Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

8857 Семантическая декомпозиция медицинских текстов на атомарные факты: архитектура фактор-центричной модели данных Как перейти от документо-центрической к фактор-центрической модели в медицинском AI. Извлечение биомаркеров, находок МРТ, витальных параметров. Архитектура и пр 6 мин чтения 8858 Converge Bio: зачем Bessemer и Meta вкладывают миллионы в AI-лекарства Инвестиции в Converge Bio показывают, как generative AI ускоряет поиск новых лекарств. Разбираем тренд AI в фармацевтике. 4 мин чтения 8859 EAFT в бою: тест на uncensor-задаче против обычного fine-tuning Практический эксперимент: сравниваем Entropy Adaptive Fine Tuning с обычным fine-tuning на задаче uncensor. Результаты, код, модели. 5 мин чтения 8860 Как обрабатывать длинные PDF-документы (130+ страниц) в Docling: стратегии чанкинга и оптимизации Практическое руководство по обработке PDF 130+ страниц в Docling. Автоматический чанкинг, настройка сегментации, оптимизация производительности RAG-пайплайнов. 6 мин чтения 8861 Tencent WeDLM-8B в chatllm.cpp: декодирование на грани и почему GPU иногда проигрывает Подробный обзор запуска модели WeDLM-8B в chatllm.cpp: настройка параметров block_size, accept_algo, сравнение производительности CPU и GPU. 5 мин чтения 8862 Gemma 3 1B Q4_0 GGUF: как правильно квантовать QAT-модель без imatrix Пошаговая инструкция по правильному квантованию Gemma 3 1B в формат GGUF без использования imatrix. Исправление метаданных и токенизатора. 4 мин чтения 8863 Epyc 9175F для CPU-инференса: реальные тесты против теории и M3 Max Практический тест Epyc 9175F для CPU-инференса Llama 3.1 70B. Сравнение с Apple M3 Max, анализ 600 Gbs памяти и оффлоадинга слоев. Реальные цифры против маркети 8 мин чтения 8864 Как выбрать LLM под 128 ГБ VRAM: сравнение моделей для обработки длинных техдокументов Сравнение Qwen3-32B, GPT-OSS:120B и других моделей для работы с длинным контекстом на 8×RTX 5070 Ti. Практический гайд по выбору LLM для технической документаци 8 мин чтения 8865 Будущее разработки ПО в 2026: как выжить junior-разработчику в эпоху AI-агентов Сценарии 2026 года для junior-разработчиков. Как изменится карьера в IT с приходом автономных AI-агентов. Стратегии выживания и роста. 5 мин чтения 8866 Как подключить локальную LLM к Cursor AI через LM Studio и ngrok: решение ошибок CORS и конфигурации Пошаговый гайд по интеграции локальных LLM в Cursor AI через LM Studio и ngrok. Решение ошибок CORS и конфигурации для работы с IDE. 4 мин чтения 8867 Baichuan-M3-235B: как медицинская LLM превзошла GPT-5.2 и какие техники снижают галлюцинации Китайская модель Baichuan-M3-235B превзошла GPT-5.2 в медицинских тестах HealthBench. Как Fact-Aware RL и W4 квантование снижают галлюцинации. 4 мин чтения 8868 ИИ против рутины: автоматизируем Power BI от DAX до схемы данных Практическое руководство по использованию ИИ для автоматизации DAX, создания SQL-запросов и экспорта схем Power BI. Примеры кода на Python и .NET. 10 мин чтения