Учебные материалы
Ваш старый телефон теперь AI-сервер: полный разбор OpenClaw на Android
Подробное руководство по превращению старого Android-смартфона в AI-сервер для OpenClaw. Настройка фонового режима, обход ограничений, интеграция с Telegram. Ак
19 локальных LLM на Strix Halo: Gemma 4 против Qwen 3.5 и других — полный тест для homelab
Полный бенчмарк 19 локальных LLM на APU AMD Strix Halo (04.2026). Сравнение производительности, качества и энергопотребления Gemma 4, Qwen 3.5 и других моделей
Пошаговая настройка Gemma 4 для реального перевода японских игр на английский через LunaTranslator
Полный гайд по запуску Gemma 4 от Google для перевода японских визуальных новелл. Квантование Q5_K_M, интеграция с LunaTranslator и text-generation-webui. Работ
Яндекс Code Assistant без Яндекса: зачем и как запустить локально с Ollama и Qdrant
Полная инструкция по установке Яндекс Code Assistant в VSCode с локальными Ollama и векторной БД Qdrant для приватной разработки на 2026 год.
Gemma 4 против Qwen3.5: когда KV cache съедает вашу видеопамять и как это исправить
Gemma 4 требует много VRAM из-за кэша KV. Узнайте, как оптимизировать память с помощью квантования и стоит ли выбрать Qwen3.5. Актуально на 2026 год.
Как запустить Gemma 4 31B с контекстом 256K на одной RTX 5090: практическое руководство по TurboQuant KV Cache сжатию
Пошаговое руководство по сжатию KV-кэша TurboQuant для запуска Gemma 4 31B с контекстом 256K на одной видеокарте RTX 5090. Оптимизация памяти, настройки, ошибки
Gemma 4 как мультиагентный координатор: практическое руководство по настройке и тестированию
Пошаговое руководство по настройке Gemma 4 E2B как координатора мультиагентных систем. Tool calling, декомпозиция задач, тестирование на реальных кейсах.
Memory Agent от Google: как заменить векторные базы данных на SQLite и LLM-рассуждение для Obsidian
Пошаговый гайд по замене векторных БД на SQLite и LLM-рассуждение для Obsidian с использованием Memory Agent от Google. Актуально на 2026 год.
Антипаттерны AI-кода: разбор сайта CEO YC и как избежать 6 МБ мусора на главной странице
Разбор реального случая с сайтом CEO YC: 6 МБ мусора, 8 логотипов и тестовые файлы на продакшене. Как избежать таких ошибок при генерации кода ИИ.
Запуск Gemma-4 26B на M5 MacBook Air: рекордная производительность и энергоэффективность с квантованием IQ4_XS
Как запустить Gemma-4 26B на MacBook Air M5 с IQ4_XS: 12 t/s генерации, 8W. Полное руководство по настройке llama.cpp и оптимизации.
Generative Engine Optimization (GEO): как попасть в рекомендации ChatGPT и Perplexity для B2B SaaS
Полное руководство по оптимизации B2B SaaS под генеративный поиск. Стратегии, шаги и ошибки, чтобы ваш продукт рекомендовали ChatGPT-5 и Perplexity.
Jarvis Pattern: архитектура персонального AI-агента без фреймворков, оркестраторов и векторных баз
Практический гайд по созданию персонального AI-агента без сложных фреймворков. Узнайте, как работает Jarvis Pattern, пошаговая реализация и распространенные оши