Учебные материалы
Ring-Mini-Linear-2.0 и другие гибридные модели: тест скорости и пригодности для кодинговых агентов
Сравнение гибридных LLM (shallow hybrid attention) для локальных кодинг-агентов. Скорость, точность, практические тесты на февраль 2026.
Как создать интерактивную историю с ИИ: расчёт токенов, выбор Gemini 2.5 Flash Light и сборка на Lovable/Supabase
Пошаговый гайд по созданию нелинейной интерактивной истории с ИИ. Расчёт стоимости токенов для Gemini 2.5 Flash Light, настройка бэкенда на Supabase и сборка фр
LLM-судья: строим пайплайн автоматической оценки локальных моделей без слепых тестов
Полный гайд по настройке LLM-as-a-Judge пайплайна для автоматической оценки локальных LLM. Код на GitHub, промпты, логирование, ошибки.
Как избежать иллюзии смысла: критический разбор ошибок предобработки данных в ML-анализе
Почему 80% ML-исследований не воспроизводятся? Глубокий разбор системных ошибок предобработки данных с примерами и исправлениями. Актуально на 2026.
Агентные фреймворки в 2026: эволюция от LangChain к наблюдаемости агентов
Экспертный взгляд на эволюцию агентных фреймворков к 2026 году. Почему наблюдаемость агентов стала важнее самого фреймворка и как выбрать инструмент сегодня.
Как получить $1.1 млрд от Индии: госфонд для AI-стартапов и стратегия deep tech
Полное руководство по получению $1.1 млрд от индийского государственного фонда для AI-стартапов в 2026 году. Стратегия deep tech, критерии отбора, пошаговый пла
Pandas: окончательное руководство по loc и iloc с примерами на реальном датасете
Разбираем loc и iloc в Pandas на примере реального датасета. Чем отличаются, когда использовать, частые ошибки и лучшие практики работы с DataFrame.
Агентное обучение с подкреплением (RL) для LLM: как LinkedIn заставляет модели думать шагами, а не просто генерировать текст
Разбор практического внедрения агентного RL от LinkedIn. Архитектура многошагового цикла, выбор алгоритмов (GRPO vs PPO) и почему ваш простой RAG устарел.
Уровни зрелости AI-трансформации: почему 98% компаний разочаровываются в ИИ и как избежать провала
Почему 98% AI-проектов проваливаются? Разбор модели 3 уровней зрелости от Сколково. Как диагностировать свою компанию и выбрать правильную стратегию внедрения И
Как выбрать лучший 4-битный квант для MiniMax M2.5: сравнение Ubergarm vs Unsloth
Подробное сравнение квантов IQ4_NL и MXFP4_MOE для MiniMax M2.5 от Ubergarm и Unsloth. Тесты скорости и качества на RTX 4070 Ti Super.
Gemini 3 API: первый запуск без боли. Туториал по Google AI Studio и Python SDK
Пошаговый гайд по работе с Gemini 3 API через Google AI Studio и Python SDK. Установка, аутентификация, примеры кода для начала работы в 2026.
Чеклист REFORMS и 20 лет опыта: как не допустить провала ML-модели в продакшене
Практический гайд по чеклисту REFORMS. 20 лет опыта в DevOps для ML. Как избежать провала модели в продакшене: валидация, воспроизводимость, мониторинг.