Подборка материалов

01 Апгрейд железа для 30B моделей: сравниваем Mac Mini M2 Pro, серверные Xeon и гибридные сборки в бюджете $600 Практический гайд по апгрейду для запуска 30B моделей (Qwen2.5 30B) на бюджет $600. Сравнение Mac Mini M2 Pro, серверных Xeon и гибридных сборок. 8 мин чтения 18.01.2026 → 02 Эксперимент с автономным AI-разработчиком: как настроить workflow с генерацией тестов и исправлением багов Практический гайд по настройке автономного цикла разработки с AI. Используем GPT/Claude через Verdant для генерации тестов и исправления багов. Затраты, ошибки, 9 мин чтения 18.01.2026 → 03 Newelle 1.2: Полное руководство по настройке AI-ассистента с llama.cpp, гибридным поиском и семантической памятью на Linux Пошаговое руководство по установке Newelle 1.2 на Linux. Настройка llama.cpp, гибридного поиска, семантической памяти и инструментов команд MCP. 8 мин чтения 18.01.2026 → 04 Speculative Decoding: как ускорить локальные LLM в 2-3 раза на одном GPU (полный гайд) Глубокий гайд по Speculative Decoding: как ускорить инференс локальных LLM в 2-3 раза на одном GPU с Drafter/Target моделями, параллельной верификацией и reject 12 мин чтения 18.01.2026 → 05 Ваш компьютер на автопилоте: как заставить локальную LLM управлять ПК через Show UI Aloha Полный гайд по настройке локальных LLM для автоматизации ПК через Show UI Aloha. Обзор моделей, пошаговая установка и решение проблем. 6 мин чтения 18.01.2026 → 06 Синтетические данные для LLM: как не сжечь модель и получить Phi-1 за копейки Практический гайд по работе с синтетическими данными для обучения LLM. Разбираем модель коллапс, успешные кейсы (Phi-1, Alpaca) и учимся фильтровать данные как 7 мин чтения 18.01.2026 → 07 Когда нейросети ошибаются: как мы учили ИИ считать лосося и почему без людей ничего не работает Практический гайд по применению Human-in-the-Loop в экологическом мониторинге: от разметки данных до работы с регуляторами FERC. 8 мин чтения 18.01.2026 → 08 Knowledge Graph на практике: зачем нужны графы знаний и как их строить для AI-систем Полное руководство по созданию графов знаний для AI-систем. От онтологий до интеграции с RAG. Практические шаги, инструменты и типичные ошибки. 9 мин чтения 18.01.2026 → 09 Модель на 99% в тестах, на 0% в продакшене: как время и данные ломают ML-системы Глубокий разбор реальных проблем ML в production: time travel leakage, fraud detection кейсы, проектирование систем. Для инженеров и Data Scientists. 8 мин чтения 18.01.2026 → 10 Врач, который научился программировать за неделю: как AI-ментор (NotebookLM) меняет правила игры Реальный кейс врача, который за неделю с помощью NotebookLM написал рабочий скрипт для анализа данных. Пошаговый гайд по использованию AI как персонального тьют 8 мин чтения 18.01.2026 → 11 T5Gemma: Когда encoder-decoder ломает шаблоны классической Gemma Подробный разбор T5Gemma: как архитектура encoder-decoder меняет подход к задачам перевода и суммаризации. Сравнение с классическими Gemma моделями. 6 мин чтения 18.01.2026 → 12 Как внедрить нейросети в IT-компанию: практический гайд по выбору инструментов и созданию ИИ-агента Пошаговый гайд по внедрению нейросетей в бизнес-процессы IT-компании. Конкретные инструменты, создание ИИ-агента, ошибки и реальные кейсы. 7 мин чтения 18.01.2026 →