Новое
10 материалов
Подборки и сравнения
Prefect или Dagster: что выбрать для конвейера данных
Prefect или Dagster: что выбрать для конвейера данных — вопрос про единицу работы. В Prefect оркеструется поток функций: flow и его tasks. В Dagster оркеструется набор данных: assets,…
Читать →Подборки и сравнения
ИИ для мониторинга бренда: инструменты и проверка упоминаний
ИИ для мониторинга бренда: инструменты и проверка упоминаний решают две разные задачи. Поиск находит сообщения со словом бренда,…
Surfer или Frase: что выбрать для SEO-брифа и текста
Surfer или Frase: что выбрать для SEO-брифа и текста? Начните с задачи: исследование темы, подготовка структуры или правка…
AdCreative.ai или Pencil: выбор рекламных креативов
AdCreative.ai или Pencil: выбор рекламных креативов начинается с вопроса, что именно вы отдаёте на вход. Обе платформы собирают…
Anyword или Jasper: что выбрать для рекламных текстов
Anyword или Jasper: что выбрать для рекламных текстов — вопрос решается одной задачей. Нужно сравнить варианты объявления по…
Capacities или Reflect: как выбрать личную базу заметок с ИИ
Capacities или Reflect: как выбрать личную базу заметок с ИИ — вопрос про модель организации. Capacities строит связи…
Инструменты для тестирования LLM: 3 варианта
Инструменты для тестирования LLM: 3 варианта — Promptfoo, DeepEval и Pydantic Evals. Все три решают одну задачу: прогнать…
Промпты для анализа открытых ответов опроса
Промпты для анализа открытых ответов опроса строятся как последовательность из трёх шагов: проверка кодбука, разметка с дословными цитатами,…
Промпты для проверки перевода: 3 рабочие задачи
Промпты для проверки перевода: 3 рабочие задачи закрывают три независимых основания — формальные элементы, смысл и утверждённую терминологию.…
Промпты для критического чтения научной статьи
Промпты для критического чтения научной статьи дают пять отдельных проверок: устройство сравнения, два знаменателя выбывания, измеренный показатель, масштаб…
Гайды
Как создать Python-проект с uv и сохранить зависимости
Как составить рубрику оценивания с помощью ИИ
Как сделать лид-магнит с ИИ по исходным материалам
Как составить матрицу эскалации с помощью ИИ
Как составить карту стейкхолдеров с помощью ИИ
Как проверить доступность страницы с помощью ИИ
Как составить чек-лист релиза с помощью ИИ
Как сопоставить поля двух таблиц с помощью ИИ
Как подготовить runbook первичной проверки с помощью ИИ
Как собрать глоссарий для перевода с помощью ИИ
Как составить словарь данных с помощью ИИ
Как подготовить передачу дел с помощью ИИ
Как сравнить поставщиков с помощью ИИ: таблица критериев
Как построить service blueprint с помощью ИИ
Как оформить запрос на изменение проекта с помощью ИИ
Как составить баг-репорт с помощью ИИ
Обзоры
Обзор Lavender: ИИ-помощник для проверки деловых писем
Обзор Lavender: ИИ-помощник для проверки деловых писем помогает увидеть слабые места черновика…
Обзор Clay: данные о компаниях и ИИ-исследование для продаж
Clay работает как рабочее пространство, где данные о компаниях собираются из внешних…
Обзор Maze: как устроены исследования интерфейса с ИИ
Обзор Maze: как устроены исследования интерфейса с ИИ, начинается с разделения трёх…
Обзор Recall: сохранение материалов и повторение с ИИ
Обзор Recall: сохранение материалов и повторение с ИИ — это разбор личной…
Справочник
Что такое RoPE: как модель учитывает порядок токенов
Что такое BPE: как текст разбивают на токены
Что такое SentencePiece: токенизатор без словаря слов
Что такое когнитивная нагрузка при обучении с ИИ
Что такое интерливинг и как чередовать учебные задачи
Что такое model card и как читать карточку модели
SGLang или vLLM: что проверить перед выбором LLM-сервера
Что такое семантический кэш ответов LLM
LoRA или QLoRA: как выбрать способ дообучения LLM
Что такое PagedAttention: размещение KV cache
Что такое квантизация модели: точность и память
Что такое KV cache и зачем он модели
Дайджест
Разборы новых инструментов раз в неделю.
Отписаться можно в один клик в любом письме. Отправляя адрес, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных.
О методике издания
- Инструменты из обзоров тестируем сами: разворачиваем, прогоняем сценарии, скриншотим свой результат.
- Факты и цены сверяем с первоисточниками — документацией и тарифами вендора на день проверки.
- Материалы датируем; при перепроверке помечаем «Обновлено» и правим устаревшее.
- Монетизация — только собственные курсы университета «Зерокодер», рекламных сетей на сайте нет.