Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
973
Автоматическая генерация архитектурной документации и диаграмм из .NET-кода с помощью Amazon Bedrock AgentCore и AWS CodePipeline
Практическое руководство по настройке пайплайна AWS для автоматической генерации архитектурных диаграмм и документации из .NET-кода. Разбираем связку Amazon Bed
974
Tome Reader для Obsidian: как превратить заметочник в EPUB-читалку с заметками, словарём и AI
Разбираем Tome Reader для Obsidian: чтение EPUB, сохранение позиции, оглавление, закладки, выделения в заметки и словарь, AI-ассистент с собственным ключом и во
975
Почему DeepSeek отстал в гонке открытых LLM: или это только так выглядит в 2026 году
DeepSeek действительно отстал от Qwen и GLM или так выглядит из-за бенчмарков, версий и условий запуска? Разбираем архитектуру LLM, обучение, контекстное окно,
976
Как vLLM-Radiance раскрывает потенциал четырёх GPU Radeon R9700 AI Pro
Запуск vLLM-Radiance на четырёх Radeon R9700 AI Pro показывает, как серверный движок меняет производительность одной и той же многокартовой системы. Разбираем p
977
Как Trinity использует multi-agent AI для переходного планирования студентов с инвалидностью
Разбираем переход Trinity от conversational AI к serverless multi-agent архитектуре на Amazon Bedrock для планов студентов с инвалидностью. Практические выводы
978
Локальная LLM написала мод Minecraft с чёрной дырой: что получилось на практике
Разбираем заявленный кейс с GLM 5.3 Flash и модом Minecraft через Fabric API: что можно подтвердить, почему один промпт не создаёт рабочую механику и как провер
979
Почему AI-детекция становится сложнее: граница между AI-assisted и AI-generated
Разберитесь, почему AI-детекция текста и изображений дает вероятностный сигнал, как отличать AI-assisted от AI-generated и зачем платформам нужны метки ИИ. В ст
980
Как починить рекомендательную систему на эмбеддингах: мульти-вектор, PRF и LLM-обогащение
Узнайте, почему усреднение интересов превращает «IT» в источник случайных рекомендаций и как исправить профиль пользователя. В статье есть формулы ROC-AUC, NDCG
981
Как замена N-gram-слоя в Qwen 3.8 Next на Q8 влияет на скорость и память
Разбираем, что меняется при точечной замене N-gram-слоя Qwen 3.8 Next на Q8: почему память может вырасти сильнее скорости и какие замеры нужны для честного срав
982
Что делать, пока локальная модель думает: рабочие привычки при использовании AI-агентов и локальных LLM
Пока локальная LLM или AI-агент обрабатывает запрос, проверьте следующий шаг, контекст, промежуточный вывод и резервный план. Разбираем, когда лучше не вмешиват
983
Open weights Muse Spark: чего ждать от новой модели Meta и кому она подойдёт
Open weights Muse Spark пока известна главным образом по анонсу: разберём, что уже подтверждено, какие требования к VRAM можно оценить заранее и чем будущая мод
984
Почему OpenAI делает ставку на скрытые рассуждения в Astra и что это меняет для безопасности ИИ
Разбираем recurrent depth в OpenAI Astra: зачем модели скрытые внутренние циклы, почему они могут ослабить мониторинг chain of thought и где риски становятся пр