Учебные материалы
Лоботомические слои в Llama 3.1 и Qwen 2.5: как избежать 'зоны убийства' здравого смысла при fine-tuning
Практическое руководство по обнаружению и обходу лоботомических слоев в моделях Llama 3.1 и Qwen 2.5 при тонкой настройке. Сохраните фактические знания модели.
Qwen3.5-35B-A3B: практический туториал по созданию FlappyBird на TypeScript и Vite с генерацией звуков
Пошаговый туториал по созданию игры FlappyBird на TypeScript и Vite с использованием локальной модели Qwen3.5-35B-A3B для генерации кода и звуков. Практическое
Бенчмарк квантований Qwen3.5-35B-A3B: выбор между Q4_K_M и UD-Q4_K_XL для llama.cpp
Сравнение перплексии и скорости квантований Q4_K_M и UD-Q4_K_XL для Qwen3.5-35B-A3B в llama.cpp. Практический гайд для выбора формата на RTX 5080.
Genome AI: как машинное обучение и цифровые двойники революционизируют селекцию скота
Подробный гайд по применению машинного обучения и цифровых двойников для геномной селекции скота. Решение проблем грязных данных, архитектура SaaS-платформы.
Битва ИИ-кодеров: Qwen 3.5, Codex 5.3 и локальные модели на 70 репозиториях — кто выжил?
Результаты тестирования ИИ-моделей для программирования на 70 реальных репозиториях. Сравнение Qwen 3.5, Codex 5.3 и локальных моделей. Кто лучше справляется с
GitHub Agentic Workflows: подробный гайд по настройке AI-агентов для автоматизации репозитория
Полное руководство по настройке AI-агентов в GitHub Actions для автоматизации issues, документации и code review. Актуально на 25.02.2026.
Собираем цифровое золото: как сохранить логи coding-агентов и создать open-source датасет для AI
Пошаговый гайд по сохранению логов Claude Code, Codex CLI и других AI-агентов. Создаем open-source датасет для обучения моделей. Актуально на 2026 год.
Динамическое квантование Unsolth: почему Q3 может быть лучше Q4 и как это работает
Парадокс квантования: почему 3-битная квантизация Unsolth иногда обгоняет 4-битную. Объяснение динамического квантования, бенчмарки и практический выбор для LLM
Как создать ИИ-ассистента для борьбы с телефонными мошенниками: архитектура и пайплайн
Полный гайд по созданию ИИ-ассистента, который автоматически отвечает на звонки мошенников. Актуальная архитектура, выбор моделей на 2026 год и детальный пайпла
Исследование: почему 4-битное квантование ломает CoT в MoE-моделях и как обойти routing в Qwen 394B
33 ablation-теста показывают, как квантование нарушает Chain-of-Thought в Mixture-of-Experts моделях. Методы GateBreaker и топологическая абляция для обхода мар
Как подключить LFM2.5-VL-1.6B к камере безопасности для анализа сцен: настройка SharpAI Aegis и тесты на Apple Silicon
Пошаговая инструкция по настройке локального анализа видео с LFM2.5-VL-1.6B и SharpAI Aegis на Mac. Тесты производительности на Apple M3/M4/M5.
Оптимизация генерации токенов в PyTorch: техника CUDA stream interleaving для ускорения инференса
Пошаговый гайд по CUDA stream interleaving для ускорения инференса LLM. Код на PyTorch 2.4 и HuggingFace Transformers 5.2. Измеряемый прирост производительности