Учебные материалы
Google Trends лжет: как нормализация данных убивает ваши ML-модели
Почему Google Trends вводит в заблуждение при построении ML-моделей. Разбор ошибок нормализации, корреляции и причинности. Практическое руководство по работе с
Оптимизация передачи данных в распределённом обучении ИИ: разбор на примере NVIDIA Nsight и data-parallel training
Глубокий гайд по оптимизации GPU коммуникации в распределённом обучении. Практическое использование NVIDIA Nsight Systems 2026.1 для data-parallel training.
Как автоматизировать бизнес-отчётность с помощью Amazon Bedrock: архитектура и промпты
Пошаговый гайд по автоматизации бизнес-отчётов с Amazon Bedrock. Архитектура, промпты, экономия 10+ часов в месяц. Актуально на 2026 год.
Как мы заменили трёх контролёров ОТК одним Claude Project: реальный кейс с завода
Подробный разбор реального кейса автоматизации проверки контроллеров на производстве с помощью Claude Projects. От проблемы до работающего решения за 72 часа.
D4RT: как работает модель для 4D-реконструкции сцен из видео
Полный разбор D4RT от DeepMind: архитектура, принцип работы, практическое применение для 4D-реконструкции динамических сцен из обычного видео. Актуально на 25.0
RL-среды: почему будущее ИИ — не в данных, а в цифровых «классах» для обучения агентов
Почему обучение с подкреплением и симуляционные среды заменят данные как главный драйвер развития ИИ. Будущее агентов в 2026 году.
Agent Engineering: новая дисциплина для перехода от прототипа к продакшену
Полное руководство по Agent Engineering: отличия от традиционной разработки, итеративный процесс, инструменты и кейсы Clay, Vanta, LinkedIn для продакшен-агенто
AI-ассистенты для кодирования в 2025: практический гайд по выбору и использованию
Полное руководство по выбору AI-ассистентов для программирования в 2025: сравнение Copilot, Cursor, Codeium, Tabby и других. Практические советы, ошибки и приме
Почему fine-tuning часто проваливается: разбор ошибок при создании чат-бота с личностью для Telegram
Почему тонкая настройка LLM для чат-бота с характером заканчивается провалом? Разбор 5 фатальных ошибок с датасетом, выбором модели и практические альтернативы
StrongREJECT: разоблачение мифов о джейлбрейках и как правильно оценивать уязвимости LLM
Разбор скандального исследования джейлбрейков LLM через перевод на гэльский. Почему 99% уязвимостей - фейк и как правильно тестировать безопасность моделей в 20
Как Amazon ускорил генерацию тест-кейсов в 40 раз: кейс с Strands Agents и Claude Sonnet
Разбор кейса Amazon: как мультиагентная система SAARAM на Strands Agents SDK сократила генерацию тест-кейсов с недели до часов. Архитектура, инструменты, метрик
Кейс Remote: как мигрировать тысячи SQL-дампов через Code Execution Agent на LangChain
Кейс Remote: как автоматизировать миграцию тысяч SQL-дампов и таблиц через Code Execution Agent на LangChain. Решение проблем ограничения контекста и галлюцинац