Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
7309
RTX 50 Super отложены: энтузиасты локального AI остаются у разбитого корыта
Слухи о переносе RTX 50 Super из-за дефицита памяти и приоритета Nvidia на AI-ускорителях. Как это ударит по рынку видеокарт для локальных LLM?
7310
PHP и AI: как перестать завидовать Python-разработчикам и начать жить
Подробное руководство по внедрению AI в PHP-проекты. Локальные модели, REST API, библиотеки и реальные кейсы для бэкенд-разработчиков.
7311
Entropy-Adaptive Finetuning: как не превратить вашу LLM в золотую рыбку
Полное руководство по Entropy-Adaptive Finetuning — передовой метод тонкой настройки, который предотвращает катастрофическое забывание при дообучении языковых м
7312
Как защитить конфиденциальные данные в облачных LLM: развертывание ctxproxy с локальными моделями
Обзор ctxproxy - OpenAI-совместимого прокси для защиты PII. Локальные модели Qwen3/Gemma анонимизируют данные перед отправкой в облако. Безопасность без потерь.
7313
Claude дорожает? Берите локальные модели и MCP
Как заменить Claude локальными моделями через MCP. Настройка Anthropic-совместимого эндпоинта, сравнение Opencode и searchNG, примеры использования.
7314
Federated Learning с Flower Framework: полное руководство для начинающих на Python
Практическое руководство по федеративному обучению на Flower Framework. Код, разбор ошибок и применение для приватных данных в медицине и на edge-устройствах.
7315
GLM-4.6V думает слишком много: как отрубить reasoning и ускорить модель в 3 раза
Практическое руководство по ограничению reasoning в GLM-4.6V. Настройка параметров, сравнение с Qwen3, бенчмарки ArtificialAnalysis и оптимизация для продакшена
7316
MiniMax 2.1 против Claude: практический разбор кейса разработки агента и реальная экономия
Практический разбор: замена Claude на MiniMax 2.1 для генерации кода. Реальная экономия 85%, сравнение качества, пошаговая миграция и подводные камни.
7317
Создаём свой Claude Code с нуля: архитектура кодинг-агента на Python за 200 строк
Создаём локальный coding assistant с нуля. Архитектура, инструменты LLM, автоматизация программирования на Python. Полный код без зависимостей от дорогих API.
7318
Запуск LLM на Raspberry Pi: как избежать износа microSD и оптимизировать setup
Подробный гайд по запуску локальных LLM на Raspberry Pi без убийства карты памяти. Настройка Ollama, перенос на SSD, оптимизация swap и памяти.
7319
AI на фонарных столбах: как RAG заставляет гореть умные города
Реальный промышленный кейс: как RAG управляет 8000 контроллерами освещения в умном городе. Зачем IoT нужны LLM и как это экономит миллионы.
7320
Как запустить GPT OSS и Qwen VL на 6 ГБ VRAM: создание кастомного MCP-сервера
Пошаговый гайд по созданию кастомного MCP-сервера для запуска двух больших моделей на ограниченной видеопамяти. Оптимизация памяти, настройка llama.cpp, решение