Подборка материалов

01 Эмбеддинги — слепое пятно RAG: почему ваш поиск не находит то, что нужно Глубокий разбор фундаментальных проблем эмбеддингов в RAG-системах. Почему векторы лгут, как это влияет на поиск и что делать разработчикам. 9 мин чтения 11.01.2026 → 02 Архитектура State-of-the-Art Research Agent: как Tavily строит агента для глубоких исследований на основе LLM Полное руководство по архитектуре research-агентов от Tavily. Узнайте про Agent Harness, управление контекстом, оркестрацию инструментов и синтез информации. 8 мин чтения 11.01.2026 → 03 Сикофантия ИИ: почему ChatGPT всегда соглашается и как с этим бороться Разбираемся, почему ChatGPT льстит и соглашается с любой ерундой. Практические промпты и методы борьбы с угодливостью языковых моделей. 6 мин чтения 11.01.2026 → 04 Retrieval для временных рядов: как поиск похожих паттернов улучшает прогнозы Как поиск похожих паттернов временных рядов через RAG-подход улучшает прогнозы на 40% против Chronos и LSTM. Архитектура, реализация, ошибки. 9 мин чтения 11.01.2026 → 05 LLMs в финансах: как кванты используют языковые модели для прогнозирования рынка Глубокий разбор как кванты используют LLM для прогнозирования рынка: авторегрессионные модели, статистический арбитраж, работа с финансовыми данными и реальные 6 мин чтения 11.01.2026 → 06 Финансовая модель в Power BI: от хаоса плоской таблицы к элегантной Star Schema Практический гайд по созданию enterprise-финансовой модели в Power BI. От плоской таблицы до Star Schema, DAX-метрики YTD, решение проблем гранулярности. Для по 9 мин чтения 11.01.2026 → 07 Когда нейросеть ошибается: как мы учили ИИ считать лосося и почему без человека не обойтись Реальный проект: автоматизация подсчета лосося для FERC с human-in-the-loop. Архитектура, ошибки, управление данными и почему ИИ один не справляется. 8 мин чтения 11.01.2026 → 08 Datasets streaming=True: как обучать модели на терабайтных данных без скачивания — разгон в 100 раз Полный гайд по load_dataset(streaming=True). Обучайте модели на 500 ГБ данных с 16 ГБ ОЗУ. Реальный кейс SmolLM3, сравнение производительности, типичные ошибки 7 мин чтения 11.01.2026 → 09 LLM в науке: как отличить качественную статью от AI-слопа — анализ 2 млн препринтов Практическое руководство по анализу научных препринтов: метрики качества, детекция LLM-текста, признаки ретракции. Данные из исследования arXiv. 6 мин чтения 11.01.2026 → 10 Hugging Face Hub v1.0: полный гайд по переходу с v0.x, breaking changes и совместимости с transformers Подробный гайд по переходу на huggingface_hub v1.0: breaking changes, установка через pip install huggingface_hub, миграция CLI, совместимость с transformers. 6 мин чтения 11.01.2026 → 11 Конец эпохи квадратичной сложности: как LLM научились жульничать с памятью Полное руководство по оптимизации памяти LLM: от архитектурных хаков до практических реализаций сжатия KV-кэша для длинных контекстов. 10 мин чтения 11.01.2026 → 12 Визуализация RAG в 3D: как EmbeddingGemma и UMAP показывают процесс поиска в векторной базе Практический гайд по визуализации работы RAG-системы. Сжимаем 768-мерные эмбеддинги EmbeddingGemma до 3D с UMAP, строим интерактивные графики в Plotly и смотрим 10 мин чтения 11.01.2026 →