Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
2437
Эволюционный алгоритм против SFT и GRPO: как дообучить Qwen3-4B генерировать unit-тесты на Kotlin
Практический эксперимент: дообучаем Qwen3-4B-Instruct генерировать Kotlin тесты. Сравниваем эволюционный алгоритм с SFT и GRPO. Пошаговая реализация, код и резу
2438
Хаос в бенчмарках: критический разбор датасетов для оценки LLM в задачах кибербезопасности
Почему современные датасеты для оценки LLM в кибербезопасности не работают и как выбрать корректный бенчмарк. Анализ ошибок и решений.
2439
Rufler: Настройка роя AI-агентов на Claude Code без головной боли
Как настроить Rufler для создания автономных агентов на Claude Code. Сравнение с аналогами, примеры YAML конфигов и практические рекомендации на 2026 год.
2440
Критика мультимодальных ИИ: почему они — грубый инструмент для веб-автоматизации
Почему GPT-5 Vision, Claude 4 и другие мультимодальные модели — тупиковый путь для веб-скрапинга и автоматизации. Разбираем фундаментальные ограничения.
2441
Кризис больших моделей: почему масштабирование вычислений ведёт в тупик и кто станет новым лидером ИИ
Почему стратегия OpenAI, Google и Anthropic зашла в тупик. Анализ энергетического, вычислительного и стоимостного кризиса. Кто станет новым лидером в 2026 году.
2442
DeepL Voice: тестируем голосовой перевод в реальном времени для Zoom, Teams и мобильных приложений
Тест DeepL Voice — голосового перевода в реальном времени от DeepL. Интеграция с Zoom, Microsoft Teams, мобильные приложения, задержки, качество и API.
2443
VAKRA: почему AI-агенты путаются в трёх API и как это исправить
Глубокий разбор бенчмарка VAKRA от IBM Research: где ошибаются современные AI-агенты, типы задач и практические советы для разработчиков.
2444
Emergent Wingman: Как индийский стартап захватывает мессенджеры с AI-агентами
Индийский стартап Emergent Wingman привлек $70 млн и набрал 1.5 млн пользователей для автономных AI-агентов в мессенджерах. Подробности их стратегии pivot и ста
2445
Разделение prefill и decode на разные GPU: как Perplexity и Meta экономят на инференсе LLM
Как Perplexity и Meta снижают затраты на инференс LLM в 2 раза через разделение prefill и decode фаз. Практический разбор disaggregated inference, DistServe и а
2446
ClawGUI: полный обзор открытого фреймворка для GUI-агентов с обучением на реальных устройствах
Как ClawGUI автоматизирует тестирование и управление ПО через обучение на реальных устройствах. Сравнение с аналогами и примеры использования.
2447
Как Gemini от DeepMind учит Spot 'думать': революция в промышленной инспекции
DeepMind интегрировал Gemini Robotics-ER 1.6 в Boston Dynamics Spot. Теперь робот сам анализирует цеха, читает приборы и принимает решения.
2448
Архитектура контекстного движка для RAG: как управлять памятью, компрессией и токенами в диалоговых системах на Python
Полный разбор архитектуры контекстного движка для RAG-систем. Практическая реализация на Python с управлением памятью, компрессией и реранкингом для диалоговых