Учебные материалы
ФСТЭК прижал ИИ: разбор методики к приказу №117 — что делать госорганам и КИИ
Разбираем пункт 3.18, скрытые риски и практические шаги для госорганов и объектов КИИ. Как подготовиться к проверкам в 2026 году.
Как получить 2.5x ускорение инференса Qwen 3.6 27B с помощью MTP: полное руководство для локальных кодинг-агентов
Пошаговое руководство по настройке Multi-Token Prediction для Qwen 3.6 27B. Конвертация в GGUF, запуск в llama.cpp, оптимизация для VRAM 48 ГБ и исправление cha
Как заменить диктора open-source TTS-моделью: тестируем OmniVoice на русском для бизнес-сценариев
Практическое тестирование OmniVoice на русском языке: числа, даты, ФИО, паузы. Пошаговый гайд, нюансы и сравнение с аналогами. Узнайте, стоит ли заменять диктор
Как подсчитать экономию от запуска локальных LLM: реальный кейс с 200 млн токенов за 5 дней
Реальный расчет: сколько вы сэкономите, запустив Qwen 3.5 397B локально вместо API. Пошаговый гайд с цифрами, ошибками и формулой effective cost.
Самовосстанавливающийся RAG: как исправить галлюцинации LLM в реальном времени без внешних API
Пошаговый гайд по созданию самовосстанавливающегося RAG-пайплайна на чистом Python. Детектим fake citations, числовые противоречия и сущности — чиним ответ за <
HunyuanOCR: установка, настройка и боевые промпты для парсинга документов (2026)
Пошаговое руководство по HunyuanOCR от Tencent: установка через vLLM, настройка для таблиц, лучшие промпты. Реальные кейсы и ошибки. Актуально на 2026 год.
Обучение маленьких LLM с GRPO на трех Mac Mini: пошаговое руководство по суммаризации Reddit
Пошаговое руководство по обучению маленьких LLM (1-3B) с GRPO на трех Mac Mini. Кластеризация, подготовка датасета Reddit, распределенное обучение, типичные оши
Внедрение ИИ-агентов в команду: pull-модель для тимлидов (гайд без бунта)
Как внедрить ИИ-агентов без бунта команды. Pull-модель: пошаговый план, антипаттерны, инфраструктура. Для тимлидов, которые хотят, чтобы разработчики сами тянул
Почему промпт-инъекции нельзя починить: архитектурные пределы безопасности LLM-агентов
Глубокий разбор фундаментальной уязвимости LLM-агентов: почему модель не отличает инструкции от данных, и как это делает любую защиту паллиативом. Практические
Как использовать Webhooks в Gemini API: пример на Python и настройка
Полный гайд по настройке webhooks в Gemini API. Пример кода на Python, верификация подписей, идемпотентность, сравнение с polling. Работает с Gemini 3.
V100 32GB vs RTX 5060 Ti/5070 Ti: реальный опыт сборки homelab AI на старом железе
Сравниваем Tesla V100 32GB и RTX 5060 Ti/5070 Ti для домашнего AI: цена, VRAM, производительность, нюансы сборки и реальные бенчмарки LLM.
LLM-пентест 2026: OWASP Top 10, новые атаки и практический playbook
Разбор OWASP LLM Top 10 2025: System Prompt Leakage, Vector Weaknesses, RAG-poisoning. Готовый playbook для тестирования безопасности LLM с примерами атак и защ