AI-дайджест · 27 июня

AI-дайджест · 27 июня

LLM на 16 ГБ VRAM: интерфейс для LangGraph-агентов
Запустили облачную LLM локально и добавили ChatGPT-подобный интерфейс для ваших LangGraph-агентов. Решение работает на 16 ГБ VRAM, что открывает возможность деплоя сложных агентных пайплайнов без дорогих GPU.
Читать на Habr →

В статье разобрана архитектура: как стримить ответы агента в UI, обрабатывать тул-коллы и управлять состоянием графа. Готовый шаблон для вайб-кодинга.

Нейросети под капотом: от теории до Python-кода
Доступное объяснение работы нейросетей с примерами на Python: от линейных слоёв до backpropagation. Без абстракций — с кодом, который можно запустить и понять, как обучается модель.
Читать →

Рекомендательная система для игр: почему простые решения побеждают
Сравнили сложные модели с простыми baseline на данных игровой платформы. Вывод: коллаборативная фильтрация и линейные методы часто дают тот же результат, что и нейросети, но без головной боли с обучением.
Читать →

Источник: Habr AI/ML