Локальные LLM на слабом железе — что ставить, как запустить, чего ждать
Три года назад запустить 7-миллиардную модель локально означало профессиональный GPU. Потом появилась квантизация - сжатие весов с 32-битной точности до 4-битной. Модель стала в 3-4 раза легче при минимальной потере качества. 7B параметров теперь занимают 4-5 ГБ вместо 14.Параллельно с этим появилась Ollama - инструмент, который убирает всё лишнее между пользователем и моделью. Устанавливается одной командой, сама находит GPU если она есть (NVIDIA, AMD, Apple Metal), при отсутствии - работает на CPU. Модели качаются как докер-образы, запускаются одной строкой. Да, и никакой ручной настройки окружений.Установка Ollama и моделей
Оффлайн агент IDE Continue за 15 минут
ОглавлениеВведениеЧто потребуетсяШаг 1: Установка OllamaШаг 2: Загрузка моделей (LLM + embed)Шаг 3: Установка IntelliJ IDEA и плагина ContinueШаг 4: Настройка config.yamlШаг 5: Индексация проекта и первый запускПример работы: генерация и вставка кодаЗаключениеВведениеЯ расскажу, как реализовать локального LLM, который будет генерировать текст, код, тесты и сам вставлять результат прямо в ваш проект, если это требуется.⚠️ Важно: это не полноценный «агент» в современном понимании (с планированием, памятью и т.д.). Но плагин
Perplexity раскрыла, как обучает поискового AI-агента на Qwen
Команда Perplexity AI опубликовала техотчёт о создании своего поискового агента на базе моделей Qwen3.5.Результаты выглядят неожиданно сильными: модель Qwen3.5-397B после SFT и RL достигает 73,9% точности на FRAMES при стоимости около
ISTQB обновил сертификацию AI Testing до v2.0. Что изменилось и чего там всё ещё не хватает
Привет, меня зовут Евгений Семенюк.Я в тестировании больше 12 лет: прошёл путь от Manual QA и автоматизации до Test Manager / Quality Architect. Сейчас много занимаюсь AI в тестировании, тестированием AI-систем, обучением команд и внедрением AI-подходов в QA-процессы.Так получилось, что у меня 9 ISTQB-сертификаций, включая полный Expert Level Test Management и много лет я на волонтерских началах помогаю инженерам готовиться к экзаменам и развиваю продукты для тестировщиков.Один из таких продуктов - ProSTQB.com.Это платформа для подготовки к ISTQB-сертификациям, включая ISTQB CT-AI / AI Testing
Советские гвозди и токены: что общего?
Менеджмент нашёл способ измерить AI-продуктивность. Он такой же удобный, как и всегда.Это клод придумал картинку под статью, он ещё дэбнул.. так плохо, что это великолепно.
Veai на Heisenbug Spring и JPoint 2026
Привет, Хабр! На следующей неделе в Москве стартуют флагманские российские Java и QA конференции JPoint и Heisenbug Spring 2026. Приглашаем послушать доклады наших коллег и пообщаться с командой на стенде на JPoint. По традиции разыграем классный весенний мерч, ответим на ваши вопросы и покажем новые фичи агента из
GPT-5.5 против DeepSeek-V4: почему OpenAI удваивает цены, пока Китай демпингует
GPT-2 мой новый фаворит для обложекЗа последние 48 часов индустрия ИИ пережила сразу 2 тектонических сдвига. Практически одновременно, 23 и 24 апреля 2026 года, свет увидели две новые флагманские модели: GPT-5.5 от OpenAI
️ Veai уже поддерживает GPT‑5.5
OpenAI выкатили новый флагманский GPT‑5.5 с улучшенным кодингом и более глубоким reasoning. Мы добавили его в Veai как доступную модель для агента.Мы в Veai уже поддерживаем Gpt - 5.5
