Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
337
Kev 4B против Jev: сравнение open-source альтернативы на Qwen3.5-4B и скрытая цена токенов
Kev 4B и Jev показали разницу в точности до 2 пунктов на 362 свежих примерах, но Jev начисляет ~257 дополнительных входных токенов на запрос. Разбираем, где кор
338
Meta Muse против ChatGPT: как потребительский AI-агент Meta меняет расклад на рынке
Meta Muse, по сообщениям, обгоняет ранние показатели ChatGPT, а Meta уже принимает заявки в программу раннего доступа. Разбираем функции агента, планы на умные
339
Как обучить маленькую языковую модель на 50 МБ: практический кейс замены Gemini Flash локальным решением
Разбираем кейс: внутреннее приложение заменило Gemini Flash на обученную модель размером 50 МБ. Она даёт 97% точности и отклик 0,06 с на CPU против 99% и 0,9-1,
340
Microsoft отказалась от бренда Copilot+ PC на новых Surface: что это значит для локального AI
Microsoft представила новые Surface без бренда Copilot+ PC, хотя они соответствуют требованиям программы. Разбираем, что стояло за меткой, почему она исчезла и
341
Ion v0.2.0: AI-инструмент, который запускается из одного HTML-файла без установки и бэкенда
Ion v0.2.0 запускается прямо из одного HTML-файла: без установки, без Python и без серверной части. Разбираем, что такое harness, что заявлено нового в версии,
342
Локальный 27B на двух GPU: чему учит ночной марафон по кодингу
Qwen 27B на llama.cpp с tensor-split между RTX 4080 SUPER и RTX A4000 за сутки собрала два инструмента для локального агентского harness. Разбираем правила мара
343
Марк Уолберг на TechCrunch Disrupt 2026: healthtech, wellness и переход к институциональным инвестициям
Марк Уолберг выходит на главную сцену TechCrunch Disrupt 2026: разговор с Брюсом К. Ли об инвестициях в healthtech и wellness, переходе от интуиции к институцио
344
Nscale привлекла $3,36 млрд перед IPO на NYSE: что это значит для рынка AI-дата-центров
Британский AI-неоклауд Nscale привлекла $3,36 млрд через конвертируемые облигации перед IPO на NYSE, где рассчитывает на оценку около $35 млрд. Разбираем структ
345
Мультиагентная маршрутизация локальных LLM: как распределить задачи между несколькими машинами
Готового роутера, который сам разбивает задачу и раскидывает подзадачи по локальным моделям на трёх машинах, нет. Разбираем архитектуру такого роутера, критерии
346
Заменяет ли ИИ выпускников: исследования CESifo и Стэнфорда о найме джуниоров
Новая работа CESifo не нашла массового сокращения найма выпускников, Стэнфорд ранее фиксировал отставание в затронутых ИИ профессиях. Разбираем, почему выводы р
347
Jev и LangGraph: как строить продакшн-агентов на дешёвых решениях вместо дорогих LLM
Jev от TypeSafe AI возвращает не текст, а типизированные решения с вероятностями: по бенчмаркам вендора это до 200x быстрее и 400x дешевле LLM на узких задачах.
348
Локальный AI-ассистент с памятью при 64k контекста: чем заменить Hermes-агента
Разбираем, как уложить локального AI-ассистента с памятью в окно около 64k: критерии выбора модели под VRAM, квантование, RAG и файловая память вместо удержания