Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
7645
AlphaEarth Foundations: ИИ, который видит Землю как пазл из миллиардов спутниковых пикселей
Практическое руководство по использованию AlphaEarth Foundations от DeepMind для анализа спутниковых данных в Google Earth Engine. Примеры кода, сравнение с аль
7646
AlphaFold разгадал 50-летнюю загадку белка apoB100. Теперь лекарства от атеросклероза будут создавать за месяцы, а не за десятилетия.
Искусственный интеллект AlphaFold решил проблему, над которой бились 50 лет. Структура белка apoB100 открывает путь к созданию лекарств от атеросклероза.
7647
NVIDIA Nsight vs PyTorch Profiler: как найти и убить тормоза передачи данных в ML
Подробное сравнение NVIDIA Nsight Systems и PyTorch Profiler для поиска bottlenecks в передаче данных AI/ML моделей. Практические кейсы, чеклисты, примеры кода.
7648
Обзор Gemma 3 270M: самая компактная модель для мобильных устройств и IoT
Подробный обзор Gemma 3 270M от Google. Энергоэффективная модель для edge-устройств, сравнение с аналогами, примеры запуска и рекомендации.
7649
Hype Correction: почему пора сбросить ожидания от ИИ и сосредоточиться на реальных применениях
ИИ не станет искусственным интеллектом в ближайшие годы. Пора сбросить завышенные ожидания и сосредоточиться на реальных применениях, которые работают сегодня.
7650
MedGemma: когда медицинский ИИ стал бесплатным (и что с этим делать)
Подробный разбор MedGemma — открытых медицинских моделей от DeepMind. Установка, примеры кода, сравнение с альтернативами и реальные сценарии использования.
7651
Ваша модель видит собаку, а вы — волка: как DeepMind учит ИИ видеть по-человечески
Глубокий разбор метода DeepMind для выравнивания внутренних представлений нейросетей с человеческим восприятием. Повышаем robustness и интерпретируемость компью
7652
Как внедрить GenAI в бизнес за полгода: практические сценарии, команда и архитектура
Пошаговый план внедрения генеративного ИИ в бизнес-процессы за полгода. Практические сценарии, состав команды, архитектура решений и типичные ошибки.
7653
RFM-анализ в Pandas: как разобрать клиентов по полочкам, даже если половина данных пропала
Пошаговое руководство по RFM-анализу в Python с Pandas. Учимся сегментировать клиентов и правильно обрабатывать пропуски в данных. Практический код для аналитик
7654
Gemma нашла раку брешь: как маленькая LLM открыла новый путь терапии
Как модель Gemma обнаружила ранее неизвестный путь лечения рака. Подробный кейс применения LLM в биоинформатических исследованиях с пошаговым разбором.
7655
Model Context Protocol (MCP) от Anthropic: полное руководство по интеграции инструментов в агентские пайплайны
Обзор Model Context Protocol (MCP) от Anthropic: архитектура, сравнение с function calling, примеры кода на Python и рекомендации по использованию в агентских п
7656
Ваша ML-модель врёт: как найти и доказать дрейф данных до того, как клиенты заметят
Практическое руководство по обнаружению дрейфа данных и концептов в ML-системах. Статистические тесты, мониторинг распределений и код для продакшена.