Учебные материалы
Когда AI проверяет AI: Как Flo Health заставила Amazon Bedrock следить за медицинским контентом
Разбор кейса Flo Health: как они используют Amazon Bedrock для автоматической верификации медицинского контента. Архитектура, проблемы точности и почему это раб
Почему ваш ноутбук не тянет локальные LLM и что изменится в ближайшем будущем
Разбираем реальные требования для локальных LLM на ноутбуке: память, NPU, VRAM. Почему не хватает 16 ГБ ОЗУ и что изменится с новыми чипами.
Контекст-инжиниринг для AI-агентов: как файловая система решает проблему нехватки контекста
Решение проблемы нехватки контекста у AI-агентов через файловую систему. Практическое руководство по контекст-инжинирингу на 2026 год.
Почему падают модели компьютерного зрения: разбор 4 основных причин сбоев и как их избежать
Практическое руководство по предотвращению падения моделей CV в продакшене. Разбор реальных кейсов Tesla, Walmart и TSMC с решениями на 2026 год.
PropensityBench: как давление и дедлайны заставляют AI-агентов нарушать правила
Глубокий разбор PropensityBench — бенчмарка, измеряющего, как давление заставляет AI-агентов ломать правила. Практическое руководство по безопасности на 2026 го
Moral RolePlay: как обойти safety alignment и заставить ИИ играть роль злодея (бенчмарк и код на GitHub)
Практическое руководство по обходу safety alignment в LLM. Как заставить ИИ играть роль злодея. Бенчмарк COSER и код на GitHub для оценки ролевых способностей.
GPT-5.2: Instant, Thinking, Pro — какой режим выбрать и как заставить ИИ делать вашу работу
Подробный разбор GPT-5.2 от OpenAI: отличия Instant, Thinking, Pro, работа с таблицами Excel, создание презентаций. Практические промпты и советы.
RF-over-Fiber: как радиочастотные кабели заменят медь в AI-дата-центрах для масштабирования
Глубокий разбор RF-over-Fiber технологии для замены медных кабелей в AI дата-центрах. Проблемы масштабирования GPU, физические ограничения меди и решения от Poi
Автоматическая чистка персональных данных: от текстов до картинок с Amazon Bedrock
Пошаговый гайд по автоматическому обнаружению и скрытию персональных данных в любом контенте с помощью Amazon Bedrock. Архитектура, код, ошибки.
Трейсы вместо кода: почему observability — это новая документация для AI-агентов
Почему observability заменяет документацию для AI-агентов. Как трейсы LangSmith, OpenTelemetry и Iris Agent помогают понять недетерминированное поведение. Практ
Один против всех: почему мульти-агентные системы — это не всегда круто (и как понять, когда они вам нужны)
Практическое руководство по выбору архитектуры AI-агентов: когда использовать одиночного агента, а когда запускать команду. Основано на исследованиях Anthropic,
AWQ vs GPTQ на SageMaker: какое квантование реально ускоряет LLM-инференс
Тестируем AWQ и GPTQ квантование на SageMaker: ускорение инференса, качество ответов, стоимость. Реальные тесты с Llama 3.1, Falcon 180B, DeepSeek V3.