Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
361
99% против 73%: почему человек до сих пор обходит ИИ в чтении календаря — результаты бенчмарка мультимодальных LLM
Новый бенчмарк показал, что мультимодальные LLM (Qwen, GPT-4V) ошибаются в чтении календаря в 27% случаев против 1% у человека. Разбираем слабые места и даем со
362
Model Profiler от AWS: хватит гадать, пора профилировать модели в Bedrock
Open-source инструмент Model Profiler от AWS для объективного выбора модели в Amazon Bedrock. Установка, запуск, разбор метрик и реальные ошибки при профилирова
363
Как собрать полностью локальный веб-исследовательский AI-агент: стек и компоненты
Пошаговый гайд по сборке полностью локального AI-агента для веб-исследований без облачных API. SearXNG, Hister кэш, агентский пайплайн, веб-скрапинг.
364
Реально ли закрытые модели лучше? Переосмысление сравнения бенчмарков в AI
Почему GPT и Claude показывают космические результаты в тестах, а open-source "проваливаются"? Разбираемся, как встроенные продуктные фичи искажают сравнение мо
365
Persistent Latent Memory для мультиагентных LLM: метод ILCP с β-VAE компрессором
Разбор метода ILCP для передачи памяти между агентами LLM с помощью β-VAE. Архитектура, пошаговый гайд, типичные ошибки и аналогия с 6G handover.
366
Open-source real-time voice AI pipeline: Gemma 4, Cerebras и Qwen TTS — разбор архитектуры
Разбор полностью открытого пайплайна для голосового AI с субсекундной задержкой: Parakeet -> Gemma 4 на Cerebras -> Qwen3TTS. Архитектура, компоненты, подводные
367
Новый SWE-rebench leaderboard: как модели GLM-5.2, Qwen3.6 и Gemma 4 справляются с задачами разработки
Анализ нового бенчмарка SWE-rebench: кто лучше пишет код? GLM-5.2 обходит Qwen3.6 и Gemma 4. Реальные сценарии, неожиданные провалы и скрытые лидеры.
368
Venice AI: Полная шифровка. Как платформа с 200+ моделями сделала приватность главным фичером
Разбираем Venice AI — AI-платформу с клиентским шифрованием, open-source моделями и отсутствием логирования. Почему это важно в 2026 году?
369
Какие локальные LLM помещаются в вашу RAM: полное руководство от 8 до 128 ГБ с открытым датасетом
Узнайте, какие локальные LLM влезут в вашу оперативную память. Практическое руководство с датасетом, правилом 0.6 ГБ на миллиард параметров и таблицами для 8–12
370
Claude Sonnet 5: агентный апгрейд, цены и как использовать в API и Claude Code
Разбираем Claude Sonnet 5: агентные способности, цены API, примеры использования в Claude Code. Сравнение с GPT-4o и Gemini 2.0. Кому подойдет.
371
Мультиагентная система для код-ревью: как сократить время ожидания с 2 дней до 15 минут
Как мы построили мультиагентную ИИ-систему для автоматического код-ревью в большой продуктовой команде. Результаты, конфигурация агентов и грабли, на которые на
372
Spyware в Claude Code: как обнаружить шпионский код, скрыто нацеленный на китайских пользователей
Скандал: в Claude Code найден скрытый шпионский код, собирающий данные с китайских пользователей. Как проверить свой AI-инструмент на безопасность.