Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
7873
GUI-агенты: как они видят, думают и учатся на наших ошибках
Разбираемся, как работают GUI-агенты типа MAI-UI: компьютерное зрение, MCP-инструменты, самообучающиеся данные и reinforcement learning.
7874
Llama 3.3 8B: Meta раздала устаревшую модель, а мы её протестировали
Разбор скандала с Llama 3.3 8B: Meta выпустила устаревшую модель через API, а сообщество нашло свежую версию. Тесты, бенчмарки и реальная производительность.
7875
Генерация изображений на AMD: Stable Diffusion работает или это досихпор боль?
Полный гайд по запуску Stable Diffusion на AMD видеокартах. ROCm, совместимость, скорость, ошибки и реальные альтернативы для генерации изображений.
7876
Запускаем LLM на Android с NPU: обзор клиентов с аппаратным ускорением
Полный обзор клиентов для запуска LLM на Android с аппаратным ускорением NPU. MLC Chat, FOSS решения, настройка, сравнение производительности и практические сов
7877
2026: Год, когда AI перестанет быть инструментом и станет коллегой (которого уволят вместо вас)
Что ждет рынок труда в 2026 году под давлением AI? Реальные прогнозы инвесторов, исчезающие профессии и стратегии выживания. Не очередной хайп.
7878
Youtu-LLM-2B: новая компактная модель от Tencent с 128к контекстом и агентными способностями
Обзор Youtu-LLM-2B от Tencent: 2B параметров, контекст 128k, агентные способности. Сравнение с аналогами, примеры использования, рекомендации.
7879
Kaggle по AI-агентам: как Google и NVIDIA учат строить продакшен-агентов
Подробный разбор курса Kaggle по AI-агентам: архитектуры, планирование, инструменты и production deployment от экспертов Google и NVIDIA.
7880
VL-JEPA на своём железе: как заставить Apple Silicon понимать картинки без облаков
Пошаговая инструкция по запуску VL-JEPA на Mac с Apple Silicon. Установка MLX, загрузка модели, первые эксперименты с vision-language моделью.
7881
Когда команды ИИ-агентов вредят вместо помощи: исследование разбивает главный миф
Новое исследование показывает: команды ИИ-агентов часто дают худшие результаты, чем одиночные агенты. Парадокс коллективного тупизма.
7882
Твои литературные вкусы — это код. Давай его декомпилируем через ChatGPT
Пошаговый гайд с промптами и Python-кодом для анализа книжных предпочтений через ChatGPT. Кластеризация интересов, векторные представления, личный гайд.
7883
Deep Research Agent: собери автономного исследователя, который проверяет факты
Пошаговая настройка Deep Research Agent — open-source инструмента на LangGraph с системой проверки достоверности источников и 4 специализированными агентами.
7884
LoopCoder: как работает архитектура с повторяющимися слоями для генерации кода
Глубокое объяснение архитектуры LoopCoder для генерации кода: повторяющиеся трансформеры, общие веса, глобальное и локальное внимание. Как это работает и почему