R_REDDYX.XYZ

// ТЕХНИЧЕСКИЕ РАЗБОРЫ · 82 СТАТЕЙ

БЛОГ REDDYX AI

Конкретные технические разборы AI/ML/Web3 инструментов. Примеры кода, бенчмарки, без маркетинговой воды.

Все82Модели25Агенты18Инструменты для кода13AI и разработка9Инфраструктура7Голос и медиа5RAG и поиск5
AI для тестирования кода 2026: автогенерация тестов на практике
Инструменты для кода
автотестыAI тестированиеunit тесты

AI для тестирования кода 2026: автогенерация тестов на практике

AI тестирование в 2026: как автогенерация покрывает unit тесты, реально ли поднять покрытие и качество автотестов. Инструменты, цифры, рабочие примеры.

ЧИТАТЬ →
AI агенты в 2026: AutoGen, CrewAI, LangGraph — что выбрать
Агенты
AI агентыAutoGenCrewAI

AI агенты в 2026: AutoGen, CrewAI, LangGraph — что выбрать

Сравнение мультиагентных фреймворков AutoGen, CrewAI, LangGraph в 2026. Примеры кода, сценарии применения, производительность.

ЧИТАТЬ →
AI-агенты в Web3 2026: автономные боты, которые живут в блокчейне
Агенты
Web3AI агентonchain

AI-агенты в Web3 2026: автономные боты, которые живут в блокчейне

Как устроены AI агенты в Web3 2026: onchain-кошельки, автономность, x402-платежи, MCP и риски. Разбор с кодом, таблицей фреймворков и практикой.

ЧИТАТЬ →
vLLM против TGI: что быстрее для продакшн-инференса LLM
Инфраструктура
vLLMText Generation InferenceLLM inference

vLLM против TGI: что быстрее для продакшн-инференса LLM

Бенчмарк vLLM 0.6 против Text Generation Inference на A100. Throughput, P99 latency, memory efficiency. Конфигурация под продакшн нагрузку.

ЧИТАТЬ →
Кэширование LLM в 2026: как сократить счёт за API в 10 раз
Инфраструктура
кэшированиеprompt cachingоптимизация

Кэширование LLM в 2026: как сократить счёт за API в 10 раз

Prompt caching и оптимизация стоимости LLM: множители записи 1.25x/2x, чтение 0.1x, TTL, cache_control и чек-лист тихих убийц кэша. Экономия до 10x на API.

ЧИТАТЬ →
HuggingFace: 10 моделей которые стоит знать в 2026
Модели
HuggingFaceтоп модели 2026transformers

HuggingFace: 10 моделей которые стоит знать в 2026

Топ моделей HuggingFace по downloads и качеству в 2026. Что использовать в продакшене, для исследований, для edge-деплоя.

ЧИТАТЬ →
GitHub Trending AI: лучшие репозитории мая 2026
AI и разработка
GitHub trendingAI репозитории 2026open source AI

GitHub Trending AI: лучшие репозитории мая 2026

Самые быстрорастущие AI/ML репозитории мая 2026 на GitHub. Новые инструменты для агентов, RAG, инференса, code generation.

ЧИТАТЬ →
Продвинутый prompt engineering в 2026: CoT, ReAct, SELF-ASK
AI и разработка
prompt engineeringChain-of-ThoughtReAct

Продвинутый prompt engineering в 2026: CoT, ReAct, SELF-ASK

Техники промптинга которые реально работают в 2026. Chain-of-Thought, ReAct, SELF-ASK с измеримым улучшением качества на GPT-4o и Claude 3.5.

ЧИТАТЬ →
Python ML стек в 2026: от данных до продакшена
AI и разработка
Python MLPyTorch 2026Polars

Python ML стек в 2026: от данных до продакшена

Pandas 3, Polars, PyTorch 2.4, ONNX, FastAPI — минимальный Python стек для ML проекта в 2026. Примеры, пайплайн, деплой.

ЧИТАТЬ →
AI + Web3 в 2026: как нейросети меняют DeFi и смарт-контракты
Агенты
Web3 AIDeFi нейросетиLLM смарт-контракты

AI + Web3 в 2026: как нейросети меняют DeFi и смарт-контракты

Агенты для on-chain аналитики, LLM-аудит смарт-контрактов, autonomous DAOs в 2026. Реальные open-source проекты с GitHub.

ЧИТАТЬ →
Блог REDDYX AI — разборы AI, ML, LLM и Web3 инструментов 2026