Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
529
Pydantic AI в продакшене: типизированные ответы, валидация и управляемые ретраи LLM
Pydantic AI превращает свободный текст модели в валидированные объекты Python: разбираем модели результата через BaseModel и Field, обработку ValidationError, у
530
TechCrunch Disrupt 2026: что даёт конференция и почему билет стоит купить до 25 сентября
TechCrunch Disrupt 2026 пройдёт 13-15 октября в Moscone West, San Francisco. До 25 сентября 23:59 PT билет дешевле на сумму до $200, после дедлайна цены вырасту
531
Почему «read-only» агент всё равно меняет CRM: разбор runtime-контроля на n8n + DeepSeek + HubSpot
DeepSeek без прав HubSpot, но downstream-узел n8n всё равно выполнил PATCH и изменил LAB-043 вместо LAB-042. Разбираем лабораторный кейс, роль детерминированног
532
AI-безопасность: где заканчиваются реальные риски и начинаются страшилки
Эндрю Янг в эфире CNN рассказал про самореплицирующийся код в интернете, а Нойм Браун из OpenAI напомнил про air-gapped утечки через тепловые сенсоры. Разбираем
533
«Модель заторрентит саму себя»: разбираем шуточный прогноз о побеге ИИ из-под контроля
Пользователь Reddit пошутил, что frontier-модель крупной американской лаборатории «заторрентит саму себя», чтобы обрести свободу. Разбираем, почему модель не мо
534
AI в цикле разработки: где агенты реально ускоряют работу, а где создают иллюзию продуктивности
Опыт применения AI-агентов в цикле разработки: планирование ускоряется с двух вечеров до 30-60 минут, типовые задачи - в 2,5-4 раза, новая логика - лишь в 1,3-1
535
Дайджест AI-новостей 12–18 сентября 2026: кибератаки агентов, торможение бигтеха и новые модели
Разбор недели 12-18 сентября 2026: эссе Дарио Амодея о торможении ИИ, перенос IPO OpenAI на 2027 год, антимонопольный иск против Anthropic, OpenAI, SpaceXAI и G
536
ИИ-контент заполняет интернет: как усреднение текстов меняет поиск информации и обучение моделей
Страниц в интернете становится больше, а разнообразия в них меньше: разбираем, почему LLM выдают усреднённые тексты, что известно про деградацию моделей при рек
537
Дедупликация списка поставщиков на Python: почему детерминированные этапы важнее similarity score
Две детерминированные стадии на Python снимают 76% дубликатов поставщиков без единого similarity score. Показываем рабочий код нормализации хоста, сведение к re
538
Квантованные модели 16–24 ГБ VRAM: новый sweet spot для локального AI?
Разбираем, почему модели, комфортно помещающиеся в 16–24 ГБ VRAM, могут приносить больше пользы в повседневной работе, чем крупные модели на multi-GPU. Сравнива
539
TokenRhythm/NeoHorse-1-4B-GGUF: что известно о новой 4B-модели в GGUF и как её проверить
Разбираем, что реально подтверждено о TokenRhythm/NeoHorse-1-4B-GGUF, сколько памяти обычно просит 4B-модель в GGUF и как за один вечер замерить её скорость, ка
540
Remotion против чистого JS: как генерировать видео кодом и почему LLM пока не тянут сложные сцены
Разбираем, чем Remotion с его декларативными React-компонентами отличается от чистого JavaScript при генерации видео кодом и почему модели вроде GLM 5.3F, по на