Учебные материалы
Acatalepsy: как заставить локальные LLM не путать Илона Маска с Никола Теслой (во времени)
Полный гайд по архитектуре Acatalepsy для борьбы с временным смешиванием фактов в локальных LLM и RAG-системах. VINs, эпистемический слой, confidence vectors.
API vs локальные модели в 2026: почему железо всё ещё выгодно после ценового обвала
Полный разбор экономики локальных LLM после обвала цен на API. Сравнение стоимости, расчёт окупаемости железа, нишевые кейсы и цифры на 2026 год.
Как избежать сжигания миллионов токенов в AI-агентах: анализ ошибки OpenCode и гайд по контекстному кэшированию
Разбор ошибки OpenCode, где сожгли 45M токенов за 150 диалогов. Гайд по контекстному кэшированию, RAG и индексации для экономии на API AI-агентов. Актуально на
Реализация AI-агента для траблшутинга в Kubernetes: архитектура, промпты и кейс от IVI
Как IVI внедрила AI-агента для автоматического анализа логов и диагностики проблем в Kubernetes. Архитектура, промпты и пошаговый план.
Рассуждающие LLM в криптоаналитике: как модели анализируют ончейн-данные и рыночные сигналы
Как рассуждающие LLM анализируют блокчейн-данные и рыночные сигналы. Архитектуры, инструменты и практическое применение в криптоаналитике на 2026 год.
Как запустить Qwen3-TTS на iPhone с MLX: практический гайд по квантованию и обходу ошибок
Пошаговое руководство по запуску Qwen3-TTS на iPhone через MLX с квантованием до 8-bit. Решаем ошибки clearCache() и оптимизируем для iOS.
Когда 1С падает в три часа ночи: как LLM читают логи за вас
Пошаговое руководство по автоматизации анализа логов 1С с помощью LLM. Фильтрация, обезличивание, промпты и инструменты для 2026 года.
YOLO-эксперименты без иллюзий: как настроить гиперпараметры и не сойти с ума
69 часов экспериментов с YOLO: подробный гайд по настройке гиперпараметров, анализу результатов и выбору версии модели для компьютерного зрения.
Параллельные AI-агенты для кода: почему Stanford доказал, что они работают в 2 раза хуже
Почему запуск нескольких AI-агентов одновременно снижает качество кода на 50%. Реальные данные CooperBench от Stanford и практические выводы для разработчиков.
Как создать локальный диктофон для Windows с потреблением <50MB RAM на Whisper и Native AOT
Пошаговое руководство по созданию офлайн-диктофона для Windows с использованием квантованного Whisper и Native AOT для экономии памяти и приватности.
Две RTX PRO 6000 и терабайт памяти: выдержит ли эта станция 20 одновременных пользователей?
Реальные тесты производительности, сравнение fp8 vs int4, анализ масштабируемости и ограничений KV-cache на серверной рабочей станции с 1.15TB RAM.
Конец эпохи GPU: как термодинамические вычисления уничтожат энергозатраты ИИ
Физические чипы Normal Computing. Генерация изображений без матриц умножения. Прототипы на фазовых переходах. Почему это работает и когда убьет NVIDIA.