Учебные материалы
Обучи свою мини-модель с нуля: разбираем Strawberry на косточках и заставляем её говорить
Полное руководство по обучению своей LLM с нуля на 1.8M параметров. Разбор проекта Strawberry, конфигурация, датасеты и практические советы.
26 лиц одного персонажа: ломаем консистентность LoRA через геометрические промпты
Практический гайд по обучению LoRA для создания 26 выражений одного персонажа в SDXL. Решаем проблему консистентности через геометрические промпты и специальный
P40 и RTX 5060 Ti в одной системе: как заставить старый и новый GPU работать на Windows для локальных LLM
Пошаговая инструкция по установке драйверов Nvidia для гибридной сборки Tesla P40 и RTX 5060 Ti на Windows. Решение проблем совместимости, WDDM и оптимизация дл
Nvidia DMS: как сжать KV-кеш в 8 раз и заставить локальные LLM летать
Полный гайд по Dynamic Memory Sparsification от Nvidia. Уменьшите потребление памяти LLM в 8 раз, ускорьте inference и запустите большие модели на домашнем желе
Агрегаторы нейросетей 2026: как получить GPT, Claude и другие модели без VPN и сложной оплаты
Полный гайд по агрегаторам AI-моделей 2026 года. Как получить доступ к GPT-4.5, Claude 3.7, DeepSeek V3.2 из России без VPN. Сравнение цен, способов оплаты и ос
PyTorch Distributed и NCCL: как заставить 8 GPU работать как одна
Полное руководство по torch.distributed, NCCL и коллективным операциям для распределённого обучения на PyTorch. Настройка, оптимизация, ошибки.
Нейросеть без умножений: как работает архитектура Reverse Hash и можно ли её запустить локально
Полный разбор Reverse Hash - революционной нейросетевой архитектуры без матричных умножений. Как работает, можно ли запустить локально и почему это меняет edge
Почему проваливаются AI-проекты: модель трёх уровней зрелости от Сколково и Redmadrobot
Анализ модели трёх уровней зрелости AI от Сколково и Redmadrobot. Почему 87% ИИ-проектов проваливаются и как избежать ошибок.
Январский шторм 2026: Как GEO вытесняет SEO и почему вас могут забанить за слишком хороший контент
Анализ январской волатильности 2026. Как адаптировать SEO под RAG и LLM-выдачу, избежав просадок из-за self-promotional контента.
Семантическая память для ИИ-агента на AlloyDB Omni: Graph-RAG, который не забывает
Пошаговое руководство по реализации долгосрочной семантической памяти для ИИ-агента с использованием AlloyDB Omni и Graph-RAG архитектуры.
RAG на ноутбуке: от PDF до Qwen3:8B без LangChain и API
Пошаговое руководство по созданию RAG-системы для PDF с Qwen3:8B, e5-multilingual и FAISS без LangChain. Парсинг, эмбеддинги, поиск и генерация локально.
Перевод манги на стероидах: как заставить машину думать как японский редактор
Полный гайд по автоматизации перевода манги с сохранением типографики. Сравнение инструментов, настройка пайплайна, обработка speech bubbles без облачных сервис