Учебные материалы
Агенты поверх микросервисов: архитектурная революция или очередной хайп?
Глубокая архитектурная концепция AI-ERP: как объединить микросервисы и AI-агенты для создания управляемых корпоративных систем. Пошаговый план внедрения.
Автономный research-агент на C# и Ollama: как заставить локальную LLM искать в интернете и не разориться на API
Полный гайд по созданию автономного research-агента на C# и Ollama с Brave Search API. Производительность на CPU, структурированные отчеты в SQLite.
Как заглянуть в душу LLM: измерение «личности» через hidden states и выбор модели под задачу
Экспериментальная методика анализа hidden states для сравнения поведенческих паттернов LLM. Выбор модели под саппорт, FAQ и мониторинг дрейфа в 2026 году.
Автоматическое чанкование для RAG: от прототипа до 95% точности в продакшене
Полное руководство по автоматическому чанкованию для RAG-систем: от прототипа до продакшена с 95% точностью. Размер чанков, якоря, метрики качества и реальные к
Сравнение AI и юриста в анализе договоров: как 41 находка победила 32
Эксперимент 2026 года: AI нашел 41 риск в договоре, юрист - 32. Разбор методологии, промптов и почему машины выигрывают в деталях.
Локальный OCR для MacBook Pro: сравнительный обзор моделей и инструкция по настройке
Сравнение PaddleOCR, EasyOCR, Tesseract для MacBook Pro. Инструкция по установке, квантованию и ускорению работы с PDF. Анализ скорости и качества распознавания
Еженедельный дайджест локальных мультимодальных моделей: от MiniCPM-o до Nemotron
Обзор последних локальных мультимодальных моделей: MiniCPM-o 4.5, Nemotron ColEmbed V2, инструменты для запуска, бенчмарки и практическое применение. Актуально
Капча больше не проблема: как заставить Qwen3-v1-8b решать её за вас
Пошаговое руководство по использованию Qwen3-v1-8b для автоматического решения капч. Установка, настройка Python скрипта и реальные примеры работы с изображения
Самореферентные цепи в LLM: разбор нового исследования механической интерпретации на Llama 3.1
Глубокий разбор исследования самореферентных цепей в Llama 3.1. Pull Methodology, внутренние активации, механическая интерпретация LLM. Полный код на Zenodo.
Как локально обучить LLM на запрещённых датасетах (на примере MechaEpstein-8000): обход цензуры и создание GGUF
Пошаговый гайд по локальному обучению LLM на этических датасетах: обход ограничений, генерация данных, создание GGUF моделей на примере MechaEpstein-8000. Полна
Промпт-инжиниринг 2026: когда магия превращается в математику
Как эволюционные алгоритмы и градиентные методы заменяют интуицию в промпт-инжиниринге. TextGrad, MetaPrompt и будущее оптимизации LLM.
ChatGPT vs Gemini vs Claude: стресс-тест на логику, креативность и зрение (не бенчмарки)
Практическое сравнение ChatGPT 5.2, Gemini 3 и Claude 4.5 на реальных задачах: логические головоломки, креативные промпты и анализ изображений. Кто реально лучш