Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
1885
Энергоэффективность AMD MI50: почему 50W — оптимальный лимит мощности для инференса
Тесты показывают, при каком лимите мощности MI50 даёт лучший баланс для инференса: на 100 Вт остаётся 97.5% скорости от базовых 190 Вт, на 50 Вт — 70% скорости
1886
Как ИИ расширяет доступ к религии: новые практики и скрытые риски
Как ИИ трансформирует религиозную жизнь в 2026 году: онлайн-требы, расшифровка проповедей, чат-боты для верующих. Разбор реальных преимуществ доступности и скры
1887
Обзор датасета SupraLabs/reasoning-corpus-4K-5M-v1: 5 миллионов примеров для обучения рассуждению маленьких моделей
Детальный обзор открытого датасета SupraLabs с 5 млн примеров Chain-of-Thought в формате ChatML. Идеален для supervised fine-tuning компактных SLM. Разбираем ст
1888
Управление памятью AI-агентов: как кривая забывания Эббингауза и подкрепление использованием решают проблему скользящего окна
Разбираем движок памяти AI-агентов на основе кривой забывания Эббингауза: как частота обращений спасает важные факты от удаления, а скользящее окно их теряет. К
1889
Интеллектуальная обработка документов на AWS: пошаговое руководство по созданию IDP с Textract и Bedrock
Соберите IDP-систему на AWS за один день: автоматический сбор писем из Gmail, распознавание через Textract и извлечение PII с помощью Claude Sonnet 4.6. Готовый
1890
The Stack v3 от Hugging Face: крупнейший открытый датасет кода на 114 ТБ
Hugging Face выпустила The Stack v3 — крупнейший открытый датасет исходного кода объёмом 114 ТБ. Два формата: stack-v3-train и stack-v3-full. Узнайте, как испол
1891
Троичные модели AI: провал или перспектива? Разбираем кейс Bonsai 27B
Тесты Bonsai 27B показали 7.9% на Terminal-Bench 2.0 — ниже, чем у моделей в 3 раза меньше. Разбираем, почему троичные нейросети пока не готовы к реальным задач
1892
Архитектура AI-агента для WordPress/Elementor: от промпта к надёжному регламенту
Практический разбор архитектуры AI-агента для сборки страниц в WordPress+Elementor через Telegram. Очередь задач, CLI для управления состоянием, бета/прод окруж
1893
Краудфандинг для AI-моделей: как сообщество может финансировать open-source разработку в 2026 году
Краудфандинг AI-моделей: как сообщество собирает $10-20 млн на обучение open-source LLM. Разбираем модели финансирования, краудкомпьютинг, барьеры доверия и рас
1894
Midjourney покупает Co-Star: зачем генератору изображений астрологическое приложение с 4,3 млн пользователей
Midjourney купила приложение для социальной астрологии Co-Star с 4,3 млн активных пользователей. Разбираем стратегию, влияние на будущие продукты и тренды AI-ин
1895
Каскадная маршрутизация LLM для RAG: как сократить расходы на инференс без потери качества
Разбираем LLM Cascade — каскадное использование дешёвых локальных и дорогих флагманских моделей. Реальные замеры на 20 моделях, стратегии валидации и эскалации,
1896
Качество инференса Laguna S 2.1: как квантование и RAM влияют на производительность
Почему Laguna S 2.1 кажется «туповатой» одним разработчикам и выдаёт отличные результаты другим? Разбираем влияние квантования Q8, Q4, Q5 и объёма RAM на качест