Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5533
материалов
01
Как DPO и RLHF убивают внимание в LLM: GQA оказалась на 5800% чувствительнее к выравниванию
Экспериментальное исследование: как alignment разрушает механизмы внимания в LLM. GQA в 58 раз чувствительнее к DPO, чем Sliding Window Attention. Анализ 25+ мо
02
LangSmith Insights Agent: как отлаживать AI-агентов, когда их тысячи
Полное руководство по отладке AI-агентов через анализ трасс в LangSmith Insights Agent. Реальные кейсы, практические шаги и ловушки, которые не покажут в докуме
03
Сборка мобильной AI-станции за $17k: 10 GPU, 768 ГБ VRAM для MoE-моделей
Полное руководство по сборке уникальной мобильной AI-станции с 10 GPU и 768 ГБ VRAM для локального запуска MoE-моделей типа Deepseek V3.2 и Kimi K2. Спецификаци
04
AI-фишинг: как хакеры натягивают легальные фреймворки на взлом
Полное руководство по AI-фишингу: от генерации письма на GPT-4o до атаки через Metasploit. Защита, детектирование, реальные кейсы 2025-2026.
05
Авторское право и ИИ: полный гайд по юридическим рискам генеративного контента
Юридические риски ИИ в 2026: обучение на чужих данных, авторские права на генеративный контент, иски против моделей. Практический гайд для компаний и создателей
06
Аугментация данных для борьбы с переобучением: практические методы на примере классификации кошек
Практическое руководство по аугментации данных для компьютерного зрения. Методы, код на Python с PyTorch и Albumentations, ошибки и пример с классификацией коше
07
RAG без векторной БД: как сделать поиск на миллионах векторов только на NumPy и Scikit-learn
Пошаговый гайд по реализации RAG без векторных баз данных. Используем только NumPy и Scikit-learn для поиска по миллионам векторов в памяти с 2026-актуальными п
08
ML-модель с сюрпризом: Как найти и обойти проверки безопасности на Hugging Face в 2026
Полный гайд по сканированию ML-моделей на вирусы и уязвимости. Обзор инструментов, техники обхода проверок и реальные примеры из практики.
09
Ваша локальная LLM застряла на повторении? Вскрываем seed, temperature и top_p
Почему локальная модель даёт одинаковые ответы? Полный гид по настройке параметров генерации в llama.cpp для разнообразия.
10
Вайбкодинг с Claude Code и Codex: пошаговый пайплайн от спецификации до кода без потери лимитов
Пошаговый гайд по созданию эффективного пайплайна для вайбкодинга с Claude Code и Codex. Учимся экономить токены и получать качественный код из спецификации.
11
GLM-4.7-Flash в LM Studio: как остановить зацикливание и ускорить в 2 раза
Пошаговая конфигурация GLM-4.7-Flash в LM Studio: исправляем зацикливание, ускоряем генерацию токенов, настраиваем temperature и repeat penalty. Актуально на ян
12
Как создать модульную систему промптов для анализа договоров: практический гайд на примере YandexGPT
Пошаговый гайд по созданию модульной системы промптов для анализа договоров на YandexGPT. Архитектура, примеры, решение проблемы галлюцинаций ИИ.