Учебные материалы по ИИ

Узнайте, как использовать n8n для создания ИИ-агентов, которые автоматизируют обработку электронной почты, и как сделать агента RAG (retrieval-augmented generation) для ответов на вопросы по документам.

Запустите Qwen3.6 27B на RTX 3090 и узнайте, как Multi-Token Prediction (MTP) в llama.cpp почти в 2 раза ускоряет локальный инференс LLM без апгрейда GPU.

Узнайте, чем отличаются gpt-realtime-2, gpt-realtime-translate и gpt-realtime-whisper от OpenAI, а затем протестируйте каждый с рабочим Python-кодом на WebSocket.

Создайте на Python тренера по упражнениям, который фиксирует тренировки, запоминает историю пользователя с Supermemory и предлагает персональные сессии между отдельными запусками агента ИИ.

Узнайте, что такое Perplexity Computer, как работают его параллельные субагенты, сколько на самом деле стоят кредиты в практическом тесте и где тарифы Pro и Max вписываются в реальные исследовательские процессы.

Создайте ИИ-агента на Kimi K2.6, Olostep и OpenAI Agents SDK, который читает резюме, находит актуальные роли, отсеивает шум и подсказывает, куда именно подавать.

Настройте Claude Code в терминале с помощью разрешений, CLAUDE.md, режима планирования, /loop, хуков, /voice и трекинга затрат. Семь апгрейдов, которые быстро окупаются.

Узнайте, как запустить полноценную модель DeepSeek V4 Flash на одном GPU с помощью модифицированной сборки llama.cpp и совместимого файла GGUF в этом практическом руководстве.

Узнайте, как использовать разговорную аналитику — новую функцию BigQuery Studio на базе Gemini — чтобы создавать интеллектуальных дата-агентов для запросов на естественном языке.

Подробный разбор архитектуры ResNet: как остаточное обучение и пропускающие соединения решают проблемы затухающих градиентов и деградации, мешающие обучению глубоких нейросетей.

Узнайте, как дообучить NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B на наборе данных вопросов и ответов по психологии на GPU RTX 3090 с использованием LoRA и TRL после загрузки модели с Hugging Face.

Узнайте, как создать приложение-агента OpenAI, которое запускается в песочницах Modal, работает с файлами, выполняет код и возвращает результаты, — в этом практическом руководстве по Python.