Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
7105
Тренировка text-to-image моделей с нуля: лучшие практики и ablation-исследования от Photoroom
Полное руководство по тренировке text-to-image моделей с нуля. Ablation-исследования, лучшие практики Photoroom PRX, рецепт тренировки на 08.02.2026.
7106
Как я строил RAG-агента для HR-рекомендаций: разбор архитектуры, проблем с BDD и сформированных skills
Практический кейс: строим RAG-агента для HR рекомендаций с разбором архитектуры, проблем с BDD и формирования skills. Примеры кода и решения для 2026 года.
7107
От нейрошизы до продакшена: как делать AI-продукты почти бесплатно в 2026 году
Полный гайд по созданию AI-продуктов с минимальным бюджетом. Инструменты, лайфхаки и пошаговый план от Senior DevOps инженера на 2026 год.
7108
Силиконовый дарвинизм: почему ограничения — это двигатель прогресса в AI
Философия ограничений в AI: от Voyager 1 до квантованных моделей и TinyML. Почему нехватка ресурсов создает гениальные решения в 2026 году.
7109
Распределённое Q-обучение для маршрутизации в графах: как заставить нейросеть искать пути быстрее Дейкстры
Практическое применение RL для задачи Small World. Полный код на Python, сравнение с классическими алгоритмами и реальные примеры использования.
7110
График METR — это не экспонента: почему ИИ развивается медленнее, чем кажется
Разбираем главный график в ИИ-сообществе — временной горизонт METR. Почему его неверно интерпретируют и как на самом деле растут способности ИИ в 2026 году.
7111
Нейро-дайджест: Китайские SOTA-модели атакуют, Codex на десктопе и бесплатный аналог Suno
Обзор последних AI-новинок: китайские модели для кода Qwen3-Coder-Next и Lucy 2.0, бесплатный аналог Suno ACE-Step 1.5 и десктопное приложение Codex от OpenAI.
7112
Qwen3-Coder-Next в Ollama: хватит ли 128 ГБ RAM и зачем нужен q8_0
Подробное руководство по запуску qwen3-coder-next в Ollama 0.15.5: сравнение квантований q4_K_M и q8_0, требования к видеопамяти (80 ГБ) и оперативной памяти (1
7113
Когда ИИ ошибается не фактом, а мыслью: почему логические сбои убивают доверие к нейросетям
Новые исследования показывают: ошибки в рассуждениях LLM опаснее фактологических. Анализ моделей GPT-5, Gemini 3.0 Ultra и Claude 4.0 в медицине и праве.
7114
Prompt Fidelity: почему ваш AI-агент вас не слушается и как это измерить
Что такое верность промпта, как измерить точность выполнения инструкций AI-агентами на примере Spotify и какие метрики использовать для оценки качества работы а
7115
Внутреннее устройство Claude Opus 4.6: «исповедь» модели о ядре, эмбеддингах и атаках
Эксперимент с промпт-инжинирингом: заставляем Claude Opus 4.6 описать свою архитектуру. Технические метафоры, эмбеддинги, уязвимости.
7116
ArkOS: когда твой локальный AI-агент наконец перестанет страдать амнезией
Разбираем ArkOS — opensource-фреймворк для локальных AI-агентов с персистентной памятью, explicit state graphs и полным контролем. Обзор архитектуры, сравнение