Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5554
материалов
01
Как запустить Qwen-Image-2512 локально: полный гайд от установки до первых промптов
Полное руководство по установке Qwen-Image-2512 на домашний компьютер. От системных требований до первых промптов с примерами кода и решениями проблем.
02
eGPU убивает скорость: почему Thunderbolt 4 превращает llama.cpp в улитку
Глубокий разбор, почему внешние GPU через Thunderbolt 4 тормозят llama.cpp на 60-80%. Анализ латентности, prefill и распределения слоев с конкретными цифрами.
03
Автоматизация разметки датасетов: от недель работы к нескольким минутам без GPU
Практический гайд по созданию пайплайна автоматической разметки датасетов на CPU. Экономим недели ручной работы без использования GPU.
04
Как правильно использовать суб-агентов в AI-разработке: 3 реальных сценария
Практический гайд по использованию суб-агентов для разгрузки основного LLM, фильтрации контекста и оптимизации промптов. Примеры кода на Python.
05
Мультиагентные AI-команды: реальная польза или маркетинговый хайп?
Глубокий разбор мультиагентных AI-команд: когда они работают, а когда это хайп. Сравнение фреймворков, реальные кейсы и пошаговый план внедрения.
06
Подключаем LLM Council от Карпати к Claude Desktop: пошаговый гайд
Пошаговая инструкция по подключению LLM Council от Андрея Карпати к Claude Desktop через Model Context Protocol. Настройка, промпты и практические примеры.
07
Я заменил ETL-конвейер на ИИ-агентов и перестал просыпаться по ночам
Как я заменил сложный ETL-конвейер автономными ИИ-агентами и наконец перестал просыпаться по ночам из-за падений пайплайнов. Подробный кейс и пошаговый план.
08
Свой AI-агент на Bun за 30 минут: прощай, LangChain
Пошаговый гайд по созданию легковесного AI-агента на Bun.js с DOM парсингом. Альтернатива тяжелым фреймворкам вроде LangChain.
09
7 маленьких LLM на ноутбуке с 16 ГБ ОЗУ: какой выбрать и не сломать систему
Практический гайд по выбору и запуску 7 локальных LLM на ноутбуке с 16 ГБ ОЗУ. Сравнение Qwen 2.5, Mistral Small и других, бенчмарки, оптимизация памяти.
10
Как я взломал Snapchat-бота для сексторции: уязвимости Llama 7B и «Протокол Бабушки»
Подробный разбор reverse engineering вредоносного LLM-бота для сексторции, уязвимости модели Llama 7B и техника взлома через prompt injection.
11
Кастомные CUDA ядра для обучения LLM: стоит ли овчинка выделки?
Полное руководство по созданию и оптимизации кастомных CUDA ядер для обучения больших языковых моделей. Анализ производительности, сложности разработки и альтер
12
Как работает бикамеральная архитектура TOPAS-DSPL: два потока против композиционного дрейфа
Полное техническое объяснение бикамеральной архитектуры TOPAS-DSPL: как разделение на логический и графический потоки решает проблему композиционного дрейфа в н