Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
133
Локальный RAG для API CAD Smart3D: как автоматизировать проектирование без дорогих разработчиков
Пошаговый гайд по созданию локального RAG-ассистента для COM API Smart3D. Как инженеру с нуля генерировать скрипты автоматизации с помощью LLM, экономя бюджет и
134
barebrowse: дайте локальному агенту браузер без Playwright — обрезанные ARIA снимки для экономии токенов
Обзор barebrowse: инструмент для подключения локальных LLM-агентов к браузеру через CDP, использует pruned ARIA snapshot для экономии контекста. Сравнение с аль
135
Теория мёртвой экономики: почему ИИ-индустрия может рухнуть под грузом инвестиций
Триллионы долларов вложены в ИИ, но прибыли нет. Разбираем теорию мёртвой экономики: почему OpenAI, Anthropic и гиганты рискуют похоронить индустрию под долгами
136
Как сэкономить 90% токенов на суммаризации писем: используем \no_think и другие трюки
Отключаем Chain-of-Thought с помощью \no_think и сокращаем расход токенов в 10 раз. Готовый промпт, примеры и секреты оптимизации для массовой обработки писем.
137
Как заставить LLM генерировать строгий JSON: обзор методов констрейнта (constrained sampling)
Глубокий обзор грамматических констрейнтов, Outlines, Guidance, XGrammar и других методов гарантированного получения валидного JSON от LLM. Код, сравнение, ошиб
138
Как построить AI-агента для анализа вредоносов: связка песочницы, Ghidra и LLM
Пошаговый гайд по созданию AI-агента на базе GPT-5 для автоматического анализа вредоносного ПО. Используем VirtualBox, Ghidra 11.2 и ReAct паттерн. Реальная эко
139
Q2-FP8 квантование Qwen 3.6: агентные способности под ножом? Результаты Terminal Bench 2 и GPQA
Агрессивное квантование Q2-FP8 режет размер Qwen 3.6, но как это влияет на агентные способности? Смотрим на цифры Terminal Bench 2 и GPQA - неожиданный компроми
140
27B без дообучения vs 75B с дообучением: почему меньший размер бьёт больший в агентных задачах
Разбор неожиданного результата: 27B модель без дополнительного обучения обходит 75B с дообучением в агентных сценариях. Анализ причин и практические выводы.
141
Как квантование влияет на математику, код и логику: разбор по тестам GSM8K, HumanEval и ARC-Challenge
Сравнение квантований Q2-Q8 на задачах математики, кода и логики. Какие способности страдают сильнее всего? Реальные цифры и методология тестирования.
142
Model Collapse: как синтетические данные убивают качество ИИ и что с этим делать
Разбираемся, почему кормление ИИ собственными синтетическими данными ведет к деградации моделей, и какие методы фильтрации помогают избежать коллапса.
143
Silicon Office: как превратить ИИ-агентов в пиксельный офис — создание десктоп-обертки для Claude Code
Обзор Silicon Office — десктоп-обертки для Claude Code на Electron. Как визуализировать работу ИИ-агентов в стиле пиксельного офиса. Сравнение с альтернативами,
144
GPT 5.6 становится предпочтительной моделью Microsoft Copilot: анализ партнерства и последствий для пользователей
Microsoft переводит Copilot на GPT 5.6. Разбираемся, почему это произошло, как изменится работа с AI и что ждет пользователей.