Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
1081
Nanbeige 4.2 3B DSpark: что изменилось и стоит ли выбирать её вместо Qwen 3.5 9B
Разбираем, что подтверждено о Nanbeige 4.2 3B DSpark, зачем компактные LLM нужны при ограниченной VRAM и как сравнить их с Qwen 3.5 9B по latency, tokens/s и ка
1082
Sony Music и Warner Chappell Music подали иск к Anthropic: риски обучения Claude на песнях
Sony Music и Warner Chappell Music обвиняют Anthropic в массовом копировании текстов песен и нот при обучении Claude. Разбираем, что известно об иске, где прохо
1083
Форк beellama и KV-кванты kvarn на длинном контексте: что известно об ускорении в 2026 году
Заявленное ускорение kvarn в форке beellama достигает 76% на длинном контексте, но универсальность результата пока не подтверждена. Разбираем причины падения ск
1084
Instagram ужесточает правила для AI-профилей: как маркировка AI-generated profile повлияет на AI-инфлюенсеров
Маркировка AI-generated profile — это ярлык профиля, а не блокировка, но disclosure отдельной публикации не защищает аккаунт от профильной пометки и ограничения
1085
Как перейти с Arch на NixOS ради стабильной декларативной настройки AI- и сетевых сервисов
Практический план миграции с Arch Linux на NixOS: инвентаризация сервисов, бэкапы, декларативная конфигурация, откат поколений, agenix и systemd-сервисы для VPN
1086
Пределы платформы X870E: сколько памяти и производительности реально выжать из домашней AI-сборки
Разбираем X870E и DDR5 96 ГБ под локальную LLM: почему два комплекта 2x48 ГБ могут конфликтовать, как квантизация и offloading влияют на скорость inference и ко
1087
Почему генеративный ИИ путает причинность и как это ограничивает интерпретируемость моделей
Почему убедительный ответ LLM не доказывает понимание причин и следствий. Разбираем Pearl Causal Hierarchy, ограничения SHAP, проблему наблюдательных данных и п
1088
Локальные агентные ИИ на смартфонах и ноутбуках: практический предел 3B–4B моделей в 2026 году
Разбираем практический предел локального AI-агента на 3B–4B модели в 2026 году: какие задачи реально выполнять на смартфоне и ноутбуке, как учитывать RAM, скоро
1089
KoboldCPP v1.120: что изменилось в новой версии локального рантайма для LLM
Разбираем, что известно о KoboldCPP v1.120, какую роль рантайм играет при запуске локальных LLM и как подготовить обновление. Подтверждённых релиз-нотов в досту
1090
Как оценить скорость GGUF-модели в llama.cpp прямо на странице Hugging Face
Узнайте, как по карточке GGUF-модели на Hugging Face быстро прикинуть скорость генерации и максимальный контекст в llama.cpp. Разбираем работу букмарклета, Rang
1091
Как проверить, что LLM действительно умеет кодить: эксперимент с генерацией Minecraft-подобной игры
Разбираем, как честно проверить LLM на написание кода с помощью Minecraft-подобной игры. Спецификация, нестандартная механика, контрольные сценарии и внешняя ва
1092
Почему агентная разработка в 2026 платит за контекст, а не за «мышление» модели
Разбираем, куда утекают токены в Claude Code, Codex и похожих AI-агентах: стартовый контекст, история диалога, tool output, логи, ошибки и длинные сессии. Понят