Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

877 Локальные LLM для Verilog, SystemVerilog и UVM: какие модели реально помогают в 2026 Сравниваем DeepSeek-Coder-V2, Qwen2.5-Coder, CodeLlama и StarCoder2 для Verilog, SystemVerilog и UVM в 2026 году. Разбираем качество генерации, контекст, требов 13 мин чтения 878 Как запустить Qwen Next на RTX 3090 24 ГБ и CMP 170HX 64 ГБ с частичным offload в DRAM Разбираем, можно ли запустить Qwen Next на RTX 3090 24 ГБ и CMP 170HX 64 ГБ: как распределяются VRAM, KV-кэш и DRAM, где ограничивает PCIe 2.0 x4 и когда multi- 18 мин чтения 879 Две R9700 на Asus X570 для локальных LLM: оправдан ли апгрейд AM4 Две R9700 на Asus X570: разбираем, когда апгрейд AM4 оправдан для локальных LLM, как PCIe 4.0 x8 влияет на объединение GPU и независимых агентов, и стоит ли пер 9 мин чтения 880 Как собрать открытый AI-риг на четыре видеокарты: PCIe bifurcation, райзеры и питание Практическая инструкция по сборке открытого AI-рига на четыре видеокарты: как проверить PCIe bifurcation x8/x8, выбрать райзеры, рассчитать питание, синхронизир 18 мин чтения 881 Почему локальные LLM пока уступают закрытым моделям: данные, вычисления или архитектура? Почему локальные LLM проигрывают закрытым системам даже при сопоставимом размере? Разбираем влияние данных, GPU, VRAM, архитектуры, post-training, квантизации и 15 мин чтения 882 RTX 2000 Ada на 16 ГБ для локальных LLM: стоит ли добавлять к RTX 4070 Super Разбираем, стоит ли добавлять RTX 2000 Ada на 16 ГБ к RTX 4070 Super для Qwen 27B и Gemma 31B. В статье - расчет VRAM для 4-битного, 8-битного и BF16-форматов, 17 мин чтения 883 DIY AI-агент с самосознанием: разбор заявленной архитектуры Sai от Quebber Разбираем заявленную архитектуру DIY-агента Sai от Quebber: кластер с RTX 5090, мониторинг CPU и памяти, пять уровней доверия T1-T5, Kiwix, Searxng и эмоциональ 12 мин чтения 884 Вайбкодинг для бизнеса: чему учит ИИ-лаборатория на реальных проектах Разбираем, как месячная ИИ-лаборатория превращает реальные бизнес-задачи в рабочие прототипы: от интервью с заказчиком и распределения ролей до тестирования и з 10 мин чтения 885 Как обучить открытую модель работе в Blender: наставничество GPT Astra и Codex через MCP Разбираем, как передать открытой модели Qwen навыки работы в Blender с помощью облачных наставников GPT Astra и Codex и протокола MCP. Ограничения, затраты и пр 7 мин чтения 886 Какие LLM точнее оценивают калорийность блюд по фотографии: разбор теста на 25 блюдах в 2026 году Почему крупная LLM может ошибаться в подсчёте калорий по фото? Разбираем тест на 25 блюдах, метрики ошибки до 20%, среднего смещения и медианы, роль USDA FoodDa 14 мин чтения 887 Собираем дашборд для локального AI-кластера: мониторинг и управление моделями на Mac Studio Как создать приложение для мониторинга и удалённого управления LLM на нескольких Mac Studio. Разбираем архитектуру, использование AI-инструментов и интеграцию с 5 мин чтения 888 Генерируемые учетные системы: как агентный конвейер создает WMS под конкретный бизнес Пошаговый разбор генерации WMS под процессы конкретного склада: требования, библиотека паттернов, семантическая проверка, runtime-тесты и циклы исправлений. Сра 11 мин чтения