★ Избранное
Transformer изнутри: визуальный гайд по attention-механизму
Пошаговый разбор self-attention, multi-head attention и positional encoding с интерактивными визуализациями и реальным кодом на PyTorch.
Свежее в блоге
Как LLM меняют архитектуру
современных приложений
Разбираем паттерны интеграции больших языковых моделей в продакшен-системы: RAG, агенты, цепочки вызовов и практические примеры архитектур.
Последние статьи
Строим RAG-пайплайн с нуля: от embeddings до продакшена
Практический гайд по созданию Retrieval-Augmented Generation системы: выбор векторной БД, chunking-стратегии и оптимизация качества ответов.
AI-агенты 2026: что работает в продакшене, а что нет
Обзор фреймворков для AI-агентов — LangGraph, CrewAI, AutoGen. Реальные кейсы, подводные камни и архитектурные решения.
TypeScript 5.8: что нового и как это использовать
Разбираем новые фичи TypeScript: улучшенный type inference, декораторы, conditional types и паттерны для больших проектов.
Деплой ML-моделей в Kubernetes: полный гайд
От контейнеризации модели до автоскейлинга в проде. Helm-чарты, GPU-ноды, мониторинг inference-нагрузки.
Pgvector vs Pinecone vs Qdrant: битва векторных баз данных
Сравнительный бенчмарк трёх подходов к хранению эмбеддингов. Производительность, стоимость, масштабирование.
Пишем CLI-инструмент на Go: от идеи до brew install
Cobra, Viper, Bubble Tea — создаём красивый и функциональный CLI с TUI-интерфейсом, тестами и публикацией в Homebrew.