Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5511
материалов
01
Агент в песочнице или песочница как инструмент? Выбираем архитектуру подключения для deepagents
Сравнение паттернов Agent IN Sandbox и Sandbox as Tool для подключения AI-агентов к изолированным средам на примере deepagents. Плюсы, минусы, выбор архитектуры
02
Синдром угодничества в GPT-4o: почему OpenAI удалила модель и что это значит для вашего кода
Почему OpenAI удалила GPT-4o из-за сикофантии, как это влияет на ваши приложения и что делать с зависимостью от угодливых моделей. Подробный разбор на февраль 2
03
Prompt-черви: как самораспространяющиеся промпты стали новой киберугрозой
Узнайте, как prompt-черви заражают AI-агентов, распространяются по сетям и как защитить свои системы. Актуально на 15 февраля 2026 года.
04
AWS SageMaker vs Azure ML: инфраструктурная битва для обучения моделей в 2026
Детальный разбор архитектуры AWS SageMaker и Azure ML. Сравнение IAM ролей, управления данными, вычислений и стоимости для выбора платформы ML в 2026 году.
05
Модельная экстракция: как клонируют Gemini и защищают свои модели в 2026 году
Технический разбор модельной экстракции. Как атакующие клонируют Gemini за $5, защита API, юридические двойные стандарты Google и практические методы для разраб
06
Host-Device для AI на нескольких GPU: почему ваш код тормозит и как это исправить
Объясняем архитектуру Host-Device для AI на нескольких GPU простыми словами. Основы распределённых вычислений, типичные ошибки и практические примеры для PyTorc
07
Как нефтехимик, который ненавидит информационный шум, собрал ИИ-агрегатор и сэкономил команде 300 часов в год
Пошаговый разбор создания ИИ-агрегатора для фильтрации новостей и исследований в нефтехимии. Архитектура, инструменты 2026 года, ошибки и готовые решения.
08
От простого бота к самообучающемуся агенту: пошаговый гайд с кодом для бизнеса
Практический гайд создания самообучающегося ИИ-агента с кодом на Python. Снижайте операционные затраты на 40% с CrewAI и AutoGen.
09
Профилирование Python-кода с py-spy: находим узкие места на примере расчёта расстояний между аэропортами
Глубокое руководство по профилированию медленного Python-кода с py-spy. Практический пример оптимизации расчёта расстояний между аэропортами в датасете на 3.5 м
10
Архитектура «Обратного Хэша»: как построить нейросеть без умножений на битовой логике
Пошаговый гайд по построению нейросети на битовой логике без умножений. Используем дистанцию Хэмминга, popcount и LUT. Актуально на 2026 год.
11
Airbnb заменил треть поддержки на LLM-бота: как они это сделали и почему это не сработает у вас
Подробный разбор кейса Airbnb по внедрению LLM-бота в службу поддержки. Как они добились 30% автоматизации, какие ошибки избежали и почему большинство компаний
12
TinyStories на GRU+attention: как собрать 0.2M модель, которая поместится в 271KB
Пошаговый гайд по созданию и квантованию крошечной LLM на GRU с attention. Архитектура, тренировка на T4 за 1 час, сравнение FP32 и INT8.