Архивация - старая, давно изученная тема ...или нет?
Вспомним как она зарождалась, и как нейроалгоритмы вдохнули в архивацию новую жизнь.
Заодно напишем простой нейроархиватор работающий через инференс любой нейронки.
Напишем с нуля на c# маленькую модель размером 422 Кб, сохраним в GGUF и запустим в LM Studio.
А в этом нам поможет всего один единственный компонент: ILGPU, позволяющий обучать модель на OpenCL. А точнее - на встройке AMD.
Ну а если у вас есть видеокарта NVidia - компонент позволяет обучать модель с помощью CUDA.
Попробуем написать игру на Godot силами бесплатного ИИ: Visual Studio Code, Kilo-code, Gemini CLI, Qwen CLI.
Проиндексируем фото-видео архив для поиска на человеческом языке простыми фразами. Фраза: «новогодний праздник» найдет все фото и видео связанные с новым годом. В этом нам поможет Qwen3-VL и Qdrant.
...А заодно добавим поиск по лицу.
На сдачу от пятерочки покупаем ПК на Ryzen AI 9 HX 370 c ОЗУ от 64Гб, устанавливаем LM Studio, скачиваем модель qwen3-coder-30b, в mcp.json указываем путь до нашего mcp-server и вуаля: можно попросить ИИ поискать информацию в интернете или среди pdf, docx, xlsx, pptx файлов в локальной папке.
А как написать этот инструмент развязывающий руки ИИ, мы сейчас с вами и узнаем...
Делаем на c# репетитора по чтению вслух на 20+ языках.
Идея простая: открываем текст на (почти) любом интересующем языке, и читаем в микрофон. Все распознанные слова в тексте помечаются цветом.
Попробуем создать ИИ ассистента на C#, используя модель QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-r-Q8_0 весом 1,53Гб на компьютере с процессором из 2012 года. В комплекте: Function Calling, RAG, и море страданий.
Привет, Хабр!
В этой дебютной статье мы попробуем создать совершенно бесполезный калькулятор на многослойном персептроне. Что-бы он считал правильно, его необходимо обучить. Этим мы и займемся...