Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
3097
От одного агента к целой деревне: как построить саморазвивающуюся мультиагентную систему на Claude Code
Как построить саморазвивающуюся систему из множества AI-агентов Claude Code. Флаг --dangerously-skip-permissions, tmux, systemd, шина сообщений и веб-админка.
3098
Геометрия вместо языка: как LLM представляют знания внутри себя
Сенсационное исследование 2026 года: LLM думают геометрически, а не на языке. Что это меняет в ИИ и лингвистике?
3099
Разбор утечки: системные промпты и chain-of-thought Gemini Pro в диком баге
Как баг в Gemini 3.1 Pro привел к утечке системных инструкций и raw reasoning. Разбор внутренних промптов, советы по prompt-инжинирингу и готовый код для анализ
3100
PyTorch DDP в продакшене: как заставить 64 GPU работать как один и не сойти с ума
Полное руководство по созданию отказоустойчивого пайплайна для многоузлового обучения на PyTorch DDP. Инициализация, data loading, логирование, checkpointing.
3101
Настройка связки Dual RX 7900 XTX для запуска Qwen3.5-35B: полный гайд по Vulkan-бэкенду и распределению слоёв
Практический гайд по настройке двух видеокарт AMD RX 7900 XTX для запуска больших языковых моделей через Vulkan бэкенд llama.cpp. Рекордная скорость инференса.
3102
Unsloth Studio Beta: инференс быстрее на 30%, тул-коллинг и бинарники llama.cpp из коробки
Обзор Unsloth Studio Beta: ускорение инференса LLM на 30%, тул-коллинг, предустановленные бинарники llama.cpp. Установка, сравнение, примеры использования. Акту
3103
MinerU-Diffusion: как диффузионный OCR ускоряет парсинг PDF в 3 раза (код на GitHub, поддержка MLX)
Обзор MinerU-Diffusion на 27.03.2026: как диффузионный декодирование и поддержка MLX ускоряют OCR для парсинга PDF-файлов. Сравнение с Tesseract, EasyOCR, инстр
3104
Миф об AI-продуктивности: почему данные PyPI не показывают роста скорости разработки
Разбираемся, почему, несмотря на хайп вокруг AI-инструментов, данные PyPI не показывают роста скорости разработки. Отчет Google Cloud и реальные метрики.
3105
Как заводы используют квантованные Llama и Mistral на Jetson Orin для анализа данных с датчиков
Практическое руководство по внедрению квантованных моделей Llama 3.1 и Mistral 7B на Jetson Orin для автономного анализа вибрации, температуры и других данных с
3106
Проблема LoRA на FP8 оборудовании: как избежать потери 68% качества и исправить underflow
Полное руководство по решению underflow при обучении LoRA на FP8 (H200, A100). Как избежать потери 68% качества. Актуальные методы на март 2026 года.
3107
Как сделать RAG-бота на YandexGPT без Python: кейс внедрения в медицине на PHP и WordPress
Практический гайд по созданию медицинского AI-ассистента с точными ответами на основе документов. Используем Yandex Cloud Agent, PHP и WordPress без сложных орк
3108
MemAware: почему память RAG-агентов проваливается на неявном контексте и как это тестировать
Открытый бенчмарк MemAware вскрывает главную слабость RAG-систем: неспособность работать с неявным контекстом. Примеры, сравнения и как тестировать свои агенты.