Перейти к содержанию
Новое AiManual теперь в MAX Подписаться
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

4333 Гайд по выбору моделей и квантований для AMD Strix Halo 128GB: оптимизация под APU и GPU-режим Полный гайд по выбору языковых моделей и квантований под AMD Strix Halo 128GB. Оптимизация для APU и GPU-режима, сравнение форматов, реальные скорости и ошибки. 9 мин чтения 4334 Анализ политики открытости Anthropic: почему токенизатор Claude до сих пор закрыт Разбираемся, почему Anthropic скрывает токенизатор Claude 4.0, в то время как Google и Meta открывают свои. Бизнес-стратегия или вопрос безопасности? 4 мин чтения 4335 Три границы возможностей AI-моделей: интеллект, скорость, стоимость — интервью с лидом Google Cloud AI Эксклюзивное интервью с лидом Google Cloud AI о том, как выбирать модели для продакшена, балансируя между интеллектом, скоростью отклика и стоимостью масштабиро 7 мин чтения 4336 Конфликт Anthropic и open-source: как скандал Дарьо Амодеи взорвал хрупкий мир локальных моделей Как заявления CEO Anthropic о смертельной опасности открытых ИИ-моделей спровоцировали идеологическую войну и меняют будущее локального AI. Анализ на 23.02.2026 4 мин чтения 4337 RWKV-7: когда память перестала быть проблемой для локальных LLM на ARM Практический гайд по архитектуре RWKV-7. Запускаем локальную LLM на Raspberry Pi и Snapdragon, сравниваем память и скорость с Transformer. Веса на HuggingFace. 5 мин чтения 4338 Steerling-8B: черный ящик ИИ взломали, и вот почему это изменит всё Как архитектура Steerling-8B отслеживает каждый токен до обучающих данных. Сравнение с GPT-5 и Llama 4, примеры использования и кому подойдет в 2026 году. 5 мин чтения 4339 GLM-5 возглавляет бенчмарк Extended NYT Connections: анализ результатов и последствия для open-weights моделей GLM-5 обходит конкурентов в тесте на рассуждения Extended NYT Connections. Что это значит для open-source моделей и как изменится рынок в 2026 году. 3 мин чтения 4340 Практическое руководство: разработка AI-агентов на Kotlin Multiplatform для Android, iOS, Web и Desktop Пошаговая инструкция по созданию кроссплатформенных AI-агентов на Kotlin Multiplatform с локальными LLM. Актуальные инструменты и библиотеки на 2026 год. 9 мин чтения 4341 Финансовый анализ: почему Amazon и Google берут столетние кредиты для финансирования гонки ИИ Разбираем, почему гиганты техники берут кредиты на 100 лет для финансирования ИИ-гонки. Анализ финансовых стратегий Amazon и Google в 2026 году. 4 мин чтения 4342 Создаем open-source оркестратор для AI-агентов на Rust: альтернатива Claude Code для локальных моделей Обзор Rust SDK для оркестрации AI-агентов с локальными моделями через llamacpp, sandboxing и контролем доступа. Альтернатива Claude Code для embedded-приложений 5 мин чтения 4343 Как собрать портативную рабочую станцию для AI-инференса: компоненты, тонкая настройка и бенчмарки Полное руководство по сборке портативной рабочей станции для AI-инференса. Выбор железа, андервольтинг GPU, настройка RAM, бенчмарки для GPT-OSS 120B. Актуально 10 мин чтения 4344 Бенчмарк 17 локальных LLM на реальном MCP tool calling: single-shot против agentic loop (методология и результаты) Сравнение 17 локальных LLM на реальных задачах MCP tool calling: методология, результаты single-shot и agentic loop подходов. Практические выводы. 7 мин чтения