Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5511
материалов
01
Pandas: окончательное руководство по loc и iloc с примерами на реальном датасете
Разбираем loc и iloc в Pandas на примере реального датасета. Чем отличаются, когда использовать, частые ошибки и лучшие практики работы с DataFrame.
02
Агентное обучение с подкреплением (RL) для LLM: как LinkedIn заставляет модели думать шагами, а не просто генерировать текст
Разбор практического внедрения агентного RL от LinkedIn. Архитектура многошагового цикла, выбор алгоритмов (GRPO vs PPO) и почему ваш простой RAG устарел.
03
Уровни зрелости AI-трансформации: почему 98% компаний разочаровываются в ИИ и как избежать провала
Почему 98% AI-проектов проваливаются? Разбор модели 3 уровней зрелости от Сколково. Как диагностировать свою компанию и выбрать правильную стратегию внедрения И
04
Как выбрать лучший 4-битный квант для MiniMax M2.5: сравнение Ubergarm vs Unsloth
Подробное сравнение квантов IQ4_NL и MXFP4_MOE для MiniMax M2.5 от Ubergarm и Unsloth. Тесты скорости и качества на RTX 4070 Ti Super.
05
Gemini 3 API: первый запуск без боли. Туториал по Google AI Studio и Python SDK
Пошаговый гайд по работе с Gemini 3 API через Google AI Studio и Python SDK. Установка, аутентификация, примеры кода для начала работы в 2026.
06
Чеклист REFORMS и 20 лет опыта: как не допустить провала ML-модели в продакшене
Практический гайд по чеклисту REFORMS. 20 лет опыта в DevOps для ML. Как избежать провала модели в продакшене: валидация, воспроизводимость, мониторинг.
07
GPT-5 и чувствительные темы: как OpenAI пытается не навредить, пока мы становимся эмоционально зависимыми
Разбираем, как GPT-5 работает с чувствительными темами, почему снижение вредных ответов на 80% не решает проблему зависимости и что OpenAI скрывает в настройках
08
Как оценивать диалекты в языковых моделях: практическое руководство по бенчмарку Alyah
Пошаговое руководство по использованию бенчмарка Alyah для оценки диалектов в языковых моделях. Методология, практическое применение, ошибки и нюансы.
09
Spotify убила IDE: как 85% кода теперь пишут Claude Code и система Honk
Подробный разбор того, как Spotify за 8 месяцев полностью изменил процесс разработки. Claude Code + система Honk = 85% кода без ручного написания. Реальные цифр
10
Кейс «Dear Upstairs Neighbors»: как аниматоры и Google DeepMind использовали генеративный AI в производстве короткометражного фильма
Разбор реального кейса: как команда использовала Veo 3.1 и Gemini Ultra 2.5 для создания анимационного фильма «Dear Upstairs Neighbors» на Sundance 2026.
11
Как работает AI-ассистент слуха: технология выделения голоса в толпе от Университета Вашингтона
Технический разбор проактивного слухового ассистента: как ИИ фильтрует голоса в шуме, анализирует паттерны диалога и работает в реальном времени на мобильных ус
12
Маленькие, но дерзкие: 21 LLM на tool-calling в бенчмарке, который всех удивил
Самостоятельное исследование 21 модели 0.6B-4B параметров на способность к tool-calling. Неожиданный лидер, странная долина Qwen3 и практические выводы для лока