Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

8389 RF-over-Fiber: как радиочастотные кабели заменят медь в AI-дата-центрах для масштабирования Глубокий разбор RF-over-Fiber технологии для замены медных кабелей в AI дата-центрах. Проблемы масштабирования GPU, физические ограничения меди и решения от Poi 7 мин чтения 8390 LangSmith Fetch: отладка агентов прямо из терминала — установка и использование CLI Установка и использование LangSmith Fetch CLI для отладки AI-агентов без переключения контекста. Полное руководство по работе с трейсами LangSmith из терминала. 6 мин чтения 8391 Автоматическая чистка персональных данных: от текстов до картинок с Amazon Bedrock Пошаговый гайд по автоматическому обнаружению и скрытию персональных данных в любом контенте с помощью Amazon Bedrock. Архитектура, код, ошибки. 8 мин чтения 8392 Flux.2 против Midjourney и Nano Banana Pro: тесты, промпты и где генерировать изображения дешевле Тесты Flux.2, Midjourney и Nano Banana Pro на реальных промптах. Где дешевле генерировать изображения в 2026 году? Сравнение качества, скорости и стоимости. 6 мин чтения 8393 AI-ассистенты для кодирования деградируют: как GPT-5 разучился писать код и что с этим делать Анализ падения качества AI-ассистентов: GPT-5 генерирует больше ошибок, чем GPT-4. Почему разработчики массово возвращаются к старым версиям LLM. 4 мин чтения 8394 DeepAgents CLI: кодирующий агент, который работает в терминале. Тестируем на Terminal Bench 2.0 и сравниваем с Claude Code Обзор DeepAgents CLI — автономного кодирующего агента для терминала. Установка через uvx, тест на Terminal Bench 2.0 (42.5%), сравнение производительности с Cla 6 мин чтения 8395 DeepEyesV2: когда картинки говорят, а модель их слушает и ищет Как использовать DeepEyesV2 для анализа изображений и поиска информации. Сравнение с Qwen2.5-VL, инструкция по установке и примеры применения. 6 мин чтения 8396 Трейсы вместо кода: почему observability — это новая документация для AI-агентов Почему observability заменяет документацию для AI-агентов. Как трейсы LangSmith, OpenTelemetry и Iris Agent помогают понять недетерминированное поведение. Практ 7 мин чтения 8397 Один против всех: почему мульти-агентные системы — это не всегда круто (и как понять, когда они вам нужны) Практическое руководство по выбору архитектуры AI-агентов: когда использовать одиночного агента, а когда запускать команду. Основано на исследованиях Anthropic, 10 мин чтения 8398 AWQ vs GPTQ на SageMaker: какое квантование реально ускоряет LLM-инференс Тестируем AWQ и GPTQ квантование на SageMaker: ускорение инференса, качество ответов, стоимость. Реальные тесты с Llama 3.1, Falcon 180B, DeepSeek V3. 7 мин чтения 8399 Кроссмодальный поиск на практике: как работает Amazon Nova Multimodal Embeddings и примеры кода Разбираем Amazon Nova Multimodal Embeddings — единую модель для текста, изображений, видео и аудио. Примеры кода, сравнение с альтернативами и кто выиграет от в 7 мин чтения 8400 Продвинутые техники тонкой настройки LLM для мультиагентных систем: паттерны Amazon в продакшене Практические техники тонкой настройки LLM от Amazon для мультиагентных систем. SFT, PPO, DPO, GRPO с метриками: -33% ошибок, -80% человеческих усилий. Паттерны 7 мин чтения