Инструменты
Подборка AI-инструментов. Только то, что работает.
Бесплатный API DeepSeek Chat: как я сэкономил $200 в месяц с помощью реверс-инженерии веб-чата
Пошаговый разбор прокси-сервера, который превращает веб-чат DeepSeek в OpenAI-совместимый API. Экономьте на API, не жертвуя качеством DeepSeek V4 R1.
Запуск Sana 1.6B в формате 1.58 бит: экстремальное квантование для встраиваемых устройств
Практическое руководство по запуску Sana 1.6B в формате 1.58 бит. Экстремальное сжатие до 0.3 ГБ на встраиваемых устройствах. Примеры, сравнение с Q2_K.
Добавление MCP Tools в Reachy Mini: говорим роботу «принеси кофе» и он делает
Полный гайд по интеграции MCP-инструментов в Reachy Mini: команды голосом, профили поведения, сравнение с ROS и REST API. Работает на реальном роботе.
Catastrophic forgetting больше не проблема: изоляция весов трансформеров с открытым кодом
Новый метод изоляции весов решает 30-летнюю проблему забывания в continual learning. Код на GitHub, точность 79% на 50 задачах. Обзор инструмента Paradigm-Swarm
Как использовать Computer Use в Gemini 3.5 Flash: API, безопасность и сценарии автоматизации
Разбираем новое API computer use в Gemini 3.5 Flash: как писать код, защищаться от промпт-инъекций и автоматизировать тестирование и работу с документами.
Google Gemini 3.5 Flash и Spark: агенты, которые не спят. MCP на стероидах
Разбор Gemini 3.5 Flash и Spark: always-on агенты с MCP Tool Support. Сравнение с Claude 4 и GPT-5, примеры использования, кому подойдут.
Как развернуть ChatGPT-подобный интерфейс для LangGraph-агентов на облачном GPU с vLLM и MCP
Пошаговый гайд по созданию полноценного UI для LangGraph-агентов на облачном GPU: vLLM для инференса, MCP для инструментов и Next.js frontend agent-chat-ui.
DeepSeek V4: как open-source MoE с 1M контекстом переворачивает правила игры
Разбираем DeepSeek V4: открытая архитектура MoE, гибридное внимание и 1 миллион токенов. Сравнение с Qwen, Llama, примеры локального запуска.
Context Graph Memory для мультиагентов: 88.9% точности при 26.9 токенах на запрос — новый стандарт памяти?
Новый подход к памяти для мультиагентов на основе графа контекста: 88.9% точности, 26.9 токенов на запрос. Сравнение с RAG, код и бенчмарки. Кому подойдет?
Автоматическое редактирование документов с помощью Qwen 2.5 27B и Pi-агента: пошаговое руководство
Пошаговое руководство по созданию агентного пайплайна для цензурирования документов с помощью Qwen 2.5 27B и Pi-агента. Узнайте, как автоматизировать redaction.
Mellum2: обзор 12B Mixture-of-Experts модели JetBrains с активными 2.5B параметрами
Обзор Mellum2 — быстрой MoE-модели от JetBrains: 12B параметров с 2.5B активными, Apache 2.0, low-latency, бенчмарки, квантование, примеры использования для RAG
CUGA от IBM: Собираем AI-агента за 10 минут без боли. Легкий open-source каркас, который хоронит LangChain (с кодом)
Разбираем CUGA — open-source инструмент от IBM для создания AI-агентов. Сравнение с LangChain, примеры кода, конфигурация и места, где он реально пашет.