Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
253
solvi: как заставить LLM принимать проверяемые бизнес-решения на Python
Открытая библиотека solvi (Apache-2.0) делит работу между LLM и кодом: модель извлекает факты из документа, детерминированный код проверяет их и выносит решение
254
«ИИ уже не в тех руках»: разбор заявления Коксона, атаки на Hugging Face и риторики замедления
Риторика об «уходе из индустрии ИИ» и «непознаваемом ИИ» даёт громкие цитаты, но не отвечает на вопрос, кто отвечает за слабую изоляцию агентов. Разбираем, что
255
Три направления ИИ-рынка в 2027 году: агенты, инфраструктура и Physical AI
Аналитики ТРИНФИКО Private выделяют три ключевых сегмента ИИ-рынка к 2027 году: агентские платформы, инфраструктуру и Physical AI. Разбираем игроков в каждом се
256
Централизованное хранилище скиллов для AI-агентов: зачем нужно и как выбрать решение
Скиллы AI-агентов расползаются по Google Docs, Notion и десяткам репозиториев: без единого каталога никто не скажет, какая версия актуальна и проверял ли её кто
257
Гига Писарь 1.0.5: облачный «Мозг» с OpenAI-совместимым API и правка текста нейросетью на Windows и macOS
В «Гига Писаре» 1.0.5 появился облачный «Мозг»: нейросеть убирает из диктовки слова-паразиты, оговорки и сама расставляет знаки препинания. Разбираем, как подкл
258
AI-native организация: как ИИ и агенты меняют структуру, роли и управление компанией до 2027 года
Генеративный ИИ и агенты забирают подробно описанное исполнение, а ценность человека смещается к снижению неопределённости. Разбираем итоги закрытой сессии C-Le
259
Список того, чего в системе не будет: как постановка задачи определила архитектуру AI-системы управления корпоративной архитектурой
Кейс системы управления корпоративной архитектурой: почему постановка задачи и список исключений с обоснованием повлияли на архитектуру сильнее любых технически
260
Нужно ли учить Python в 2026, если AI-агент пишет пайплайны: разбор типичных ошибок
AI-агент пишет синтаксически корректный Python, и на маленьком файле всё работает. Разбираем четыре скрытые ошибки пайплайнов и три навыка, без которых их не за
261
Jev от TypeSafe: как модель, которая не пишет текст, а принимает решения, экономит токены LLM
Jev от TypeSafe не генерирует текст, а возвращает типизированные ответы с вероятностями на вопросы Choice, Noul и Score, поэтому один HTTP-вызов заменяет десятк
262
Сколько стоит запустить Yandex AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base на 4×A100: 1000 ₽ за рабочую схему и 6000 ₽ за провал
Запуск претрейна AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base на арендованных 4×A100 обошелся примерно в 1000 ₽, а первая попытка через Jupiter Notebook стоила около 6000 ₽
263
Zer0Fit: как запустить zero-shot ML-модели Google локально через MCP
Zer0Fit упаковывает модели Google TabFM и TimesFM в dockerized MCP-сервер: подключаете его к LLM-клиенту и получаете классификацию, регрессию или прогноз без об
264
Mimo v2.6 Flash MOPD: что известно о новой модели и почему пока рано делать выводы
Разбираем, что реально стоит за упоминанием Mimo v2.6 Flash MOPD: единственный источник - пост на Reddit без характеристик и даты выхода. Плюс рабочий чек-лист