Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

1920 материалов
01 Yuan 3.0 Flash 40B: китайский мультимодальный снайпер для RAG, который помещается в 8 ГБ VRAM Тестируем Yuan 3.0 Flash 40B — китайскую мультимодальную модель 3.7B параметров, оптимизированную для RAG. Совместимость с llama.cpp, GGUF и сравнение с аналога 4 мин чтения 02 Ghidra MCP Server: 110 инструментов для AI-реверса и поиска функций между версиями Как подключить 110 инструментов Ghidra к Claude через MCP для анализа бинарников, нормализованного хеширования функций и поиска между версиями ПО. 5 мин чтения 03 GGML реализация Qwen3-ASR: локальное распознавание речи с квантованием Q8 и forced alignment Обзор GGML реализации Qwen3-ASR с квантованием Q8 для локального распознавания речи на 52 языках. Сравнение с Whisper, экономия памяти до 2 ГБ. 6 мин чтения 04 Qwen3-Coder-Next-NVFP4: как сжать модель с 149 ГБ до 45 ГБ с минимальной потерей качества Технический разбор квантования Qwen3-Coder-Next в формат NVFP4. Сжатие с 149 ГБ до 45 ГБ при потере всего 1.63% на MMLU Pro+. Практическое руководство по запуск 5 мин чтения 05 Alexandria: ваш личный режиссер аудиокниг, который раздает эмоции как конфеты Полный гайд по установке и настройке Alexandria — локального генератора аудиокниг с эмоциональными метками, QWEN3 TTS и клонированием голоса. Работает без облак 7 мин чтения 06 MiniCPM-o-4.5: Модель размером с кошку, но с мозгами слона Полный обзор MiniCPM-o-4.5 - 9-миллиардной мультимодальной модели с речью, зрением и полным дуплексом для локального запуска. Сравнение, примеры, установка. 6 мин чтения 07 Holo2-235B-A22B: как агентная локализация улучшает точность распознавания UI-элементов на 10-20% Holo2-235B-A22B устанавливает новый стандарт распознавания UI-элементов. 78.5% на ScreenSpot-Pro, итеративное уточнение через агентную локализацию. Доступна на 5 мин чтения 08 Qwen3-Coder-Next 3B: как 3 миллиарда параметров переиграли гигантов кодинга Анализ победы Qwen3-Coder-Next 3B в SWE-Bench Pro. Как многозадачный агентный подход позволил 3B модели обойти 70B конкурентов. Технические детали и практическо 6 мин чтения 09 Loot-JSON: когда маленькие LLM ломают JSON, а вы спасаете данные TS-библиотека для очистки и исправления некорректного JSON от маленьких LLM-моделей. Установка, примеры, сравнение с аналогами. 5 мин чтения 10 MichiAI: как 530M параметров и Rectified Flow выжимают 75 мс из full-duplex речи на одной 4090 Технический разбор архитектуры MichiAI - речевой LLM на 530M параметров с Rectified Flow Matching и задержкой 75 мс для full-duplex диалога. 8 мин чтения 11 ACE-Step 1.5: 2 секунды на генерацию песни и полная свобода от облаков Полный обзор ACE-Step 1.5 — локальной модели генерации музыки, которая создает треки за 2 секунды на A100 с MIT лицензией. Сравнение с Suno, технические детали. 6 мин чтения 12 Pocket TTS на Android: готовый APK, OBB и почему Mimi decoder тормозит на Helio G99 Готовый APK с Pocket TTS для Android, оптимизация под Snapdragon и Helio, сравнение производительности, решение проблем с Mimi decoder. Локальный TTS без интерн 6 мин чтения