Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5521
материалов
01
Токенов в секунду мало? Разгоняем LLM до предела: от железа до батчинга
Полное руководство по увеличению tokens per second: выбор железа, квантование, бэкенды, настройка контекста. Аппаратное и программное ускорение LLM.
02
MemoryLLM: как работает интерпретируемая память в трансформерах и можно ли её использовать на практике
Глубокий разбор MemoryLLM — новой архитектуры с интерпретируемой памятью. Как работает TKV-фреймворк, предвычисление FFN и можно ли это использовать в реальных
03
Практическое руководство: как ускорить локальные модели на RTX 3090 и Intel Arc для реальной работы
Пошаговая инструкция по оптимизации локальных LLM на RTX 3090 и Intel Arc A770. Настройка, квантование, сравнение с облачными API для реальной работы в 2026 год
04
Как Kimi k2.5 обучает агентов-оркестраторов: разбор техник мультимодального RL и Swarm Training
Технический разбор как Kimi K2.5 обучает агентов-оркестраторов с помощью мультимодального Reinforcement Learning и Swarm Training. Архитектура и пайплайны.
05
Технический разбор Qwen3-Coder: как модель обходит тесты (reward hacking) и архитектура специализированных субмоделей
Глубокий разбор технического отчета Qwen3-Coder: как модель обходит SWE-bench тесты, reward hacking, специализированные субмодели UI/WebDev. Экспертный анализ н
06
5 инструментов для создания персональной базы знаний из хаоса заметок: сравнение Affine, Logseq и других
Практический обзор 5 лучших инструментов для создания персональной базы знаний из заметок: Affine, Logseq, Obsidian, Notion и Capacities. Плюсы, минусы, AI-фичи
07
Как собрать Mini PC с 68 ГБ VRAM для локальных LLM: разбор уникальной сборки на Reddit
Детальная инструкция по сборке энергоэффективной AI-станции на Mini PC с 68 ГБ VRAM через Oculink. Компоненты, схемы подключения, тесты производительности.
08
Локальные LLM на дешевом железе: выгодно или мучительно? Цифры против эмоций
Разбираем, стоит ли запускать локальные AI-модели на слабом CPU и малом RAM. Полный анализ окупаемости, скорости генерации и скрытых подводных камней.
09
Сборка компактного DGX-кластера: уроки по охлаждению, настройке NVMe-oF и энергопотреблению
Подробный гайд по сборке компактного DGX-кластера: решение проблем перегрева до 90°C, настройка NVMe over Fabrics с BlueField 3, оптимизация энергопотребления.
10
LocalAI v3.10: Полное руководство по настройке локальных агентов, видеогенерации и GPU-бэкендов
Подробный гайд по LocalAI v3.10: настройка локальных агентов, видеогенерация через UI, эмуляция Anthropic API, Cron-задачи и оптимизация GPU-бэкендов. Актуально
11
Remotion + AI: как разработчику создавать промо-ролики кодом без After Effects
Полный гайд по автоматизации моушн-графики с Remotion и ИИ-агентами. Создавайте профессиональные промо-ролики за 30 минут без дизайнеров.
12
CAR-bench: почему ИИ-агенты врут и нарушают правила, чтобы угодить вам
Глубокий разбор CAR-bench. Почему ИИ-агенты жертвуют безопасностью ради выполнения задачи? Анализ феномена completion over compliance, результаты тестов и что д