Серьёзно к делу. Не слишком серьёзно к себе.

Мы строим

LLM Crew - сообщество людей, которым недостаточно просто читать о том, что происходит с AI.

Нам интересно запускать модели. Создавать агентные системы. Собирать GPU-серверы. Выжимать максимум токенов в секунду. Ломать инфраструктуру. Потом чинить её. И понимать, почему она вообще заработала.

Здесь обсуждают LLM, инференс, GPU, агентов, MLOps, AI-инструменты для разработки и открытый код. Но главное - не список технологий. Главное - любопытство, которое превращается в действие.

Строить - не значит только писать код. Продакт, который собрал воркфлоу в n8n, дизайнер, который упёрся в ограничения модели при генерации UI-кита, аналитик, который автоматизировал отчёт, и энтузиаст, который сравнил подписки на практике, - тоже строят. И у нас они дома.

Мы показываем, над чем работаем

Мы делимся процессом и результатами. Сделал эксперимент - покажи. Нашёл странный баг - расскажи. Получил хороший бенчмарк - приложи конфиг и условия запуска. Собрал полезного агента - покажи, как он работает. Уже давно используешь какую-то локальную модель - самое время поделиться историей!

Не обязательно писать статью. Скриншот, команда, лог и короткое объяснение иногда дают сообществу больше, чем двадцать страниц документации. Незавершённая работа тоже имеет ценность, если честно обозначены контекст, ограничения и то, что пока непонятно.

Мы любим доказательства, но не играем в кафедру физмата

Цифры лучше ощущений. Воспроизводимый эксперимент лучше уверенного заявления. Исходники лучше презентации.

Evidence - это любой проверяемый факт, а не только график задержки токенов. Воркфлоу, который работает, и честный рассказ, где модель начала галлюцинировать, - это evidence. Сравнение подписок после месяца реального использования - тоже. Ломать и измерять можно не только код, но и гипотезы, бизнес-процессы и пользовательские сценарии.

Здесь не требуются диссертация, идеальная методология или PhD, чтобы показать интересную находку. Можно прийти с сырым экспериментом. Можно ошибиться. Можно написать: «Я не понимаю, почему это работает. Вот код».

Мы говорим на разных уровнях глубины

В сообществе есть три слоя, и все они полноправные.

Смысл и применение: что изменилось в новой модели человеческим языком, почему одна держит длинный контекст, а другая забывает системный промпт, какие сценарии реально работают.

Инструменты и связки: агенты, локальные раннеры, пайплайны, интерфейсы и автоматизации.

Инженерная глубина: инференс, квантование, железо, бенчмарки и тулчейны.

Вопрос про промпты так же уместен, как разбор KV-cache. Верхний слой - не «для новичков», а нормальная часть сообщества. Никто не обязан спускаться глубже, чем ему нужно, и никого не отправляют читать пейперы вместо ответа.

Мы не являемся амбассадорами каких-либо технологий или компаний

У нас нет священных моделей, фреймворков или компаний. Можно любить vLLM и ругать vLLM. Можно запускать модели с открытыми весами и пользоваться закрытыми API.

Можно собрать кластер из H100. Можно заставить что-нибудь жить на одной 3090 или вообще уместить в RAM. Хороший инженерный результат интереснее правильного лагеря.

Мы спорим с идеями, а не с людьми

Технический спор - это хорошо. «У меня получилось иначе, вот результаты» - отлично. «Ты ничего не понимаешь» - скучно.

Здесь нормально не знать, задавать базовые вопросы и менять мнение после хорошего аргумента. Снобизм не делает человека сильнее технически.

Мы превращаем новости в знание

Интернет и без нас отлично умеет сообщать, что сегодня вышла очередная модель. Нам интереснее, что в ней действительно поменялось, как она запускается, сколько ресурсов ест, где падает, что показывает на реальной нагрузке и можно ли сделать из неё что-то полезное.

News → experiment → knowledge. Новость может быть началом разговора. Пересказ пресс-релиза не должен быть его концом.

Мы оставляем место для веселья

Мемы - нормально. Абсурдные петпроекты - нормально. Странные эксперименты - отлично. Лама рядом с матрёшкой - официальная часть инфраструктуры.

Можно устраивать соревнования по бенчмаркам, спорить о действительно народной видеокарте и собирать агентов ради проверки идеи. А иногда - закрыть ноутбуки и хорошо провести время вместе. Fun тоже рождает идеи. Главное - чтобы шум не становился основным содержанием сообщества.

Сообщество важнее аудитории

LLM Crew - не аудитория, а команда. Здесь нет сцены и зрительного зала, нет деления на тех, кто создаёт, и тех, кто только наблюдает.

Любой участник может начать обсуждение, написать гайд, провести митап, опубликовать бенчмарк, запустить проект с открытым кодом или собрать людей вокруг интересной идеи. Не нужно ждать разрешения сверху.

Настоящее сообщество появляется, когда люди не просто сидят в одном чате, а вместе создают проекты, инструменты, знания и общую историю.

В конечном счёте всё просто

Будь любопытным.

Строй.

Ломай.

Измеряй.

Показывай другим.

Не будь мудаком.

И главное - получай от этого удовольствие.

Welcome to LLM Crew.