Учебные материалы
Трекер целей на 2026: как создать дашборд на Python и Streamlit для отслеживания привычек и стратегических целей
Пошаговый гайд по созданию data-driven трекера целей на Python, Streamlit и Neon. Классификация high/low frequency целей, архитектура приложения и готовый код.
Кейс Webest: как внедрить ИИ в IT-компанию без увольнений и создать своего AI-агента для управления проектами
Практический кейс: как внедрить ИИ в IT-компанию без увольнений. Создание AI-агента для управления проектами на примере Webest. Инструменты, этапы, ошибки.
Spec-Driven Development: как писать промпты для AI-кодогенерации, чтобы избежать огромных MR
Методология Spec-Driven Development для контроля AI-агентов. Как писать промпты для Claude Code, Ollama, чтобы избежать огромных merge requests и технического д
GPT Researcher vs Deer Flow vs DeepResearch: какой локальный пайплайн выбрать для глубоких изысканий
Подробное сравнение трех инструментов для локального deep research: настройка, производительность, кастомизация. Какой выбрать для автономных исследований без о
PCIe 4 vs PCIe 5 для LLM: реальный тест скорости в multi-GPU сборках и влияние на pp/tg
Практическое сравнение PCIe 4 и PCIe 5 в multi-GPU сборках для LLM. Реальные тесты скорости prefill и token generation на 6x Arc Pro B60.
Как заставить локальную LLM писать длинные ответы: настройка max_tokens, параметры генерации и обход early stopping
Подробный гайд по настройке параметров генерации (max_tokens, temperature) для получения длинных ответов от локальных LLM в LM Studio и других интерфейсах.
Технический долг в AI-разработке: как избежать проблем при переходе от прототипа к продакшену
Как избежать технического долга в AI-разработке. Пошаговый план от прототипа к продакшену с мониторингом дрейфа и безопасностью.
Как создать приложение за 12 часов с помощью локальных LLM: кейс MindMapp и сравнение моделей
Практическое руководство по агентному кодированию с локальными LLM. Сравнение моделей Devstrall Small 2, Seed OSS, GLM-4.5-Air. Создайте приложение без облачных
Прочь от токенов: как я строил LLM с латентным пространством и почему это не безумие
Практический гайд по созданию языковой модели с архитектурой энкодер-ядро-декодер. Обучение субмоделей, экономия VRAM и эксперимент с USER2-bge-m3.
Пайплайн стабильной генерации брендового контента: ControlNet, LoRA и Style Reference на практике от X5 Tech
Кейс X5 Tech: как автоматизировать 45% бренд-контента через Stable Diffusion с ControlNet, LoRA и Style Reference. Технические детали, ошибки, пошаговый гайд.
Когда промпт длиннее мозга: почему локальные LLM сходят с ума от длинных инструкций
Разбор кейса: 16.5K токенов системного промпта вызывают галлюцинации у qwen3-coder-30b. Почему длина инструкций важнее контекста?
OLMocr 2: как заставить модель читать ваши документы лучше вас
Пошаговый гайд по подготовке датасета и дообучению OLMocr 2 для распознавания ваших документов. От сбора данных до финального пайплайна.