·rate limit
Rate limit и API‑ключи: как не выбивать лимиты
Практичные советы про rate limit, retry/backoff, кэш, разделение API‑ключей и мониторинг — про 429, токены и throttling.
Читать публикацию
Автостопом по ИИ 🏎🏁
Мы простыми словами показываем, как подружить бизнес и творчество с нейросетями. Пошаговые инструкции, рабочие связки инструментов, промпты и мини‑кейсы — без воды и лишней теории. Если вам нужен контент‑конвейер, умный Telegram‑бот или визуальный стиль на AI — вы по адресу.
·payload
Как сформировать идеальный payload-запрос для ChatGPT
Схема оптимального payload для API ChatGPT: роль, формат, контекст, примеры и шаблон user‑запроса для точных и экономных ответов.
Читать публикацию
·chat completions
Chat Completions vs обычный API‑вызов: разница
Короткое объяснение различий между обычным API‑вызовом и Chat Completions: роли, контекст, когда использовать каждый формат для задач с ИИ.
Читать публикацию
·llm
Подключение любой LLM через OpenAI‑совместимый API
Краткое руководство по OpenAI‑compatible API: провайдеры (OpenRouter, Mistral, DeepInfra), базовая схема подключения и критерии выбора.
Читать публикацию
·reasoning
Почему ИИ «рассуждают»: reasoning в GPT-5 и Claude 3 Opus
Краткое объяснение reasoning в LLM (GPT-5, Claude 3 Opus): механизмы, ограничения и советы по формулировке запросов для многошаговых задач.
Читать публикацию
·ии
Почему ИИ не помнит прошлую сессию — и нормально ли это?
Короткий разбор: почему модели не сохраняют прошлые сессии — роль контекстного окна, безопасность и отдельные механизмы «памяти» в сервисах.
Читать публикацию
·галлюцинации
Почему ИИ «галлюцинирует» — как модели уменьшают ошибки
Краткое объяснение причин галлюцинаций у нейросетей и обзор методов снижения: RLHF, self-check, RAG, калибровка уверенности и дообучение.
Читать публикацию
·temperature
Temperature и top‑p в языковых моделях
Разбор параметров temperature и top‑p для управления стилем генерации в LLM (ChatGPT, Claude, Gemini): что делает каждый и какие настройки выбрать.
Читать публикацию
·веса модели
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.
Читать публикацию
·embeddings
Как нейросеть понимает слова: token embeddings
Краткое объяснение token embeddings: как векторы формируют смысл в LLM, разница статических и контекстных представлений и практические применения.
Читать публикацию
·positional encoding
Как Transformer понимает порядок слов: positional encoding
Краткое объяснение positional encoding в Transformer: зачем нужен порядок токенов, sin/cos, absolute vs relative и RoPE.
Читать публикацию
·attention
Как attention помогает нейросетям понимать контекст
Краткое объяснение mechanismа attention и роли self-attention в трансформерах; почему это важно для LLM, перевода и суммаризации.
Читать публикацию