Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

325 LangSmith Custom Apps: как создать собственный интерфейс для данных AI-агентов LangSmith Custom Apps позволяют собирать, публиковать и запускать свои интерфейсы поверх данных платформы: аннотирование, сравнение экспериментов, разбор трейсо 7 мин чтения 326 Muse от Meta: как AI-приложение обошло ChatGPT по темпам роста загрузок Muse от Meta собрал более 3,4 млн загрузок и обошёл ChatGPT по темпам роста: 55% суточного прироста против 24%. Разбираем заявленные функции, расхождения в оцен 7 мин чтения 327 DBA-агент на базе LLM: как автоматизировать вторую линию поддержки PostgreSQL-парка из 800+ баз Команда DBA из Сбера запустила LLM-агента, который за 30 дней обработал 10 182 тикета второй линии поддержки и закрыл 99,6% из них. Разбираем архитектуру обрабо 7 мин чтения 328 NarrateAI на Amazon Bedrock: пять техник контроля качества LLM для точности 99% в реальном времени Как ассистент для бизнес-аналитики на Amazon Bedrock удерживает около 99% числовой точности при потоковой выдаче ответов. Разбор пяти техник: адаптивная оркестр 10 мин чтения 329 Бесплатные AI-агенты для программирования в 2026: сравнение лимитов, моделей и способов подключения Десять AI-агентов для программирования, которыми можно пользоваться бесплатно: OpenCode, Freebuff, CodeGPT, Cline, TRAE, ZCode, Codex, Kilo Code, Cursor и Antig 8 мин чтения 330 LLM против Enigma: как Astra и Claude Opus помогли взломать нерешённые шифры Второй мировой Два криптоаналитика заявили, что расшифровали архивные сообщения Enigma с помощью LLM от OpenAI и Anthropic. Разбираем, что именно сделали Astra и Claude Opus 5 8 мин чтения 331 Диаризация спикеров: сравнение Nemotron 3, Pyannote, Sortformer и VibeVoice на клинических диалогах 15 диалогов врач-пациент из PriMock57, около 2,4 часа аудио: Pyannote Precision-3 даёт DER 2,891%, Nemotron 3 - 4,803% и 0,688 с на запись. Разбираем потоковый 10 мин чтения 332 Как ускорить RL-обучение MoE-моделей на Amazon EKS: EFA, DeepEP и рост пропускной способности на 40% AWS собрала референсный стек для RL-обучения MoE-моделей на Amazon EKS: EFA, DeepEP на libfabric и S3 для чекпоинтов. Разбираем тестовый стенд из 48 инстансов P 7 мин чтения 333 SkyRL на Amazon SageMaker HyperPod: как запустить мультимодальное RL-обучение Qwen3-VL-8B с GRPO Разбор сценария Amazon: SkyRL на SageMaker HyperPod поднимает долю решённых лабиринтов VisGym у Qwen3-VL-8B с 43,75% до более чем 95% методом GRPO. Требования к 8 мин чтения 334 Компиляция структурированных знаний в разреженную память моделей: эксперименты tiny-sparse-lab Разбираем эксперименты tiny-sparse-lab: можно ли вынести знания из весов модели в отдельную разреженную память, что показал синтетический пилот, почему 120 smok 8 мин чтения 335 1Cat-vLLM: как выжать производительность из старых GPU NVIDIA V100 для локального запуска LLM 1Cat-vLLM - форк vLLM, нацеленный на ускоренный инференс моделей на NVIDIA V100. Разбираем, кому он нужен, какие модели реально запускаются на 16 и 32 ГБ HBM2, 9 мин чтения 336 Vibe-coding и утечки данных: 16 000 открытых баз Supabase и что делать разработчику UpGuard нашла около 16 000 баз данных на Supabase, доступных из интернета: имена, адреса, телефоны, пароли и токены аутентификации. Разбираем, как vibe-coding п 9 мин чтения