Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
6253
Почему промпты не создают роль: как работает краткосрочный поведенческий профиль LLM
Научное объяснение, почему LLM не держат роль в длинных диалогах. Иллюзия личности, краткосрочный профиль и практические решения.
6254
Твой личный ИИ-лаборант: агент, который следит за экспериментами пока ты спишь
Готовое решение на LangChain для автоматического мониторинга сбоев в обучении моделей, анализа метрик и перезапуска джобов. Практический обзор на февраль 2026 г
6255
Claude Code для инженеров: Автоматизация IoT-проектов на примере промышленного освещения
Практический кейс автоматизации IoT-проектов с Claude Code 2.1: от анализа данных до прошивки оборудования. Готовые скрипты и промпты для инженеров.
6256
Evals as Code: как monday.com внедрила оценку AI-агентов в CI/CD с первого дня и ускорила фидбэк в 8.7 раз
Как monday.com ускорила фидбэк по AI-агентам в 8.7 раза через evals-driven development на LangSmith. Полное руководство по интеграции в CI/CD.
6257
CUDA с нуля: пишем ядро для сложения векторов как первый шаг к пониманию Transformer
Пишем первое CUDA ядро для сложения векторов на C++. Разбираем архитектуру GPU, память CUDA и готовимся к написанию Transformer с нуля.
6258
Как настроить полностью локальный AI-агент для программирования: Qwen Code + Qwen3-Coder без телеметрии
Полная настройка локального кодирующего агента на Qwen3-Coder-Instruct-32B через LM Studio. CLI инструмент без интернета и слежки. Работает офлайн.
6259
Обзор топ-6 бесплатных AI-сервисов для генерации 3D-моделей: тест на ностальгических героях
Практический тест-драйв 6 бесплатных AI-сервисов для генерации 3D-моделей в 2026 году. Сравнение качества, ограничений и реальной применимости на примере ностал
6260
Персональный GitHub-рекап на локальной LLM: код, который не шпионит за твоими коммитами
Собираем приватную аналитику GitHub на локальной LLM: архитектура, код и визуализация активности разработчика без отправки данных в облако.
6261
Архитектура фреймворка для постобучения LLM в Netflix: как масштабировать fine-tuning на кластерах GPU
Глубокий разбор архитектуры фреймворка Netflix для постобучения LLM. Конвейеры данных, оркестрация задач, масштабирование на сотни GPU. Практические инсайты на
6262
Ouro-2.6B-Thinking снова жив: как починить рекуррентную модель после обновления transformers
Подробный гайд по запуску рекуррентной модели Ouro-2.6B-Thinking с исправлением ошибок в transformers 4.55. Сравнение инференса с обычными трансформерами.
6263
CAKE на Bedrock AgentCore: Как заставить агента работать с Salesforce, Redshift и OpenSearch одновременно
Разбор реального кейса AWS: как построить агента с архитектурой CAKE на Bedrock AgentCore, объединяющего данные из Salesforce, Redshift и OpenSearch.
6264
RL без TD-обучения: когда классический подход ломается о реальность
Почему TD-обучение не работает для реальных роботов и как новый подход решает проблемы масштабируемости, bias-variance tradeoff и off-policy обучения.