Инструменты
Подборка AI-инструментов. Только то, что работает.
LeRobot v0.4.0: новые модели, датасеты и плагины, которые меняют робототехнику
Разбираем LeRobot v0.4.0: новые VLA-модели для роботов, датасеты v3.0, плагинную систему для железа и симуляторов. Кому подойдет и как использовать.
Owlex MCP-сервер: Как заставить Codex, Gemini и OpenCode спорить за ваш код
Настройка Owlex MCP-сервера для параллельного запроса Codex, Gemini и OpenCode. Ансамблирование AI-моделей в Claude Code для идеального кода.
Mamba против Трансформеров: полный разбор архитектуры State Space Models для длинных контекстов
Технический разбор Mamba и State Space Models: почему эта архитектура быстрее Transformers для работы с миллионом токенов и как устроен механизм селективного вн
NousCoder-14B: 67.87% Pass@1 и 4 дня обучения. Стоит ли переходить с Qwen3?
Тестируем NousCoder-14B — модель для кодинга с 67.87% Pass@1. Сравнение с Qwen3-14B, инструкция по запуску на Hugging Face, примеры промптов.
AnyLanguageModel: единый Swift API для локальных и облачных LLM на Apple — обзор и туториал
Обзор Swift-пакета AnyLanguageModel — единого API для работы с локальными и облачными LLM на iOS и macOS. Сравнение с альтернативами, примеры использования.
DeepMath: математический агент, который не врёт. Qwen3-4B с Python-сниппетами в песочнице
Обзор DeepMath — агента для решения математических задач с выполнением кода в песочнице. Уменьшает ошибки на 66% по сравнению с обычными LLM.
Unsloth-MLX: как прототипировать и дообучать LLM на Mac с последующим переносом в облако
Обзор Unsloth-MLX — инструмента для дообучения LLM на Mac с Apple Silicon. Экономьте на GPU, прототипируйте локально, затем переносите код в облако.
Создание и оптимизация ROCm-ядер для AMD GPU с помощью Hugging Face kernel-builder: пошаговое руководство
Практическое руководство по созданию и оптимизации высокопроизводительных ядер для AMD ROCm с помощью инструмента Hugging Face kernel-builder. Примеры, сравнени
OpenAI Codex: как ИИ, который пишет код, учится сам у себя
Технический разбор: как OpenAI использует Codex для написания кода самого Codex. Сравнение с Copilot, Claude Code. Примеры и прогнозы.
NeMo Agent Toolkit: как NVIDIA делает агентов видимыми, а вашу жизнь — проще
Полный гайд по NVIDIA NeMo Agent Toolkit: установка, создание агентов и настройка мониторинга через Phoenix для оценки производительности LLM-приложений.
GliNER2: практический гайд по извлечению структурированных данных из текста на CPU
Практическое руководство по использованию GliNER2 для schema-driven извлечения структурированных данных из текста на обычном процессоре.
NVIDIA NeMo Agent Toolkit: практическое руководство по созданию продакшен-агентов с LangChain
Практический гайд по установке и использованию NVIDIA NeMo Agent Toolkit с LangChain для создания готовых к продакшену AI-агентов с observability и иерархическо