Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

9325 AnyLanguageModel: единый Swift API для локальных и облачных LLM на Apple — обзор и туториал Обзор Swift-пакета AnyLanguageModel — единого API для работы с локальными и облачными LLM на iOS и macOS. Сравнение с альтернативами, примеры использования. 5 мин чтения 9326 Полное руководство по выбору и использованию open-source OCR моделей в 2024: от Chandra до OlmOCR-2 Экспертный гайд по современным open-source OCR и Vision Language Models. Сравнение Chandra, OlmOCR-2, Mistral OCR 3. Как выбрать модель, когда fine-tune, практи 7 мин чтения 9327 Как 100 беспилотников на RL разгрузили пробки: кейс масштабного развертывания reinforcement learning Практический кейс: 100 беспилотников на reinforcement learning уменьшили пробки на 37%. От симуляции к реальному миру - полный план развертывания. 7 мин чтения 9328 PyTorch в Core ML за 30 минут: запускаем SOTA OCR на Neural Engine без облаков Пошаговый гайд по конвертации PyTorch моделей в Core ML для запуска SOTA OCR на Neural Engine Apple. Энергоэффективность, скорость, локальное выполнение. 7 мин чтения 9329 Токенизаторы в Transformers v5: ломаем чёрный ящик и собираем свой Полное руководство по архитектуре токенизаторов в Transformers v5. Учимся разделять backend и словарь, обучаем свои токенизаторы для специфичных задач. 10 мин чтения 9330 Мультимодальный RAG с Llama Nemotron: как искать в документах с картинками, таблицами и схемами Пошаговый гайд по настройке мультимодального RAG с Llama Nemotron для поиска в визуальных документах. Архитектура, эмбеддинги, векторные базы и практические при 7 мин чтения 9331 DeepMath: математический агент, который не врёт. Qwen3-4B с Python-сниппетами в песочнице Обзор DeepMath — агента для решения математических задач с выполнением кода в песочнице. Уменьшает ошибки на 66% по сравнению с обычными LLM. 5 мин чтения 9332 Unsloth-MLX: как прототипировать и дообучать LLM на Mac с последующим переносом в облако Обзор Unsloth-MLX — инструмента для дообучения LLM на Mac с Apple Silicon. Экономьте на GPU, прототипируйте локально, затем переносите код в облако. 6 мин чтения 9333 llama.cpp vs Ollama: почему одна модель генерирует код в 1.7 раза медленнее Детальный разбор причин 70% разницы в скорости генерации кода на Qwen-3 Coder 32B между llama.cpp и Ollama. CUDA ядра, оптимизации, практические настройки. 7 мин чтения 9334 Claude 3 как автономный тренер моделей: загрузка данных, запуск GPU и залив на Hugging Face без вашего участия Как настроить Claude 3 для полного цикла обучения LLM: выбор железа, подготовка данных, запуск обучения на облачных GPU и публикация на Hugging Face Hub. 9 мин чтения 9335 Создание и оптимизация ROCm-ядер для AMD GPU с помощью Hugging Face kernel-builder: пошаговое руководство Практическое руководство по созданию и оптимизации высокопроизводительных ядер для AMD ROCm с помощью инструмента Hugging Face kernel-builder. Примеры, сравнени 6 мин чтения 9336 Ускорение Qwen3-8B агента в 1.4 раза на Intel Core Ultra: спекулятивное декодирование и прунинг draft-модели Практическое руководство по ускорению Qwen3-8B агента в 1.4 раза на Intel Core Ultra через спекулятивное декодирование и прунинг draft-модели с OpenVINO GenAI 9 мин чтения