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

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

2629 Разбор и исправление бага кэширования в Qwen 3.5: как проблема в chat template влияет на производительность в llama.cpp и oMLX.ai Глубокий разбор бага кэширования в Qwen 3.5 из-за ошибки в chat template. Диагностика, исправление и оптимизация производительности для llama.cpp и oMLX.ai на 0 6 мин чтения 2630 Разбор расхождений: официальная таблица моделей Meta против утечки от Alexandr Wang Сравнительный анализ официальных данных Meta и утечки от Alexandr Wang. Выявляем несоответствия в производительности Llama 3.2 и других моделей на 08.04.2026. 5 мин чтения 2631 Model Collapse: ИИ канибализм и тайная сила Deep Web Почему AI-модели в 2026 году начинают глупеть, как избежать Model Collapse и где искать качественные данные в Deep Web. Анализ для разработчиков. 6 мин чтения 2632 Исправленный Qwen3.5-35B-A3B-Uncensored: как установить и использовать с промптом для глубокого мышления Пошаговый гайд: как скачать исправленные GGUF-файлы Qwen3.5-35B-A3B-Uncensored с Hugging Face, настроить llama.cpp и использовать мощный промпт для глубокого мы 7 мин чтения 2633 Muse Spark от Meta: первый reasoning-модель из MSL - обзор и перспективы Meta анонсировала Muse Spark — первую модель из MSL с фокусом на reasoning. Обзор, сравнение с конкурентами и перспективы на 2026 год. 4 мин чтения 2634 Детектирование галлюцинаций в машинном переводе через анализ misalignment внимания: методы и реализация Практическое руководство по детектированию галлюцинаций в машинном переводе через анализ misalignment внимания и семантической энтропии. Реализация на Python дл 7 мин чтения 2635 Как обучить Qwen 3.5 2B фильтровать вывод инструментов для кодирующих агентов: туториал с Unsloth и бенчмарком Полное руководство по обучению Qwen 3.5 2B для фильтрации вывода инструментов кодирующих агентов. Используем Unsloth для ускорения и SWE-bench для оценки. Практ 10 мин чтения 2636 Как машинное обучение прогнозирует водный кризис: кейс реки Колорадо и инструменты Разбираем, как deep learning и спутниковые данные предсказывают водный кризис. Пошаговый гайд с актуальными на 2026 год моделями и инструментами для гидрологиче 8 мин чтения 2637 Confluence Remix и AI-агенты: как Atlassian учит документы создавать прототипы Как новые AI-агенты в Confluence Remix автоматически создают визуализации и прототипы из корпоративных данных. Актуально на 08.04.2026. 4 мин чтения 2638 Построение production-ready RAG системы для предприятия: полное руководство на open-source стеке Полное пошаговое руководство по построению RAG системы для корпоративных знаний на open-source стеке. Архитектура, пайплайны, оценка и развертывание. 9 мин чтения 2639 Как заставить работать аудио в Gemma-4: решение проблем пайплайна VAD-LLM-TTS Пошаговое решение проблем аудиопаплайна в Gemma-4 с llama.cpp, Unsloth Studio и LiteRT LM. Запускаем VAD-LLM-TTS на GPU без задержек. 9 мин чтения 2640 Как собрать end-to-end AI-конвейер для дизайна белков: обучение mRNA-моделей на 25 видах за $165 Полное руководство по сборке конвейера AI для дизайна белков с CodonRoBERTa-large-v2. Обучите модель на данных 25 видов за $165 и 55 GPU-часов. Код, архитектура 11 мин чтения