Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
217
Activation Steering 2.0: Забудьте про CAA, вот как управлять LLM через обучаемые интервенции
Полный туториал по улучшению activation steering: PCA-фильтрация, RepEng и PyReFT. Код Python, сравнение методов, подводные камни. Для исследователей и инженеро
218
Ant Group's LingBot-Vision: почему 13M параметров разгромили DINOv3 с 304M
Разбор LingBot-Vision от Ant Group — серии vision backbones, превосходящих DINOv3 по качеству при 23-кратном сокращении параметров. Примеры, бенчмарки, перспект
219
Автоматическое удаление PII из изображений с Amazon Nova: как не попасть на GDPR-штраф
Пошаговый гайд: как с помощью Amazon Nova Vision автоматически находить и размывать персональные данные на картинках. Код, архитектура, подводные камни.
220
Строим базу киберугроз для LLM-агентов: от прототипа до production с векторным поиском и STIX/TAXII
Пошаговое руководство по построению production-ready базы знаний для LLM-агентов в кибербезопасности: STIX/TAXII, векторный поиск, RAG, временная релевантность.
221
Deploying multi-turn RL infrastructure for Amazon Nova agents on SageMaker HyperPod
Learn how to build and deploy multi-turn reinforcement learning infrastructure for Amazon Nova agents using SageMaker HyperPod. Step-by-step guide with code, be
222
Pulpie Orange Small: легковесная модель для извлечения контента из HTML, которая не заставит вас плакать над счётчиками
Обзор легковесной модели Pulpie Orange Small для извлечения чистого текста из HTML. Сравнение с альтернативами, пример кода, кому подойдёт.
223
Смартфон против фальшивок: как Rxscanner с крошечной нейросетью ловит поддельные лекарства
Рассказываем, как крошечная AI-модель в смартфоне помогает выявлять поддельные лекарства в офлайн-режиме. Кейс Rxscanner и тренд on-device AI в здравоохранении.
224
Валидация ответа RAG: почему доверять LLM на слово — дорога в ад (и как это исправить)
Глубокое руководство по пост-генерационной валидации RAG: проверка JSON-схемы, верификация цитат, сбор обратной связи. Код, примеры, типичные ошибки.
225
Как собрать инфопанель на ESP32 с помощью ИИ: пошаговое руководство
Пошаговое руководство по созданию инфопанели на ESP32 с датчиком DHT22, OLED и мониторингом API-квот. Используем ИИ для генерации кода и схем. Интеграция с Home
226
Spec-Driven Development: как документация для LLM превращает системного аналитика в архитектора промптов
Spec-Driven Development меняет профессию: вместо ТЗ — спецификации для нейросетей. Как AI-центричная документация перекраивает работу аналитика.
227
tftf: Когда RAM не твой друг — как грызть гигантские трансформеры без загрузки в память
tftf — ультралегкий инструмент для работы с огромными LLM на ограниченном железе. Потензорные операции, LoRA merging, конвертация. Альтернатива llama.cpp и Hugg
228
EventRAG: архитектура для root-cause анализа в производстве с учетом времени и причинности
Архитектура EventRAG для RCA в production: Temporal Event Units, причинные графы, ковекторный поиск. Разбор на реальном инциденте от ISPR 2026.