Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
8077
Нейронный машинный перевод для низкоресурсных языков: практическое руководство на примере дунсянского
Полное руководство по созданию нейронного машинного перевода для низкоресурсных языков. Шаги, код, лингвистические нюансы дунсянского языка на примере реального
8078
Cordum: как создать систему контроля доступа для AI-агентов с ручным подтверждением действий
Cordum — Go-инструмент для контроля доступа AI-агентов к shell. Ручное подтверждение опасных команд, защита от удаления данных, безопасность локальных coding ag
8079
MiniMax M2-her: модель для ролевых игр исчезла с OpenRouter. Что случилось?
Модель MiniMax M2-her для ролевых игр и диалогов удалили с OpenRouter. Где теперь искать специализированные AI для character.ai и чат-ботов в 2026 году.
8080
Podcast Indexer: ваш личный поисковик по подкастам на Java и локальных LLM
Обзор open-source инструмента для индексации, транскрипции и семантического поиска по подкастам с использованием локальных LLM. Java, Whisper, LLaMA.
8081
Как выбрать и запустить LLM для MacBook Pro M5: гайд по моделям для кодинга и чата
Практический гайд по выбору и запуску LLM на MacBook Pro M5. Какие модели для кодинга и чата работают на 24 ГБ RAM, как избежать ошибок Metal API.
8082
Сборка рабочей станции для локального coding-агента до $5000: DGX Spark vs Mac Studio vs кастомная сборка
Практический гайд по сборке рабочей станции для локального coding-агента. Сравнение DGX Spark, Mac Studio и кастомной сборки в бюджете до $5000. Рекомендации по
8083
GPT-OSS-120B: та самая модель для домашней AI-лаборатории на Strix Halo или DGX Spark
Практический разбор запуска GPT-OSS-120B на Strix Halo 395 и DGX Spark. Сравнение производительности, квантование, оптимизация памяти и реальные тесты.
8084
Локальная нейросеть для Outlook и Facebook Marketplace: автоматизируем рутину без слежки и API-платежей
Пошаговый гайд по автоматизации ответов на письма и обработки заказов с Facebook через локальную нейросеть. Без облаков, без подписок, с полным контролем данных
8085
Воздух как данные: как разобрать GeoJSON, Parquet и NetCDF за один вечер
Полный гайд по работе с экоданными: GeoJSON, Parquet, NetCDF. Python-код для загрузки, анализа и визуализации данных о качестве воздуха.
8086
Claude Projects: как автоматизировать тестирование электронных плат с помощью AI-агента (практический кейс)
Практический кейс: как настроить AI-агента на Claude Projects для автоматического тестирования электронных плат контроллеров освещения. Пошаговый гайд, ошибки,
8087
Промпты для RAG: готовые шаблоны, которые не дадут ИИ наврать
Готовые промпты для RAG-систем: grounding constraints, цитирование, работа с несколькими источниками. Копируй и используй.
8088
RTX 5090 в слезах: почему ваша локальная LLM для кодирования работает как пьяный стажёр
Разбираем, почему локальные LLM для кодирования работают плохо на RTX 5090, как настроить окружение и какие инструменты использовать в 2026 году.