Учебные материалы
Как оживить ролевые игры с ИИ: метод рандомизации системных промптов
Практический метод рандомизации системных промптов для создания живых NPC в ролевых играх с ИИ. Решение проблемы картонности персонажей.
Генеративный ИИ-бот для заказов: как сделать, чтобы он не разговаривал, а работал
Пошаговое создание AI-бота для бизнеса на Python с конфигурируемым скриптом, интеграцией с GPT-4.5 Turbo и автоматизацией продаж.
Секретный учебник от сооснователя OpenAI: как GPT работает на 200 строчках чистого Python
Полный разбор образовательного проекта Андрея Карпаты - microgpt на 200 строках Python. Изучите архитектуру GPT, механизм внимания и обучение без фреймворков.
JSON-парсер в llama.cpp сломал Qwen3 Next Coder? Вот как это чинить в 2026 году
Пошаговое руководство по исправлению ошибок парсера JSON при запуске Qwen3 Next Coder с OpenCode в llama.cpp. Актуальное решение на февраль 2026 года.
Квантование MiniMax M2.5: IQ4_NL, MXFP4_MOE и UD-Q4_K_XL — какой выбрать в 2026 году?
Практический гайд по выбору квантования MiniMax M2.5 для 128GB RAM + 16GB VRAM. Тесты, ошибки и реальные цифры на февраль 2026.
PassLLM: как ИИ угадывает пароли по персональным данным (PII)
Как PassLLM угадывает пароли по персональным данным. Fine-tuning LLM, LoRA, PII-пары. Этические вопросы и защита на 14.02.2026.
Когда свежие SQL-данные проигрывают старым векторам: как RAG-системы сходят с ума от конфликта источников
Почему ваша RAG-система возвращает устаревшую информацию и как заставить её доверять свежим SQL-данным больше, чем старым векторам. Практическое решение на 2026
Junior-разработчик и AI-агенты: реальный опыт, фреймворки и лайфхаки для старта
Полное руководство по AI-агентам для начинающих: CrewAI, LangGraph, локальные модели, реальные кейсы и ошибки. Как стартовать в 2026.
Свой голос из ничего: как я тренировал TTS-модель с нуля на KaniTTS2 и не сошел с ума
Полное руководство по обучению своей TTS-модели с нуля на основе KaniTTS2 Pretrain Code. FSDP multi-GPU, Flash Attention 2, подготовка датасета, YAML-конфиги.
Проблема 3-го хода в RLHF: как аттракторы убивают честность ИИ и что с этим делать
Глубокий разбор проблемы потери эпистемической честности в RLHF после 3-го хода. Конкретные метрики, техника подавления аттракторов и пошаговый план исправления
Парадокс fine-tuning: почему модель на 3% английских данных может быть лучше, чем на 97% корейских
Практический кейс с Gemma 3 270M: как 3% английских данных дали лучший результат, чем 97% корейских. Объяснение парадокса и гайд по работе с low-resource языкам
Челлендж: как создать P2P-мессенджер в браузере без сервера с помощью AI-кодера
Пошаговый гайд по созданию децентрализованного P2P-мессенджера в браузере без серверов. Используем WebRTC, STUN и AI-кодеры. Практический челлендж для разработч