Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
709
Управление памятью AI-агентов: как кривая забывания Эббингауза и подкрепление использованием решают проблему скользящего окна
Разбираем движок памяти AI-агентов на основе кривой забывания Эббингауза: как частота обращений спасает важные факты от удаления, а скользящее окно их теряет. К
710
Интеллектуальная обработка документов на AWS: пошаговое руководство по созданию IDP с Textract и Bedrock
Соберите IDP-систему на AWS за один день: автоматический сбор писем из Gmail, распознавание через Textract и извлечение PII с помощью Claude Sonnet 4.6. Готовый
711
The Stack v3 от Hugging Face: крупнейший открытый датасет кода на 114 ТБ
Hugging Face выпустила The Stack v3 — крупнейший открытый датасет исходного кода объёмом 114 ТБ. Два формата: stack-v3-train и stack-v3-full. Узнайте, как испол
712
Троичные модели AI: провал или перспектива? Разбираем кейс Bonsai 27B
Тесты Bonsai 27B показали 7.9% на Terminal-Bench 2.0 — ниже, чем у моделей в 3 раза меньше. Разбираем, почему троичные нейросети пока не готовы к реальным задач
713
Архитектура AI-агента для WordPress/Elementor: от промпта к надёжному регламенту
Практический разбор архитектуры AI-агента для сборки страниц в WordPress+Elementor через Telegram. Очередь задач, CLI для управления состоянием, бета/прод окруж
714
Краудфандинг для AI-моделей: как сообщество может финансировать open-source разработку в 2026 году
Краудфандинг AI-моделей: как сообщество собирает $10-20 млн на обучение open-source LLM. Разбираем модели финансирования, краудкомпьютинг, барьеры доверия и рас
715
Midjourney покупает Co-Star: зачем генератору изображений астрологическое приложение с 4,3 млн пользователей
Midjourney купила приложение для социальной астрологии Co-Star с 4,3 млн активных пользователей. Разбираем стратегию, влияние на будущие продукты и тренды AI-ин
716
Каскадная маршрутизация LLM для RAG: как сократить расходы на инференс без потери качества
Разбираем LLM Cascade — каскадное использование дешёвых локальных и дорогих флагманских моделей. Реальные замеры на 20 моделях, стратегии валидации и эскалации,
717
Качество инференса Laguna S 2.1: как квантование и RAM влияют на производительность
Почему Laguna S 2.1 кажется «туповатой» одним разработчикам и выдаёт отличные результаты другим? Разбираем влияние квантования Q8, Q4, Q5 и объёма RAM на качест
718
Как ослабление экологических норм США ускоряет строительство дата-центров для AI: разбор новых правил и последствий
Администрация Трампа меняет правила для minor sources, упрощая запуск газовых и дизельных генераторов для дата-центров AI. Разбираем суть реформы, протесты в 42
719
Чистый претрейнинг в 2026: существуют ли модели, обученные только на человеческих данных?
По состоянию на июль 2026 года не существует крупных LLM, обученных исключительно на человеческих данных. Разбираем причины: дефицит контента, экономика сбора и
720
Laguna 2.1: что изменилось в логическом рассуждении и стоит ли обновляться
Разбираем Laguna 2.1: какие компоненты логического рассуждения реально улучшены, где модель всё ещё ошибается и как настроить её для максимальной точности. Тест