Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
6241
Кризис ИИ-хайпа: почему проекты на LLM стали «дорогой cron-задачей» и что делать дальше
Почему 85% ИИ-проектов на GPT-5 и Claude 3.5 не окупаются в 2026? Анализ кризиса хайпа, реальный ROI и стратегии для прагматичного ИИ.
6242
AssetOpsBench: как IBM оценивает промышленных AI-агентов на реальных данных
Обзор AssetOpsBench от IBM: фреймворк для оценки AI-агентов на реальных промышленных данных. 2.3M точек данных, метрики координации, практическое применение.
6243
Оптимизация передачи данных в распределённом обучении ИИ: разбор на примере NVIDIA Nsight и data-parallel training
Глубокий гайд по оптимизации GPU коммуникации в распределённом обучении. Практическое использование NVIDIA Nsight Systems 2026.1 для data-parallel training.
6244
Разоблачение хайпа Cursor: почему «автономный браузер» — это маркетинг, а не реальный результат
Правда о Cursor AI: почему обещания автономного браузера — маркетинговая уловка без реальных результатов. Анализ на 25.01.2026.
6245
Как автоматизировать бизнес-отчётность с помощью Amazon Bedrock: архитектура и промпты
Пошаговый гайд по автоматизации бизнес-отчётов с Amazon Bedrock. Архитектура, промпты, экономия 10+ часов в месяц. Актуально на 2026 год.
6246
Agent Builder шаблоны: готовые агенты для почты, календаря и инцидентов за 5 минут
Обзор готовых шаблонов LangSmith Agent Builder для быстрого создания email-ассистентов, календарных ботов и инцидент-менеджеров с интеграциями Gmail, Google Cal
6247
Как мы заменили трёх контролёров ОТК одним Claude Project: реальный кейс с завода
Подробный разбор реального кейса автоматизации проверки контроллеров на производстве с помощью Claude Projects. От проблемы до работающего решения за 72 часа.
6248
D4RT: как работает модель для 4D-реконструкции сцен из видео
Полный разбор D4RT от DeepMind: архитектура, принцип работы, практическое применение для 4D-реконструкции динамических сцен из обычного видео. Актуально на 25.0
6249
RL-среды: почему будущее ИИ — не в данных, а в цифровых «классах» для обучения агентов
Почему обучение с подкреплением и симуляционные среды заменят данные как главный драйвер развития ИИ. Будущее агентов в 2026 году.
6250
Agent Engineering: новая дисциплина для перехода от прототипа к продакшену
Полное руководство по Agent Engineering: отличия от традиционной разработки, итеративный процесс, инструменты и кейсы Clay, Vanta, LinkedIn для продакшен-агенто
6251
AI-ассистенты для кодирования в 2025: практический гайд по выбору и использованию
Полное руководство по выбору AI-ассистентов для программирования в 2025: сравнение Copilot, Cursor, Codeium, Tabby и других. Практические советы, ошибки и приме
6252
Почему fine-tuning часто проваливается: разбор ошибок при создании чат-бота с личностью для Telegram
Почему тонкая настройка LLM для чат-бота с характером заканчивается провалом? Разбор 5 фатальных ошибок с датасетом, выбором модели и практические альтернативы