Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5521
материалов
01
Py-Spy: практическое руководство по профилированию медленного Python-кода для Data Science
Пошаговое руководство по использованию Py-Spy для поиска узких мест в Python-коде для Data Science. Реальные примеры, сравнение с другими инструментами.
02
12 ГБ VRAM и Ollama: Как заставить локальный переводчик работать как ChatGPT, но бесплатно
Пошаговый гайд по выбору и запуску моделей перевода в Ollama на 12 ГБ видеопамяти. NLLB, SeamlessM4T, сравнение качества и производительности.
03
AI-ревью тест-кейсов в Allure TestOps: настройка Cursor AI и промпты для автоматизации QA
Полное руководство по настройке Cursor AI для автоматического ревью тест-кейсов в Allure TestOps. Практические промпты, MCP интеграция и workflow из реального п
04
Как создать Semantic Wiki без сложных онтологий: практический гайд на примере Gramax
Пошаговый гайд по созданию семантической вики без сложных онтологий. Используем Gramax для связывания статей и построения единого источника правды.
05
Как я нашел 13К подписчиков в чужом Telegram-канале: взлом контент-стратегии через NotebookLM
Пошаговый гайд по анализу Telegram-каналов конкурентов в NotebookLM. Экспорт истории, готовые промпты, поиск трендовых тем. Практический кейс роста на 13К.
06
SERA, Devstral, Qwen3-Coder: чей агент реально работает, а не просто сдает тесты
Практический тест агентных моделей: производительность на реальных задачах, сравнение квантований Q4 vs Q8, оценка скорости и надежности. Выбираем модель, а не
07
Почему ML-проекты в промышленности проваливаются: кейс по автоматизации расчёта норм времени
Реальный кейс провала AI-проекта на заводе. Почему автоматизация расчёта норм времени не работает с грязными данными. Ошибки заказчиков и разработчиков на 05.02
08
Longcat-Flash-Lite (n-gram) на Mac: когда простая статистика бьет нейросети
Полный гайд по запуску Longcat-Flash-Lite n-gram модели на Apple Silicon. Сравнение MLX, llama.cpp и vLLM, тесты скорости, настройка окружения.
09
RAG-системы врут? Проверяем источники знаний: графы против векторов
Практическое сравнение методов проверки достоверности источников в RAG-системах: LLM валидация, NER, проверка временных меток и графовые алгоритмы.
10
Когда ChatGPT не влезает: обучаем испанскую LLM на GTX 1060 и старом Xeon
Пошаговый гайд по обучению маленькой LLM на слабом железе (GTX 1060, Xeon). Испанская литература, SentencePiece, PyTorch, локальное обучение без квантования.
11
Kimi 2.5 против Qwen3-Coder-Next: сколько стоит ваша приватность в 2026 году
Анализ стоимости токенов Kimi 2.5 и локального развертывания Qwen3-Coder-Next для бизнес-проектов с миллиардами токенов. Безопасность данных и экономика.
12
Спасаем Qwen3-Coder-Next от 'Unknown StringValue filter: safe' в LM Studio: полный гайд по исправлению
Пошаговое решение ошибки Jinja template при запуске Qwen3-Coder-Next в LM Studio. Исправляем конфигурацию модели и настраиваем шаблоны.