Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5501 материалов
01 4 стадии рефакторинга AI-сгенерированного кода: от вайбкодинга до чистой архитектуры Пошаговый гайд по превращению AI-кода в чистую архитектуру. Разбираем реальный кейс с конвертером JSON Telegram: от вайбкодинга до Dependency Injection. 10 мин чтения 02 Как реализовать 'сон' для локальных LLM: методика MEMIT для постоянной памяти без RAG Пошаговый гайд по реализации 'сна' для локальных LLM через MEMIT. Редактирование весов трансформера для постоянной памяти. Работает на MacBook Air. 8 мин чтения 03 Лоботомические слои в Llama 3.1 и Qwen 2.5: как избежать 'зоны убийства' здравого смысла при fine-tuning Практическое руководство по обнаружению и обходу лоботомических слоев в моделях Llama 3.1 и Qwen 2.5 при тонкой настройке. Сохраните фактические знания модели. 8 мин чтения 04 Qwen3.5-35B-A3B: практический туториал по созданию FlappyBird на TypeScript и Vite с генерацией звуков Пошаговый туториал по созданию игры FlappyBird на TypeScript и Vite с использованием локальной модели Qwen3.5-35B-A3B для генерации кода и звуков. Практическое 6 мин чтения 05 Бенчмарк квантований Qwen3.5-35B-A3B: выбор между Q4_K_M и UD-Q4_K_XL для llama.cpp Сравнение перплексии и скорости квантований Q4_K_M и UD-Q4_K_XL для Qwen3.5-35B-A3B в llama.cpp. Практический гайд для выбора формата на RTX 5080. 8 мин чтения 06 Genome AI: как машинное обучение и цифровые двойники революционизируют селекцию скота Подробный гайд по применению машинного обучения и цифровых двойников для геномной селекции скота. Решение проблем грязных данных, архитектура SaaS-платформы. 8 мин чтения 07 Битва ИИ-кодеров: Qwen 3.5, Codex 5.3 и локальные модели на 70 репозиториях — кто выжил? Результаты тестирования ИИ-моделей для программирования на 70 реальных репозиториях. Сравнение Qwen 3.5, Codex 5.3 и локальных моделей. Кто лучше справляется с 5 мин чтения 08 GitHub Agentic Workflows: подробный гайд по настройке AI-агентов для автоматизации репозитория Полное руководство по настройке AI-агентов в GitHub Actions для автоматизации issues, документации и code review. Актуально на 25.02.2026. 9 мин чтения 09 Собираем цифровое золото: как сохранить логи coding-агентов и создать open-source датасет для AI Пошаговый гайд по сохранению логов Claude Code, Codex CLI и других AI-агентов. Создаем open-source датасет для обучения моделей. Актуально на 2026 год. 7 мин чтения 10 Динамическое квантование Unsolth: почему Q3 может быть лучше Q4 и как это работает Парадокс квантования: почему 3-битная квантизация Unsolth иногда обгоняет 4-битную. Объяснение динамического квантования, бенчмарки и практический выбор для LLM 8 мин чтения 11 Как создать ИИ-ассистента для борьбы с телефонными мошенниками: архитектура и пайплайн Полный гайд по созданию ИИ-ассистента, который автоматически отвечает на звонки мошенников. Актуальная архитектура, выбор моделей на 2026 год и детальный пайпла 8 мин чтения 12 Исследование: почему 4-битное квантование ломает CoT в MoE-моделях и как обойти routing в Qwen 394B 33 ablation-теста показывают, как квантование нарушает Chain-of-Thought в Mixture-of-Experts моделях. Методы GateBreaker и топологическая абляция для обхода мар 5 мин чтения