Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5533
материалов
01
Как запустить Llama 70B локально на своём компьютере: пошаговое руководство для новичков
Пошаговое руководство по запуску Llama 70B на домашнем ПК. Сравнение инструментов, выбор квантования, требования к железу и практические советы.
02
Claude Apps против OpenAI GPTs: сравнение интеграций для Slack, Figma и Canva
Подробное сравнение Claude Apps и OpenAI GPTs для интеграций в Slack, Figma и Canva. Анализ возможностей, ограничений и практических кейсов использования на 202
03
Как построить серверный AI Gateway на AWS AppSync: архитектура и пример кода
Пошаговое руководство по созданию масштабируемого и безопасного AI Gateway с использованием AWS AppSync Events и Websocket API. Примеры кода GraphQL и Lambda.
04
Семь мозгов в одной голове: архитектура 'коллективного разума' для Claude Code
Пошаговый гайд по созданию мульти-агентной системы с общей памятью SQLite, MCP сервером и оркестрацией для Claude Code. Архитектура hive mind на TypeScript.
05
Как Cursor индексирует код: разбор RAG-пайплайна для понимания codebase
Подробный разбор RAG-пайплайна в Cursor для индексации codebase. Как работает chunking, embedding и поиск по коду. Актуально на 26.01.2026.
06
BWT -0.017 в Sequential LoRA Fine-Tuning: как мы победили катастрофическое забывание
Детальный разбор эксперимента с BWT -0.017 в sequential LoRA fine-tuning на Qwen2.5. Практический протокол борьбы с катастрофическим забыванием в continual lear
07
Как деанонимизировать поведение трансформера на временных рядах: метод интерпретации с интервенционным протоколом
Практический гайд по интерпретации трансформеров на временных рядах с помощью интервенционного протокола и фальсифицируемых тестов. Шаги, код, ошибки.
08
3060 Ti против llama.cpp: как выжать 20+ токенов в секунду на карте с 8 ГБ VRAM
Пошаговая настройка llama.cpp для RTX 3060 Ti. Выбираем квантование, настраиваем параметры запуска, добиваемся 20+ токенов/сек на моделях 7B-8B.
09
Пошаговое обучение LLM с нуля на MacBook: полный гайд с PyTorch и MLX
Полное практическое руководство по обучению языковой модели с нуля на MacBook с Apple Silicon. Установка PyTorch, работа с MLX, подготовка датасета, написание и
10
Студенческий стартап провалился на ИИ-репетиторе для ЕГЭ: вот что мы накопили за 6 месяцев
Пошаговый разбор провального студенческого стартапа по созданию ИИ-репетитора для ЕГЭ на локальных моделях. RAG-система, fine-tuning под математику, промпты для
11
CPU на 100% при запуске локальных LLM: как заставить GPU работать вместо процессора
Почему GPU простаивает, а CPU на 100%? Полное руководство по настройке Ollama и LM Studio для правильной загрузки видеокарты. Параметры, квантования, ошибки.
12
Подключаем локальную LLM к облачному GPU: гибридная архитектура для приватности и скорости
Пошаговый гайд по подключению локального фронтенда (Open WebUI) к удаленному облачному GPU через SSH-туннель. Приватность инференса, скорость VLLM и экономия на