Учебные материалы
Создаём персонального ИИ-ассистента на Raspberry Pi 5: читаем почту и управляем календарём
Подробное руководство по созданию приватного ИИ-ассистента на Raspberry Pi 5 для управления почтой и календарём без облаков. FunctionGemma, Python, автономность
Сравнение: локальные модели vs GPT-4 — насколько можно приблизиться за $5000?
Подробный анализ: какие локальные модели можно получить за $5000, как они конкурируют с GPT-4 в кодировании, RAG и творческих задачах. Бенчмарки, железо, реальн
Как Llama 3.2 3B думает внутри: удивительные находки трассировки активаций
Пошаговый гайд по reverse engineering активаций Llama 3.2 3B. Узнайте, как анализировать внутренние механизмы модели с помощью circuit analysis.
Как ИИ-анализ вашего плейлиста раскроет вашу личность лучше психолога
Пошаговое руководство по анализу музыкальных предпочтений с помощью ИИ. Узнайте, как векторизация треков и языковые модели раскрывают ваши паттерны мышления.
GLM 4.7 против DeepSeek и Qwen: реальное сравнение для разработки на Python и React
Практическое сравнение GLM 4.7, DeepSeek и Qwen для реальных задач разработки на Python и React. Тесты, примеры кода и рекомендации.
F16 vs Q8_0: Когда квантование убивает качество? Практический гайд по выбору формата для медицинских моделей
Разбираем, когда квантование в Q8_0 убивает качество медицинских моделей на примере MedGemma. Практическое сравнение F16 и Q8_0, метрики и рекомендации.
Апгрейд на коленке: как добавить второй GPU для VRAM без лишних трат
Пошаговый гайд по добавлению второго GPU Tesla M60 к RTX 3060Ti для увеличения VRAM. Решение проблемы OOM ошибок в локальных AI моделях.
README для ИИ-агентов: как писать инструкции, которые действительно работают
Практический гайд по созданию эффективных README для ИИ-агентов: структура, примеры, лучшие практики для Claude, Copilot и других агентов.
Как запустить Qwen-Image-2512 локально: полный гайд от установки до первых промптов
Полное руководство по установке Qwen-Image-2512 на домашний компьютер. От системных требований до первых промптов с примерами кода и решениями проблем.
eGPU убивает скорость: почему Thunderbolt 4 превращает llama.cpp в улитку
Глубокий разбор, почему внешние GPU через Thunderbolt 4 тормозят llama.cpp на 60-80%. Анализ латентности, prefill и распределения слоев с конкретными цифрами.
Автоматизация разметки датасетов: от недель работы к нескольким минутам без GPU
Практический гайд по созданию пайплайна автоматической разметки датасетов на CPU. Экономим недели ручной работы без использования GPU.
Как правильно использовать суб-агентов в AI-разработке: 3 реальных сценария
Практический гайд по использованию суб-агентов для разгрузки основного LLM, фильтрации контекста и оптимизации промптов. Примеры кода на Python.