Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
8329
Plano 0.4.3: Filter Chains и OpenRouter — модульные AI-агенты без головной боли
Обзор Plano 0.4.3: как Filter Chains и OpenRouter создают переиспользуемые AI-агенты. MCP, HTTP-фильтры, модульность без дублирования кода.
8330
Математика галлюцинаций ИИ: почему reasoning-модели ошибаются чаще и можно ли это исправить
Профессор математики объясняет фундаментальные причины галлюцинаций LLM в 2026. Почему reasoning-модели ошибаются чаще и можно ли это исправить.
8331
GLM-4.7-Flash: как компактная модель обходит гигантов в EQ-Bench и Judgemark
Компактная модель GLM-4.7-Flash показала сенсационные результаты в бенчмарках EQ-Bench и Judgemark, опередив крупные модели. Анализ для локального ИИ.
8332
Stop-First RAG: Как перестать платить за глупости, когда LLM нечего сказать
Обзор stop-first RAG - инструмента для экономии токенов в 2026. Открытый код на Python, автоматически пропускает вызов LLM, если нет релевантных данных.
8333
Когда 48GB VRAM не хватает: какие локальные модели реально работают с промптами как у Claude Code
Эмпирическое исследование: какие модели на 48GB VRAM справляются с системными промптами в 20k токенов. Тесты Qwen3, GLM 4.6v, реальные показатели памяти.
8334
Differential Transformer V2: как работает новая архитектура внимания от Microsoft и где взять код
Обзор Differential Transformer V2 (DiffAttnV2) от Microsoft Research. Как работает, сравнение с предыдущей версией, примеры использования и где скачать код.
8335
Когда 70B слишком много: лучшие модели 7-14B для админа и пентестера в 2026
Обзор и тестирование компактных LLM для Linux-администрирования, кибербезопасности и DevSecOps в 2026 году. DeepSeek-Coder, Qwen2.5-Coder, CodeLlama и другие.
8336
Strix Halo vs RTX 5080: строим персональную AI-лабораторию для обучения LoRA и инференса больших моделей
Подробный гайд по выбору железа для персональной AI-лаборатории: Strix Halo с 128 ГБ ОЗУ против RTX 5080 для обучения LoRA, инференса Qwen 235B и экспериментов
8337
Почему модель спорит с пользователем: разбираем «цензуру» dolphin-2.9-llama3-8b и как её исправить
Гайд по исправлению цензуры в локальной модели dolphin-2.9-llama3-8b: меняем системный промпт, параметры, ставим uncensored версии. Работаем в Ollama, LM Studio
8338
RLM: практическое руководство по созданию LLM-агентов без контекстного дрейфа и потери цели
Полное практическое руководство по созданию LLM-агентов на архитектуре RLM. Устраняем контекстный дрейф и потерю цели с помощью рекурсивных вызовов. Примеры код
8339
Тестирование Deep Agents: single-step, full-turn и multiple-turn — что работает в 2026
Полное руководство по тестированию Deep Agents в 2026. Single-step, full-turn и multiple-turn методологии, практические примеры и инструменты для оценки.
8340
Умный биндаж a-Heal: как ИИ, камера и электричество ускоряют заживление ран на 50%
DARPA представила умный биндаж a-Heal с ИИ и камерой. Ускоряет заживление на 50% через электростимуляцию. Испытания на свиньях, алгоритм ML Physician.