💻 Разработка Archives

Сравнение API Cohere Command R и GPT

03.03.2026

Развитие крупных языковых моделей (LLM) за последние несколько лет кардинально изменило подход к созданию интеллектуальных сервисов.

Разработка чат-бота на базе Rasa

03.03.2026

Современные чат-боты давно перестали быть примитивными сценарными системами с жестко заданными ветками диалога.

Оптимизация inference для Mixtral 8x7B

03.03.2026

В современном мире искусственного интеллекта и разработки высокопроизводительных моделей обработки естественного языка (LLM) оптимизация процесса inference — то есть фактического прогноза или генерации ответов — становится критически важной задачей для инженеров и разработчиков.

Использование Segment Anything Model в CV-проектах

03.03.2026

В последние годы компьютерное зрение (Computer Vision, CV) стало одной из наиболее активно развивающихся областей искусственного интеллекта.

Интеграция Whisper для транскрибации: практическое руководство по внедрению речевых ИИ-сервисов

03.03.2026

За последние несколько лет объем аудио- и видеоконтента вырос в разы.

Создание RAG-системы на базе Haystack: практическая архитектура для интеллектуального поиска

03.03.2026

В последние годы архитектура Retrieval-Augmented Generation (RAG) стала ключевым подходом к созданию интеллектуальных ассистентов и систем обработки знаний.

Развёртывание Mistral 7B в Docker: практическое руководство для разработчиков

03.03.2026

Mistral 7B — это открытая языковая модель на 7 миллиардов параметров, разработанная компанией .

Тонкая настройка LLaMA 3 через LoRA: практический подход к адаптации крупных языковых моделей

03.03.2026

Крупные языковые модели открывают разработчикам доступ к универсальным инструментам обработки естественного языка, однако базовая версия модели редко полностью соответствует задачам конкретного бизнеса или проекта.

Как объединить несколько LLM-API в единую экосистему разработки (обзор актуальных практик)

01.03.2026

В последние годы разработка искусственного интеллекта стала неотъемлемой частью цифровых продуктов: от чат-ботов до интеллектуальных помощников и автоматизированного анализа данных.

GPT-модель с большим контекстом: настройка Llama 4 Maverick

01.03.2026

Рост объёма корпоративных данных, усложнение программных систем и развитие генеративного ИИ привели к повышенному интересу к моделям с большим контекстным окном.

Сравнение API Cohere Command R и GPT

Разработка чат-бота на базе Rasa

Оптимизация inference для Mixtral 8x7B

Использование Segment Anything Model в CV-проектах

Интеграция Whisper для транскрибации: практическое руководство по внедрению речевых ИИ-сервисов

Создание RAG-системы на базе Haystack: практическая архитектура для интеллектуального поиска

Развёртывание Mistral 7B в Docker: практическое руководство для разработчиков

Тонкая настройка LLaMA 3 через LoRA: практический подход к адаптации крупных языковых моделей

Как объединить несколько LLM-API в единую экосистему разработки (обзор актуальных практик)

GPT-модель с большим контекстом: настройка Llama 4 Maverick

Может быть интересно

Rubytech проверила связку российских LLM и китайских GPU

Asana поручила Codex обновление системы

Binance разрешила ИИ-агентам торговать вместо людей

Vercel Labs выпустила ИИ-агента размером 6,3 МБ

Рубрика: 💻 Разработка

Может быть интересно