Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

3589 Почему AI-тесты не ловят баги: 5 антипаттернов Cursor, Copilot и Claude с примерами Разбор типичных ошибок при генерации тестов нейросетями. Почему AI-тесты дают ложное чувство безопасности и как это исправить. Примеры на Java. 5 мин чтения 3590 Claude Opus 4.8 на AWS: что нового в самой мощной модели Anthropic для агентных задач Anthropic запустила Claude Opus 4.8 на AWS — флагманскую модель с Dynamic Workflows, улучшенной обработкой неопределённости и поддержкой длительных production-в 6 мин чтения 3591 Granite 4.1: почему IBM разорвала с MoE и вернулась к pure transformer Разбираем, почему IBM в Granite 4.1 заменила архитектуру Mixture of Experts на классический transformer. Причины: сложность дообучения, проблемы с памятью и пра 4 мин чтения 3592 Что можно дообучить на 6 ГБ VRAM: реальные модели и техники с LoRA/QLoRA Полный гайд по fine-tuning с LoRA/QLoRA на картах с 6 ГБ. Список моделей (Gemma 3, Llama 4, Qwen 2.5), примеры кода, ошибки и советы для экономии памяти. 6 мин чтения 3593 Anthropic Opus 4.8: Dynamic Workflows и улучшенная обработка неопределённости — обзор новых возможностей Разбор релиза Claude Opus 4.8: Dynamic Workflows — как модель сама строит цепочки действий, перестаёт врать и честно говорит «я не знаю». Кейс Bridgewater. 6 мин чтения 3594 Gemini 3.5 Flash против DeepSeek V4 и Tencent Hy3: кто реально дешевле и качественнее в production Сравнение Gemini-3.5-flash, DeepSeek V4 и Tencent Hy3: стоимость API, latency, бенчмарки, stability. Кто лидирует в production? Результаты на май 2026. 5 мин чтения 3595 Встраиваемая векторная БД для RAG на .NET 8: сценарии, производительность и реализация Пошаговый гайд по созданию встраиваемой векторной БД на .NET 8 для RAG без внешних сервисов. Сценарии офлайн-приложений, тесты производительности, код. 7 мин чтения 3596 Enforcement layer для AI-кодинг-агентов: когда модель говорит 'я не знаю', а код молчит Как построить enforcement layer для AI-кодинг-агента с Neo4j, ONNX и BM25. Полный гайд с примерами кода. Всё локально — без API. 8 мин чтения 3597 Токены под микроскопом: во сколько обходится красивый вывод Qwen 3.6 35B Эксперимент с Qwen 3.6 35B: сколько токенов «съедает» каждый формат вывода, квантование, KV cache. Практические замеры и советы по оптимизации промптов для лока 6 мин чтения 3598 vLLM против llama.cpp: 5x скорость есть, квантизаций нет. Рабочие обходные пути vLLM даёт 5x прирост скорости, но не поддерживает GGUF. Разбираем обходные пути: конвертация, AWQ, Unsloth, динамический батчинг. Практические шаги и подводные 8 мин чтения 3599 How to Add a Custom Model to llama.cpp: Implementing Laguna XS.2 with GitHub Code Полное руководство по портированию нестандартной модели в llama.cpp на примере Laguna XS.2. Исходный код на GitHub, конвертация в GGUF, инференс и грабли. 5 мин чтения 3600 Q4_K_M опережает Q8_0 на 230ms TTFT на Qwen2.5-7B: как config sweep CLI для llama.cpp и vLLM переворачивает бенчмарки Почему Q4_K_M оказался быстрее Q8_0 на 230ms TTFT в Qwen2.5-7B? Обзор нового CLI для перебора конфигураций llama.cpp и vLLM, находки и практические рекомендации 1 мин чтения