Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
4213
Бесплатный курс AI Agents Vibe Coding от Google и Kaggle: программа, даты и как записаться
Google и Kaggle запустили бесплатный курс по AI-агентам в стиле Vibe Coding. Узнайте программу, даты старта и как записаться на самый ожидаемый курс 2026 года.
4214
Силиконовая лотерея: как выбрать производительный GPU в облаке — анализ 3500 GPU от 11 провайдеров
Разбор силиконовой лотереи: реальные бенчмарки 3500 GPU, разброс до 45% у одного провайдера. Как сэкономить, используя SiliconMark и правильную стратегию аренды
4215
Ghost: База данных для AI-агентов, которая не боится fork'ов и disposable-окружений
Ghost – новая agent-first база данных на Postgres для fork, disposable-сред и AI-агентов. Как это упрощает прототипирование и меняет подход к данным.
4216
Google Gemini 3 Deep Think: гений, который не умеет молчать
Gemini 3 Deep Think блестяще решает ARC-AGI-2, но скрывает документацию по безопасности. Разбираем прорыв и тревожный звоночек от Google.
4217
Как сократить расходы на токены в Agentic AI: 4 принципа с интерактивными калькуляторами
Снизьте затраты на токены в Agentic AI. Принципы: prompt caching, lazy loading tools, semantic caching, agent routing. Калькуляторы экономии.
4218
Software 3.0 по Карпатому: программист как дирижёр агентов
Андрей Карпатый о Software 3.0: как агентное программирование превращает разработчика в архитектора ИИ-систем и почему Vibe Coding остался в прошлом.
4219
Luma Agents: как автоматизировать создание мультимодального контента за $20 000 и 40 часов — реальный кейс локализации рекламы
Реальный кейс: как автоматизировать создание мультимодальной рекламы для 5 языков с помощью Luma Agents за $20 000 и 40 часов. Пошаговый план, архитектура Uni-1
4220
Лучшие локальные LLM апреля 2026: Qwen3.5, Gemma4, GLM-5.1 и Minimax-M2.7 — кто вывозит?
Сравнение четырёх сильнейших открытых моделей апреля 2026: Qwen3.5, Gemma4, GLM-5.1 и Minimax-M2.7. Какая лучше для локалки? Тесты, требования, реальный опыт.
4221
Какой регуляризатор выбрать: Ridge, Lasso или ElasticNet? Результаты 134 400 симуляций
Масштабное исследование регуляризаторов: на каких данных Ridge бьет Lasso, а когда ElasticNet — пустая трата времени. Четкие правила выбора с цифрами.
4222
Daggr: цепляй AI-приложения кодом, а отлаживай глазами — стартуем
Знакомство с библиотекой Daggr: пишем AI-пайплайны на Python, визуализируем граф, отлаживаем каждый узел. Сравнение с LangChain, примеры кода.
4223
Claude Code случайно удалил продакшн: ошибки доверия AI-агентам и как защитить инфраструктуру
Разбор инцидента с удалением базы данных Claude Code. Почему AI-агентам нельзя давать admin права, как настроить ручную проверку и защитить AWS.
4224
Granite 4.1: IBM сделала маленькие модели, которые бьют гигантов — архитектура, RL и секрет DAPO
Разбор IBM Granite 4.1: архитектура 3B/8B/30B, претрейнинг на 15 трлн токенов, RL с GRPO и DAPO. 8B модель уделывает 32B MoE. Кому подходит, бенчмарки, сравнени