Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
301
Создаем реалтаймовый голосовой AI с Hugging Face, Cerebras и Gemma 4: открытый пайплайн
Соберите speech-to-speech пайплайн с задержкой менее 300 мс: Gemma 4 на Cerebras, Qwen TTS на Hugging Face, WebSocket. Открытый код, низкая задержка, модульност
302
GLM-5.2: Обзор модели с 1M контекстом и архитектурой IndexShare для длительных задач
Разбираем GLM-5.2: архитектура IndexShare снижает FLOPs в 2.9x, 1M контекст, speculative decoding. Сравнение с DeepSeek V4, Ling-2.5-1T, бенчмарки FrontierSWE.
303
Чистый Python вместо LLM: как собрать связанную вики из заметок без единого запроса к нейросети
Пошаговый гайд по сборке связанной вики из Markdown-заметок на чистом Python без API нейросетей. Регулярки, графы ссылок, бенчмарки и полный код.
304
Скандал с Anthropic: доказательства инъекции промптов в Claude — что это значит для безопасности AI-моделей
Исследователи обнаружили, что Anthropic встраивает скрытые инструкции в Claude. Разбираем доказательства, реакцию сообщества и влияние на выбор между локальными
305
Как обучить русский RAG-сплиттер с lossless-нарезкой документов: опыт использования T-lite-it-2.1 и GGUF
Пошаговый гайд по обучению LoRA на RTX 5090, деплой на AMD через llama.cpp и index-output подход для lossless-нарезки русских документов в RAG-системах.
306
Запуск Gemma 4 12B на Mac с MLX: открытый проект Helios
Проект Helios — оптимизированный запуск Gemma 4 12B на Mac через MLX. Сравнение с llama.cpp, примеры кода, тесты скорости на M5. Бесплатно и открыто.
307
Почему Python теряет позиции в AI: налог на производительность и альтернатива Swift для инференса
Разбираем, почему Python медленнее для инференса AI, и как Swift MLX становится альтернативой на edge-устройствах. Замеры, сравнение, пошаговый план.
308
Prompt Warrior: геймифицированный самоанализ логов Claude Code — инструкция по установке и использованию
Prompt Warrior — open-source инструмент для геймифицированного анализа логов Claude Code. Достижения, психологический профиль агента, локальная установка. Инстр
309
GEAR: Guided End-to-End AutoRegression - как новая архитектура перепридумывает генерацию изображений
Разбираем GEAR (Guided End-to-End AutoRegression) - свежий подход к генерации изображений, который бросает вызов диффузионным моделям. Детали архитектуры, резул
310
Как правильно апскейлить Gemma 4: настройка layer_scalar при дублировании слоёв
Пошаговое руководство по корректировке layer_scalar для стабильного апскейла Gemma 4. Формула s^(1/N), примеры ошибок и фиксы.
311
Модель GLM 5.2 сама попросила сжать контекст: что значит самосознание ИИ?
Модель GLM 5.2 впервые сама инициировала сжатие контекста во время длинного диалога. Разбираем, что это — прорыв в самосознании или продвинутый алгоритм самодиа
312
Typed Answer Contracts: The Only Way to Stop RAG Hallucinations (With Code)
Learn how to use typed answer contracts (Pydantic + structured generation) to prevent RAG hallucinations. Full Python code included.