Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5545
материалов
01
GPT Researcher vs Deer Flow vs DeepResearch: какой локальный пайплайн выбрать для глубоких изысканий
Подробное сравнение трех инструментов для локального deep research: настройка, производительность, кастомизация. Какой выбрать для автономных исследований без о
02
PCIe 4 vs PCIe 5 для LLM: реальный тест скорости в multi-GPU сборках и влияние на pp/tg
Практическое сравнение PCIe 4 и PCIe 5 в multi-GPU сборках для LLM. Реальные тесты скорости prefill и token generation на 6x Arc Pro B60.
03
Как заставить локальную LLM писать длинные ответы: настройка max_tokens, параметры генерации и обход early stopping
Подробный гайд по настройке параметров генерации (max_tokens, temperature) для получения длинных ответов от локальных LLM в LM Studio и других интерфейсах.
04
Технический долг в AI-разработке: как избежать проблем при переходе от прототипа к продакшену
Как избежать технического долга в AI-разработке. Пошаговый план от прототипа к продакшену с мониторингом дрейфа и безопасностью.
05
Как создать приложение за 12 часов с помощью локальных LLM: кейс MindMapp и сравнение моделей
Практическое руководство по агентному кодированию с локальными LLM. Сравнение моделей Devstrall Small 2, Seed OSS, GLM-4.5-Air. Создайте приложение без облачных
06
Прочь от токенов: как я строил LLM с латентным пространством и почему это не безумие
Практический гайд по созданию языковой модели с архитектурой энкодер-ядро-декодер. Обучение субмоделей, экономия VRAM и эксперимент с USER2-bge-m3.
07
Пайплайн стабильной генерации брендового контента: ControlNet, LoRA и Style Reference на практике от X5 Tech
Кейс X5 Tech: как автоматизировать 45% бренд-контента через Stable Diffusion с ControlNet, LoRA и Style Reference. Технические детали, ошибки, пошаговый гайд.
08
Когда промпт длиннее мозга: почему локальные LLM сходят с ума от длинных инструкций
Разбор кейса: 16.5K токенов системного промпта вызывают галлюцинации у qwen3-coder-30b. Почему длина инструкций важнее контекста?
09
OLMocr 2: как заставить модель читать ваши документы лучше вас
Пошаговый гайд по подготовке датасета и дообучению OLMocr 2 для распознавания ваших документов. От сбора данных до финального пайплайна.
10
Excel перестал врать: как мы построили RAG-систему без галлюцинаций для анализа таблиц
Пошаговое руководство по созданию RAG-системы для анализа Excel с верификацией вывода, схема-осознанным поиском и Data Quality Guardrails.
11
Собрать устройство без инструкций: как ИИ стал моим личным археологом для ESP32
Пошаговый кейс: как с помощью ИИ провести реверс-инжиниринг Arduino кода и 3D-моделей, чтобы собрать устройство без документации. Инструменты и промпты.
12
Дрейф контекста и галлюцинации LLM: протокол SDX-S для диагностики и восстановления диалога
Практический гайд по протоколу SDX-S для диагностики и лечения дрейфа контекста в LLM. Методы восстановления диалога и стабилизации ответов.