Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
01
Context Engineering в Deep Agents: как заставить долгоживущего агента помнить, не забивая контекст
Долгоживущий агент теряет точность, когда контекстное окно забивается результатами инструментов и черновиками. Разбираем, как Deep Agents от LangChain решает эт
02
Apate.ai: AI-агенты под прикрытием против мошенников - как это работает и что дает
Apate.ai разворачивает тысячи AI-агентов, которые выдают себя за жертв, тянут время мошенников и собирают данные об их счетах, кошельках и фишинговых сайтах. Ра
03
Mr.Chatterbox-2.7B-Chat: как обучают языковую модель с нуля на викторианских текстах
Разбираем новый чекпоинт Mr.Chatterbox-2.7B-Chat: зачем обучать LLM только на викторианских текстах, чем это отличается от обычного файнтюнинга и какие ограниче
04
12 агентов Claude Code собрали браузерную научную лабораторию из 64 статей: как устроен пайплайн и где границы доверия
Борис Черный, создатель Claude Code, отдал 12 агентам 64 научные статьи, и они собрали интерактивную лабораторию для повторения экспериментов. Разбираем роли re
05
Навыки AI-агентов по аналогии с Magic: The Gathering: три категории для надёжности и экономии контекста
Разбираем подход, который переносит типы способностей из Magic: The Gathering на навыки AI-агентов: активируемые, статические и триггерные. Что даёт такая класс
06
Telperion Qwen3.8-27B: MLA и GLA-g2, сжатие KV-кэша в 4 раза и рост SWE-bench
Telperion выпустила латентные варианты Qwen3.8-27B, MLA и GLA-g2: 4-кратное сжатие KV-кэша, 42,1% на SWE-bench Verified у MLA и запуск через vLLM-плагин. Разбир
07
Каскадный движок решений Gevva0: как устроены Markov Chains и EmbeddingGemma-2 и что показали честные цифры после отзыва 100% GTO
Разбираем каскадную архитектуру Gevva0: статические правила, поглощающие цепи Маркова на EmbeddingGemma-2, микро-голову K=64 и Hot-KV CoT. Что осталось от заявл
08
Как писать текст, чтобы нейросети цитировали ваш сайт: разбор 60 ответов Perplexity
Разбор 60 ответов Perplexity: какие абзацы нейросеть берёт в ответ, а какие пропускает. Цифры по длине (медиана 41 слово против 23), проверка мифа о словах-отсы
09
Anthropic создала Scion: почему Git не выдержал объёмов кода от Claude
Anthropic представила Scion: собственную систему контроля версий для огромных репозиториев, где Git уже не тянет объёмы изменений от Claude. Разбираем цифры наг
10
AI-дизайн протеаз: как нейросети создают ферменты для точечного разрезания белков
Исследователи взяли каталитическое ядро двух типов протеаз и с помощью AI-дизайна белков заменили всё остальное, получив ферменты, настраиваемые на разрезание к
11
Tessera-27B-B-CJK: как Zellige AI учит Qwen думать на сжатом CJK и экономить токены в агентных циклах
Zellige AI выпустила Tessera-27B-B-CJK, дообученную Qwen3.8-27B под кодинг-агентов: рассуждения на сжатом CJK-шорткате, ответы и вызовы инструментов на обычном
12
Температура LLM на практике: почему один промпт даёт разные сюжеты и как подобрать значение
Один и тот же промпт даёт разные сюжеты уже при temperature 0,2. Разбираем на 48 ответах Qwen2.5-1.5B-Instruct и Qwen3-0.6B, как логиты, temperature и seed упра