Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

2629 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. 4 мин чтения 2630 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 3 мин чтения 2631 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. 6 мин чтения 2632 Как собрать управляемую мировую модель на базе Wan 2.1 за $2k: архитектура и инференс на RTX 4090 Пошаговая инструкция по сборке управляемой мировой модели на базе Wan 2.1 и LongLive с инференсом 14-15 FPS на RTX 4090. Реальный опыт, архитектура, код. 8 мин чтения 2633 Contextual Retrieval: как починить RAG с помощью одного трюка (и срезать 67% ошибок) RAG теряет контекст при чанковании? Contextual Retrieval решает это за один проход LLM. Разбор техники, код реализации и 5 подводных камней. Снижаем ошибки на 6 7 мин чтения 2634 Real-time шумоподавление и дереверберация: обзор легковесной модели от VK и ВШЭ Обзор новой full-band 48 кГц модели от VK и ВШЭ, объединяющей шумоподавление и дереверберацию. Сравнение с альтернативами, примеры использования, кому подойдёт. 5 мин чтения 2635 Продакшн на Laravel, написанный нейросетью: честный отчет о коде от Claude Opus Реальный опыт использования Claude Opus 4.5 и Claude Code для генерации продакшен-приложения на Laravel 11. Livewire, Meilisearch, PHP 8.4. Ошибки, узкие места, 8 мин чтения 2636 Скрытая экономика ИИ-агентов: почему ваш проект с ASR, TTS и CRM сожжет бюджет быстрее, чем вы думаете Как считать реальную стоимость ИИ-агентов в клиентском сервисе? Разбор скрытых расходов на ASR, TTS, интеграции CRM и токены LLM. Сценарии, формулы и ошибки для 8 мин чтения 2637 Уязвимости MCP-протокола: как атаки через LLM-агенты работают и как защититься Глубокий разбор уязвимостей Model Context Protocol: от prompt injection до структурных инъекций. Исследования Palo Alto Networks, практические сценарии атак и п 8 мин чтения 2638 DeepSeek v4 Flash: почему инференс стоит копейки? Анатомия дешевизны 284B модели Разбираемся, как DeepSeek v4 Flash умудряется быть в 50 раз дешевле конкурентов при 284B активных параметров. MoE, квантование, MTP и бизнес-модель. 4 мин чтения 2639 Как бороться с галлюцинациями локальных LLM в юридических документах: техники граундинга и пайплайны Полное руководство по борьбе с галлюцинациями локальных LLM в юридических документах: RAG, chain-of-thought, верификация цитат, самовосстанавливающиеся пайплайн 6 мин чтения 2640 Athena: Полностью офлайн голосовой ассистент на локальных LLM — разбор, настройка и сравнение с альтернативами Разбираем Athena — 100% локальный voice-to-voice ассистент с открытым кодом. Возможности, примеры использования, сравнение с Fulloch, OpenClaw и другими. Как за 5 мин чтения