Учебные материалы
FS-Researcher: практический гайд по созданию ИИ-исследователя с файловой системой вместо контекстного окна
Пошаговое руководство по созданию автономного ИИ-исследователя с файловой системой вместо ограниченного контекстного окна. Архитектура, код, настройка агентов.
Cursor — это дорого. Вот что работает вместо него с локальными LLM в 2026 году
Сравнительный обзор IDE и редакторов для локальных LLM разработки без облачных затрат. Замена Cursor с оффлайн-моделями.
Почему PCIe серверы убивают ROI при обучении LLM: разбор ошибок и как построить бюджетный H100 кластер
Разбор фатальных ошибок при выборе железа для обучения LLM 70B+. Почему PCIe убивает ROI и как собрать бюджетный H100 кластер с NVLink в 2026 году.
Система генерации маркетинговых изображений в AWS: когда Bedrock слушает бренд-гайды
Пошаговый гайд по созданию AI-системы генерации изображений с учётом бренд-гайдов и исторических кампаний на AWS Bedrock и OpenSearch.
Полный Full-Stack на автопилоте: как AI-агенты пишут фронтенд и бэкенд одновременно
Пошаговый гайд по синхронной разработке фронтенда и бэкенда с помощью AI-агентов. Практические промпты, архитектурные решения и типичные ошибки на 2026 год.
Практическое руководство: 8 шагов безопасности для AI-агентов от промптов до границ системы
Полное руководство по защите автономных AI-агентов от промпт-инъекций до системных границ. Практические шаги для внедрения в 2026 году.
Векторный поиск для базы знаний: от прототипа до продакшена без боли
Пошаговый гайд по внедрению векторного поиска в продакшен. FAISS, эмбеддинги, порог релевантности, чат-бот с базой знаний. Ошибки, которые не пишут в туториалах
ИИ-переводчики в 2026: кто реально справляется с идиомами, а кто просто генерит красивую лапшу
Сравнительный тест 8 ИИ-переводчиков на реальных сложных кейсах: идиомы, многозначность, культурные нюансы. Кто выжил в 2026 году?
Как я заставил Gemini 2.5 Pro починить 9-летний баг в far2l. Руководство для разработчиков, которые боятся legacy-кода
Как разработчик среднего уровня с помощью Gemini 2.5 Pro решил сложную архитектурную задачу уровня Senior. Полный разбор кейса с legacy-кодом.
Зашариваем память: строим систему для LLM с нуля как в Mem0
Создаем аналог Mem0 для долговременной памяти LLM. Векторный поиск, суммаризация, извлечение сущностей. Полный код на Python.
Как я, не умея кодить, создал цветной анализатор логов за 3 часа с помощью ИИ
Пошаговый гайд: как без навыков программирования создать рабочий инструмент для подсветки логов с помощью LLM. Практический кейс с кодом и промптами.
Mixture-of-Models: как собрать роутер для LLM, который превзойдёт единую модель на SWE-Bench
Практический гайд по созданию Mixture-of-Models системы с роутингом задач между LLM. Увеличиваем успешность на SWE-Bench на 15-25% против единой модели.