Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Новое AiManual теперь в MAX Подписаться
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

5557 ART, LLaMA-Gym, PentestGPT: три открытых пушки для стресс-теста ваших AI-агентов Сравнительный обзор трех open-source инструментов для тестирования, оптимизации и пентеста AI-агентов. Как выявить уязвимости перед продакшеном. 6 мин чтения 5558 IncidentFox: ваш личный AI SRE, который не шпионит и не просит денег Полный гайд по настройке IncidentFox — приватного AI SRE на локальных LLM (Ollama) для автоматической отладки инцидентов без облаков и утечек данных. Актуально 8 мин чтения 5559 Бомба замедленного действия: когда ChatGPT сольет ваши данные и почему это произойдет раньше, чем вы думаете Первый крупный дата-брич из-за AI неизбежен. Анализ реальных рисков интеграции ChatGPT в бизнес-процессы и почему Samsung был лишь репетицией катастрофы. 6 мин чтения 5560 Почему ML-проекты в промышленности проваливаются: кейс по автоматизации расчёта норм времени Реальный кейс провала AI-проекта на заводе. Почему автоматизация расчёта норм времени не работает с грязными данными. Ошибки заказчиков и разработчиков на 05.02 8 мин чтения 5561 AnyTTS: как подключить любую TTS-систему к ChatGPT, Claude и локальным LLM через буфер обмена Обзор AnyTTS - инструмента для подключения любых TTS-систем к ChatGPT, Claude и локальным LLM через буфер обмена. Архитектура плагинов, настройка, сравнение с а 5 мин чтения 5562 MCPHero: заставьте MCP-серверы работать на OpenAI API без головной боли MCPHero — адаптер для запуска MCP-серверов как нативных инструментов OpenAI. Установка, примеры кода, сравнение с альтернативами. Обзор библиотеки на 2026 год. 7 мин чтения 5563 Longcat-Flash-Lite (n-gram) на Mac: когда простая статистика бьет нейросети Полный гайд по запуску Longcat-Flash-Lite n-gram модели на Apple Silicon. Сравнение MLX, llama.cpp и vLLM, тесты скорости, настройка окружения. 6 мин чтения 5564 Sequential Attention: как Google заставляет трансформеры работать быстрее, не спрашивая разрешения Google Research представил Sequential Attention — метод, который ускоряет inference моделей в 2-3 раза без потери точности. Как это работает и почему это важно 4 мин чтения 5565 RAG-системы врут? Проверяем источники знаний: графы против векторов Практическое сравнение методов проверки достоверности источников в RAG-системах: LLM валидация, NER, проверка временных меток и графовые алгоритмы. 10 мин чтения 5566 Когда ChatGPT не влезает: обучаем испанскую LLM на GTX 1060 и старом Xeon Пошаговый гайд по обучению маленькой LLM на слабом железе (GTX 1060, Xeon). Испанская литература, SentencePiece, PyTorch, локальное обучение без квантования. 9 мин чтения 5567 SOTA-модели с неполным кодом: как компании вводят в заблуждение и как избежать пустой траты времени Анализ проблемы неполных релизов AI-моделей на примере Tencent Youtu-VL-4B. Как компании вводят в заблуждение и что проверять перед использованием. 5 мин чтения 5568 Codag: когда твой LLM-агент превращается в визуальный кошмар, а ты хочешь понять, где он сломался Обзор Codag — расширения VSCode для визуализации и отладки LLM-агентов. Поддержка LangGraph, CrewAI, автономных моделей. Установка, примеры, сравнение с альтерн 6 мин чтения