Учебные материалы
Homelab для LLM: как окупить сервер на H100 за счёт экспериментов с большими моделями
Реальный кейс: как собрать домашний сервер на H100 для экспериментов с LLM и окупить его, сэкономив на облачных вычислениях. Расчёты, настройка Grafana, выбор ж
Тест производительности: ik_llama.cpp против llama.cpp на Qwen3/3.5 MoE - 40% прирост или оптимизация под копирку?
Полный бенчмарк ik_llama.cpp и llama.cpp на Qwen3/3.5 MoE. Команды, настройки, реальный прирост скорости до 40%. Аппаратная конфигурация, квантование Q4_K_M, ан
Практическое руководство по разработке AI-агентов: критика MCP, безопасность и архитектурные принципы
Глубокий разбор ошибок в создании AI-агентов: почему MCP и терминал опасны. Практические принципы безопасности и архитектуры для надежных систем на 15.03.2026.
Как ускорить long context диалоги на Apple Silicon в 200 раз: эксперимент с KV cache в MLX
Подробный эксперимент с KV cache в MLX: как добиться ускорения в 200 раз для long context диалогов на Mac, разбор ошибок с thinking tokens, практическое руковод
Kotlin HumanEval: 14B-модель громит 70B-гигантов, и вот почему ваши бенчмарки врут
Результаты бенчмарка Kotlin HumanEval на 15.03.2026: маленькая локальная LLM обогнала гигантов. Анализ pass@1, pass@3 и почему размер не главное.
Как выбрать бюджетный ноутбук для локального запуска Qwen 3.5-35B-A3B: анализ железа, тесты и лайфхаки
Подробное руководство по выбору бюджетного ноутбука для локального запуска Qwen 3.5-35B-A3B. Анализ требований к железу, тесты производительности и практические
Как построить мультиагентный AI-прогнозатор событий: архитектура Seldon Vault на Python
Пошаговый гайд по созданию мультиагентного AI-прогнозатора событий с архитектурой Seldon Vault. Анализ новостей, DeepSeek-V3, координация агентов.
Как Peacock создал AI-аватара Энди Коэна: компьютерное зрение и агенты для генерации персонализированных видео
Разбираем архитектуру системы Peacock для генерации персонализированных видео с AI-аватаром Энди Коэна. Компьютерное зрение, анализ 5000 часов контента, рекомен
Сравнение 8 моделей для кодинга на реальном TypeScript-проекте: кто лучше интегрирует /rename команду
Практический тест 8 кодинговых моделей на проекте OpenCode. Смотрим, кто лучше пишет TypeScript код и интегрирует функционал. Результаты на 15.03.2026.
Создание целеустремленного диалогового агента на LLM: архитектура, промпты и техники для планирования путешествий
Полное руководство по созданию диалогового агента для планирования путешествий на LLM: от архитектуры и промптов до оценки. Актуальные техники на 2026 год.
Асинхронное RL обучение: сравнительный анализ 16 библиотек и выбор оптимального стека
Глубокий разбор асинхронного RL обучения. Сравниваем 16 библиотек по 7 параметрам. Выбираем оптимальный стек для устранения простоя GPU на 15.03.2026.
Prompt Caching в LLM: как снизить стоимость токенов на 90% и ускорить ответы API
Полное руководство по Prompt Caching для LLM на 2026 год. Узнайте, как кэшировать промпты, чтобы платить меньше и получать ответы быстрее. Реальная экономия ток