Перейти к содержанию
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

157 Дедипликация данных для LLM: как BigCode очищает 1.4 ТБ кода и почему это критично Как BigCode удалил дубликаты из 1.4 ТБ кода за 4 часа с бюджетом $15/час: разбор MinHash + LSH, оптимальные параметры и влияние на HumanEval. Практические реком 7 мин чтения 158 Safetensors: аудит безопасности подтвердил отсутствие критических уязвимостей Внешний аудит safetensors подтвердил: критических уязвимостей нет, а Rust и архитектура без исполняемого кода делают формат безопаснее pickle. Разбираем результ 8 мин чтения 159 Instruction-tuning для Stable Diffusion: как научить модель выполнять точные инструкции по обработке изображений Разбираем instruction-tuning для Stable Diffusion на базе InstructPix2Pix: как создать датасет с инструкциями через ChatGPT, какие задачи модель решает уверенно 7 мин чтения 160 IBM watsonx.ai: открытая платформа для корпоративного AI на базе Hugging Face — что это значит для разработчиков в 2026 году IBM watsonx.ai объединяет Hugging Face и Red Hat OpenShift в enterprise-платформе для обучения и развертывания AI. Узнайте, как открытые библиотеки ускоряют пер 6 мин чтения 161 SmoothQuant: квантование LLM для запуска чат-моделей на CPU Xeon SmoothQuant решает проблему выбросов в активациях и позволяет запускать LLM на CPU Xeon. Практический пример с Q8-Chat на Intel Sapphire Rapids, двукратное умен 7 мин чтения 162 Запуск Vicuna-13B на одном AMD GPU с ROCm: практическое руководство по квантованию и инференсу Запустите Vicuna-13B на одной AMD Radeon RX 6900 XT: GPTQ-квантование снижает VRAM с 28 ГБ до 7,52 ГБ без потери качества. Пошаговый гайд по ROCm, Docker, FastC 6 мин чтения 163 Создание собственного AI-ассистента для кода на базе StarCoder: пошаговое руководство Пошаговое руководство по созданию персонального coding-ассистента на базе StarCoder: методы промптинга, формат ChatML, fine-tuning с DeepSpeed ZeRO-3, примеры г 11 мин чтения 164 Hugging Face в программе CNIL: как экосистема открытых моделей адаптируется к GDPR Hugging Face в программе CNIL: какие практики защиты данных из BigScience и BigCode становятся стандартом GDPR-комплаенса и что перенять русскоязычным ML-инжене 5 мин чтения 165 Assisted Generation: как ускорить генерацию текста до 10 раз без потери качества Как ускорить генерацию текста LLM до 10 раз без потери качества: разбираем assisted generation из Hugging Face Transformers. Принцип работы, примеры кода, реаль 8 мин чтения 166 RWKV: Гибридная архитектура, объединяющая преимущества RNN и Transformer для эффективной обработки длинных контекстов RWKV объединяет линейную сложность RNN и качество Transformer. Разбираем архитектуру, версии от 169M до 14B, интеграцию через Transformers и выигрыш в памяти на 7 мин чтения 167 От плана до результата: почему большие тексты лучше генерировать с ИИ поэтапно Как создавать большие тексты с нейросетью поэтапно: сформировать план, генерировать отдельные разделы, сохранять контекст, проверять факты и редактировать резул 9 мин чтения 168 Astra уже близко? Как OpenAI перестраивает Codex под новое поколение ИИ-агентов OpenAI активно перестраивает Codex перед Astra: память, Multi-Agent V2, Computer Use, Guardian и долгие задачи. Разбираем признаки и возможные возможности модел 15 мин чтения