AI-MANUAL.RU — kimi k3 тесты

Вопросы о канале AI-MANUAL.RU

О чём канал AI-MANUAL.RU?

В канале обсуждаются первые kimi k3 тесты и A.L.F.R.E.D., а также сравнение их производительности и архитектурных подходов. Показываются первые утечки и анализ скорости инференса в реальном времени по сравнению с конкурентами, включая открытые веса. Также освещаются методы дистилляции шаблонов и адаптивного роутинга, позволяющие малым моделям обходить гигантов.

Сколько подписчиков у канала AI-MANUAL.RU?

На канал подписаны 59 человек, средний охват поста за 30 дней — 59 просмотров.

Последние посты канала AI-MANUAL.RU

• 29.07.2026 — DSpark Speculative Decoding в llama.cpp: ускорение инференса на практике В llama.cpp добавлена экспериментальная поддержка DSpark — техники спекулятивного декодирования, которая ускоряет генерацию токенов без потери качества. Первые тесты на DeepSeek-V4 и Bonsai AntiDoom показали (32 просмотров)
• 29.07.2026 — Пределы сжатия интеллекта: возможен ли ИИ уровня Claude Fable в 20B параметров? Модели 7B-13B упираются в потолок на multi-hop reasoning и агентных сценариях — требуется 30-100B параметров Ориентиры: Llama 3.1-70B (86 MMLU, 81.7 HumanEval), Mistral Large (89.2 MMLU) Разрыв между (39 просмотров)
• 28.07.2026 — Mac mini M4 для локального ИИ: какую конфигурацию выбрать без переплаты Mac mini M4 — тихий и компактный компьютер для локального ИИ с объединённой памятью. Важно правильно выбрать объём ОЗУ, чтобы модели помещались и оставалось место для системы. Статья даёт рекомендации для раз (44 просмотров)
• 28.07.2026 — Вышли веса модели KIMI K3: архитектура, бенчмарки и практическое применение для разработчиков Загрузите чекпоинты с Hugging Face и запустите инференс на своей инфраструктуре. Используйте архитектуру Mixture-of-Experts с 896 экспертами для баланса производительности и затрат. Обра (52 просмотров)
• 28.07.2026 — Архитектура коллективного разума: как построить сеть ИИ-агентов, действующих как единая команда 1. Мультиагентные системы терпят неудачу в 41-87% новых задач не из-за качества моделей, а из-за отсутствия семантического слоя координации — каждый агент работает изолированно. 2. (45 просмотров)
• 27.07.2026 — AI-рейк: почему технологические гиганты сокращают сотрудников, несмотря на рекордную выручку Отличайте реальное внедрение ИИ от маркетинга: компании, которые после увольнений отстают от Nasdaq на 10%, не убеждают инвесторов. Сравнивайте динамику акций: если после заявлений об ИИ (53 просмотров)
• 27.07.2026 — Как ветерану IT войти в AI в 2026: железо, софт и дорожная карта для локального обучения моделей Опубликовано пошаговое руководство для опытных разработчиков: минимальные требования к GPU, выбор между RTX 5090 и облаком, настройка локального API и этичные практики. Опыт управлени (54 просмотров)
• 24.07.2026 — Адаптивный парсинг PDF с обратной связью от LLM: как дешёвый PyMuPDF, Azure Layout и Vision LLM работают в связке PyMuPDF извлекает текст за миллисекунды по умолчанию, но ломается на таблицах и диаграммах. LLM выступает контролёром: анализирует результат дешёвого парсера и выстав (88 просмотров)