Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
1920
материалов
01
NeMo Agent Toolkit: как NVIDIA делает агентов видимыми, а вашу жизнь — проще
Полный гайд по NVIDIA NeMo Agent Toolkit: установка, создание агентов и настройка мониторинга через Phoenix для оценки производительности LLM-приложений.
02
GliNER2: практический гайд по извлечению структурированных данных из текста на CPU
Практическое руководство по использованию GliNER2 для schema-driven извлечения структурированных данных из текста на обычном процессоре.
03
NVIDIA NeMo Agent Toolkit: практическое руководство по созданию продакшен-агентов с LangChain
Практический гайд по установке и использованию NVIDIA NeMo Agent Toolkit с LangChain для создания готовых к продакшену AI-агентов с observability и иерархическо
04
Когда колесный робот зависает: как решить невыпуклые задачи управления без потери нервных клеток
Готовый код на GitHub для борьбы с chatter, негладкостью и невыпуклостью в задачах управления роботами. Практические методы и гомотопия.
05
Perch: как нейросеть DeepMind слушает птиц и спасает виды
Обзор модели Perch от DeepMind: как искусственный интеллект анализирует звуки природы для мониторинга биоразнообразия и спасения исчезающих видов.
06
AlphaEarth Foundations: ИИ, который видит Землю как пазл из миллиардов спутниковых пикселей
Практическое руководство по использованию AlphaEarth Foundations от DeepMind для анализа спутниковых данных в Google Earth Engine. Примеры кода, сравнение с аль
07
Обзор Gemma 3 270M: самая компактная модель для мобильных устройств и IoT
Подробный обзор Gemma 3 270M от Google. Энергоэффективная модель для edge-устройств, сравнение с аналогами, примеры запуска и рекомендации.
08
MedGemma: когда медицинский ИИ стал бесплатным (и что с этим делать)
Подробный разбор MedGemma — открытых медицинских моделей от DeepMind. Установка, примеры кода, сравнение с альтернативами и реальные сценарии использования.
09
Model Context Protocol (MCP) от Anthropic: полное руководство по интеграции инструментов в агентские пайплайны
Обзор Model Context Protocol (MCP) от Anthropic: архитектура, сравнение с function calling, примеры кода на Python и рекомендации по использованию в агентских п
10
FACTS Benchmark Suite: полное руководство по оценке фактической точности языковых моделей
Подробный обзор FACTS Benchmark Suite для оценки фактической точности языковых моделей. Методология, примеры использования, сравнение с альтернативами.
11
Gemini 2.5 Computer Use: как работает модель для управления компьютером и какие задачи решает
Разбираем Gemini 2.5 Computer Use — ИИ-агент для автоматизации задач на компьютере. Как работает, что умеет и кому пригодится.
12
Ray для распределенных вычислений: когда Python начинает бежать, а не ползать
Пошаговый туториал по Ray для распределенных вычислений. Пример ускорения подсчета простых чисел в 4 раза на обычном компьютере без облаков.