Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
1920
материалов
01
Как индексировать код в граф знаний: MCP-сервер с 120x сокращением токенов для локальных LLM
Обзор MCP-сервера, который индексирует код в структурированный граф, сокращая потребление токенов в 120 раз для локальных LLM. Актуально на 03.2026.
02
Qwen3.5-4B Uncensored Aggressive: Беспредельная модель, которая не говорит «нет»
Полный обзор Qwen3.5-4B Uncensored Aggressive — модели без цензуры. Как скачать GGUF (Q4_K_M) и запустить через llama.cpp на своем ПК.
03
SWE-rebench-V2: как использовать крупнейший датасет для обучения код-агентов
Полный разбор SWE-rebench-V2 — крупнейшего открытого датасета с исполнительной средой для обучения код-агентов. Актуальные примеры, сравнения и руководство на 2
04
Автоматизация покупок: разбор Telegram-бота для ВкусВилла с открытым кодом и AI
Открытый проект Telegram-бота для автоматизации заказов в ВкусВилле. Интеграция с API и Yandex Cloud AI Studio. Экономит время, код на GitHub.
05
Построение serverless conversational AI-агента на AWS: Claude, LangGraph и MLflow — пошаговый туториал
Пошаговое руководство по созданию serverless разговорного AI-агента на AWS с использованием Claude, LangGraph для графов и MLflow для отслеживания экспериментов
06
SyDecode: Triton-ядро для 40-кратного ускорения vLLM и снижения VRAM на 90% через симметрию GQA
Обзор Triton-ядра SyDecode, которое радикально ускоряет vLLM и сокращает потребление памяти через симметрию Grouped Query Attention. Актуально на март 2026.
07
Критические баги парсера LM Studio для Qwen3.5: как они ломают tool calling и reasoning (и обходные пути)
Обзор критических багов в парсере LM Studio для Qwen3.5, которые нарушают tool calling и reasoning. Способы исправления и альтернативные клиенты на 2026 год.
08
Шестифазный автономный агент на 200 КБ для Qwen3.5: архитектура и настройка с git-памятью
Компактный автономный агент с шестифазным циклом и git-памятью для Qwen3.5. Настройка, сравнение, примеры использования.
09
Jan-Code-4B: как установить и настроить легкую локальную модель для замены Claude Haiku в кодинге
Полный гайд по установке Jan-Code-4B — быстрой локальной модели для генерации кода. Замена Claude Haiku без платежей и слежки. Настройки, сравнения, примеры.
10
AVA: ваш личный робот-секретарь, который ненавидит спам-звонки так же, как и вы
Как развернуть open-source AVA для борьбы со спам-звонками на своём GPU. Whisper, LLM и TTS локально. Полная приватность, нулевые задержки.
11
Easy-torch-tpu: гайд по обучению больших PyTorch-моделей на Google TPU с нуля
Полный обзор фреймворка easy-torch-tpu для обучения LLM на Google TPU. Сравнение с PyTorch/XLA, примеры кода, интеграция с Hugging Face. Актуально на март 2026.
12
Lila-E8: как геометрия группы Ли E8 заменяет Attention в трансформерах — обзор модели и инструкция по запуску
Обзор Lila-E8 — архитектуры, использующей геометрию группы Ли E8 для замены механизма внимания в трансформерах. Сравнение, примеры использования, инструкция по