Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
1129
Какие архитектурные изменения в LLM могут стать следующей большой вехой в 2026 году
Разбираем будущее архитектуры LLM: Mamba-подобные модели, гибриды с Transformer и альтернативы attention. Преимущества, ограничения и практический потенциал в 2
1130
KernelAI v2 на iPhone: локальное извлечение данных из документов с помощью LLM и Arctic Embed
KernelAI v2 показывает, как извлекать данные из документов прямо на iPhone с локальной LLM и Arctic Embed. Разбираем сценарий с 8B-моделью, ограничения по памят
1131
Что стало с OpenClaw и похожими проектами: куда девается хайп вокруг новых AI-инструментов
Разбираем, что действительно можно утверждать об OpenClaw, почему хайп вокруг AI-инструментов быстро стихает и какие признаки показывают реальную ценность проек
1132
Открытые VLM для анализа egocentric-данных: сравнение с Gemini 2.5 Flash в 2026 году
Разбираем, насколько open weights VLM подходят для анализа egocentric-видео в 2026 году: что можно сравнить с Gemini 2.5 Flash на Egocentric-10k, как измерять к
1133
NVIDIA DGX Station 2026: что означает появление «дата-центрового» AI-рабочего места на рабочем столе
NVIDIA DGX Station 2026 обещает перенести AI-вычисления уровня дата-центра на рабочий стол. Разбираем, кому могут пригодиться локальные LLM, многопользовательск
1134
Появятся ли iPhone и другие устройства Apple с mobile HBM в 2027 году
Разбираем, может ли Apple использовать mobile HBM в iPhone, iPad и Mac в 2027 году. Объясняем разницу между HBM и LPDDR, потенциальную пользу для локального AI
1135
Как безопасно подключать ИИ-агентов к таск-трекеру: кейс YouGile, Codex и Claude Code
Как безопасно подключить ИИ-агента к YouGile: контракт адаптера, минимальные права, подтверждение мутаций, timeout без дублей и независимый readback после запис
1136
ShimQuant для Nemotron-3.5-Lightning: как довести 30B-модель до рабочего 16 GB варианта
Разбираем, как ShimQuant может приблизить Nemotron-3.5-Lightning к запуску на GPU с 16 GB VRAM, почему обычные GGUF-кванты оказываются тяжелее ожиданий и где пр
1137
Как превратить LLM в полезного помощника для работы с микроконтроллерами
Разбираем, почему LLM генерирует правдоподобный код для микроконтроллера, но ошибается в пинах, периферии и конфигурации конкретной платы. Показываем, как собра
1138
Как выстроить корпоративный AI-конвейер: 7 ошибок внедрения ИИ в компании
Разбираем, почему корпоративное внедрение ИИ буксует даже при наличии готовых LLM и no-code-инструментов. Показываем 7 типичных ошибок, устройство AI-конвейера,
1139
Terminal Bench 4.0: как оценивать кодинг-агентов без гигантских бенчмарков
Разбираем, что показывает Terminal Bench 4.0 и почему одного места в лидерборде недостаточно для выбора кодинг-агента. Пошагово собираем компактный evaluation-н
1140
Как настроить Qwen3.8 в llama.cpp на двух RTX 3090: GGUF, MTP, tensor split и длинный контекст
Практическая инструкция по настройке Qwen3.8 в llama.cpp на двух RTX 3090: как проверить GGUF, распределить модель через tensor split, оценить поддержку MTP, по