Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
6265
SageMaker: полный цикл кастомизации моделей от претрейна до DPO
Пошаговое руководство по полному циклу кастомизации AI-моделей в SageMaker: от претрейнинга до тонкой настройки с LoRA и Direct Preference Optimization. Практич
6266
Waypoint-1: Когда игры сами себя рисуют под вашими пальцами
Запуск Waypoint-1 на обычной видеокарте: генерация игрового видео в реальном времени по нажатию клавиш. Архитектура, сравнение, примеры использования.
6267
10 элегантных способов фильтрации Pandas DataFrame: от .isin() до .query()
Практическое руководство по фильтрации данных в Pandas с сравнением производительности. Методы .isin(), .query(), .str.startswith() и другие.
6268
Как хакеры взламывали Copilot через один клик: разбор уязвимости и промпт-инъекции
Подробный разбор уязвимости GitHub Copilot 2025 года. Как параметр q позволял красть историю чатов через промпт-инъекции. Технические детали атаки и меры защиты
6269
Агентный хаос в бизнесе: как подготовить инфраструктуру данных для тысяч автономных AI-агентов
Почему 4000 агентов ломают вашу базу данных и как построить систему, которая выдержит агентный хаос. Практическое руководство на 2026 год.
6270
Claude Cowork: обзор и первые шаги — как автоматизировать офисную работу с помощью ИИ-агента
Подробный обзор Claude Cowork от Anthropic — как настроить и использовать ИИ-агента для автоматизации рутинных офисных задач в 2026 году.
6271
Лагранжевы нейронные сети: архитектура для моделирования физических законов в PyTorch/TensorFlow
Глубокий гайд по лагранжевым нейронным сетям. Объясняем физические основы, архитектуру и даем рабочий код на PyTorch 2.4 и TensorFlow 2.16 для моделирования зак
6272
Few-Shot Prompting для кодирования: как увеличить эффективность AI-агентов в 5 раз на практических примерах
Практическое руководство по few-shot prompting для AI-агентов в веб-разработке. Примеры промптов, техники увеличения производительности и снижения неоднозначнос
6273
Почему AI-агенты проваливают реальные рабочие задачи: разбор бенчмарка APEX-Agents и его выводы
Анализ бенчмарка APEX-Agents показывает, почему AI-агенты проваливают офисные задачи. Только 24.3% успеха у GPT-4.5 Turbo. Подробности и выводы.
6274
P1-235B-A22B: физический гений в 235 миллиардах параметров — как запустить олимпийского чемпиона у себя дома
Пошаговый гайд по установке P1-235B-A22B — первой открытой ИИ-модели, получившей золотую медаль на Международной физической олимпиаде. Веса на HuggingFace, тест
6275
Когда просто промптов мало: как Amazon затачивает LLM под бизнес-задачи
Разбор реальных кейсов Amazon по настройке LLM. Снижение ошибок на 33%, экономия 80% усилий. Техники SFT, PPO, DPO, GRPO для high-stakes приложений.
6276
Когда ИИ проверяет мистику: как мы искали связь между ролями злодеев и судьбой актёров
Как мы использовали Алису AI и статистику для проверки гипотезы о материальности мысли на примере судеб актёров, игравших злодеев. Методология, результаты и оши