Компактные модели
Подходы к выбору небольших языковых и мультимодальных моделей, квантованию, короткому контексту и предсказуемому потреблению памяти.
Открыть разделНебольшие модели, реальные машины
Прикладные нейросети без избыточной инфраструктуры.
Материалы посвящены прикладным сценариям, в которых важны аккуратная архитектура, предсказуемое поведение под нагрузкой и разумный баланс между качеством ответа и стоимостью эксплуатации.
Разделы
О чём этот сайт
Контент ориентирован на тех, кто строит полезные AI-сервисы без дорогой вычислительной базы и без лишнего усложнения.
Инфраструктура
Спокойные схемы развёртывания: статические фронтенды, ограниченные API, базовые метрики, прозрачные таймауты и минимальный объём фоновых процессов.
Перейти к инфраструктуреПрактика
Набор типовых сценариев: OCR, извлечение сущностей, поиск по корпусу, голосовые команды и внутренние AI-инструменты под небольшую нагрузку.
Посмотреть кейсыПоследние заметки
Базовые ориентиры для компактного AI-стека
Когда маленькая модель выгоднее большой
Если задача узкая, а ответы можно стандартизировать, то выигрыш по латентности, стабильности и операционным рискам часто важнее предельного качества.
ЧитатьПочему статический сайт полезен даже для AI-проекта
Когда публичная часть проекта не требует приложения, её лучше не тащить в рантайм: меньше точек отказа, проще кэширование и заметно ниже фоновые издержки.
Открыть заметкуРедакционный принцип
Сначала устойчивость, потом сложность.
Этот сайт специально сделан как лёгкая оболочка для правдоподобного публичного контента: без тяжёлых ассетов, без клиентских библиотек и без серверной логики. Такая форма хорошо переживает ограниченное железо, резкие пики и простые схемы эксплуатации.