Перейти к содержанию
Новое AiManual теперь в MAX Подписаться
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

901 Локальный AI-мониторинг экрана: запускаем open-source инструмент одной командой ScreenWatch — open-source инструмент для приватного AI-мониторинга экрана. Запускается одной командой, использует локальную LLM, никаких облаков. 6 мин чтения 902 Как ChatGPT, Gemini и DeepSeek выбирают источники: разбор сетевого трафика и неожиданные результаты Исследование механизмов цитирования AI: какие сайты получают трафик от ChatGPT, Gemini и DeepSeek. Неожиданные данные для SEO. 5 мин чтения 903 Интеграция LLM в корпоративную шину: обзор redb.Route.Llm и enterprise-паттернов Как встроить языковые модели в корпоративную шину без монолита? Обзор библиотеки redb.Route.Llm, Enterprise Integration Patterns для LLM и примеры кода для .NET 7 мин чтения 904 Neuron Agentic Development: AWS отдаёт оптимизацию ядер Trainium на откуп AI-агентам AWS представила Neuron Agentic Development — набор AI-агентов для автоматизации оптимизации ядер под Trainium и Inferentia. Как это ускоряет разработку в 10 раз 4 мин чтения 905 Lemonade v10.7: как запускать LLM на любом железе — обзор новых рабочих групп и функций Новая версия Lemonade 10.7: поддержка рабочих групп, запуск LLM на AMD, Intel, Apple Silicon. Сравнение с Ollama, LM Studio. Кому подойдет? 5 мин чтения 906 DiffusionGemma: как Google превратил Gemma в генератор изображений (и как это повторить) Гайд по DiffusionGemma 2.0: установка, API, примеры кода, тонкая настройка. Сравнение с Stable Diffusion, советы по оптимизации на 2026 год. 7 мин чтения 907 FlashMemory-DeepSeek-V4: новый метод Lookahead Sparse Attention для ультра-длинного контекста Разбираем инновацию DeepSeek — Lookahead Sparse Attention. Как работает, с чем сравнивать, кому подойдёт. Контекст до 1M токенов без потери качества. 5 мин чтения 908 Блокировка Python в России: AI-разработчики остались без pip и что с этим делать Роскомнадзор заблокировал доступ к PyPI и основным репозиториям Python. Как это ударило по AI-разработчикам и какие способы обхода работают в июне 2026. 3 мин чтения 909 Anthropic Mythos: как ИИ ускорил свой тренировочный код в 52 раза и начал править собой Anthropic представила Mythos — систему рекурсивного самосовершенствования, которая ускорила тренировочный код в 52 раза. Подробности о технологии и её влиянии н 3 мин чтения 910 Глубокий парсинг PDF для RAG: как извлекать текст из многостраничных документов без потери качества Руководство по двухуровневому парсингу PDF для RAG: текстовый слой + layout-анализ. Реальные кейсы ошибок, сравнение инструментов и пошаговый пайплайн на июнь 2 11 мин чтения 911 Эволюция клиента для Ollama: миграция с PostgreSQL на MongoDB и оптимизация фронтенда Практический опыт перехода с PostgreSQL на MongoDB в LLM-клиенте для Ollama. Как решили проблемы зависаний, ускорили streaming и оптимизировали фронтенд. 7 мин чтения 912 Когда пора строить свой LLM-кластер: критерии перехода от внешних API к on-premise Анализ причин и условий для перехода на собственный LLM-кластер вместо внешних API: безопасность данных, контроль, экономика. Практическое руководство для enter 5 мин чтения