Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5521
материалов
01
Fine-tuning или промпты? Как заставить локальную LLM генерировать regex и забыть про дорогое дообучение
Практический кейс замены fine-tuning через промпт-инжиниринг для генерации регулярных выражений из логов Wazuh. Экономит сотни часов работы.
02
Построение агентных систем с нуля: туториал на Org-mode от линейных цепочек до графового управления
Пошаговый туториал по созданию AI-агентов с нуля на Org-mode. Литературное программирование, графовое управление, MedMCQA датасет. Код и примеры для 2026 года.
03
Анализ сна ребёнка на Python: от таблицы до инсайтов с DeepSeek
Пошаговый гайд по анализу данных о сне ребёнка с помощью Python, Pandas, Matplotlib и DeepSeek-V3.2. Код, визуализации, практические инсайты.
04
Reasoning On/Off: когда отключать мышление у моделей и не платить за это качеством
Сравнительный анализ производительности с включенным и отключенным reasoning на реальных бенчмарках. Практическое руководство по оптимизации.
05
Как выбрать локальную LLM: объективное сравнение GPT-OSS, Qwen и Step 3.5 Flash без хайпа
Объективный разбор трёх топовых локальных LLM на 2026 год: реальные компромиссы, производительность на разных железах и практические рекомендации.
06
Prompt Caching в llama.cpp: почему не работает и как настроить кэширование промптов
Глубокий гайд по настройке prompt caching в llama.cpp. Почему не работает кэширование промптов, как настроить --cache-prompt и --lookup-cache-dynamic для ускоре
07
Pingu Unchained для пентеста: практический гайд по использованию нецензурированной LLM в кибербезопасности
Полное руководство по использованию Pingu Unchained для пентеста. Генерация эксплойтов, анализ malware, аудит безопасности без цензуры.
08
NPU в AI PC: как заставить работать с LLM и Stable Diffusion (OpenVINO, IPEX-LLM, FastFlowLM)
Разочаровались в NPU? Практический гайд по запуску Llama, Qwen и Stable Diffusion на Intel Core Ultra и AMD Ryzen AI NPU в 2026 году.
09
Как сделать умного игрового бота без Vision-моделей: кейс «Битвы Големов» и работа с текстовым представлением состояния
Разбираем создание умного бота для настольной игры через текстовое представление состояния. Оптимизация latency, выбор локальных моделей 20B и интеграция с Tabl
10
Почему квантование ломает модели Mamba: анализ проблемы и поиск решений для Mamba-2/Mamba-3
Глубокий анализ чувствительности Mamba к квантованию. Практические решения для Mamba-2/Mamba-3, гибридные подходы, инструменты. Актуально на февраль 2026.
11
Как собрать локальную LLM-систему для обработки конфиденциальных документов: сравнение Mac vs PC и выбор железа
Полное руководство по сборке локальной LLM-системы для конфиденциальных данных. Сравнение M5 MacBook и PC с 24GB VRAM, выбор модели Qwen 3.5 8B, пошаговая настр
12
StepFun 3.5 Flash против MiniMax 2.1: когда «быстрая» модель думает медленнее
Практическое сравнение производительности StepFun 3.5 Flash и MiniMax 2.1 на AMD Ryzen с IQ4_XS и Q3_K_XL. Анализ VRAM, времени генерации и феномена «передумыва