Учебные материалы
120GB VRAM и тишина: как разогнать гигантские LLM без сжигания денег
Полное руководство по выбору и запуску моделей типа Minimax 2.1 и Qwen3 на системах с 120GB+ VRAM. Квантование Q4, оптимизация памяти, реальные тесты.
Архитектура мультиагентных систем для юридических задач: практический разбор на примере Ken1.0 и SimCourt
Глубокий технический разбор архитектур мультиагентных систем для юридических задач. Сравнение SimCourt и практической реализации на Ken1.0. Решение проблемы гал
Inheritune: режем жир из LLM — вырезаем вырожденные слои внимания и получаем меньшие, но сильные модели
Полное руководство по Inheritune: как находить и удалять дегенеративные слои внимания в LLM для создания компактных моделей без потери качества. Код, примеры, о
LLM как судья: сравнительный тест GPT-5.2, Claude 4.6 и Gemini 3.1 для анализа судебных решений
Эксперимент: три топовые LLM анализируют арбитражные дела. Кто точнее предсказывает исход? Результаты теста на реальных данных.
Как выбрать LLM для инженерных задач на Python: полный бенчмарк 100+ моделей по скорости и качеству
Практическое сравнение 100+ LLM для инженерных задач на Python. Тестирование на RTX 4060 Ti и OpenRouter. Методология оценки, результаты, рекомендации.
15 бесплатных AI-сервисов для генерации изображений в 2026: практический гид по выбору инструмента
Полный гид по бесплатным AI-сервисам для генерации изображений в 2026 году. Сравнение, реальные примеры, критерии выбора и скрытые ограничения.
NPC с характером: как строить локальных агентов с памятью, которая помнит даже оскорбления
Полное руководство по созданию локальных NPC с долговременной памятью на Ollama, ChromaDB, системой релевантности и динамикой социальных связей.
Oro: Как рекурсивные циклы в латентном пространстве заменяют миллиарды параметров (и почему это не просто очередная модная архитектура)
Разбор архитектуры Oro: как рекурсивные циклы в латентном пространстве дают 3-кратный прирост в манипуляции знаниями без роста параметров. Актуально на февраль
Strix Halo под прицелом: M2.5, Step 3.5 Flash и Qwen3 Coder Next в огне реальных тестов
Реальные тесты производительности новых моделей на Strix Halo с ROCm 7.2. Сравнение квантований, скорости генерации и качества кода на 128 ГБ RAM.
Когда стоит обучать свою модель с нуля: практические кейсы и сравнение с готовыми решениями
Полное руководство по выбору: обучать модель с нуля или использовать fine-tuning. Разбор реальных кейсов, стоимости и технических нюансов на 2026 год.
Когда нейросеть и алгебра держат микроконтроллер за руку: Ядро для SO(3) без лагов и замков
Глубокий разбор алгоритма для микроконтроллеров: как нейро-алгебраическое ядро решает проблему шарнирного замка и фазового лага в SO(3). Математика, код и практ
Иерархический RAG провалился: почему RAPTOR набрал всего 0.094 nDCG и что делать вместо него
Анализ провала RAPTOR: 0.094 nDCG против 0.749 у baseline, кумулятивные ошибки маршрутизации, практические альтернативы на 2026 год.