Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
2005
Trading Desk AI: как Jefferies построил AI-ассистента для трейдеров на агентном AI
Разбор архитектуры AI-ассистента Jefferies: как агентный AI на базе Amazon Bedrock, Strands Agents и MCP преобразует запросы трейдеров в SQL, работает с memory-
2006
Построение production-пайплайна оценки AI-агентов: опыт Motorway и AWS
Как Motorway и AWS построили пайплайн оценки AI-агентов, сократив долю неверных результатов с 1 из 8 до 1 из 50. Двухфазная стратегия, трёхуровневая проверка, м
2007
Многошаговый семантический поиск в Amazon Bedrock: как AgenticRetrieveStream решает проблему сложных запросов к неструктурированным данным
Разбираем AgenticRetrieveStream для Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases: как LLM-планировщик разбивает сложные запросы на подзадачи, итеративно уточняет поис
2008
Тихие сбои AI-агентов: как найти дефекты, которых не видно на дашбордах
Дашборды показывают 99.5% успешных завершений, но пользователи жалуются на неверные результаты. Разбираем поведенческие сбои AI-агентов — галлюцинации, пропуск
2009
Почему Meta выбрала песню о конце света для рекламы AI: разбор контекста и культурных ляпов техногигантов
Meta использовала песню Боуи о конце света для рекламы ИИ — разбираем, как культурная глухота техногигантов подрывает доверие, почему лишь 16% американцев ждут
2010
Runway Media Router: умный маршрутизатор моделей для генеративного медиа
Runway запустила Media Router — инструмент, который автоматически выбирает лучшую модель для генерации изображений, видео и аудио под приоритеты разработчика: к
2011
ChatGPT Health: Безопасность и эффективность AI-консультаций в медицине — полный анализ
ChatGPT Health обрабатывает 300 млн запросов в неделю, но OpenAI предупреждает: сервис не для диагностики. Разбираем реальные риски, судебный иск, результаты He
2012
Как мы бенчмаркаем Deep Agents: фреймворк для сквозного тестирования AI-агентов
Как тестировать AI-агентов: методология Deep Agents на базе фреймворка Harbor. Три набора задач (Harbor-Index, τ³-bench, ContextBench), ускорение итераций в 8 р
2013
Спекулятивный декодинг на частично выгруженных MoE: как не потерять 2.5x скорости на примере Laguna S 2.1 и 2× RTX 5090
Запустили Laguna S 2.1 (118B MoE) с DFlash на двух RTX 5090 и получили 23 tok/s вместо 58 — замедление в 2.5 раза. Разбираем три ошибки в настройках, механику ш
2014
Бюджетный AI-инференс на Celeron N5095: тест Ollama CPU-only от 0.6B до 8B
Практический тест инференса Qwen3 на Celeron N5095 (Youyeetoo X1S) через Ollama. Модель 0.6B выдаёт 7 токенов/с и пригодна для классификации и суммаризации. 8B
2015
Ручные Metal-ядра на Mojo: GPT-2 124M на M4 Max — в 1.71x быстрее PyTorch MPS, но медленнее MLX
Портирование llm.c на Mojo с ручными Metal-ядрами: bf16-конфигурация на M4 Max достигает 503.3 мс/шаг (8138 tok/s) — в 1.71x быстрее PyTorch MPS, но на 24% медл
2016
NemoClaw + Deep Agents: как открытые агентные системы меняют правила игры в AI-разработке
NVIDIA NemoClaw Blueprint и LangChain Deep Agents: открытая архитектура с RLM, изолированными песочницами и оценкой через Harbor. Разбираем, как команды получаю