Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
1920
материалов
01
Open WebUI Open Terminal: полный обзор песочницы для AI-агентов с файловым браузером
Open Terminal в Open WebUI — Docker-песочница с файловым браузером для AI-агентов. Установка пакетов, редактирование файлов, выполнение команд. Обзор возможност
02
Self-Aware MCP Server: как дать AI-агенту контекст окружения (ОС, время, местоположение) для разработки
Обзор Self-Aware MCP Server — инструмента, который дает AI-агенту информацию об ОС, времени и местоположении через Model Context Protocol. Актуально на 2026 год
03
Метод ARA (Arbitrary-Rank Ablation): как Heretic победил цензуру в GPT-OSS
Как метод Arbitrary-Rank Ablation в Heretic убирает цензуру из языковых моделей. Примеры использования и сравнение с альтернативами.
04
Как снять ограничения с моделей LiquidAI LFM 2.5: руководство по аблитерации и готовые модели
Рабочий Python-скрипт для аблитерации LiquidAI LFM 2.5, где искать готовые safetensors и GGUF версии. Сравнение с Surgical Removal и Refusal Steering. Актуально
05
CodeGraphContext: когда файловый поиск бессилен против 14 языков кода
Полный обзор CodeGraphContext — MCP сервера, который строит символьный граф кода на 14 языках, режет токены в 120 раз и заставляет AI понимать архитектуру.
06
Cicikuş v2-3B: тестируем легкую модель с Behavioral Consciousness Engine
Тест модели Cicikuş v2-3B на базе Llama 3.2 3B. Behavioral Consciousness Engine, Secret Chain-of-Thought, 4.5 GB VRAM. Сравнение с Gemma 3 4B и MiniCPM-o-4.5.
07
Penguin-VL от Tencent: архитектура, производительность и запуск локальной VLM 8B/2B
Архитектура Penguin-VL с LLM-based vision encoder, 2D-RoPE и TRA-компрессией. Сравнение производительности, запуск моделей 8B/2B локально.
08
Bird's Nest: open-source менеджер для нетрансформерных моделей с памятью, которая не сбрасывается
Обзор open-source менеджера Bird's Nest для запуска RWKV-7, Mamba и xLSTM моделей с памятью O(1). Сравнение с Ollama, возможности, примеры и кому подойдет в 202
09
Graph-Oriented Generation (GOG): как заставить маленькую Qwen 0.8B анализировать целый репозиторий через AST-графы (сокращение токенов на 89%)
Обзор Graph-Oriented Generation (GOG) — фреймворка, который через AST-графы позволяет крошечным LLM, таким как Qwen 0.8B, анализировать целые репозитории, сокра
10
Как убрать политику приватности в AI-приложении: переход на локальные LLM с llama.cpp и RunAnywhere SDK
Переход на локальные LLM с llama.cpp и RunAnywhere SDK избавляет от политики приватности, снижает затраты и повышает доверие. Практическое руководство.
11
llama-swap: Легковесный убийца Ollama для тех, кто меняет модели как перчатки
Обзор llama-swap — инструмента для одновременного запуска множества LLM моделей с минимальным потреблением памяти. Сравнение с Ollama и LM Studio, примеры настр
12
Kimi Linear в llama.cpp: как одна строка кода увеличит контекст на 30% и ускорит промпты
Разбираем pull request 19827 для llama.cpp: как Kimi Linear увеличивает длину контекста на 30% и ускоряет обработку промптов. Практическое руководство на март 2