Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
505
Железо для нейросетей: как собрать рабочее место под AI-задачи без лишнего шума
Как собрать рабочее место для работы с нейросетями: ноутбук, смартфон, звук, док-станции, зарядки, накопители и аксессуары для AI-задач.
506
ContextForge: SDK для бесконечного контекста LLM с долгосрочной памятью — обзор и установка
Обзор open-source SDK ContextForge, который решает проблему ограниченного контекста LLM. Установка, примеры кода, сравнение с LCME и NGT Memory.
507
Как заменить Google Vision на локальную Qwen модель для распознавания чеков: пошаговый гайд
Пошаговое руководство по запуску Qwen 3.6 35B на RTX 3060 12GB через llama.cpp для распознавания чеков и интеграции с Paperless-ngx. Экономия на API и полная ко
508
Nemotron-3-Super-120B-A12B: гибрид Mamba+MoE с идеальным needle retrieval до 504K токенов на 4×3090
Сенсация: гибридная архитектура Mamba+MoE (120B/12B активных) показывает идеальный поиск иголки в стоге сена на 504K токенов. Как запустить на 4×RTX 3090? Подро
509
Как запустить 4B модель локально: пайплайн distill-on-idle для ассистента памяти на устройстве
Полный гайд по запуску 4B модели на устройстве с использованием пайплайна distill-on-idle. Асинхронная дистилляция, сбор данных, квантование и применение для ас
510
Скальпель для голоса: как собрать локальный медицинский стенограф на MacBook без интернета и компромиссов
Обзор локального медицинского STT на MacBook: Parakeet 0.6B, Whisper, MLX. Реальное время, конфиденциальность, точность до 95%. Сравнение с Dragon Medical и Goo
511
Обзор книги Domain-Specific Small Language Models: что нужно знать практикам
Разбираем книгу Guglielmo Iozzia про доменные SLM. Что работает в реальных проектах, а что — пыль в глаза. Ссылки на кейсы и инструменты.
512
Как распознать нейрослоп и очистить текст: чеклист маркеров и инструменты редактирования
7 маркеров нейрослопа, инструменты для вычистки AI-контента и пошаговый план редактирования. Для копирайтеров и редакторов — актуальные методы на 2026 год.
513
Как превратить локальную LLM в агента с инструментами: пошаговое руководство с Gemma 4 и Ollama
Пошаговая инструкция по созданию локального агента с инструментами на базе Gemma 4, Ollama, OpenAI Agents SDK и Tavily MCP. Установка, конфигурация, код и реаль
514
Нейросайты для бизнеса: как AI-сайты повышают конверсию и ускоряют изменения
Разбираем, как нейросайты на базе ИИ адаптируются под пользователя, растят конверсию и экономят недели разработки. Данные Adobe, примеры Fibr AI, Google NAI.
515
Как объединить RTX 5080 и RTX 4060 для инференса LLM: гайд по гетерогенной сборке
Пошаговая инструкция: как скрестить RTX 5080 и RTX 4060 в одной системе для инференса больших языковых моделей. Тесты с Qwen, реальные цифры, грабли и советы.
516
Исследование Anthropic: почему эксперты предметной области выигрывают у программистов в AI-агентах
Крупное исследование Anthropic показало: эксперты-предметники на 40% быстрее справляются с AI-агентами, чем программисты. Почему так и что теперь делать?