Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Новое AiManual теперь в MAX Подписаться
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

1297 Как построить AI-техподдержку на n8n: ветки обработки инцидентов, задач и консультаций (Часть 2) Подробный гайд по построению AI-техподдержки в n8n: три ветки обработки (инциденты, задачи, консультации). Пошаговые workflow, системные промпты и реальные прим 7 мин чтения 1298 От капибар до фурри: анатомия .cursorrules. Что прячут разработчики в системных промптах Cursor? Разбираем самые безумные системные промпты из .cursorrules на GitHub — от антропоморфных зверей до запрета React. Узнайте, почему это опаснее, чем кажется, и ка 5 мин чтения 1299 ИИ-агенты душат KPI: поддержка, продажи, разработка — стратегии, которые не дадут вам прогореть Как ИИ-агенты повышают KPI в трёх ключевых департаментах? Разбор реальных кейсов, ловушек автоматизации и стратегий, которые не дадут вам остаться без ROI. 5 мин чтения 1300 Китайская DRAM от CXMT в модулях Corsair: глоток свежего воздуха для AI-энтузиастов и локальных LLM Партнерство Corsair с китайским производителем CXMT обещает снизить цены на оперативную память. Как это повлияет на сборки для запуска больших языковых моделей 4 мин чтения 1301 Как построить трекинг посетителей на fisheye-камерах: от детекции до бизнес-событий Пошаговый гайд по видеоаналитике для магазинов самообслуживания: калибровка fisheye, детекция YOLO, трекинг SORT, бизнес-события. Код, грабли, инсайты. 8 мин чтения 1302 Shard: 10× сжатие KV-кэша для Llama 3.1 8B без потери качества — обзор метода и применения Разбираем метод Shard: сжатие KV-кэша в 10 раз с PCA и int4 для Llama 3.1 8B. Сравнение с Delta-KV, TurboQuant, Binary KV cache. Примеры использования в Hugging 4 мин чтения 1303 Как выбрать RAM для сервера локального инференса: 128 ГБ 3200 МГц vs 256 ГБ 2133 МГц для dual RTX 3090 и MoE моделей Гайд по выбору оперативной памяти для сервера инференса: баланс частоты и объёма для MoE моделей, EPYC 7642 и двух RTX 3090. Практические тесты и рекомендации. 9 мин чтения 1304 AI-агент, который не спит: почта, Telegram, systemd и LLM под одной крышей Собираем полностью автономного AI-агента на локальном сервере: LLM, почта, Telegram, systemd и долговременная память. Подробное руководство с кодом и без облачн 12 мин чтения 1305 От RAG-прототипа к продакшен-агенту: пошаговый разбор кейса с метриками и принятием решений Реальный кейс эволюции RAG-прототипа в продакшен-агента для поддержки 1С УНФ. Метрики, архитектура, цена ошибки и 5 этапов перехода с нуля до production. 6 мин чтения 1306 KV Cache Calculator: считаем память для LLM и не даем GPU захлебнуться Онлайн-инструмент для расчета памяти KV cache под любую LLM. Сравнение с аналогами, примеры для Llama 3, Qwen, Mistral. Узнайте, сколько VRAM нужно для вашего к 6 мин чтения 1307 Спарисификация внимания за 100 шагов: как превратить тяжеловесную LLM в скоростной разреженный движок без потери качества Новый метод преобразования full-attention моделей в разреженные за 100 шагов дообучения. Решение проблемы квадратичной стоимости внимания для long-context LLM. 5 мин чтения 1308 Как создать ИИ-агента, который сам собирает других агентов: опыт MWS AI и мета-агент Разбираем архитектуру мета-агента на платформе MWS AI. Пошаговый гайд, как с помощью визуального конструктора и текстового интерфейса заставить ИИ собирать подч 6 мин чтения