Гайды по AI и нейросетям - AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
Документация

Учебные материалы

Manual #2649 8 min

Архитектура и фреймворк для локальных голосовых агентов: как создать систему с несколькими агентами и контекстами

Полное руководство по созданию self-hosted фреймворка для локальных голосовых агентов с несколькими контекстами. Архитектура, инструменты 2026 года, пошаговый п

Открыть документ
Manual #2647 9 min

Аудио-LLM: от случайного шума до студийного качества. Полный обзор opensource моделей 2026

Сравнение лучших opensource LLM для работы с аудио и музыкой в 2026 году. Модели с лицензией GPL-3, интеграция в ComfyUI, генерация и обработка звука.

Открыть документ
Manual #2646 7 min

Зачем нужны маленькие и «человечные» LLM: обзор моделей для естественного диалога на обычном железе

Практический обзор маленьких языковых моделей для естественного диалога. Какие LLM запустить на обычном ПК без GPU, сравнение качества и особенности.

Открыть документ
Manual #2643 9 min

ClawdBot без облачных API: запускаем на RTX 5090 или Groq за копейки

Полная инструкция по запуску ClawdBot на локальных моделях или через Groq API. Настройка для RTX 5090, экономия на облачных API, интеграция с Claude Code.

Открыть документ
Manual #2641 8 min

Промпты вместо кода: кейс автоматизации промышленного IoT с Claude и n8n

Реальный кейс замены программирования на промпты: автоматизация слоёв карт и управления освещением на заводе через Claude MCP и n8n workflows.

Открыть документ
Manual #2635 12 min

Склейка 100 PDF в книгу: локальная LLM как редактор-структурализатор

Пошаговый гайд по склейке 100 PDF в одну структурированную книгу на своем компьютере с помощью локальных LLM (Llama, Mistral) и RAG. Без облаков и утечек данных

Открыть документ
Manual #2634 10 min

Табличные модели на C++: ONNX Runtime против TensorRT в 2026 году

Полное руководство по развертыванию ML моделей на C++ с ONNX Runtime и TensorRT. Сравнение, оптимизация, продакшен-пайплайн для табличных данных в 2026.

Открыть документ
Manual #2629 7 min

Парадокс 4chan: как тренировка на токсичных данных улучшает метрики модели (кейс Assistant_Pepe_8B)

Разбираем парадоксальный кейс: как тренировка Assistant_Pepe_8B на данных с 4chan улучшила truthfulness на 15% и снизила alignment tax. Полный анализ с метрикам

Открыть документ
Manual #2628 9 min

Vibe Testing: лови баги в ТЗ до первой строчки кода

Практическое руководство по тестированию спецификаций с помощью LLM. Находи противоречия, пробелы и неоднозначности в ТЗ до начала разработки.

Открыть документ
Manual #2624 7 min

Как измерить реальный контекст LLM: практический гайд по определению предела рассуждений

Практический гайд по измерению реального рабочего контекста LLM. Методология Token-F1, анализ дисперсии, CLI-инструменты для определения предела рассуждений мод

Открыть документ
Manual #2616 6 min

AI-модели в разработке: что реально работает в продакшне на 2026 год

Анализ реального использования AI-инструментов разработчиками. Статистика по Qwen, Claude, Cursor, GigaChat. Тренды и выбор модели под задачи.

Открыть документ
Manual #2613 9 min

Две RTX 4090 против Гигачата: как я собрал локальную LLM-машину и сэкономил $15,000 за год

Практическое сравнение локальных моделей и облачных сервисов. Конфигурация ПК с 2x RTX 4090, реальные тесты производительности, экономия $15,000 в год. Полный г

Открыть документ