Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
6229
Когда ИИ объясняет свои решения: как XAI превращает беспилотники из черных ящиков в прозрачные системы
Практическое руководство по XAI для автономного вождения: как методы интерпретируемости решений делают ИИ безопаснее и предсказуемым.
6230
PDIQ: Как мы построили корпоративного ИИ-ассистента на AWS, который знает всё
Детальный разбор архитектуры PDIQ — корпоративной RAG-системы на AWS для агрегации знаний из Confluence, SharePoint и других источников. От проблем до productio
6231
Саммит ИИ в Дели 2026: зачем Олтман, Пичаи и Амодеи едут в Индию и что это значит для рынка
Анализ визита CEO OpenAI, Google, Anthropic и Nvidia в Индию в январе 2026. Почему второй по величине рынок ИИ стал полем битвы гигантов.
6232
Студенты и преподаватели обогнали корпорации: как ИИ стал главным учебником 2026 года
Новое глобальное исследование Google показывает: 83% студентов используют ИИ для учебы, мотивация сместилась от развлечений к образованию. Уникальные данные по
6233
GPT-5.2 Codex: когда ИИ для кода перестал быть игрушкой и начал работать
Полный разбор GPT-5.2 Codex на 25.01.2026: новые функции, сравнение с GitHub Copilot, реальные примеры использования для продвинутой разработки.
6234
ABC-Bench: почему AI-агенты проваливаются в настройке окружения и как Claude Sonnet 4.5 стал лучшим
Новый бенчмарк ABC-Bench показал, что AI-агенты не справляются с настройкой окружения. Claude Sonnet 4.5 стал лучшим. Результаты на 25.01.2026.
6235
Railway: как развернуть AI-приложение на альтернативе AWS с учётом $100 млн инвестиций
Полное руководство по миграции AI-приложений с AWS на Railway. Практические шаги, настройка GPU, экономия 40-60% на инфраструктуре.
6236
CUGA от IBM: агент, который не просто кликает, а думает
Обзор конфигурируемого AI-агента CUGA от IBM Research. Как запустить в Hugging Face Spaces, сравнение с альтернативами и примеры использования для веб-задач.
6237
Метаданные пакетов Conda и PyPI тормозят установку: в чём проблема масштабирования и как её решить
Глубокий разбор проблемы раздутых метаданных в Conda и PyPI. Архитектурные ошибки, файлы >300 МБ и практические решения для ускорения установки пакетов.
6238
Лучшие модели для 24GB VRAM в 2026: Gemma 3 27B и другие рабочие лошадки
Полный обзор LLM, которые реально работают на RTX 3090/4090 в 2026 году. Gemma 3 27B, GLM 4.7 Flash, квантование, производительность и прогнозы.
6239
Google Trends лжет: как нормализация данных убивает ваши ML-модели
Почему Google Trends вводит в заблуждение при построении ML-моделей. Разбор ошибок нормализации, корреляции и причинности. Практическое руководство по работе с
6240
Из лаборатории в стартап: vLLM становится Inferact и берет $150 млн. Что дальше?
Самый популярный inference-движок vLLM превращается в стартап Inferact с $150 млн. Как это изменит open-source и работу разработчиков в 2026 году?