Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5533
материалов
01
RL-среды: почему будущее ИИ — не в данных, а в цифровых «классах» для обучения агентов
Почему обучение с подкреплением и симуляционные среды заменят данные как главный драйвер развития ИИ. Будущее агентов в 2026 году.
02
Agent Engineering: новая дисциплина для перехода от прототипа к продакшену
Полное руководство по Agent Engineering: отличия от традиционной разработки, итеративный процесс, инструменты и кейсы Clay, Vanta, LinkedIn для продакшен-агенто
03
AI-ассистенты для кодирования в 2025: практический гайд по выбору и использованию
Полное руководство по выбору AI-ассистентов для программирования в 2025: сравнение Copilot, Cursor, Codeium, Tabby и других. Практические советы, ошибки и приме
04
Почему fine-tuning часто проваливается: разбор ошибок при создании чат-бота с личностью для Telegram
Почему тонкая настройка LLM для чат-бота с характером заканчивается провалом? Разбор 5 фатальных ошибок с датасетом, выбором модели и практические альтернативы
05
StrongREJECT: разоблачение мифов о джейлбрейках и как правильно оценивать уязвимости LLM
Разбор скандального исследования джейлбрейков LLM через перевод на гэльский. Почему 99% уязвимостей - фейк и как правильно тестировать безопасность моделей в 20
06
Как Amazon ускорил генерацию тест-кейсов в 40 раз: кейс с Strands Agents и Claude Sonnet
Разбор кейса Amazon: как мультиагентная система SAARAM на Strands Agents SDK сократила генерацию тест-кейсов с недели до часов. Архитектура, инструменты, метрик
07
Кейс Remote: как мигрировать тысячи SQL-дампов через Code Execution Agent на LangChain
Кейс Remote: как автоматизировать миграцию тысяч SQL-дампов и таблиц через Code Execution Agent на LangChain. Решение проблем ограничения контекста и галлюцинац
08
10 уроков выгорания при работе с AI-кодинговыми агентами: практический опыт за 50 проектов
Личный опыт работы с Claude Code, Opus 4.5 и Codex на 50 проектах. Реальные цифры продуктивности, скрытые затраты и психологические ловушки AI-кодинга.
09
Почему модели машинного обучения не работают на реальных данных: практический гайд по избеганию ошибок
Почему ML-модели показывают 99% в тестах и 0% в продакшене? Разбираем реальные кейсы провалов, чек-лист REFORMS и практические решения для 2026 года.
10
Loki-v2-70B: как настроить и использовать кастомную модель для нарратива и Dungeon Mastering (600M+ токенов датасета)
Полное руководство по Loki-v2-70B: установка, настройка, проблемы с квантованием из-за rank 256, работа с 600M токенами датасета. Акттуально на январь 2026.
11
Композируемый и суверенный ИИ: как вытащить бизнес из пилотного ада
Почему 95% пилотов ИИ проваливаются и как композируемая архитектура на 2026 год решает эту проблему. Практический гайд для предприятий.
12
GLM-4.7-Flash на Dual RTX 3090: когда локальный AI начинает сходить с ума
Технический разбор деградации логики GLM-4.7-Flash в диалоге, настройка llama-server на Dual RTX 3090 и точный расчёт стоимости электричества на 2026 год