Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
1920
материалов
01
Qwen Code локально: Полный гайд по настройке и убийству телеметрии
Пошаговый гайд по запуску Qwen3-Coder локально через LM Studio. Настройка, отключение телеметрии, сравнение с альтернативами. Работает оффлайн в 2026 году.
02
SalmAlm: обзор и установка универсального AI-ассистента с 62 инструментами и локальным запуском
Обзор и установка SalmAlm - локального AI-ассистента с 62 инструментами, автоматическим роутингом моделей и шифрованием AES. Pip install salmalm.
03
PicoClaw vs OpenClaw: когда AI-агенты помещаются в 10 МБ и работают на дешёвых RISC-V платах
Обзор PicoClaw Go и OpenClaw — сверхлёгких AI-агентов для embedded-систем. Сравнение архитектур, требований к ОЗУ и совместимости с RISC-V. Практические примеры
04
Ouro-2.6B-Thinking: рекуррентная модель ByteDance, которая ломает transformers 4.55
Гайд по запуску Ouro-2.6B-Thinking - рекуррентной модели ByteDance с Universal Transformer архитектурой. Исправления для transformers 4.55, патчи и инференс.
05
gskill: файл SKILL.md, который превращает ИИ-агента из троечника в отличника
Как инструмент gskill создает файл навыков для ИИ-агентов и повышает успешность выполнения задач с 24% до 93%. Клонируйте репозиторий и настройте агента за 5 ми
06
GLM-5 vs Qwen 3.5: китайские open-source монстры дерутся за вашу видеокарту
Тестируем GLM-5 от Z.ai и Qwen 3.5 от Alibaba: какая open-source модель лучше для программирования и агентов в 2026 году?
07
OpenRA-RL: Однострочная установка и локальный полигон для AI-агентов в стратегиях
Пошаговая установка OpenRA-RL на 21.02.2026. Запускайте AI-агентов в RTS без облаков. Полное руководство по локальному обучению с подкреплением.
08
Vellium v0.3.5: Нативная интеграция KoboldCpp и режим для писателей — что изменилось на самом деле
Полный разбор Vellium v0.3.5: нативная интеграция KoboldCpp для локальных LLM, новый писательский режим, импорт DOCX и интерфейс Zen Chat. Актуально на 21.02.20
09
TokenShrink: Как сжать промпт в 1.4 раза без вызовов ИИ и сэкономить токены для локальных моделей
Обзор TokenShrink — инструмента для сжатия промптов на 40% без вызовов ИИ. Экономия токенов для локальных моделей с ограниченным контекстом. Сравнение с аналога
10
Qwen3 Coder Next: почему агрессивное квантование (Q2) не убивает его качество и как он обходит 30B модели
Почему Qwen3 Coder Next сохраняет качество при Q2 квантовании и обходит большие модели. Тесты, примеры и рекомендации на 21.02.2026.
11
Age of Empires 2 стал новым тестом для LLM: как модели играют в стратегии и пишут код
Новый бенчмарк на основе Age of Empires 2 тестирует LLM на понимании игровой механики, планировании и генерации кода на DSL. Сравниваем модели 2026 года.
12
Book2Movie: когда хочется не просто аудиокнигу, а целое кино на рабочем столе
Как создать мультимедийные аудиокниги из PDF и EPUB на своём ПК без облаков. Обзор open-source инструмента Book2Movie с примерами и альтернативами.