Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5511 материалов
01 Как убить задержку в голосовом AI для нескольких пользователей: WebRTC, Fishjam и серверный VAD Гайд по созданию голосового AI с задержкой <1с для нескольких пользователей: WebRTC, Fishjam SFU и серверный VAD. Архитектура и код на 2026 год. 12 мин чтения 02 Локальный голосовой агент с задержкой 375 мс: Nemotron-4 + Kokoro-82M на bare metal Полный гайд по сборке локального голосового AI-агента с задержкой 375 мс. Nemotron-4 340B с квантованием 4-bit, Kokoro-82M TTS, bare metal сервер. Пошаговая инс 10 мин чтения 03 Когда токены вздуваются: как бороться с раздуванием в неанглийских языках Практическое руководство по оптимизации локальных LLM для русского и других языков. Сравнение моделей, токенизаторов и промптов для ускорения работы. 7 мин чтения 04 AI coding в 2026: 6 правил, которые спасут ваш код от ИИ-хаоса Тимур Хахалев и Денис Киселев о том, как работать с AI-ассистентами в 2026 без потери контроля над кодом. Практические правила для код-ревью и автоматизации. 8 мин чтения 05 Как выжать +50% скорости из vLLM на 4x RTX 3090: патч драйвера, BIOS и проверка PCIe Полное руководство по ускорению vLLM на 4 картах RTX 3090. Патч P2P драйвера, настройка Resizable BAR, проверка PCIe lanes. +50% скорости инференса. 9 мин чтения 06 Архитектура базовой модели Netflix: как перестать плодить ML-монстров и начать жить Глубокий разбор архитектуры единой базовой модели Netflix. Как централизованное обучение, извлечение признаков и ML-платформа ускоряют разработку в 5 раз. 9 мин чтения 07 397 миллиардов параметров на вашем ПК: запускаем Qwen3.5-397B локально через Unsloth и GGUF Полное руководство по запуску гигантской MoE-модели Qwen3.5-397B на домашнем ПК. Квантование 4-bit, Unsloth, требования к RAM и GPU, сравнение с GPT-5.2 8 мин чтения 08 LeetCode Assembly Dataset: когда компилятор говорит с ИИ на ассемблере Полный гайд по LeetCode Assembly Dataset: как обучать LLM на 400+ решениях x86-64/ARM64/MIPS64/RISC-V с GCC/Clang оптимизациями для низкоуровневого программиров 10 мин чтения 09 OpenClaw на российских стероидах: подключаем GigaChat, YandexGPT и Yandex 360 за 30 минут Пошаговый гайд по подключению GigaChat Pro, YandexGPT 3.0 и Yandex 360 к OpenClaw. Создаем мультиагентного ассистента с российскими AI-сервисами. 8 мин чтения 10 Глубокий разбор DGX Spark (GB10) для локального LLM: когда 128 ГБ памяти не спасают, а когда — лучший выбор Экспертный анализ NVIDIA DGX Spark GB10 для локальных LLM. Сравнение с RTX 4090, тесты памяти, квантование моделей и когда 128 ГБ unified memory действительно н 10 мин чтения 11 AMD vs NVIDIA для обучения LLM: Зачем я продал RX 7900 XTX и купил RTX 3090 Почему ROCm для обучения LLM — это боль в 2026 году. Реальный опыт миграции с RX 7900 XTX на RTX 3090, сравнение производительности и сборка мульти-GPU системы. 10 мин чтения 12 5 техник оптимизации vLLM: бенчмарки Qwen3-32B и практическое руководство Практическое руководство по оптимизации vLLM для Qwen3-32B. Prefix Caching, FP8 KV-Cache, CPU Offloading - реальные бенчмарки и пошаговые инструкции. 8 мин чтения