Перейти к содержанию
Telegram
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

565 Генерация API-автотестов из Swagger с помощью OpenAPI Generator, Cursor и Claude Code: полное руководство Пошаговое руководство по генерации API-автотестов из Swagger/OpenAPI с помощью OpenAPI Generator, Cursor и Claude Code. Примеры кода, mustache-шаблоны, swagger- 7 мин чтения 566 Бесплатная связка для AI-агентов: как заменить дорогой Context7 локальным MCP-сервером (замеры 8 альтернатив) Context7 дорог и медленен? Собираем локальный MCP-сервер на @neuledge и llama.cpp. Тесты 8 альтернатив — цифры, команды, сравнение скорости и точности. 4 мин чтения 567 AI-агенты разгоняют SDLC до упора: кейс AWS и тревожные цифры исследования 2026 Как AWS чуть не потеряла контроль над своим SDLC из-за AI-агентов и что показало свежее исследование State of AI4SDLC. Бутылочное горлышко, сеньор-апрув и реаль 2 мин чтения 568 Qwen-AgentWorld-35B-A3B: Мир в 35 миллиардов, где активны только 3 Обзор Qwen-AgentWorld-35B-A3B — 35B MoE с 3B активными параметрами. Как World Model предсказывает состояния среды в MCP, SWE, терминале. Примеры использования и 6 мин чтения 569 Как генерировать автотесты с помощью ИИ: опыт пилота, уроки и лучшие практики Реальный опыт пилота по внедрению ИИ для генерации автотестов: методики промптов, типичные ошибки, как не провалить старт. Практические советы для QA и DevOps. 11 мин чтения 570 650+ медицинских NER-моделей на Mac: как MLX разгоняет PyTorch в 30 раз Открытый репозиторий с 650+ медицинскими NER и деидентификационными моделями под Apache-2.0. Запускаем на Mac через MLX — ускорение до 40x против PyTorch-CPU. Б 8 мин чтения 571 Mimo 2.5 на двух RTX Pro 6000: контекст размером с «Войну и мир» за секунду Тестирование Mimo 2.5 на двух RTX Pro 6000: 128K токенов обрабатываются за секунду, агентные сценарии летают. Сравнение с другими конфигурациями и выводы для же 4 мин чтения 572 MiniMax 2.7 на гибридной памяти 96GB VRAM + 192GB DDR5: тест производительности и техника REAP Тест производительности MiniMax 2.7 (172B) на связке 96GB VRAM + 192GB DDR5 с техникой REAP. Результаты: 47 токенов/с генерация, 1200 токенов/с префилл. Практич 7 мин чтения 573 Nvidia обещает 15x ускорение диффузионных моделей: что это значит для локального запуска? Nvidia анонсировала 15-кратное ускорение диффузионных моделей на новых чипах. Рассказываем, как это повлияет на генерацию изображений на домашних ПК. 3 мин чтения 574 OpenMythos: как новый бенчмарк разоблачает хваленые локальные LLM OpenMythos — открытый набор бенчмарков для локальных LLM. Разбираем, чем он лучше старых тестов, какие сюрпризы преподносит и почему без него не стоит выбирать 4 мин чтения 575 Как найти 'язык мыслей' в LLM: экспериментальное исследование activation steering на моделях 7B Экспериментальное исследование activation steering на моделях 7B: как искать концептуальные векторы, управлять поведением сети и избегать ошибок. Подробный гайд 6 мин чтения 576 GLM 5.2 на Mac Studio с 512 ГБ: префилл >100 t/s и никаких компромиссов Реальный опыт запуска GLM 5.2 в 4-bit на Mac Studio M3 Ultra с 512GB Unified Memory. Префилл >100 t/s, контекст 100k, сравнение с NVIDIA RTX 4090. 5 мин чтения