Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

169 Text-to-Video модели в 2026: эволюция, вызовы и практическое применение Разбираем text-to-video генерацию в 2026: эволюция от GAN и VAE к диффузионным моделям, ключевые вызовы, сравнение ModelScope, Text2Video-Zero и Video LDM, прак 8 мин чтения 170 StarCoder: открытая модель для кода, которая бросает вызов закрытым аналогам StarCoder: открытая LLM для кода с 15B параметров, обученная на 80+ языках. Бенчмарки против LLaMA, CodeGen и code-cushman-001, техника промптинга для 40.8% на 7 мин чтения 171 Запуск IF на бесплатном Google Colab: полное руководство Запустите DeepFloyd IF на бесплатном Google Colab: 8-битное квантование T5, модульная загрузка компонентов и все три этапа генерации до 1024x1024. Готовый код д 5 мин чтения 172 Как тренировать языковые модели на TPU с помощью TensorFlow: полный гайд по масштабированию Пошаговый гайд по тренировке RoBERTa на TPU с TensorFlow и Transformers: подготовка данных в TFRecord, загрузка в GCS, настройка TPUStrategy и запуск обучения с 7 мин чтения 173 Интеграция нейросетей в Unity: практическое руководство по Hugging Face API в 2026 году Пошаговое руководство по интеграции Hugging Face API в Unity: установка через Package Manager, настройка API-ключа, выбор модели для Sentence Similarity и Text 5 мин чтения 174 Как разместить Unity-игру в Hugging Face Space: пошаговое руководство Пошаговое руководство по публикации Unity-игры в Hugging Face Space: настройка WebGL, отключение сжатия, загрузка через Git-LFS. Бесплатный хостинг для интеракт 6 мин чтения 175 AWS Inferentia2 vs NVIDIA A10G: практическое сравнение для инференса Transformer-моделей Inferentia2 против A10G: до 4,5x ниже задержка и 4x дешевле инференс на бенчмарках Hugging Face и AWS. Разбираем 144 эксперимента с BERT, RoBERTa, DistilBERT и 5 мин чтения 176 Федеративное обучение и конфиденциальность данных: как Substra помогает создавать ИИ без ущерба для приватности Федеративное обучение позволяет обучать ИИ на распределённых данных без их централизации. Разбираем фреймворк Substra, реальные кейсы MELLODDY и диагностики рак 6 мин чтения 177 Hugging Face запускает русскоязычный блог: уроки китайской локализации для AI-сообщества Разбираем, как Hugging Face локализовала контент для Китая силами волонтёров и какие уроки извлечь русскоязычному AI-сообществу: стратегии коллабораций, площадк 6 мин чтения 178 Интеграция Databricks и Hugging Face: ускорение обучения LLM на 40% Databricks и Hugging Face запустили официальную интеграцию: from_spark создаёт датасеты напрямую из Spark DataFrame. Обработка 16 ГБ ускорилась с 22 до 12 минут 4 мин чтения 179 Классификация графов с помощью трансформеров: практическое руководство по Graphormer Практическое руководство по классификации графов с Graphormer: загрузка датасетов с Hugging Face Hub, подготовка edge_index и node_feat, настройка DataCollator 6 мин чтения 180 StackLLaMA: Полный практический гид по обучению LLaMA с помощью RLHF в 2026 году Практический гид по RLHF для LLaMA 7B: SFT с packing, reward-модель с кастомной loss-функцией, PPO с KL-штрафом. Обучение на одной GPU через LoRA и 8-битную ква 8 мин чтения