Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

205 SpeechT5: универсальная модель для синтеза, распознавания и конвертации речи Разбираем SpeechT5 от Microsoft Research Asia: как одна модель объединяет синтез речи, распознавание и конвертацию голоса. Архитектура, практические примеры код 6 мин чтения 206 AI vs. AI: как система мультиагентных соревнований на основе ELO ранжирует RL-модели Разбираем открытую систему AI vs. AI от Hugging Face: как мультиагентные сражения и рейтинг ELO ранжируют RL-модели без абсолютных метрик. Формула ELO, матчмейк 7 мин чтения 207 Почему RTX 6000 PRO по-прежнему покупают за $16 000+: кто и зачем платит за профессиональные GPU в 2026 году Кто и зачем платит $16 000+ за RTX 6000 PRO в 2026 году: экономика владения, портреты покупателей, сравнение с RTX 4090 и облаками. Реальные кейсы и расчёты оку 7 мин чтения 208 Qwen3.8 27B на 12GB VRAM: реальные тесты Q2 и Q3 против Qwen3.6 35B-A3B MoE Реальные тесты Qwen3.8 27B в Q2 и Q3 против Qwen3.6 35B-A3B MoE на RTX 5070 Ti 12GB. Конкретные цифры скорости, примеры ошибок и рекомендации для владельцев вид 7 мин чтения 209 Оптимизация инференса Qwen3.8-27B на RTX 3090: разбор рекордных 82 tps и 672 tps peak Как достичь 82 токенов/с на RTX 3090 с Qwen3.8-27B: W4A16, fp8 KV-кэш, int8 для lm_head и embed_tokens. Сравнение с ninfer, потери качества, инструкции по внедр 7 мин чтения 210 Социальный рейтинг и ИИ: как алгоритмы оценивают наше поведение в 2026 году Как алгоритмы ИИ оценивают поведение пользователей в 2026 году: технический разбор систем скоринга, реальные кейсы Wildberries и китайского социального кредита, 8 мин чтения 211 Qwen 3.8 27B: Наблюдения за «мышлением» модели при решении реальных задач отладки кода Кейс: Qwen 3.8 27B при отладке кода сначала рассуждает логически, затем сама предлагает эмпирическую проверку. Разбираем технические причины, ограничения и прак 8 мин чтения 212 Оптимизация запуска Qwen 3.8 27B в 24 ГБ VRAM: детальный разбор конфигурации llama.cpp для максимального контекста Запускаем Qwen 3.8 27B на RTX 4090 с 24 ГБ VRAM: контекст до 194 048 токенов без MTP или скорость 65-80 токенов/с с MTP. Готовые команды llama.cpp, разбор batch 5 мин чтения 213 Qwen 3.8 27B против GPT-5.6 Sol high: практический тест генерации сложных SVG-анимаций Qwen 3.8 27B в 4-битной квантизации обошёл GPT-5.6 Sol high в трёх задачах генерации сложных SVG-анимаций. Разбор методологии, ошибки Sol, сильные стороны Qwen 4 мин чтения 214 Практические кейсы внедрения SOFROS AI/ML: как сокращение дублей на 95% трансформирует управление НСИ Реальные кейсы внедрения SOFROS AI/ML: гибридные модели и семантический поиск сокращают дубли в НСИ до 95%, ускоряют закупки и повышают качество справочников. И 9 мин чтения 215 RAG-системы: как измерить качество и избежать галлюцинаций в 2026 году Практическое руководство по созданию надёжных RAG-систем: метрики качества, тестовый набор, борьба с галлюцинациями и реальный кейс на PostgreSQL и pgvector. 11 мин чтения 216 Loop Engineering: как спроектировать самоуправляемый цикл для кодинг-агентов и не разориться Loop Engineering: как спроектировать самоуправляемый цикл для кодинг-агентов, настроить надёжные оракулы и жёсткие стоп-лимиты. Разбор реализации в Claude Code 7 мин чтения