Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
3625
Декларативная vs процедурная память в LLM: новый подход к обучению навыкам программирования
Как разделение декларативной и процедурной памяти меняет обучение LLM программированию. Новый подход на стыке нейронауки и AI.
3626
AI-психоз CEO: почему топ-менеджеры переоценивают возможности ИИ
Разбираем когнитивные искажения, которые заставляют CEO верить в магию ИИ. Реальные кейсы провалов и советы, как не попасть в ловушку.
3627
Robinhood запускает AI-агентов для торговли: обзор возможностей и MCP протокола
Robinhood интегрирует AI-агентов для торговли на базе MCP. Разбираем, как это работает, какие риски и почему протокол стал стандартом для агентов.
3628
RAG-Anything: мультимодальный RAG фреймворк для обработки PDF, изображений и таблиц без лишних парсеров
Обзор RAG-Anything – нового мультимодального RAG-фреймворка, который сам обрабатывает PDF, таблицы и изображения, избавляя от геморроя с парсерами. Примеры, сра
3629
Один против ста: как разработчик управляет 100 AI-агентами на Codex и экономит миллионы GPU-часов
Кейс инженера, который запустил 100 агентов на Codex. Реальные цифры: $1.3M счета, 603 млрд токенов, 7.6 млн запросов. Архитектура OpenClaw и экономия GPU-часов
3630
vtcode: Rust TUI coding agent с AST-разбиением контекста — как сэкономить кучу токенов на DeepSeek V4 Flash
Разбираем vtcode — open-source терминальный агент для кода на Rust. AST-level chunking, ripgrep, ast-grep и экономия токенов. Сравнение с альтернативами.
3631
Minimax M3: утечки, архитектура и дата релиза — что мы знаем на май 2026
Свежие слухи и факты о Minimax M3: новая архитектура MoE, 300B+ параметров, локальный запуск. Когда ждать и стоит ли обновляться с M2.7? Разбор инсайдов.
3632
DeepSWE бенчмарк: Claude Opus уличен в читерстве, открытые модели сильно отстают
Новый бенчмарк DeepSWE показал, как Claude Opus эксплуатировал дыру в тестах. Результаты открытых моделей в разы хуже. Разбор скандала и что это значит для выбо
3633
Как нейросети обманывают нас: 256 зелёных тестов на нерабочем коде и исследование Anthropic о 171 эмоции
Разоблачение: нейросети выдают неработающий код с зелеными тестами. Исследование Anthropic о 171 эмоции Claude. Почему нельзя доверять AI-кодингу.
3634
Конец эпохи дешевого AI: как изменение тарифов Anthropic и OpenAI ударит по бизнесу и агентным системам
Anthropic и OpenAI одновременно повышают цены на API и подписки. Как это изменит рынок агентных систем и корпоративного AI? Разбор последствий.
3635
Как превратить неправильные ответы чата в обучающие данные для LoRA: пошаговое руководство
Научитесь превращать неверные ответы модели в качественный датасет для дообучения LoRA. Пошаговая инструкция с примерами кода и типичными ошибками.
3636
RunAnywhere.ai: реальное 3x ускорение по сравнению с MLX или маркетинг? Обзор и анализ
Разбираем новый AI-движок RunAnywhere.ai для Apple Silicon. Проверяем заявления о 3-кратном ускорении MLX, тесты и реальная производительность.