Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
6805
FACTS Benchmark Suite: Google DeepMind изобретает измеритель для ИИ-брехни
Как Google DeepMind оценивает фактологичность языковых моделей. Обзор FACTS Benchmark Suite, сравнение с альтернативами, примеры и кому нужен этот инструмент.
6806
Как создать своё первое приложение без навыков программирования: руководство по vibe-coding с Claude и ChatGPT
Пошаговое руководство по созданию первого приложения без навыков программирования. Используем Claude и ChatGPT для vibe-coding. От идеи до работающего приложени
6807
Как найти по-настоящему нецензурированный ИИ для серьёзных задач: обзор моделей и платформ
Как найти ИИ без цензуры для аналитики, кодинга и исследований. Обзор моделей Llama, Qwen, Mistral и платформ для self-hosting. Критерии выбора и пошаговый план
6808
Visual Haystacks: как оценить способность мультимодальных моделей анализировать сотни изображений
Полное руководство по Visual Haystacks - бенчмарку для оценки способности мультимодальных моделей анализировать коллекции изображений. Методология, практическое
6809
StrongREJECT: как правильно оценивать джейлбрейки и почему перевод на гэльский не работает
Почему 90% исследований jailbreak - научный мусор. Как правильно оценивать уязвимости LLM с StrongREJECT. Перевод на гэльский не работает.
6810
RAG с нуля: как 17-летний написал алгоритм для хакатона по финансам — разбор кода и архитектуры
Подробный разбор реализации RAG с нуля для финансовых документов. Архитектура, код на Python, векторный поиск и чанкинг от 17-летнего победителя хакатона.
6811
Как автоматизировать тонкую настройку и квантование моделей с помощью Codex и HF-skills: полный туториал
Полный гайд по автоматизации ML-пайплайна: от fine-tuning до GGUF-квантования через агентов. Код, команды, мониторинг Trackio.
6812
Латентное пространство вместо токенов: собираем экспериментальную LLM по частям
Практический гайд по сборке LLM с латентным пространством. Выбор энкодера USER-bge-m3, раздельное обучение, экономия VRAM. Код, архитектура, ошибки.
6813
Loops от YADRO: как слить циклы в кучу и заставить нейросети летать
Разбираем Loops — JIT-библиотеку для фьюжна циклов и низкоуровневой оптимизации нейросетей. Сравнение с альтернативами, примеры использования и кому подойдет.
6814
Технический долг в ML: Детектор «запахов» кода от прототипа до продакшена
Полное руководство по обнаружению и устранению технического долга в ML-проектах. От прототипа до продакшена: инженерия, безопасность, качество моделей.
6815
BigCodeArena: как запустить и тестировать код от AI-моделей в реальном времени
Полное руководство по установке и использованию BigCodeArena для тестирования кода от AI-моделей. Сравнение с HumanEval, практические примеры и рекомендации.
6816
Python без тормозов: как AOT-компиляция превращает интерпретируемый язык в нативный код
Глубокий разбор AOT-компиляции Python в машинный код. Архитектурные insights, сравнение Mojo/Nuitka/Cython, роль ИИ в оптимизации и практическое применение.