Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

8449 Knowledge Graph без облаков: как локальные LLM вытаскивают сущности и связи из текста Практическое руководство по построению графов знаний с помощью локальных моделей. Извлечение сущностей, создание отношений, работа с Neo4j и семантический поиск 9 мин чтения 8450 Claude Sonnet 4.5 устал? Собираем локального монстра для агентного кодинга Практический гайд: как выбрать локальную модель и железо для замены Claude Sonnet 4.5 в задачах агентного кодинга. Сравнение моделей, квантование, M4 Max 128GB 8 мин чтения 8451 LlamaBarn 0.23: macOS-приложение, которое само загружает модели и не просит помощи Обзор LlamaBarn 0.23 - macOS-приложения для локальных LLM с автоматической загрузкой моделей, Router Mode и оптимизацией памяти. Установка через Homebrew. 7 мин чтения 8452 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 8453 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 8454 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 8455 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 8456 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 8457 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 8458 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 8459 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 8460 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