Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
4273
CLaaS: обзор и настройка open-source библиотеки для обучения LLM вашими фидбеками в реальном времени
Как настроить CLaaS для continual learning LLM с LoRA адаптерами. Решение проблемы катастрофического забывания. Примеры использования с Telegram и OpenClaw.
4274
Утечка весов Seedance 2.0: 96 GB VRAM и безумная гонка за квантованием
Веса модели Seedance 2.0 слиты в сеть. Для запуска нужно 96 GB видеопамяти. Сообщество в спешке ищет способы квантования гиганта.
4275
Лоботомические слои в Llama 3.1 и Qwen 2.5: как избежать 'зоны убийства' здравого смысла при fine-tuning
Практическое руководство по обнаружению и обходу лоботомических слоев в моделях Llama 3.1 и Qwen 2.5 при тонкой настройке. Сохраните фактические знания модели.
4276
Qwen3.5-35B-A3B: практический туториал по созданию FlappyBird на TypeScript и Vite с генерацией звуков
Пошаговый туториал по созданию игры FlappyBird на TypeScript и Vite с использованием локальной модели Qwen3.5-35B-A3B для генерации кода и звуков. Практическое
4277
Multi-LoRA serving в vLLM 0.15.0: как обслуживать десятки MoE-моделей на одном GPU
Как vLLM 0.15.0 с multi-LoRA serving экономит GPU при запуске десятков fine-tuned MoE-моделей. Сравнение с альтернативами, примеры и настройка.
4278
H-нейроны: как исследователи Tsinghua нашли и изучили нейроны, ответственные за галлюцинации в LLM
Ученые Tsinghua обнаружили H-нейроны, ответственные за галлюцинации в больших языковых моделях. Как это меняет борьбу с вымыслом в AI?
4279
Как Peer Direct решил проблему производительности ускорителей Gaudi в облаке: инженерный кейс
Инженерный кейс: как команда Peer Direct победила узкое место сетевой карты хоста для ускорителей Habana Gaudi 3 в AWS, используя RDMA RoCE v2.
4280
Скандал с кодом агентов: как уязвимость в MiniMax и Kimi привела к утечке 90% исходников
Громкий скандал: промпт-инъекция в агенты MiniMax M2.1 и Kimi K2.5 привела к массовой утечке исходного кода. Детали, последствия и как защитить свои проекты.
4281
Бенчмарк квантований Qwen3.5-35B-A3B: выбор между Q4_K_M и UD-Q4_K_XL для llama.cpp
Сравнение перплексии и скорости квантований Q4_K_M и UD-Q4_K_XL для Qwen3.5-35B-A3B в llama.cpp. Практический гайд для выбора формата на RTX 5080.
4282
Архитектуры 10 open-weight LLM весны 2026: сравнительный анализ и тренды
Экспертный обзор архитектур 10 open-weight LLM весны 2026 на основе анализа Sebastian Raschka. Сравнение моделей, тренды и практические выводы.
4283
Genome AI: как машинное обучение и цифровые двойники революционизируют селекцию скота
Подробный гайд по применению машинного обучения и цифровых двойников для геномной селекции скота. Решение проблем грязных данных, архитектура SaaS-платформы.
4284
Битва ИИ-кодеров: Qwen 3.5, Codex 5.3 и локальные модели на 70 репозиториях — кто выжил?
Результаты тестирования ИИ-моделей для программирования на 70 реальных репозиториях. Сравнение Qwen 3.5, Codex 5.3 и локальных моделей. Кто лучше справляется с