Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
2653
Anthropic вернула Fable 5 и выпустила Sonnet 5: что изменилось для пользователей
Anthropic снова открыла доступ к Fable 5 после перерыва и представила Sonnet 5. Разбираемся, что эти релизы значат для разработчиков и обычных пользователей.
2654
Как сократить галлюцинации LLM в CLI-агентах: чистка системных промптов и экономия токенов
Пошаговый гайд по оптимизации системных промптов для CLI-агентов на примере Qwen Code. Снижаем галлюцинации и экономим до 53% токенов.
2655
LongCat 2.0: 1,6 триллиона параметров под MIT — новый король открытых моделей?
Анонс longcat 2.0: 1.6 трлн параметров, 48 млрд активных, лицензия MIT. Сравнение с Ring 2.6, Qwen 3.5 и другими open-weight гигантами.
2656
Claude против Покока: кто лучше выносит мозг Хабру? Эксперимент с парсингом
Реальный эксперимент: официальная библиотека промптов Anthropic против скилла Мэтта Покока. Кто справится с парсингом Хабра? Сравнение, код, инсайты.
2657
Agents-A1 GGUF на Mac: 262K контекста без компромиссов
Как запустить модель Agents-A1 в GGUF с полным контекстом 262K на M1 Max и других Mac на Apple Silicon. Инструкция, бенчмарки, сравнение с альтернативами.
2658
Бенчмарк 13 моделей на 65K-128K контексте: prefill и KV head count важнее параметров для агентских нагрузок
Тест 13 моделей (Llama 4, Qwen3, DeepSeek-V4, Phi-4 и др.) в контексте 65-128K. Разбираем, почему скорость prefill и количество KV head важнее размера модели дл
2659
Как выявить регрессию промптов: тестовый набор из 40 золотых запросов
40 золотых запросов и 4 типа проверок, чтобы поймать регрессию промптов до того, как она уйдет в прод. Методика False Improvement и пошаговый план.
2660
ConlangCrafter: нейросеть, которая изобретает языки быстрее, чем Толкин пил чай
Новая модель ConlangCrafter создаёт полноценные конланги с грамматикой, падежами и тонами. Разбираем, чем она отличается от Dothraki AI и кому пригодится.
2661
Болтовня ни о чем: почему LLM-чатботы теряют цель диалога и как это бесит пользователей
Разбираемся, почему нейросети игнорируют цель диалога, уходят в пустые рассуждения и оставляют пользователей с ощущением бессмысленной болтовни. Проблема из 202
2662
PAD+ AI: когнитивная архитектура для LLM — обзор фаз и инженерный подход
Разбираем PAD+ AI — когнитивную архитектуру для LLM, которая решает проблему пассивности моделей. Фазы восприятия, действия и принятия решений.
2663
Слабое звено AI-циклов: почему самопроверка модели — путь в никуда
Агентные AI-циклы самопроверки ведут к накоплению ошибок и сикофантии. Разбираем, почему модель не может адекватно оценить свой ответ и как это исправить.
2664
Neo: AI-native замена Microsoft Office за $30 млн — обзор архитектуры и возможностей
Разбор AI-native платформы Neo от Bhavin Turakhia: model-agnostic архитектура, агенты для документов, таблиц и почты, сравнение с Microsoft и Anthropic.