AI/R&D
Собственная практика: подходы, методики и вопросы, на которые ищу ответ в реальной работе.
Внедрено
9 сентября 2026 г.
Модель влезла в видеокарту, а к сотому вызову инструментов выдаёт три слова в секунду. Куда ушла память?
Из чего складывается видеопамять под локальную модель, почему разговор стоит памяти и как устроен кеш внимания, три способа платить за него меньше с ценой каждого, и что из этого следует при выборе модели, карты и длины контекста.
Внедрено
26 августа 2026 г.
Модель стала сильнее — почему агент всё так же бросает работу на середине и отчитывается о несделанном?
Разбираю харнес по частям: четыре обязанности, пять типовых поломок по данным пяти тысяч прогонов, замер, в котором ярлыки шести харнесов разошлись с измеренным, и вопросы к тем, кто продаёт вам агента.
Внедрено
16 августа 2026 г.
Окна выросли до миллиона токенов — почему агент всё равно теряет нить посреди работы?
Разбор механики: из чего складывается длина, что показывают замеры на длинном входе и на длинном разговоре, как работает автосжатие и что из этого следует для повседневной работы с агентом.
Внедрено
11 июля 2026 г.
Где в системе появляется агент и какие решения меняет его классификация?
Практическая модель: сначала найти агентный выбор внутри системы, затем описать задачу, функции, запуск, полномочия, участие человека, состояние и оценку.
Внедрено
10 июля 2026 г.
Как разрешить AI в работе и не потерять контроль над чувствительными данными?
Как вывести корпоративное использование AI из тени: классифицировать данные, внедрить AI-шлюз и построить гибридный контур без тотального запрета.
Внедрено
9 июля 2026 г.
Как вынести проектную память из AI-провайдера в Git и Markdown, чтобы она переживала смену инструментов и не зависела от чужого аккаунта.
