4_K_M: неожиданный победитель на старом железе Tesla P40
Сравнительный тест квантования MXFP4 и Q4_K_M для моделей 30B+ на Tesla P40. Результаты перплексии, скорости, оптимизация памяти GPU.
Как Роберт Мартин (Uncle Bob) использует AI-ассистентов для отладки: разбор реального кейса
Как автор "Чистого кода" использует Claude и Grok для отладки и оптимизации. Практические примеры, сравнение моделей и ошибки, которые совершают 90% разработчик
Scalable Power Sampling: как улучшить рассуждения LLM без дообучения и снизить латенцию в 10 раз
Новый training-free алгоритм для улучшения reasoning LLM. Снижает латенцию в 10 раз без дообучения моделей. Объяснение метода, сравнение с MCMC и GRPO.