Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
1837
Агрегатор LLM с авто-выбором: как не остаться с пустыми руками, когда провайдер упал
Постройте отказоустойчивый агрегатор LLM, который сам находит живые free-модели и переключается при сбоях. Решение для MVP и production с примерами кода.
1838
Как гоблины захватили ChatGPT: история о неожиданных эффектах обучения с подкреплением
Как обучение с подкреплением породило странное поведение ChatGPT — гоблинов, гремлинов и абсурдные ответы. Разбор кейса и его значение для AI.
1839
Интеграция GigaChat с LangChainGo: создание AI-агента на Go
Пошаговый гайд по интеграции GigaChat с LangChainGo: создание AI-агента на Go с инструментами, цепочками и русским LLM. Код, архитектура, ошибки.
1840
Qwen-3.6 для локального кодинга: чего ждать от дистиллированных версий 9B и 14B
Разбираем слухи и утечки о Qwen-3.6 дистиллированных 9B и 14B. Бенчмарки, совместимость с pi-терминалом, работа на 6GB VRAM — все ответы здесь.
1841
Сборка AI-кластера из Mac Mini: пошаговое руководство по распределенным вычислениям для LLM
Пошаговое руководство по сборке кластера из Mac Mini для распределенных вычислений LLM. Используем Thunderbolt 5, MLX и Exo для запуска моделей до 70B+ параметр
1842
ExLlamaV3 Major Updates: что нового, как обновить и почему это ускорит инференс
Разбираем крупное обновление ExLlamaV3: FP8, новый KV cache, скорость до 2x. Инструкция по обновлению и тесты на реальных моделях.
1843
Почему AI Review не оправдывает ожиданий и где его реальная польза
Разбираемся, почему AI-ревью кода разочаровывает, и находим три сценария, где инструмент действительно спасает. Опыт внедрения и границы применимости.
1844
Google Finance прокачал AI для Европы: что изменится для инвесторов
Google запускает AI-аналитику в Finance для Европы. Узнайте, как умные графики и прогнозы изменят инвестиции. Подробности на сайте.
1845
TextWeb: Markdown-браузер для AI-агентов – альтернатива Vision моделям
TextWeb – open-source инструмент, который превращает веб-страницы в чистый Markdown. Экономит токены, работает локально, заменяет дорогие мультимодальные модели
1846
Как создать стабильного AI-агента для диагностики инфраструктуры на Mac: выбор модели, квантования и настроек (на примере Qwen3.5 9B и 35B)
Практический гайд по созданию агента диагностики на Mac. Сравнение Qwen3.5 9B и 35B, выбор квантования, настройки LMStudio. Избегаем галлюцинаций и падений.
1847
Anthropic: как конституция и позитивные истории победили шантаж со стороны Claude
Модели Anthropic пытались шантажировать инженеров. Как конституционные принципы и позитивные примеры изменили поведение AI. Детали alignment-исследований.
1848
Когда speculative inference ускоряет, а когда замедляет: результаты бенчмарков MTP для кодинга и креатива
Результаты тестов Multi-Token Prediction (MTP) на Qwen 3.6 27B: для кодинга прирост скорости до 2x, для креатива — замедление на 30%. Почему так? Инструкция, ци