AI/ML

Prompt Engineering: Не магия, а инженерия

AI/ML

17/12/2025 • :

Prompt Engineering: Не магия, а инженерия

Как превратить «болтовню» с ИИ в предсказуемый рабочий инструмент для...

От онтологии к действию: как граф знаний управляет автономными AI-агентами

AI/ML

16/12/2025 • :

От онтологии к действию: как граф знаний управляет автономными AI-агентами

Когда LLM не просто рассуждает по правилам, но и выполняет действия в...

Квантованные модели (GGUF) для онтологических экспертов: максимальная эффективность

AI/ML

15/12/2025 • :

Квантованные модели (GGUF) для онтологических экспертов: максимальная эффективность

Как сжать обученную онтологическую модель до размера 2-4 ГБ и запускат...

Инструменты для обучения маленьких моделей: полный стек от прототипа до продакшна

AI/ML

10/12/2025 • :

Инструменты для обучения маленьких моделей: полный стек от прототипа до продакшна

PyTorch, Hugging Face, Unsloth, Axolotl и другие — что выбрать для быс...

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектура, которая даст LLM доступ к вашим данным

AI/ML

03/12/2025 • :

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектура, которая даст LLM доступ к вашим данным

Как заставить ChatGPT знать то, чего нет в интернете, без миллионов на...

Fine-tuning vs. Prompt Engineering: Стратегический выбор для вашего проекта

AI/ML

03/12/2025 • :

Fine-tuning vs. Prompt Engineering: Стратегический выбор для вашего проекта

Когда «договариваться» с моделью, а когда «переучивать» ее? Практическ...

Защитное конструирование промпта: как научить модель говорить «Я не могу ответить»

AI/ML

01/12/2025 • :

Защитное конструирование промпта: как научить модель говорить «Я не могу ответить»

Практические техники запрета тем, фильтрации запросов и безопасного от...

LLM Ops: Что происходит после «ура, оно работает!»?

AI/ML

25/11/2025 • :

LLM Ops: Что происходит после «ура, оно работает!»?

Мониторинг, логирование и поддержка LLM в продакшене — без этого ваша...

Fine-tuning с онтологическими ограничениями: Как заставить LLM соблюдать правила предметной области

AI/ML

20/11/2025 • :

Fine-tuning с онтологическими ограничениями: Как заставить LLM соблюдать правила предметной области

Техники контролируемого обучения, которые минимизируют «галлюцинации»...

Выбор размера LLM: 7B, 13B, 70B или 400B параметров? Практическое руководство по компромиссам

AI/ML

19/11/2025 • :

Выбор размера LLM: 7B, 13B, 70B или 400B параметров? Практическое руководство по компромиссам

Почему больше — не всегда лучше. Как оценить необходимую «интеллектуал...

Этика и безопасность в продакшне: За пределами модерации

AI/ML

17/11/2025 • :

Этика и безопасность в продакшне: За пределами модерации

Как строить ответственные интеллектуальные системы, которым можно дове...

Где брать LLM: Open Source, облачные API или приватные модели? Карта рынка и стратегия выбора

AI/ML

16/10/2025 • :

Где брать LLM: Open Source, облачные API или приватные модели? Карта рынка и стратегия выбора

Hugging Face, OpenAI, локальный сервер или коробочное решение — разбир...

Специализированные архитектуры для маленьких онтологических моделей

AI/ML

16/10/2025 • :

Специализированные архитектуры для маленьких онтологических моделей

Когда классический Transformer неэффективен. MoE, ранний выход и други...

Тестирование и валидация маленьких онтологических моделей

AI/ML

15/10/2025 • :

Тестирование и валидация маленьких онтологических моделей

Как убедиться, что ваша 3B модель действительно понимает онтологию, а...

AI-Agents: Когда LLM нужно не просто ответить, а выполнить задачу. Архитектура автономных агентов.

AI/ML

23/09/2025 • :

AI-Agents: Когда LLM нужно не просто ответить, а выполнить задачу. Архитектура автономных агентов.

От чат-бота к цифровому сотруднику: как заставить языковую модель план...

Оптимизация затрат на LLM в продакшне: как не разориться на токенах.

AI/ML

18/09/2025 • :

Оптимизация затрат на LLM в продакшне: как не разориться на токенах.

От выбора модели до кэширования: практические стратегии снижения стоим...

Prompt Engineer, ML Engineer, Data Scientist: кто есть кто и кого нанимать?

AI/ML

17/09/2025 • :

Prompt Engineer, ML Engineer, Data Scientist: кто есть кто и кого нанимать?

Разбираем путаницу в названиях ролей на рынке AI. Чем они на самом дел...

Open-Source LLM vs Проприетарные API: стратегия выбора для предприятия.

AI/ML

05/09/2025 • :

Open-Source LLM vs Проприетарные API: стратегия выбора для предприятия.

Контроль, стоимость, безопасность данных. Когда свой Llama лучше, чем...

Эволюция RAG: от простого поиска к умному агент-ориентированному извлечению.

AI/ML

02/09/2025 • :

Эволюция RAG: от простого поиска к умному агент-ориентированному извлечению.

