Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5533
материалов
01
Аудио-LLM: от случайного шума до студийного качества. Полный обзор opensource моделей 2026
Сравнение лучших opensource LLM для работы с аудио и музыкой в 2026 году. Модели с лицензией GPL-3, интеграция в ComfyUI, генерация и обработка звука.
02
Зачем нужны маленькие и «человечные» LLM: обзор моделей для естественного диалога на обычном железе
Практический обзор маленьких языковых моделей для естественного диалога. Какие LLM запустить на обычном ПК без GPU, сравнение качества и особенности.
03
ClawdBot без облачных API: запускаем на RTX 5090 или Groq за копейки
Полная инструкция по запуску ClawdBot на локальных моделях или через Groq API. Настройка для RTX 5090, экономия на облачных API, интеграция с Claude Code.
04
Промпты вместо кода: кейс автоматизации промышленного IoT с Claude и n8n
Реальный кейс замены программирования на промпты: автоматизация слоёв карт и управления освещением на заводе через Claude MCP и n8n workflows.
05
Склейка 100 PDF в книгу: локальная LLM как редактор-структурализатор
Пошаговый гайд по склейке 100 PDF в одну структурированную книгу на своем компьютере с помощью локальных LLM (Llama, Mistral) и RAG. Без облаков и утечек данных
06
Табличные модели на C++: ONNX Runtime против TensorRT в 2026 году
Полное руководство по развертыванию ML моделей на C++ с ONNX Runtime и TensorRT. Сравнение, оптимизация, продакшен-пайплайн для табличных данных в 2026.
07
Парадокс 4chan: как тренировка на токсичных данных улучшает метрики модели (кейс Assistant_Pepe_8B)
Разбираем парадоксальный кейс: как тренировка Assistant_Pepe_8B на данных с 4chan улучшила truthfulness на 15% и снизила alignment tax. Полный анализ с метрикам
08
Vibe Testing: лови баги в ТЗ до первой строчки кода
Практическое руководство по тестированию спецификаций с помощью LLM. Находи противоречия, пробелы и неоднозначности в ТЗ до начала разработки.
09
Как измерить реальный контекст LLM: практический гайд по определению предела рассуждений
Практический гайд по измерению реального рабочего контекста LLM. Методология Token-F1, анализ дисперсии, CLI-инструменты для определения предела рассуждений мод
10
AI-модели в разработке: что реально работает в продакшне на 2026 год
Анализ реального использования AI-инструментов разработчиками. Статистика по Qwen, Claude, Cursor, GigaChat. Тренды и выбор модели под задачи.
11
Две RTX 4090 против Гигачата: как я собрал локальную LLM-машину и сэкономил $15,000 за год
Практическое сравнение локальных моделей и облачных сервисов. Конфигурация ПК с 2x RTX 4090, реальные тесты производительности, экономия $15,000 в год. Полный г
12
Умное управление контрактами: мультиагентное решение на Amazon Quick Suite и Bedrock AgentCore
Пошаговое руководство по созданию системы анализа контрактов с помощью мультиагентного подхода на Amazon Quick Suite и Bedrock AgentCore. Автоматизация документ