technology Posts | Discover

LLM под API‑нагрузкой: ускорение, экономия и качество

Практические способы оптимизации LLM через API: сокращение контекста, кэш, батчинг, выбор модели и ключевые метрики (latency, tokens).

Свой ИИ‑ассистент с памятью и поиском

Практичный чеклист по созданию ИИ‑ассистента: типы памяти, RAG для поиска, маршрутизация запросов, безопасность и MVP‑подход.

LangChain, LlamaIndex или Haystack: что выбрать?

Краткий разбор LangChain, LlamaIndex и Haystack — когда подходят агенты, RAG или production‑пайплайн; советы по выбору.

AI‑инфраструктура: надёжность, безопасность, масштабирование

Краткий обзор инженерии AI‑инфраструктуры: надёжность, безопасность, масштабирование, мониторинг и версии моделей; практические принципы и подборки.

Open-source и коммерческие ИИ в одной гибридной системе

Практические принципы комбинирования open-source и коммерческих моделей: routing, фильтрация, fallback и пример гибридной архитектуры.

Мониторинг и логирование запросов AI‑моделей

Краткий обзор мониторинга и логирования запросов AI‑моделей: контроль качества, оптимизация расходов, безопасность и минимальный набор для старта.

GPT + графовые базы данных: соединить генерацию и факты

Краткий разбор гибрида GPT и графовых БД: как связка снижает галлюцинации, улучшает поиск сложных связей и подходит для корпоративных знаний.

Где и как хранятся веса модели — простое объяснение

Короткое объяснение, что такое веса нейросети, где они хранятся (диск, RAM/VRAM), почему занимают много места и как меняются при fine-tuning.

Как построить AI‑систему, которая учится на ваших данных

Краткая инструкция: задачи, подготовка данных, выбор типа обучения, MLOps, человеческий контроль и мониторинг drift для работающей самообучающейся системы.

CRM + ИИ: динамические промпты для продаж и экономии времени

О подходе динамических промптов из CRM: как подставлять имя, стадию сделки и историю общения для персонализированных сообщений и оптимизации продаж.

Как Transformer понимает порядок слов: positional encoding

Краткое объяснение positional encoding в Transformer: зачем нужен порядок токенов, sin/cos, absolute vs relative и RoPE.

Как обучить мини‑модель на своих текстах

Практичный обзор: RAG, дообучение и гибрид, подготовка датасета и типичные ошибки при создании мини‑модели.

Как ChatGPT превращает сложный текст в понятный

Как ChatGPT адаптирует сложные тексты под разные стили и аудитории, какие параметры задавать и почему нужна финальная проверка.

Автостопом по ИИ 🏎🏁·20 мая 2026 г.

Как AI пишет продающее письмо для рассылки

Как AI помогает собрать продающее письмо: анализ цели, сегментация аудитории, генерация тем и A/B‑тесты для повышения конверсии.

Нейросеть для научной статьи: от идеи до черновика

Как ИИ помогает пройти этапы подготовки научной статьи: тема, каркас, поиск литературы, черновик и финальная проверка с оговорками по фактам.

Тезисный доклад за 30 минут — нейросеть без потери качества

Практический алгоритм подготовки тезисного доклада с нейросетью: формулировка темы, структура, уточнение тезисов, проверка фактов и сокращение.

Как нейросеть строит майнд-карту по любой теме

Как нейросеть быстро превращает хаос темы в структуру: принцип работы, примеры (запуск онлайн-школы, изучение AI) и советы по качественному запросу.

ChatGPT для интегралов и производных

Как ChatGPT помогает понять производные и интегралы: объяснения, геометрический смысл, пошаговые разборы и практические задания для углубления понимания.

Как написать сильное эссе по обществознанию и истории с AI

Советы по использованию нейросетей для планирования, аргументации и улучшения стиля эссе по обществознанию и истории; акцент на проверке фактов.

Как ChatGPT помогает быстро наверстать

О том, как ChatGPT даёт быстрый вход в тему, сжимает информацию, заполняет пробелы и строит план изучения — советы для восстановления контекста.