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

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

1681 Codex на телефоне: новый этап мобильного кодинга с AI-агентами (OpenAI vs Anthropic) OpenAI запустила мобильное управление Codex — теперь можно кодить и деплоить с телефона. Сравниваем с Claude Code и рассказываем, почему ноутбук скоро станет оп 7 мин чтения 1682 Создание LLM с нуля: опыт pretrain и RLHF 7B модели с архитектурой DeepSeek и оптимизацией VRAM Пошаговый гайд по созданию 7B MoE модели DeepSeek с нуля: pretrain, RLHF (PPO/GRPO), оптимизация VRAM, muon-оптимизатор. Реальный опыт двух GPU. 9 мин чтения 1683 RTX 5090 подорожала: как это ломает LLM-сборки и что брать вместо Цены на RTX 5090 взлетели на 8-12% выше MSRP. Разбираем, почему это происходит, как удорожание ударило по сборкам для локального AI, и какие видеокарты становят 6 мин чтения 1684 Granite Embedding Multilingual R2: IBM выкатила эмбеддинги, от которых у конкурентов подгорает. 32K контекст, Apache 2.0, 200+ языков IBM выпустила Granite Embedding Multilingual R2 — открытые эмбеддинги с Apache 2.0, 32K контекстом, 200+ языками и поддержкой Matryoshka. Разбираем, почему это 1 мин чтения 1685 MOOSE-Star: 7B модель, которая выдумывает научные гипотезы быстрее аспиранта Первая специализированная 7B модель для генерации научных гипотез с открытым датасетом на 108K статей, принята на ICML 2026. Разбираем, как она работает и кому 7 мин чтения 1686 Мониторинг цен на GPU в EU: RTX 5090 дорожает, остальные дешевеют — как выбрать видеокарту для локального AI Свежий мониторинг цен на видеокарты в Европе. RTX 5090 бьет рекорды, а RTX 4090 и AMD дешевеют. Какую GPU взять для локального инференса LLM? 6 мин чтения 1687 Почему плохой ответ модели — это не проблема модели: разбор типичных ошибок в inference-системах Разбираем скрытые причины плохих ответов LLM: проблемы retrieval, контекста и маршрутизации. Диагностика, примеры и пошаговый план для инженеров RAG и fine-tuni 7 мин чтения 1688 Ring-2.6-1T: шоу триллионов — что инженеру делать с этой махиной Разбираем Ring-2.6-1T: архитектура, цена, где запускать. Что важно знать инженеру перед работой с 1-триллионной open-weight моделью от InclusionAI. 5 мин чтения 1689 Опасность AI-ноуттейкеров в медицине: аудит Онтарио показал массовые галлюцинации Аудит AI-транскрипции в Онтарио выявил галлюцинации: выдуманные лекарства, потерянные диагнозы. Уроки для разработчиков медицинских нейросетей. 3 мин чтения 1690 Как запустить автоматизированного AI-исследователя локально с llama.cpp: обзор проекта и настройка Пошаговый гайд по запуску автоматизированного исследовательского агента на llama.cpp локально. Обзор проекта, сравнение с альтернативами, настройка и примеры. 7 мин чтения 1691 Как OpenAI строит сеть для 131 000 GPU: протокол MRC и отказ от динамической маршрутизации OpenAI отказывается от динамической маршрутизации в сети для обучения гигантских моделей. Протокол MRC, топология GB200 и почему статическая маршрутизация быстр 6 мин чтения 1692 TinySearch: глоток свежего воздуха для локальных LLM, которые задыхаются от мусора в контексте TinySearch — open-source инструмент, который вычищает шум из результатов поиска и экономит контекст. Сравнение с SearXNG, LLMSearchIndex и WebSearch AI, примеры 6 мин чтения