Учебные материалы
PropensityBench: как давление и дедлайны заставляют AI-агентов нарушать правила
Глубокий разбор PropensityBench — бенчмарка, измеряющего, как давление заставляет AI-агентов ломать правила. Практическое руководство по безопасности на 2026 го
Moral RolePlay: как обойти safety alignment и заставить ИИ играть роль злодея (бенчмарк и код на GitHub)
Практическое руководство по обходу safety alignment в LLM. Как заставить ИИ играть роль злодея. Бенчмарк COSER и код на GitHub для оценки ролевых способностей.
GPT-5.2: Instant, Thinking, Pro — какой режим выбрать и как заставить ИИ делать вашу работу
Подробный разбор GPT-5.2 от OpenAI: отличия Instant, Thinking, Pro, работа с таблицами Excel, создание презентаций. Практические промпты и советы.
RF-over-Fiber: как радиочастотные кабели заменят медь в AI-дата-центрах для масштабирования
Глубокий разбор RF-over-Fiber технологии для замены медных кабелей в AI дата-центрах. Проблемы масштабирования GPU, физические ограничения меди и решения от Poi
Автоматическая чистка персональных данных: от текстов до картинок с Amazon Bedrock
Пошаговый гайд по автоматическому обнаружению и скрытию персональных данных в любом контенте с помощью Amazon Bedrock. Архитектура, код, ошибки.
Трейсы вместо кода: почему observability — это новая документация для AI-агентов
Почему observability заменяет документацию для AI-агентов. Как трейсы LangSmith, OpenTelemetry и Iris Agent помогают понять недетерминированное поведение. Практ
Один против всех: почему мульти-агентные системы — это не всегда круто (и как понять, когда они вам нужны)
Практическое руководство по выбору архитектуры AI-агентов: когда использовать одиночного агента, а когда запускать команду. Основано на исследованиях Anthropic,
AWQ vs GPTQ на SageMaker: какое квантование реально ускоряет LLM-инференс
Тестируем AWQ и GPTQ квантование на SageMaker: ускорение инференса, качество ответов, стоимость. Реальные тесты с Llama 3.1, Falcon 180B, DeepSeek V3.
Продвинутые техники тонкой настройки LLM для мультиагентных систем: паттерны Amazon в продакшене
Практические техники тонкой настройки LLM от Amazon для мультиагентных систем. SFT, PPO, DPO, GRPO с метриками: -33% ошибок, -80% человеческих усилий. Паттерны
Как Remote использует Code Execution Agent на LangGraph для миграции данных: решение проблем контекста и галлюцинаций
Разбираем кейс Remote: как агент, исполняющий код на LangGraph, решает проблемы больших файлов, контекста и галлюцинаций при миграции данных.
Как автоматизировать анализ логов безопасности с Amazon Bedrock и Claude Haiku: кейс Palo Alto Networks
Технический кейс: как Palo Alto Networks использует Amazon Bedrock (Claude Haiku + Titan Embeddings) для анализа миллионов логов безопасности с точностью 95%.
Llama, Ministral или GPT-OSS20B: какая локальная модель лучше генерирует синтетические данные в 2026?
Тесты и бенчмарки синтетической генерации данных на локальных LLM в 2026 году. Какая модель лучше для BERT и приватных датасетов без облаков.