Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
721
Tokenmaxxing и ROI AI: как предприятия переосмысливают затраты на искусственный интеллект (интервью с NEA)
Почему токенмаксинг стал проклятием enterprise AI? Разговор с Tiffany Luck из NEA о смене метрик, провальных инвестициях и новых подходах к ROI.
722
GLM 5.2 научился снимать кино? Китайская open-source модель теперь генерирует видео
Китайская Zhipu AI выпустила GLM 5.2 — теперь модель сама создаёт видео по тексту. Что это значит для рынка open-source LLM и стоит ли верить хайпу?
723
Deep Research Codex: как собрать локальный Deep Research агент за копейки
Пошаговый гайд по созданию локального аналога OpenAI Deep Research с помощью GPT Researcher, Codex и Ollama. Экономим деньги, сохраняем контроль над данными.
724
Освобождаем VRAM после запуска LLM: No-Mmap и Mlock как лекарство от утечки памяти в llama.cpp
Практический гайд по флагам --no-mmap и --mlock в llama.cpp. Как заставить GPU отдать память после запуска модели, избавиться от утечек и ускорить работу на eGP
725
Llama.cpp b9680: Web UI исчез. Разработчики молчат, а сервер не работает
Обнаружен критический баг в llama.cpp b9680: Web UI не загружается. Рассказываем, как откатиться на b9664 и временно запустить сервер с GUI.
726
MolmoMotion: открытая модель для предсказания 3D движения объектов по тексту
Обзор MolmoMotion от Allen AI — открытой модели для генерации 3D траекторий объектов по текстовым инструкциям. Возможности, сравнение с аналогами, примеры испол
727
Как проектировать архитектуру для ИИ-кодирования: опыт решения проблемы роста контекстного окна
Опыт DevOps: как проектировать код, удобный для LLM, управлять контекстом и избежать технического долга. Практические советы и примеры рефакторинга.
728
Agentic Resource Discovery (ARD): новый стандарт для динамического поиска инструментов ИИ-агентов от Microsoft, Google и Hugging Face
Разбираем Agentic Resource Discovery — открытый протокол Microsoft, Google и Hugging Face для динамического обнаружения инструментов агентов. Реализация, пример
729
Как построить LLM с нуля: пошаговое руководство от Bigram до Transformer
Подробное руководство по созданию языковой модели с нуля на Python. От простой Bigram модели до Transformer с Attention. Код, объяснения и советы.
730
Выжать соки из маленькой LLM: как Rust и Candle превращают бюджетные модели в зверей
Разбираемся, как библиотека Candle на Rust выжимает максимум из маленьких моделей: квантование, скорость, малый footprint. Сравнение с llama.cpp и Ollama.
731
Запуск TRELLIS.2 на Mac: нативный MLX-порт для генерации 3D из изображения
Как запустить TRELLIS.2 на Apple Silicon через MLX: установка, примеры, сравнение с Hunyuan3D и TripoSR. Работает на M1/M2/M3 без CUDA и интернета.
732
Google AMIE переиграл врачей на их поле: что показало исследование в Nature
Google AMIE доказал эффективность в лечении диабета и гипертонии. Результаты Nature ставят вопрос: заменят ли алгоритмы терапевтов?