Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5511 материалов
01 Как ускорить Mixtral-подобные MoE-модели в 3 раза: практическое сравнение качества 8 vs 4 экспертов Практическое руководство по ускорению MoE-моделей в 3 раза. Сравнение качества 8 vs 4 экспертов, VRAM оптимизация, квантование Q3_K_XL. Тесты на Mixtral 8x7B, Q 8 мин чтения 02 Почему сборка ПК для локальных LLM может быть ошибкой: разбор неудачного билда и расчёт ROI против API Разбор реального неудачного билда ПК для локальных LLM. Считаем ROI против облачных API. Почему железо часто проигрывает и когда оно всё же выгодно. 8 мин чтения 03 Тренировка нейросетей на 40% дешевле: как Karpathy ломает экономику AI с помощью Flash Attention 3, Muon и Sliding Window Разбираем техники от Karpathy для снижения стоимости тренировки моделей на 40% в год: Flash Attention 3 (9% ускорение), Muon optimizer, Sliding window attention 8 мин чтения 04 Полное руководство по сэндбоксингу AI-агентов: методы изоляции и безопасности Пошаговое руководство по изоляции AI-агентов. Docker, gVisor, Firecracker, AppArmor, SELinux. Защита от prompt injection и jailbreak. Актуально на февраль 2026. 9 мин чтения 05 Генетическая эволюция машинного кода: как запустить 80B модель на RTX 4090 и не сжечь карту Принципы работы системы AbeBot для генетической оптимизации машинного кода. Как запустить 80B модели на RTX 4090 через прямое исполнение и сокращение абстракций 6 мин чтения 06 Микро-LLM за 5 часов: Библия + C++ = странные галлюцинации Пошаговый гайд по созданию микро-LLM с нуля за 5 часов. Код на Python, BPE токенизатор, эксперимент со смешанными датасетами (Библия + C++). 9 мин чтения 07 Copilot устал. Cursor дорогой. Как поставить локального китайского гения в VS Code Полный гайд по замене Copilot/Cursor на локальные модели DeepSeek V3 или Qwen Coder. Настройка в VS Code, экономия денег, полная приватность. 8 мин чтения 08 Визуализация внимания GPT-2: как заставить модель «видеть» Bad Apple через оптимизацию эмбеддингов Эксперимент по оптимизации эмбеддингов в GPT-2 для генерации карт внимания, соответствующих кадрам из Bad Apple. Подробное руководство с кодом. 10 мин чтения 09 Mac vs ПК с GPU для локальных LLM: детальный разбор стоимости, скорости и удобства в 2026 Подробное сравнение Apple Silicon M4 и ПК с NVIDIA/AMD для локальных LLM. Бенчмарки, стоимость владения, настройка Ollama и llama.cpp. Что выбрать в 2026? 9 мин чтения 10 Локальные LLM в 2025: с чего начать, если у вас есть компьютер и много вопросов Полный гайд по запуску LLM на своем ПК в 2025: выбор видеокарты, инференс-стека, моделей. Разбор ошибок новичков и реальные цифры производительности. 9 мин чтения 11 Как собрать локальную рабочую станцию для обучения и дообучения LLM с нуля: железо, ПО и гранты Полное руководство по сборке локальной станции для обучения LLM с нуля. Выбор железа, настройка ПО, поиск грантов и альтернативы облаку. 8 мин чтения 12 Qwen3-Code-Next: как не промахнуться с квантованием и не сломать код Подробный гид по выбору квантования для Qwen3-Code-Next. Сравниваем Q4_K_XL, MXPF4, тесты производительности, размер файлов и качество генерации кода на актуаль 7 мин чтения