DEVVibeOrnith 1.0 35B modell tesztje: kódolás, hibakeresés és adatbázis-optimalizálás stressz alattFahd Mirza17 órája
DEVVibeClaude által inspirált nyílt MI-modell tesztelése és optimalizálása helyi környezetbenFahd Mirza3 napja
DEVVibeGoogle és Unsloth kvantálási technikák összehasonlítása a Gemma 4 12B modellenFahd Mirza20 napja
TechITÚj megközelítések az AI modellek tárolására és kezelésére Thunderbolt SSD-k és a Model Shelf segítségévelAlex Ziskind25 napja
DEVVibeMTP: Gyorsabb szöveggenerálás a helyi LLM-ekben az LM Studio új funkciójávalFahd Mirza41 napja
DEVVibeMTP és DeepFlash: melyik módszer gyorsítja jobban a neurális nyelvi modelleket?Fahd Mirza43 napja
DEVVibeKorlátlan AI modellek futtatása otthon: Előnyök, kihívások és gyakorlati útmutatóDavid Ondrej49 napja
DEVVibeGyorsabb mesterséges intelligencia futtatás egyetlen GPU-n P flash-sel és Qwen3.6-27B-DFlash-selFahd Mirza59 napja
DEVVibeHelyi AI kódszerkesztő létrehozása Qwen 3.5 és Olama segítségével Ubuntu rendszerenFahd Mirza106 napja
TechITM5 Max MacBook Pro első benyomások: lenyűgöző teljesítmény és AI lehetőségekAlex Ziskind112 napja
DEVVibeÚj eszköz a személyi AI-asszisztensek memóriaproblémáinak megoldására az OpenClaw rendszerébenFahd Mirza121 napja
DEVVibe35 milliárdos mesterséges intelligencia modell helyi futtatása: a Mixture of Experts architektúra előnyei és gyakorlati alkalmazásaFahd Mirza125 napja
DEVVibeQwen 3.5 27B: Új nyelvi modell telepítése és tesztelése helyben CPU-n vagy GPU-nFahd Mirza125 napja
TechITHogyan gyorsíthatod meg háromszorosára a nagy nyelvi modelleket egyszerű beállításokkalAlex Ziskind132 napja
DEVVibeQwen3-Coder-Next és OpenClaw: helyi telepítés és integráció lépésről lépésreFahd Mirza146 napja
TechITA Llama.cpp teljesítményének növelése egyszerű trükkökkel és beállításokkalAlex Ziskind149 napja
DEVVibeÚj mesterséges intelligencia-modell CPU-ra: a kódszerkesztés jövője valós időbenFahd Mirza157 napja
