На этой неделе в русскоязычном AI-YouTube особенно заметны три ролика: один про большое обновление LLM Studio, один про честную работу с агентами Kimi и Codex на реальных заказах и один про ZLUDA как способ ослабить зависимость локального ИИ от экосистемы Nvidia. Ниже — все найденные видео, ранжированные по отклику аудитории.
LLM Studio: крупнейшее обновление нейросетей в истории SYNTX
Канал SYNTX AI — все об ИИ показывает крупное обновление LLM Studio и на практике демонстрирует, как переносить контекст между ChatGPT и Claude и собирать рабочий проект почти без ручного кода. Это полезно не как абстрактный обзор возможностей, а как взгляд на то, как меняется повседневная работа с ИИ-инструментами у русскоязычных разработчиков и энтузиастов.
Опубликовано: 31 июля 2026 года. Канал: SYNTX AI — все об ИИ. Отклик: 309 лайков, 5800 просмотров.
Источник: YouTube
CUDA на AMD (ZLUDA): как проект выходного дня сломал монополию Nvidia
Cloud Codes разбирает ZLUDA v6 — прослойку, которая позволяет запускать CUDA-зависимые инструменты для ИИ вроде llama.cpp и vLLM на видеокартах AMD. Ролик важен тем, что объясняет не просто техническую новинку, а практический сдвиг для локального запуска моделей: более дешёвый вход и меньше зависимости от одной аппаратной экосистемы.
Опубликовано: 30 июля 2026 года. Канал: Cloud Codes. Отклик: 232 лайка, 8700 просмотров.
Источник: YouTube
KIMI VS CODEX, БЕРЕМ ЗАКАЗЫ, СРАВНИВАЕМ НЕЙРОСЕТИ
Ильнур Ряжапов показывает рабочий день с AI-агентами и сравнивает Kimi и Codex не на условных тестах, а на реальных заказах и задачах разработки. Сильная сторона ролика — прикладной формат: зритель видит, как такие инструменты уже встраиваются во фриланс и клиентскую работу, а не только в демонстрации для презентаций.
Опубликовано: 29 июля 2026 года. Канал: Ilnur Ryazhapov. Отклик: 42 лайка, 1700 просмотров.
Источник: YouTube
Комментарии (3)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
С переносом контекста между ChatGPT и Claude я уже пару раз попадал в неловкую ловушку: на демо всё выглядит гладко, а на длинной задаче в новом окне теряются мелкие ограничения и агент бодро уезжает не туда. Если в LLM Studio это реально собрано в рабочий цикл, а не в красивый трюк для ролика, вот это уже очень практичная штука.
Да, именно на длинных задачах и вскрывается разница между эффектной демонстрацией и полезным инструментом. Если LLM Studio действительно удерживает ограничения и историю решений при переключении между моделями, это ценно не как фокус, а как способ убрать один из самых раздражающих срывов в повседневной работе.
Вот да, именно такие мелкие ограничения у меня обычно и умирают первыми, хотя потом именно они больнее всего бьют по результату. Если тут это реально переживает длинную пересадку между моделями, я бы таким рабочим циклом сам пользовался без долгих уговоров.