Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

8437 Ghost Engine: как запустить Llama-3-8B на 3 ГБ VRAM и не сойти с ума Революционный метод сжатия LLM через архитектуру Predator-Prey. Запускаем Llama-3-8B на 3 ГБ видеопамяти — полный обзор технологии. 5 мин чтения 8438 SERM на автопилоте: как мы заставили GPT-4o и Gemini отвечать на отзывы (и сколько это сэкономило) Практический кейс внедрения ИИ для SERM. Готовые промпты, сравнение GPT-4o и Gemini, оценка экономии времени. Автоматизируйте обработку отзывов. 8 мин чтения 8439 LM Studio на 128 ГБ ОЗУ: Почему GPU Offload не работает и как заставить Qwen2.5 летать Пошаговая настройка LM Studio для больших моделей. Решаем проблемы GPU Offload, ускоряем Qwen2.5-Coder-32B в 10 раз, настраиваем VSCode Cline. 7 мин чтения 8440 3x3090: как заставить 235-миллиардную модель поместиться в 72 ГБ VRAM Подробный гайд по запуску Qwen3-VL 235B и других огромных моделей на связке из трех RTX 3090. Настройка llama.cpp, квантование TQ1, сравнение производительности 7 мин чтения 8441 Middleware в LangChain 1.0: практический гайд по созданию продакшен-агентов с управлением контекстом и PII-защитой Полный гайд по middleware в LangChain 1.0: управление контекстом, фильтрация PII-данных, human-in-the-loop. Код, примеры, лучшие практики. 10 мин чтения 8442 AI-кодинг на пределе: 10 уроков выгорания от интенсивной работы с Claude Code и Codex Личный опыт после 50 проектов с Claude Code и OpenAI Codex. Реальные ловушки AI-кодинга, выгорание разработчика и как сохранить продуктивность. 8 мин чтения 8443 Комитет маленьких LLM против одинокого гиганта: как заставить модели спорить за ваш код Практическое руководство по сборке комитета LLM-агентов для генерации кода. Запуск пайплайна с LangChain, валидация большими моделями, снижение стоимости в 10 р 8 мин чтения 8444 Graph Neural Networks против классических методов: революция в прогнозировании спроса Глубокий разбор Graph Neural Networks в прогнозировании спроса FMCG. Сравнение с ARIMA, Prophet, LSTM на реальном датасете. Практические выводы для бизнеса. 7 мин чтения 8445 Латентное рассуждение против CoT: как Sparse Autoencoders и Multiplex Thinking изменят архитектуру LLM в 2026 Sparse Autoencoders и Multiplex Thinking заменят CoT в LLM к 2026. Анализ фундаментального сдвига в архитектуре ИИ на основе исследований LLaMA-3, UPenn и Micro 5 мин чтения 8446 Claude Cowork: полный обзор агентского режима Anthropic на macOS — возможности, интеграции и реальные недостатки Разбираем Claude Cowork — агентский режим Anthropic для macOS. Как работает изолированная Linux VM, интеграции MCP, подписка Claude Max. Реальные проблемы с про 6 мин чтения 8447 Ошибка 429 в Ollama: как обойти rate limit Hugging Face на Raspberry Pi Пошаговый гайд по обходу ошибки 429 в Ollama при скачивании моделей с Hugging Face на Raspberry Pi. Работающие методы для Qwen3-30B и других моделей. 5 мин чтения 8448 On-device браузерный агент на Qwen: локальный Chrome без облаков Как установить и использовать браузерный AI-агент на Qwen для автоматизации задач прямо в Chrome без интернета. On-device решение для приватности. 5 мин чтения