Учебные материалы
Как обойти ИИ-бенчмарк PAC1 с помощью Python-скрипта и регулярных выражений: Zero-Cost Agent вместо LLM
Практическое руководство по созданию Zero-Cost Agent на Python для обхода PAC1 бенчмарка с помощью регулярных выражений и конечного автомата. Экономия бюджета и
RAG-боты для стройки, шахт и ухода за пожилыми: как не угробить проект в регулируемых отраслях
Query expansion через Haiku, трёхуровневые промпты, локальные эмбеддинги ChromaDB. Готовые рецепты для стройки, ухода за пожилыми и шахт.
DRAG with KNEE: как реализовать динамический RAG с интеллектуальной обрезкой контекста на Python
Пошаговый гайд по реализации DRAG with KNEE — динамического RAG с интеллектуальной обрезкой контекста через анализ "колена" графа. Qdrant, иерархическое дерево,
Масштабирование обучения нейросетей: production-ready pipeline на PyTorch DDP для multi-node кластеров
Пошаговое руководство по созданию production-ready pipeline для распределённого обучения на PyTorch DDP. Масштабирование до сотен GPU, best practices, код.
Llama 3.2 11B Vision и твои разбросанные документы в S3: как заставить их говорить на одном языке
Пошаговая тонкая настройка Llama 3.2 11B Vision на DocVQA в SageMaker: подготовка неструктурированных данных в S3, настройка через JumpStart и оценка по ANLS ме
LLM в алготрейдинге: как языковые модели предсказывают цену и почему это сложно
Разбор применения языковых моделей для прогнозирования финансовых временных рядов. Почему LLM не работают из коробки и как кванты решают эти проблемы.
Системный захват ниши с помощью LLM: от инженерии спроса до архитектуры сайта и AI-пайплайна (антихаос гайд)
Практическое руководство по системному использованию LLM для SEO. От сбора семантики до автоматизации контента и архитектуры под AI-поиск. Актуально на 2026 год
Causal Inference против корреляции: почему ваши ML-модели ошибаются в продакшене и как это исправить
Почему ML-модели с 99% точностью проваливаются в продакшене? Разбираем causal inference, инструменты 2026 года и как исправить ошибки корреляции.
Как новый закон об ИИ в России разрешит обучение на чужом контенте: разбор для разработчиков
Полный разбор закона об ИИ в России для разработчиков. Узнайте, как легально обучать модели на защищённом контенте с 2026 года. Условия, ограничения, пошаговый
Стратегии роутинга и выбора моделей: как сократить расходы на AI-агентов на 70%
Конкретные стратегии замены Claude на дешевые альтернативы. Роутинг AI-запросов по сложности задач. Практический гайд для сокращения затрат на 70% в 2026 году.
VLA на микроконтроллерах: гайд по fine-tuning и асинхронному inference для роботов
Полное руководство по дообучению VLA-моделей под конкретных роботов и реализации асинхронного inference на микроконтроллерах NXP i.MX 9. Практические шаги с код
Тихие ошибки Pandas: 4 подводных камня, которые взрывают ваши пайплайны данных
Найдите и исправьте 4 тихие ошибки Pandas (типы данных, индексное выравнивание, copy vs view) до того, как они уничтожат ваш анализ данных. Примеры кода на Pand