Multi-Hop, HyDE, агенты-ретриверы. Как заставить RAG отвечать на сложн...

Подготовка данных для обучения маленьких моделей: практические шаблоны и автоматизация

AI/ML

25/08/2025 • :

Подготовка данных для обучения маленьких моделей: практические шаблоны и автоматизация

Как превратить сырые тексты, онтологии и логи в качественный датасет д...

Кто нужен для проекта LLM: роли и команда для успешного внедрения

AI/ML

12/08/2025 • :

Кто нужен для проекта LLM: роли и команда для успешного внедрения

От онтолога до ML Ops инженера — собираем пазл компетенций для создани...

Маленькие модели (Small LLMs): когда 1-7 миллиардов параметров лучше 100

AI/ML

12/08/2025 • :

Маленькие модели (Small LLMs): когда 1-7 миллиардов параметров лучше 100

Phi-3, Gemma, TinyLlama и другие. Как выбрать и использовать компактны...

LLM в продакшне: патерны и анти-патерны проектирования.

AI/ML

12/08/2025 • :

LLM в продакшне: патерны и анти-патерны проектирования.

Ошибки, которые стоят денег и времени. Что делать, а чего избегать при...

Инкрементальное обучение и обновление онтологий: Как поддерживать актуальность знаний модели в динамичном мире

AI/ML

24/07/2025 • :

Инкрементальное обучение и обновление онтологий: Как поддерживать актуальность знаний модели в динамичном мире

Новый препарат вышел на рынок, регламент изменился. Как обновить вашу...

Маленькие модели для распознавания намерений и извлечения сущностей (NER)

AI/ML

23/07/2025 • :

Маленькие модели для распознавания намерений и извлечения сущностей (NER)

Как построить высокоскоростной и точный NLP-пайплайн без GPT-4. Практи...

Векторные базы данных: почему PostgreSQL уже недостаточно для AI-приложений

AI/ML

17/07/2025 • :

Векторные базы данных: почему PostgreSQL уже недостаточно для AI-приложений

От реляционных JOIN'ов к семантическому поиску. Как и когда переходить...

Data Pipeline для AI: как превратить сырые данные в «пищу» для моделей

AI/ML

17/07/2025 • :

Data Pipeline для AI: как превратить сырые данные в «пищу» для моделей

От PDF-документов до векторных эмбеддингов. Проектирование надежного к...

Онтологии и AI: Как встроить экспертные знания в языковую модель

AI/ML

16/07/2025 • :

Онтологии и AI: Как встроить экспертные знания в языковую модель

От текстового паттерн-матчинга к семантическому пониманию предметной о...

Как правильно сравнивать и тестировать модели перед выбором: создаем свой бенчмарк

AI/ML

18/06/2025 • :

Как правильно сравнивать и тестировать модели перед выбором: создаем свой бенчмарк

От синтетических тестов до A/B тестов с пользователями. Пошаговая мето...

Хранилище признаков (Feature Store): единый источник истины для ML и AI

AI/ML

16/06/2025 • :

Хранилище признаков (Feature Store): единый источник истины для ML и AI

Как избежать хаоса, когда в одной модели «возраст» — это число лет, а...

Количественная оценка онтологического понимания модели: метрики за рамками BLEU и ROUGE

AI/ML

21/05/2025 • :

Количественная оценка онтологического понимания модели: метрики за рамками BLEU и ROUGE

Как измерить, действительно ли ваша LLM понимает отношения между понят...

Модели MoE (Mixture of Experts) — будущее уже здесь. Нужны ли они вам?

AI/ML

14/05/2025 • :

Модели MoE (Mixture of Experts) — будущее уже здесь. Нужны ли они вам?

Mixtral, DeepSeek-V2 и другие. Как работает «комитет экспертов» внутри...

Развертывание маленьких онтологических моделей в продакшн

AI/ML

15/04/2025 • :

Развертывание маленьких онтологических моделей в продакшн

Docker, Kubernetes, мониторинг и масштабирование — как перевести модел...

Обучение маленьких моделей онтологии: создание специализированных экспертов на минимальных ресурсах

AI/ML

28/03/2025 • :

Обучение маленьких моделей онтологии: создание специализированных экспертов на минимальных ресурсах

Как вложить глубокие предметные знания в 1-7 миллиардов параметров. Пр...

Data Lakehouse для AI: объединяем структурированные и неструктурированные данные в одном хранилище

AI/ML

25/03/2025 • :

Data Lakehouse для AI: объединяем структурированные и неструктурированные данные в одном хранилище

От дата-озера хаоса к озерному дому порядка. Как построить единую плат...

Как оценить кандидата на роль в LLM-проекте: чек-лист и правильные вопросы

AI/ML

18/03/2025 • :

Как оценить кандидата на роль в LLM-проекте: чек-лист и правильные вопросы

От резюме full-stack разработчика до PhD по NLP — как отличить реальны...

Реальная MLOps для LLM: Feature Store, Vector DB, Model Registry и мониторинг в одной системе

AI/ML

03/01/2025 • :

Реальная MLOps для LLM: Feature Store, Vector DB, Model Registry и мониторинг в одной системе

Когда ваша языковая модель — это не один файл .pth, а сложная распреде...