Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Новое AiManual теперь в MAX Подписаться
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

2965 6 паттернов промпт-инжиниринга для разработчиков: от рефакторинга до аудита безопасности Готовые шаблоны промптов для рефакторинга, тестирования, миграции кода и аудита безопасности. Практическое руководство для разработчиков. 7 мин чтения 2966 Как обучить мощную модель для эмбеддингов на одной видеокарте 3060 Ti: руководство по Unsloth и BRIGHT Пошаговое руководство по обучению модели для эмбеддингов на видеокарте 3060 Ti с использованием Unsloth. Достигните #2 в benchmark BRIGHT на домашнем железе. 9 мин чтения 2967 Твой Coding Agent глупеет на C#? Qwen 3.5 против Llama 3.3 и баг, который убивает 65K контекст Глубокий разбор бага tiered eviction в llama.cpp для гибридных моделей. Почему pure-attention 70B лучше для агентного C# кодирования и как избежать потери конте 10 мин чтения 2968 Как исправить инвалидацию KV-кэша в llama.cpp при использовании Claude Code: инструкция по настройке Пошаговая инструкция по настройке Claude Code для предотвращения инвалидации KV-кэша в llama.cpp. Решение проблемы перерасчета токенов и повышение производитель 6 мин чтения 2969 LlamaStick: ваш карманный ИИ, который работает на любой машине без установки Обзор LlamaStick: инструмент для запуска любых LLM (включая Llama 3.3, Qwen2.5, Gemma 3) с USB-флешки без Python, Docker или установки. Работает на Windows, mac 6 мин чтения 2970 SentrySearch: как настроить локальный семантический поиск по видео на Qwen3-VL-Embedding без API Пошаговая настройка SentrySearch CLI для локального семантического поиска по видео. Используем Qwen3-VL-Embedding и ChromaDB без облачных API. Инструкция для Ap 5 мин чтения 2971 MCP Slim: как сократить расход контекста на 96% с помощью локального семантического поиска инструментов MCP Slim решает проблему переполнения контекста MCP-серверов. Локальный оффлайн-поиск инструментов на MiniLM эмбеддингах экономит токены и делает модель умнее. 5 мин чтения 2972 Архитектура Ring: как масштабировать мультиязычную RAG-поддержку на Bedrock Knowledge Bases с экономией 21% Пошаговый гайд по Ring-архитектуре для глобального RAG-чата на AWS Bedrock Knowledge Bases. Фильтрация по метаданным, пайплайны Step Functions и реальный кейс э 9 мин чтения 2973 Mantis Biotech создает цифровых двойников: медицина без реальных пациентов Как стартап Mantis Biotech использует синтетические данные и ИИ для создания цифровых двойников пациентов. Решение проблем редких заболеваний и этики. 4 мин чтения 2974 Volkswagen заставил ИИ слушать бренд-гайды: как SageMaker и Bedrock генерируют тонны контента без нарушений Как Volkswagen Group использует AWS SageMaker и Amazon Bedrock для массовой генерации и автоматической валидации маркетинговых изображений по гайдлайнам 10 брен 5 мин чтения 2975 Практическое руководство: как построить семантический поиск по художественным произведениям с помощью RAG Пошаговый гайд по созданию семантического поиска по 90k историй с учетом сюжета и контекста. Выбор эмбеддинг-моделей, стратегии чанкинга и реранкеров на 2026 го 6 мин чтения 2976 От шаблонных рекомендаций к умному собеседнику: создаем кино-агента на Amazon Bedrock AgentCore Пошаговый гайд по созданию гибридного агентного ассистента для персонализированных рекомендаций фильмов на Amazon Bedrock. Используем AgentCore, Nova Sonic 2.0 7 мин чтения