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

Учебные материалы

Manual #4577 7 min

Как выбрать бюджетный ноутбук для локального запуска Qwen 3.5-35B-A3B: анализ железа, тесты и лайфхаки

Подробное руководство по выбору бюджетного ноутбука для локального запуска Qwen 3.5-35B-A3B. Анализ требований к железу, тесты производительности и практические

Открыть документ
Manual #4576 9 min

Как построить мультиагентный AI-прогнозатор событий: архитектура Seldon Vault на Python

Пошаговый гайд по созданию мультиагентного AI-прогнозатора событий с архитектурой Seldon Vault. Анализ новостей, DeepSeek-V3, координация агентов.

Открыть документ
Manual #4574 7 min

Как Peacock создал AI-аватара Энди Коэна: компьютерное зрение и агенты для генерации персонализированных видео

Разбираем архитектуру системы Peacock для генерации персонализированных видео с AI-аватаром Энди Коэна. Компьютерное зрение, анализ 5000 часов контента, рекомен

Открыть документ
Manual #4556 7 min

Сравнение 8 моделей для кодинга на реальном TypeScript-проекте: кто лучше интегрирует /rename команду

Практический тест 8 кодинговых моделей на проекте OpenCode. Смотрим, кто лучше пишет TypeScript код и интегрирует функционал. Результаты на 15.03.2026.

Открыть документ
Manual #4552 9 min

Создание целеустремленного диалогового агента на LLM: архитектура, промпты и техники для планирования путешествий

Полное руководство по созданию диалогового агента для планирования путешествий на LLM: от архитектуры и промптов до оценки. Актуальные техники на 2026 год.

Открыть документ
Manual #4544 9 min

Асинхронное RL обучение: сравнительный анализ 16 библиотек и выбор оптимального стека

Глубокий разбор асинхронного RL обучения. Сравниваем 16 библиотек по 7 параметрам. Выбираем оптимальный стек для устранения простоя GPU на 15.03.2026.

Открыть документ
Manual #4542 5 min

Prompt Caching в LLM: как снизить стоимость токенов на 90% и ускорить ответы API

Полное руководство по Prompt Caching для LLM на 2026 год. Узнайте, как кэшировать промпты, чтобы платить меньше и получать ответы быстрее. Реальная экономия ток

Открыть документ
Manual #4538 6 min

Почему дисперсия в NumPy и Pandas разная: объяснение bias=ddof и как правильно выбрать формулу

Подробное объяснение, почему NumPy и Pandas считают дисперсию по-разному. Разбираем параметр ddof, формулы и как избежать ошибок в анализе данных.

Открыть документ
Manual #4534 7 min

Как решить проблему загрузки Qwen3.5 35B EXL3 квантов в text-generation-webui: пошаговое руководство

Пошаговое руководство по решению проблем с загрузкой Qwen3.5 35B EXL3 квантов в text-generation-webui. Обновления на 2026 год, настройка exllamav3, исправление

Открыть документ
Manual #4530 7 min

Методы чанкинга для STT: как разбивать длинные аудио без потери точности транскрипции

Как разбивать длинные аудиофайлы для распознавания речи. Практическое руководство по чанкингу с Silero VAD, диаризацией и перекрывающимися чанками. Примеры кода

Открыть документ
Manual #4527 8 min

Квантование MoE-моделей: опыт с Qwen3-Coder-Next и высококачественными GGUF

Экспертный разбор квантования MoE-моделей на примере Qwen3-Coder-Next. Технические детали по Q8_0, оффлоаду экспертов и созданию высококачественных GGUF файлов

Открыть документ
Manual #4526 6 min

Mistral Small 3 (14B) против 30B моделей: разбор масштабного теста 135 локальных LLM

Mistral Small 3 (14B) обгоняет 30B модели в тесте 135 локальных LLM. Анализ результатов и практические выводы для выбора оптимальной модели на 2026 год.

Открыть документ