Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5533
материалов
01
ИИ против юристов: как машины находят правки в договорах, которые пропускают люди
Пошаговое руководство по созданию системы ИИ для автоматического сравнения версий договоров и поиска скрытых правок. Актуальные модели и инструменты на 2026 год
02
Ling 17B: как скорость взлетела на 100% за 90 дней и почему это меняет правила игры
Полный обзор и бенчмарк Ling 17B моделей на январь 2026. Сравнение квантований Q6_K_L vs IQ4_XS, тесты скорости на RTX 4070, рекомендации по железу.
03
MCP-сервер в IntelliJ IDEA: сделай CLI-агентов умнее в 3 клика
Пошаговая настройка MCP-сервера в IntelliJ IDEA для CLI-агентов (Claude Code 2.0, Qwen Code). Автоконфигурация, SSE, интеграция IDE за 5 минут.
04
Acatalepsy: как заставить локальные LLM не путать Илона Маска с Никола Теслой (во времени)
Полный гайд по архитектуре Acatalepsy для борьбы с временным смешиванием фактов в локальных LLM и RAG-системах. VINs, эпистемический слой, confidence vectors.
05
API vs локальные модели в 2026: почему железо всё ещё выгодно после ценового обвала
Полный разбор экономики локальных LLM после обвала цен на API. Сравнение стоимости, расчёт окупаемости железа, нишевые кейсы и цифры на 2026 год.
06
Как избежать сжигания миллионов токенов в AI-агентах: анализ ошибки OpenCode и гайд по контекстному кэшированию
Разбор ошибки OpenCode, где сожгли 45M токенов за 150 диалогов. Гайд по контекстному кэшированию, RAG и индексации для экономии на API AI-агентов. Актуально на
07
Реализация AI-агента для траблшутинга в Kubernetes: архитектура, промпты и кейс от IVI
Как IVI внедрила AI-агента для автоматического анализа логов и диагностики проблем в Kubernetes. Архитектура, промпты и пошаговый план.
08
Рассуждающие LLM в криптоаналитике: как модели анализируют ончейн-данные и рыночные сигналы
Как рассуждающие LLM анализируют блокчейн-данные и рыночные сигналы. Архитектуры, инструменты и практическое применение в криптоаналитике на 2026 год.
09
Как запустить Qwen3-TTS на iPhone с MLX: практический гайд по квантованию и обходу ошибок
Пошаговое руководство по запуску Qwen3-TTS на iPhone через MLX с квантованием до 8-bit. Решаем ошибки clearCache() и оптимизируем для iOS.
10
Когда 1С падает в три часа ночи: как LLM читают логи за вас
Пошаговое руководство по автоматизации анализа логов 1С с помощью LLM. Фильтрация, обезличивание, промпты и инструменты для 2026 года.
11
YOLO-эксперименты без иллюзий: как настроить гиперпараметры и не сойти с ума
69 часов экспериментов с YOLO: подробный гайд по настройке гиперпараметров, анализу результатов и выбору версии модели для компьютерного зрения.
12
Параллельные AI-агенты для кода: почему Stanford доказал, что они работают в 2 раза хуже
Почему запуск нескольких AI-агентов одновременно снижает качество кода на 50%. Реальные данные CooperBench от Stanford и практические выводы для разработчиков.