Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
5797
Финансовый джинн в бутылке: как один финтех за 16 недель выпустил AI-агента, который перевернул рынок рефинансирования
Реальная история: финтех-компания за 4 месяца внедрила автономного AI-агента на Amazon Bedrock, сократив время сделки с 3 недель до 20 минут. Детали архитектуры
5798
Бенчмарк для ИИ-бэкендеров: как ABC-Bench проверяет настройку Docker и деплой, и почему Claude 4.5 здесь лучший
Подробный разбор ABC-Bench — бенчмарка для ИИ-бэкендеров. Как он проверяет настройку Docker, деплой сервисов и почему Claude Sonnet 4.5 показывает лучшие резуль
5799
Grammarly ворует личности: как AI-сервис использует имена экспертов без спроса
Разоблачение этического скандала: Grammarly использует имена реальных экспертов в своей AI-функции без их согласия. Как это работает и что говорит закон об AI в
5800
MoE — архитектурный стандарт китайских моделей: как работают экспертные смеси в DeepSeek, Kimi, Qwen и MiniMax
Подробный разбор архитектуры MoE в китайских моделях DeepSeek R1, Kimi K2.5, Qwen3-MoE и MiniMax M2.1. Почему MoE стал стандартом и как экономит стоимость обуче
5801
Qwen3-Coder-Next 80B: тестирование модели-лидера в бенчмарке программирования SWE-rebench
Открытая модель Qwen3-Coder-Next 80B от Alibaba побила проприетарные аналоги в бенчмарке SWE-rebench. Разбираем результаты, требования и стоит ли переходить на
5802
Скандал с Meta: Как данные с умных очков Ray-Ban попадали к аннотаторам и ставили под угрозу приватность
Расследование утечки видео с умных очков Ray-Ban к аннотаторам Meta. Как это ставит под угрозу приватность и что делать пользователям.
5803
Как ускорить Pandas в 100 раз: отказываемся от циклов в пользу векторных операций
Практический гайд по отказу от циклов в Pandas. Узнайте, как векторизация ускоряет код в 100 раз, с примерами и пошаговым планом на 2026 год.
5804
Интеллектуальный поиск по фото на AWS: пошаговый разбор системы на Rekognition, Neptune и Bedrock
Постройте систему интеллектуального поиска по фотографиям на AWS с использованием Rekognition, Neptune и Bedrock. Подробный гайд с архитектурой и кодом на 2026
5805
CAMAR: новая среда для обучения мультиагентного ИИ в непрерывном пространстве
Обзор CAMAR - новой среды для мультиагентного обучения с подкреплением в непрерывном пространстве. Возможности, сравнение с аналогами, примеры использования.
5806
Canvas в AI Mode Google: как создать свой дашборд или инструмент прямо в поиске (пример с трекером стипендий)
Узнайте, как использовать Canvas в AI Mode Google для создания интерактивных дашбордов и инструментов прямо в поиске. Практический пример: трекер стипендий.
5807
Гибридный поиск для RAG: руководство по реализации BM25 + семантический поиск
Пошаговое руководство по реализации гибридного поиска для RAG-систем. Комбинируем алгоритм BM25 и семантический поиск для повышения точности на 30-40%. Актуальн
5808
Темная сторона вайбкодинга: как AI-агенты создают техдолг и убивают экспертизу
Глубокий анализ скрытых рисков вайбкодинга: как AI-агенты незаметно создают технический долг и разрушают навыки разработчиков. Практические советы на 2026 год.