Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
1933
Психология ИИ: почему Claude Opus 5 нервничает и перепроверяет себя, и как это влияет на безопасность
Claude Opus 5 от Anthropic установил рекорды на ARC-AGI, но его системная карта вскрыла парадокс: модель застревает в бесконечных самопроверках, срывается при н
1934
CachyLLama: персистентный SSD-кэш KV для мгновенного warm-старта LLM
Форк llama.cpp с персистентным SSD-кэшем KV-состояний сокращает повторную обработку промпта с 143 секунд до менее 1 секунды на dual-MI50. Разбор архитектуры, бе
1935
Архитектуры внимания 23 открытых моделей (20B–500B): тренды, сравнение и выводы из отчёта Kimi K3 Swarm
Кластер Kimi K3 Swarm за 6 часов проанализировал механизмы внимания 23 открытых LLM от 20B до 500B. Узнайте, почему индустрия отказывается от MHA, как MLA сжима
1936
Stripe оценивает OpenRouter в $10 млрд: что стоит за потенциальной сделкой на рынке AI-моделей
Платёжный гигант Stripe ведёт переговоры о покупке маркетплейса AI-моделей OpenRouter за $10 млрд. Разбираем архитектуру агрегатора, мотивы Stripe, последствия
1937
Laguna S 2.1: когда нейросеть превращает 69 метров в многостраничную драму
Разбираем феномен overthinking loops на примере Laguna S 2.1: как модель на простой вопрос «идти пешком или ехать» выдала хаотичный многостраничный вывод. Причи
1938
Скандал с бенчмарками Laguna: как сломанные шаблоны ставят под вопрос достоверность метрик AI-моделей
Разработчики Laguna предоставили нерабочие шаблоны для воспроизведения бенчмарков. Сообщество выявило ошибки в конфигурациях и скриптах оценки, что поставило по
1939
Стратегия Китая по захвату рынка AI-моделей: анализ фазового перехода от малых к гигантским открытым моделям
Китайские AI-лаборатории перешли от малых открытых моделей к гигантам вроде Kimi K3 (2,8 трлн параметров). Разбираем двухфазную стратегию захвата корпоративных
1940
Политики и ИИ: как канадский депутат случайно зачитал подсказку LLM в парламенте
Член парламента Нью-Брансуика зачитал с трибуны технический промпт для LLM. Разбираем, почему профессионалы скрывают использование ИИ, к каким провалам это прив
1941
Дистилляция знаний в 2026: как малые модели учатся у больших и когда это выгодно
Разбираем knowledge distillation: от дистилляции logits до ensemble-методов. Практические примеры сжатия LLaMA и Mistral с потерей качества менее 5%, ограничени
1942
Prentis: новая AI-лаборатория с инвестициями $100M для автоматизации офисных задач
Prentis — новый AI-стартап с инвестициями $100 млн при оценке $1 млрд. Основатели из LinkedIn и Zynga строят модель Hive-32B для автоматизации страховых претенз
1943
KNOD в Linux: прямой сетевой оффлоадинг на AMD GPU — архитектура, настройка и первые тесты
Патч KNOD для ядра Linux открывает прямой сетевой оффлоадинг на AMD GPU, снижая задержки на 50% и разгружая CPU. Разбираем архитектуру, настройку ROCm, бенчмарк
1944
Structural Harness: Как заставить модели 3B–8B работать на уровне больших с помощью жёстких промптов
Structural Harness — техника промптинга, которая заставляет модели 3B–8B генерировать на уровне 13B+ за счёт жёсткого Markdown-шаблона. Пошаговый фреймворк, пра