Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
6325
OpenRA-RL: Однострочная установка и локальный полигон для AI-агентов в стратегиях
Пошаговая установка OpenRA-RL на 21.02.2026. Запускайте AI-агентов в RTS без облаков. Полное руководство по локальному обучению с подкреплением.
6326
Vellium v0.3.5: Нативная интеграция KoboldCpp и режим для писателей — что изменилось на самом деле
Полный разбор Vellium v0.3.5: нативная интеграция KoboldCpp для локальных LLM, новый писательский режим, импорт DOCX и интерфейс Zen Chat. Актуально на 21.02.20
6327
TokenShrink: Как сжать промпт в 1.4 раза без вызовов ИИ и сэкономить токены для локальных моделей
Обзор TokenShrink — инструмента для сжатия промптов на 40% без вызовов ИИ. Экономия токенов для локальных моделей с ограниченным контекстом. Сравнение с аналога
6328
LLM как судья: сравнительный тест GPT-5.2, Claude 4.6 и Gemini 3.1 для анализа судебных решений
Эксперимент: три топовые LLM анализируют арбитражные дела. Кто точнее предсказывает исход? Результаты теста на реальных данных.
6329
Как выбрать LLM для инженерных задач на Python: полный бенчмарк 100+ моделей по скорости и качеству
Практическое сравнение 100+ LLM для инженерных задач на Python. Тестирование на RTX 4060 Ti и OpenRouter. Методология оценки, результаты, рекомендации.
6330
15 бесплатных AI-сервисов для генерации изображений в 2026: практический гид по выбору инструмента
Полный гид по бесплатным AI-сервисам для генерации изображений в 2026 году. Сравнение, реальные примеры, критерии выбора и скрытые ограничения.
6331
Indus от Sarvam: индийский 105B-гигант на кнопочных телефонах бьет по OpenAI
Индийский стартап Sarvam AI выпустил чат Indus на модели 105B с поддержкой 12 языков. Партнерство с Nokia и Bosch. Битва за локальные языки против OpenAI.
6332
NPC с характером: как строить локальных агентов с памятью, которая помнит даже оскорбления
Полное руководство по созданию локальных NPC с долговременной памятью на Ollama, ChromaDB, системой релевантности и динамикой социальных связей.
6333
Qwen3 Coder Next: почему агрессивное квантование (Q2) не убивает его качество и как он обходит 30B модели
Почему Qwen3 Coder Next сохраняет качество при Q2 квантовании и обходит большие модели. Тесты, примеры и рекомендации на 21.02.2026.
6334
Oro: Как рекурсивные циклы в латентном пространстве заменяют миллиарды параметров (и почему это не просто очередная модная архитектура)
Разбор архитектуры Oro: как рекурсивные циклы в латентном пространстве дают 3-кратный прирост в манипуляции знаниями без роста параметров. Актуально на февраль
6335
Strix Halo под прицелом: M2.5, Step 3.5 Flash и Qwen3 Coder Next в огне реальных тестов
Реальные тесты производительности новых моделей на Strix Halo с ROCm 7.2. Сравнение квантований, скорости генерации и качества кода на 128 ГБ RAM.
6336
MrBeast и финтех-революция: как инфлюенсеры скупают стартапы вместо рекламы
Как MrBeast и другие топ-креаторы строят многомиллиардные бизнесы. Анализ стратегий диверсификации и финтех-инвестиций в 2026 году.