Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
8005
Фильм «Lily» и чек на $1 млн: как Google AI выиграл главный киноприз 2025 года
Как короткометражка Lily, созданная с помощью Gemini, Veo и Imagen 3, победила 3500 заявок и забрала главный приз в $1 млн. История и инструменты.
8006
Нейросети в спортивных ставках: какие данные нужны и как собрать датасет для обучения своей модели прогнозирования
Полное руководство по сбору данных для нейросети в ставках на спорт. Телеметрия, xG, wearables датчики, скрытые зависимости. Пошаговый план создания датасета на
8007
Когда переходить с одного агента на мульти-агентную архитектуру: критерии и кейс Anthropic с +90% производительности
Практическое руководство по переходу на мульти-агентные системы. Критерии, пошаговый план и реальный кейс Anthropic с ростом производительности на 90.2%.
8008
Когда ИИ объясняет свои решения: как XAI превращает беспилотники из черных ящиков в прозрачные системы
Практическое руководство по XAI для автономного вождения: как методы интерпретируемости решений делают ИИ безопаснее и предсказуемым.
8009
PDIQ: Как мы построили корпоративного ИИ-ассистента на AWS, который знает всё
Детальный разбор архитектуры PDIQ — корпоративной RAG-системы на AWS для агрегации знаний из Confluence, SharePoint и других источников. От проблем до productio
8010
Саммит ИИ в Дели 2026: зачем Олтман, Пичаи и Амодеи едут в Индию и что это значит для рынка
Анализ визита CEO OpenAI, Google, Anthropic и Nvidia в Индию в январе 2026. Почему второй по величине рынок ИИ стал полем битвы гигантов.
8011
Студенты и преподаватели обогнали корпорации: как ИИ стал главным учебником 2026 года
Новое глобальное исследование Google показывает: 83% студентов используют ИИ для учебы, мотивация сместилась от развлечений к образованию. Уникальные данные по
8012
GPT-5.2 Codex: когда ИИ для кода перестал быть игрушкой и начал работать
Полный разбор GPT-5.2 Codex на 25.01.2026: новые функции, сравнение с GitHub Copilot, реальные примеры использования для продвинутой разработки.
8013
ABC-Bench: почему AI-агенты проваливаются в настройке окружения и как Claude Sonnet 4.5 стал лучшим
Новый бенчмарк ABC-Bench показал, что AI-агенты не справляются с настройкой окружения. Claude Sonnet 4.5 стал лучшим. Результаты на 25.01.2026.
8014
Railway: как развернуть AI-приложение на альтернативе AWS с учётом $100 млн инвестиций
Полное руководство по миграции AI-приложений с AWS на Railway. Практические шаги, настройка GPU, экономия 40-60% на инфраструктуре.
8015
CUGA от IBM: агент, который не просто кликает, а думает
Обзор конфигурируемого AI-агента CUGA от IBM Research. Как запустить в Hugging Face Spaces, сравнение с альтернативами и примеры использования для веб-задач.
8016
Метаданные пакетов Conda и PyPI тормозят установку: в чём проблема масштабирования и как её решить
Глубокий разбор проблемы раздутых метаданных в Conda и PyPI. Архитектурные ошибки, файлы >300 МБ и практические решения для ускорения установки пакетов.