Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
3781
Как нейросеть выявляет подмену почерка на экзаменах без эталона: технический разбор на Python
Технический гайд по созданию пайплайна на Python для выявления подмены почерка в экзаменационных работах без эталонного образца. Сиамская нейросеть, сегментация
3782
3 навыка Claude для Data Scientist в 2026: как создавать AI-дашборды и автоматизировать анализ
Научитесь создавать AI-дашборды с Claude 4 Opus, автоматизировать анализ данных и настраивать агентные пайплайны. Реальные промпты, ошибки и чек-лист.
3783
Spotify запускает AI-функции для подкастов: персональные подкасты, Q&A и ежедневные брифы с интеграцией календаря
Spotify запустил десктопное приложение Studio для генерации персональных подкастов, Q&A по документам и аудиобрифов, привязанных к календарю. Аналог NotebookLM
3784
Голос без разрешения: почему маори строят свой TTS, а Big Tech остается за бортом
Как коренной народ Новой Зеландии отказался от ElevenLabs и OpenAI, чтобы сохранить контроль над te reo Māori. Уроки для разработчиков редких языков.
3785
Agent Execution Tax: новый налог, который платят браузерные AI-агенты (и вы заодно)
Новая метрика Agent Execution Tax показывает, сколько времени AI-агент тратит на собственный код, а не на задачу. Разбираем, как это меняет бенчмаркинг агентов.
3786
LLM Planner: подбор железа и моделей для локального запуска — 60+ сборок, 50+ моделей и 130+ бенчмарков
Планировщик LLM: 50+ моделей, 60+ сборок, 130+ бенчмарков. Как выбрать ПК под нейросети или модель под свой компьютер. Реальные t/s и ссылки на тесты.
3787
LlamaStation v0.9: мощный GUI для llama.cpp на Windows с поддержкой нескольких бэкендов и TurboQuant
LlamaStation v0.9 — GUI для llama.cpp на Windows с multi-backend, TurboQuant и MTP. Сравнение с LM Studio и Hexllama, примеры использования для локального запус
3788
Генеративная модель персонализации ARGUS: как Яндекс переосмыслил рекомендательные системы
Глубокий технический разбор генеративной рекомендательной системы ARGUS от Яндекса: токенизация последовательностей, претрейн, каскадная фильтрация и кросс-серв
3789
Как построить production-ready control layer для LLM: 8 компонентов с кодом и бенчмарками
Пошаговое руководство по построению control layer для LLM: InputGuard, TokenBudget, CircuitBreaker и другие. Код, бенчмарки, 0% → 100% pass rate.
3790
POML: воскрешение модульных промпт-шаблонов в VS Code с локальным AI
Обновленное расширение POML для VS Code: модульные шаблоны промптов, HTML-разметка, поддержка OpenAI и локальных LLM. Обзор, примеры и сравнение с альтернативам
3791
Три критика и один судья: как мы строили multi-agent фидбек для художников (и во сколько это обошлось)
Разбор архитектуры multi-agent feedback для художников: 3 LLM-персоны + судья, компромиссы, стоимость токенов и реальные метрики. Опыт продакшна.
3792
Почему традиционные таск-трекеры умирают: как AI-агенты и Claude Code меняют рынок
Рынок традиционных трекеров задач рухнул на $285 млрд. Claude Code, вайб-кодинг и Agentic Engineering превращают таск-трекеры в пережиток. Прогноз до 2027 года.