Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

4669 Асинхронные под-агенты в Deep Agents: как распараллелить долгие задачи и не сойти с ума Как использовать асинхронные под-агенты в Deep Agents для распараллеливания длинных задач. Stateful агенты, удаленные агенты, гетерогенное развертывание. 6 мин чтения 4670 SpectralQuant: революционный метод квантования LLM, который на 18% лучше TurboQuant — установка и бенчмарки Обзор SpectralQuant — нового метода квантования LLM с открытым кодом. Сравнение с TurboQuant, установка и бенчмарки на 07.04.2026. 4 мин чтения 4671 Как обработать 4700+ инженерных PDF за 45 минут вместо 4 недель: системный дизайн против чистого AI Практический кейс: как комбинация классических методов и AI обрабатывает тысячи инженерных чертежей за минуты, а не недели. Архитектура, код, ошибки. 7 мин чтения 4672 Auto-SKILLs: как Gemma 4 создаёт навыки для агентов, наблюдая за действиями на экране Как Gemma 4 автоматически создает навыки для AI-агентов, наблюдая за действиями пользователя на экране. Обзор возможностей, сравнение с аналогами и примеры испо 5 мин чтения 4673 InCoder-32B-Thinking: обзор открытой LLM для генерации кода под микроконтроллеры и GPU Обзор InCoder-32B-Thinking — открытой модели для генерации кода на Verilog и CUDA. Возможности, сравнение с альтернативами, примеры использования. 4 мин чтения 4674 FATE: как ускорить вывод MoE-моделей в llama.cpp с помощью кэша экспертов и prefetching Обзор FATE - форка llama.cpp с кэшем экспертов и prefetching для ускорения вывода MoE-моделей. Примеры с Qwen3-30B. 5 мин чтения 4675 EUPE от Meta: под микроскопом. Зачем вам еще один vision-энкодер, и почему он резко сократит ваш счет за облако Разбираем EUPE от Meta - компактный vision encoder меньше 100M параметров. Как установить, где использовать и стоит ли он внимания в 2026 году. 7 мин чтения 4676 Memory Sparse Attention: 100 миллионов токенов в контексте. Это конец всем предыдущим хитам? Технология Memory Sparse Attention обещает контекст в 100 млн токенов для локальных LLM. Как это работает и почему это перевернет все в 2026 году? 5 мин чтения 4677 Как выбрать лучший GGUF-квант для Gemma 4 31B: сравнение по KL divergence и практические рекомендации Актуальный гайд на 2026 год: сравниваем все кванты Gemma 4 31B по KL divergence, смотрим размеры и даем рекомендации для слабого железа. 6 мин чтения 4678 Файловый доступ для AI-агента: как избежать ошибок с KV-кэшем и реализовать permission gate Глубокий разбор бага с динамическим временем в промпте, убивающим KV-кэш llama.cpp, и реализация permission gate для безопасного доступа к файлам. Практическое 6 мин чтения 4679 TurboQuant для Gemma 4 31B: как использовать KV-сжатие 3-bit для работы с длинным контекстом Практическое руководство по применению TurboQuant с PolarQuant для сжатия KV-кэша Gemma 4 31B. Экономим память, работаем с контекстом до 256K токенов. 7 мин чтения 4680 MCP-Manticore: как подключить AI-ассистента к поисковому движку для автоматизации SQL-запросов Обзор MCP-Manticore — MCP-сервера для подключения AI-ассистентов к поисковому движку Manticore. Автоматизируйте сложные SQL-запросы в Cursor IDE и Claude Code б 5 мин чтения