Учебные материалы
Средние LLM 20-80B: как выбрать модель, которая не сломает вашу видеокарту
Полный гайд по выбору и запуску средних LLM моделей 20-80B параметров. Сравнение квантований Q4/Q5/MXFP4, тесты производительности и практические рекомендации д
Защита базы данных от AI: как regex lock предотвращает DROP TABLE в Text-to-SQL агенте
Практическое руководство по защите баз данных от опасных SQL-запросов AI-агентов. Реализация regex lock и SqlJudge на Python. Актуально на 2026 год.
Language Dove: как я создал интерактивные субтитры для изучения языков с помощью AI
Пошаговый гайд по созданию Language Dove - системы интерактивных субтитров с подсветкой слов, контекстуальным переводом и романзацией. Используем Whisper 2026,
Когда RAM не хватает: заставляем llama.cpp работать с контекстом 1M+ через SSD Offload
Пошаговый гайд по offload KV-кэша на SSD для llama.cpp. Как запустить контекст 500K+ на обычном железе. Настройка, оптимизация, ловушки.
Когда 128К токенов не хватает: как заставить LLM анализировать документы длиннее её памяти
Практическое руководство по обработке длинных документов в LLM. Методы chunking, advanced RAG, иерархическая агрегация и сохранение контекста с примерами кода н
Агенты поверх микросервисов: архитектурная революция или очередной хайп?
Глубокая архитектурная концепция AI-ERP: как объединить микросервисы и AI-агенты для создания управляемых корпоративных систем. Пошаговый план внедрения.
Автономный research-агент на C# и Ollama: как заставить локальную LLM искать в интернете и не разориться на API
Полный гайд по созданию автономного research-агента на C# и Ollama с Brave Search API. Производительность на CPU, структурированные отчеты в SQLite.
Как заглянуть в душу LLM: измерение «личности» через hidden states и выбор модели под задачу
Экспериментальная методика анализа hidden states для сравнения поведенческих паттернов LLM. Выбор модели под саппорт, FAQ и мониторинг дрейфа в 2026 году.
Автоматическое чанкование для RAG: от прототипа до 95% точности в продакшене
Полное руководство по автоматическому чанкованию для RAG-систем: от прототипа до продакшена с 95% точностью. Размер чанков, якоря, метрики качества и реальные к
Сравнение AI и юриста в анализе договоров: как 41 находка победила 32
Эксперимент 2026 года: AI нашел 41 риск в договоре, юрист - 32. Разбор методологии, промптов и почему машины выигрывают в деталях.
Локальный OCR для MacBook Pro: сравнительный обзор моделей и инструкция по настройке
Сравнение PaddleOCR, EasyOCR, Tesseract для MacBook Pro. Инструкция по установке, квантованию и ускорению работы с PDF. Анализ скорости и качества распознавания
Еженедельный дайджест локальных мультимодальных моделей: от MiniCPM-o до Nemotron
Обзор последних локальных мультимодальных моделей: MiniCPM-o 4.5, Nemotron ColEmbed V2, инструменты для запуска, бенчмарки и практическое применение. Актуально