Учебные материалы
Docker-среда для SAP-автоматизации: Клод, браузер и локальный AI в одном контейнере
Пошаговый гайд по созданию Docker-среды для автоматизации SAP с Claude Code, MCP плагинами и локальным vLLM. Рабочий стек на 2026 год.
Эпистемическая калибровка: как DeepSeek и MiMo обманывают своей уверенностью
Практический гайд по оценке эпистемической калибровки LLM. Тестируем избыточную уверенность DeepSeek и MiMo с реальными примерами ошибок на 2026 год.
Pokemon Red на автопилоте: как собрать AI-агента на чистом браузере
Подробный гайд по созданию автономного AI-агента для Pokemon Red в браузере без серверов. WebLLM, TensorFlow.js и WASM-эмулятор на практике.
LLM на старом ноутбуке: заставляем модель работать там, где она не должна
Подробный гайд по запуску TinyLlama и других моделей на слабом железе. Контекстное прунирование, мониторинг энтропии Шеннона, Python скрипты.
120V - не приговор: как собрать ферму для локальных LLM в США без переделки проводки
Практические решения для питания фермы под локальные LLM на американской электросети 120V. Расчеты, схемы подключения, выбор PSU и распределение нагрузки.
HashHop: $500M за реверс-инжиниринг памяти LLM. Как это работает на самом деле
Полный разбор HashHop - технологии за $500M. Как работает реверс-инжиниринг Memory-Augmented Language Models и почему это стоит таких денег. Архитектура, связь
8 миллиардов параметров для C++: какие opensource модели реально генерируют код, а не галлюцинируют в 2026
Тестируем DeepSeek-Coder-6.7B, Qwen-Coder-7B и CodeLlama-7B на реальных задачах C++. Сравнение скорости, качества и памяти для Windows с GGUF.
M4 Mac Mini или ждать M5? Железный выбор для локальных LLM в 2026 году
Полный разбор железа для локальных LLM в 2026: M4 Mac Mini тесты, прогнозы по M5, сравнение с серверами и ПК. Что купить прямо сейчас?
GPU-to-GPU коммуникация в PyTorch: как найти и убить скрытые тормоза с Nsight Systems
Практическое руководство по профилированию и оптимизации GPU-to-GPU коммуникации в PyTorch с Nsight Systems. Ускорьте обучение на 40% и сократите затраты.
Маленькие LLM на Raspberry Pi и MacBook Air: как заставить их работать умнее, а не тяжелее
Практическое руководство по работе с маленькими LLM на ограниченном железе. Оптимизация контекста, RAG, выбор моделей и инструментов на 2026 год.
Почему бесконечный контекст (1M токенов) не решает проблему памяти AI-агентов: разбираем концепцию Memory OS
Глубокий разбор проблемы памяти AI-агентов. Почему бесконечный контекст не работает, как устроен Memory OS и что такое жизненный цикл памяти. Практические решен
Gemini Nano в Chrome: кейс внедрения, 41% coverage, экономия $0 и сравнение производительности
Практический опыт внедрения Gemini Nano в Chrome: 41% coverage, производительность 6x медленнее облака, экономия $0 и fallback-стратегия.