Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5533 материалов
01 LLM на старом ноутбуке: заставляем модель работать там, где она не должна Подробный гайд по запуску TinyLlama и других моделей на слабом железе. Контекстное прунирование, мониторинг энтропии Шеннона, Python скрипты. 9 мин чтения 02 120V - не приговор: как собрать ферму для локальных LLM в США без переделки проводки Практические решения для питания фермы под локальные LLM на американской электросети 120V. Расчеты, схемы подключения, выбор PSU и распределение нагрузки. 8 мин чтения 03 HashHop: $500M за реверс-инжиниринг памяти LLM. Как это работает на самом деле Полный разбор HashHop - технологии за $500M. Как работает реверс-инжиниринг Memory-Augmented Language Models и почему это стоит таких денег. Архитектура, связь 9 мин чтения 04 8 миллиардов параметров для C++: какие opensource модели реально генерируют код, а не галлюцинируют в 2026 Тестируем DeepSeek-Coder-6.7B, Qwen-Coder-7B и CodeLlama-7B на реальных задачах C++. Сравнение скорости, качества и памяти для Windows с GGUF. 7 мин чтения 05 M4 Mac Mini или ждать M5? Железный выбор для локальных LLM в 2026 году Полный разбор железа для локальных LLM в 2026: M4 Mac Mini тесты, прогнозы по M5, сравнение с серверами и ПК. Что купить прямо сейчас? 6 мин чтения 06 Маленькие LLM на Raspberry Pi и MacBook Air: как заставить их работать умнее, а не тяжелее Практическое руководство по работе с маленькими LLM на ограниченном железе. Оптимизация контекста, RAG, выбор моделей и инструментов на 2026 год. 9 мин чтения 07 Почему бесконечный контекст (1M токенов) не решает проблему памяти AI-агентов: разбираем концепцию Memory OS Глубокий разбор проблемы памяти AI-агентов. Почему бесконечный контекст не работает, как устроен Memory OS и что такое жизненный цикл памяти. Практические решен 7 мин чтения 08 Gemini Nano в Chrome: кейс внедрения, 41% coverage, экономия $0 и сравнение производительности Практический опыт внедрения Gemini Nano в Chrome: 41% coverage, производительность 6x медленнее облака, экономия $0 и fallback-стратегия. 8 мин чтения 09 Реальные кейсы использования локальных LLM: как заменить платные подписки и автоматизировать работу Практическое руководство по замене платных подпискок на локальные LLM. Реальные кейсы автоматизации, RAG пайплайны, агентное программирование на 2026 год. 8 мин чтения 10 OpenAI Responses API в llama.cpp: полный гайд по замене GPT-4 на GLM-4.7-Flash Пошаговое руководство по запуску локального OpenAI-совместимого API с GLM-4.7-Flash через llama.cpp, интеграция с Codex CLI и экономия на облачных сервисах 10 мин чтения 11 Катастрофическое забывание в LLM: почему ваша модель глупеет после дообучения и как это остановить Полное руководство по катастрофическому забыванию в языковых моделях. Математика явления, практические методы борьбы при дообучении LLM в 2026 году. 8 мин чтения 12 Парадокс Weight Decay: как L2-регуляризация на fine-tuning не стирает, а защищает старые знания модели Эксперимент показывает: L2-регуляризация при дообучении моделей не разрушает старые знания, а защищает их от катастрофического забывания. Разница в accuracy до 9 мин чтения