Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
145
Почему ИИ-агенты не уменьшают, а увеличивают нагрузку на разработчика: опыт Rust-разработчика
Rust-разработчик Никита разбирает, почему ИИ-агенты ускоряют написание кода, но добавляют ревью, передачу контекста между моделями, регрессии после обновлений и
146
TikTok запускает AI-шопинг-ассистента и покупку в один клик: что это значит для e-commerce и AI-агентов
TikTok анонсировал AI-шопинг-ассистента и покупку в один клик из ленты For You: разбираем, что умеет разговорный агент, какие вопросы покупателя он закрывает и
147
Observer: локальные LLM следят за экраном и шлют уведомления прямо из браузера
Observer запускает локальную модель прямо в браузере: одна фраза на естественном языке, и приложение следит за экраном, присылая уведомление при нужном событии.
148
Instinct запускает AI-агента в групповых чатах: как это работает и что с приватностью
Instinct открыл ранний доступ к групповым чатам: AI-агента можно добавить в беседу с друзьями, даже если у них нет аккаунта. Разбираем механику разрешений, изол
149
llama.cpp v0.6.0: MTP-спекулятивное декодирование для Qwen4Exp и что ещё изменилось
Разбираем, что известно про MTP-спекулятивное декодирование для Qwen4Exp в llama.cpp v0.6.0: как работает multi-token prediction, как запустить модель локально,
150
Reflection AI Beam: что известно об открытой MoE-модели на 501 млрд параметров
Reflection AI выпустила Beam: 501 млрд параметров, 23 млрд активных, контекст 1 млн токенов и заявленная экономия вычислений в 3-4 раза. Разбираем архитектуру,
151
Reflection AI выпустила Beam: что стоит за открытой моделью на 501 млрд параметров и архитектурой A23B
Reflection AI выпустила Beam: открытую модель на 501 млрд параметров с 23 млрд активных весов, контекстом 1 млн токенов и заявленной сопоставимостью с GLM 5.2.
152
RemoveMacAI: как удалить Apple Intelligence из macOS 27 и освободить до 30 ГБ
В macOS 27 Golden Gate пропал переключатель отключения Apple Intelligence, и модели остаются на диске, занимая по разным оценкам от 12 до 30+ ГБ. Разбираем конс
153
GEO-оптимизация контента: что это и почему «ничего не делать» - рабочая стратегия
GEO-оптимизация - это попытка влиять на то, как ChatGPT, Perplexity, Gemini и Claude описывают ваш бренд. Разбираем цифры Forrester и The ABM Agency о генератив
154
Локальные LLM для 3D-моделирования: насколько домашние модели отстают от облачных на примере RTX 5090
Пользователь с RTX 5090 сравнил локальные Qwen 3.8 и Qwen Flash с облачной Opus 5.5 в 3D-моделировании и получил неутешительный результат. Разбираем, почему мощ
155
AgrillaMoE: как запустить Qwen3.6-35B-A3B на 16 ГБ VRAM и ускорить вывод через MoE-экспансию
Разбираем форк AgrillaMoE для Qwen3.6-35B-A3B: запуск на 16 ГБ VRAM с квантом UD-Q2_K_XL, флаг --moe-experts 20 с адаптивным порогом и MoE-экспансия, которая по
156
Interpretable Context Methodology: как заменить оркестрацию AI-агентов структурой директорий
Разбираем Interpretable Context Methodology: как заменить CrewAI, LangChain и AutoGen структурой директорий, markdown-промптами и локальными скриптами. Что подх