Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5521
материалов
01
OpenClaw vs MemU: токены, которые едят деньги, и как от них избавиться
Сколько на самом деле стоят AI-агенты? Анализ скрытых расходов OpenClaw и MemU. Гайд по запуску локальной альтернативы на Ollama с экономией 70% на 05.02.2026.
02
Notebook в официальном WebUI llama.cpp: почему text-generation-webui больше не нужен
Как использовать Notebook режим в официальном WebUI llama.cpp. Преимущества перед text-generation-webui, настройка, Python-интеграция и практические примеры для
03
Российские AI-платформы для аналитиков: полный гайд по выбору (on-premise, облако РФ, open source)
Полный гайд по выбору российских AI-платформ для аналитиков в условиях 152-ФЗ и КИИ. GigaChat on-premise, Qwen, Roo Code, локальное развертывание, облачные реше
04
llama.cpp Responses/Messages API: как заменить OpenAI и не сойти с ума
Полное сравнение новых API llama.cpp с OpenAI, настройка агентов на Pydantic и Smolagents, работа с моделями 120B. Актуально на 04.02.2026.
05
Llama.cpp без обёрток: как встроить движок LLM прямо в свой проект
Полный гайд по интеграции llama.cpp в сторонние проекты. Сравнение подходов: прямое использование C++ API, HTTP-сервер, Python-биндинги, обёртки. Примеры кода и
06
FS-Researcher: практический гайд по созданию ИИ-исследователя с файловой системой вместо контекстного окна
Пошаговое руководство по созданию автономного ИИ-исследователя с файловой системой вместо ограниченного контекстного окна. Архитектура, код, настройка агентов.
07
Cursor — это дорого. Вот что работает вместо него с локальными LLM в 2026 году
Сравнительный обзор IDE и редакторов для локальных LLM разработки без облачных затрат. Замена Cursor с оффлайн-моделями.
08
Почему PCIe серверы убивают ROI при обучении LLM: разбор ошибок и как построить бюджетный H100 кластер
Разбор фатальных ошибок при выборе железа для обучения LLM 70B+. Почему PCIe убивает ROI и как собрать бюджетный H100 кластер с NVLink в 2026 году.
09
Система генерации маркетинговых изображений в AWS: когда Bedrock слушает бренд-гайды
Пошаговый гайд по созданию AI-системы генерации изображений с учётом бренд-гайдов и исторических кампаний на AWS Bedrock и OpenSearch.
10
Полный Full-Stack на автопилоте: как AI-агенты пишут фронтенд и бэкенд одновременно
Пошаговый гайд по синхронной разработке фронтенда и бэкенда с помощью AI-агентов. Практические промпты, архитектурные решения и типичные ошибки на 2026 год.
11
Практическое руководство: 8 шагов безопасности для AI-агентов от промптов до границ системы
Полное руководство по защите автономных AI-агентов от промпт-инъекций до системных границ. Практические шаги для внедрения в 2026 году.
12
Векторный поиск для базы знаний: от прототипа до продакшена без боли
Пошаговый гайд по внедрению векторного поиска в продакшен. FAISS, эмбеддинги, порог релевантности, чат-бот с базой знаний. Ошибки, которые не пишут в туториалах