Учебные материалы
Как развернуть мультистадийную мультимодальную рекомендательную систему на Amazon EKS: полное руководство с Bloom-фильтрами, кэшированием и Triton Inference Server
Пошаговый гайд по развертыванию 14 моделей на Amazon EKS с NVIDIA Triton, Bloom-фильтрами и in-memory кэшированием. Архитектура, автоскейлинг, ошибки и решения.
Исполняемые бизнес-процессы на BPMN, Camunda и Bitrix24: реальный кейс автоматизации с AI-агентами
Пошаговый гайд по интеграции Camunda и Bitrix24 с AI-агентами. Оркестрация бизнес-процессов, передача контекста, обработка ошибок. Работающий кейс enterprise.
Собери ИИ-трейдера за час: код, архитектура и грабли
Пошаговое руководство по созданию автономного ИИ-трейдера на Python с LangChain и Finam API. Готовый код, архитектура, разбор типовых ошибок и советы по безопас
Графы знаний для юридического RAG: полный гайд по LightRAG и фреймворкам
Полный гайд по построению юридического RAG на графах знаний. Разбор LightRAG, GraphRAG, HippoRAG и Ragex. Настройка, примеры кода, типичные ошибки.
Claude Code играет в OSU!: руководство по AI-взаимодействию с UI для автоматизации игр
Научитесь использовать Claude Code для автоматизации игры OSU! через AI UI взаимодействие. Пошаговое руководство с примерами, кодом и разбором ошибок.
Как дообучить NVIDIA Cosmos Predict 2.5 с LoRA/DoRA для генерации видео роботов: пошаговое руководство
Пошаговый гайд по fine-tuning NVIDIA Cosmos Predict 2.5 с LoRA/DoRA для синтеза видео роботов. Подготовка данных, конфигурация, инференс. Ссылки на HuggingFace
Как за 54 дня собрать ИИ-хаб в мессенджере MAX на n8n: полный гайд для старта
Реальный кейс: команда из 2 человек собрала чат-бота с 10+ моделями в MAX на n8n. Архитектура на 271 ноду, запуск подписки, 5900 пользователей. Пошаговый roadma
Сравнение русскоязычных LLM: бенчмарк спортивных знаний и выбор лучшей модели для RAG
Открытый бенчмарк из 655 спортивных вопросов на русском. Gemma 4 31B рвёт всех — 87% точности. Как тестировали, какие модели провалились и почему эта модель — в
3 архитектурных подхода к безопасному внедрению ИИ в корпорации: опыт Alpina Digital
Как обойти 152-ФЗ, не потерять данные и внедрить LLM. Три реальных архитектурных паттерна с разбором ошибок и FAQ. Опыт Alpina Digital.
Claude Code с DeepSeek V4: как сэкономить 54× на AI-кодинге — полный гайд по настройке и тестированию
Полный гайд по настройке Claude Code с DeepSeek V4 через cc-switch. Узнайте, как сэкономить в 54 раза на AI-кодинге, не теряя в качестве. Пошаговая инструкция,
Как создать кодинг-агента с 87% на бенчмарках, используя модель 4B параметров: пошаговое руководство
Пошаговое руководство по созданию локального coding agent с 87% точностью на SWE-bench, используя компактную LLM в 4 млрд параметров. Оптимизация агента, промпт
Техника TIME: как обучить Qwen3 думать короткими всплесками вместо длинных рассуждений
Техника TIME (Token Implicit and Mature Estimation) из ACL 2026: как дообучить Qwen3 думать короткими всплесками, сэкономить токены и избавиться от overthinking