Гайды по AI и нейросетям - AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
Документация

Учебные материалы

Manual #1168 6 min

Системный аналитик + ИИ: какие задачи уже делегировать нейросетям, а что пока делать самому — гайд от практиков

Практический гайд по делегированию задач ИИ для системных аналитиков. Что можно отдать нейросетям сегодня, а что пока делать самому.

Открыть документ
Manual #1157 13 min

Vibe Coding для игр: как управлять контекстом и избежать краха проекта при разработке с ИИ

Практическое руководство по управлению контекстом LLM при разработке игр с ИИ. Как избежать деградации качества кода и сохранить архитектуру проекта.

Открыть документ
Manual #1153 7 min

Нейроалгоритмическое мышление: как нейросети захватывают классические алгоритмы

Как нейросети учатся решать задачи поиска кратчайшего пути, сортировки и графовые алгоритмы. Разбираемся, заменят ли ИИ компьютерную науку.

Открыть документ
Manual #1152 12 min

Полное руководство по Gemma 3n: установка, API и примеры кода для разработчиков

Подробный гайд по работе с Gemma 3n: установка, настройка API, примеры кода и интеграция в проекты. Все для разработчиков.

Открыть документ
Manual #1149 8 min

4 метода улучшения моделей визуальной аномалии: размер изображения, кроп и удаление фона

Практические техники препроцессинга изображений для повышения точности моделей визуальной аномалии. Конкретные рекомендации без кода.

Открыть документ
Manual #1148 9 min

Эмбеддинги — слепое пятно RAG: почему ваш поиск не находит то, что нужно

Глубокий разбор фундаментальных проблем эмбеддингов в RAG-системах. Почему векторы лгут, как это влияет на поиск и что делать разработчикам.

Открыть документ
Manual #1147 8 min

Архитектура State-of-the-Art Research Agent: как Tavily строит агента для глубоких исследований на основе LLM

Полное руководство по архитектуре research-агентов от Tavily. Узнайте про Agent Harness, управление контекстом, оркестрацию инструментов и синтез информации.

Открыть документ
Manual #1146 6 min

Сикофантия ИИ: почему ChatGPT всегда соглашается и как с этим бороться

Разбираемся, почему ChatGPT льстит и соглашается с любой ерундой. Практические промпты и методы борьбы с угодливостью языковых моделей.

Открыть документ
Manual #1142 9 min

Retrieval для временных рядов: как поиск похожих паттернов улучшает прогнозы

Как поиск похожих паттернов временных рядов через RAG-подход улучшает прогнозы на 40% против Chronos и LSTM. Архитектура, реализация, ошибки.

Открыть документ
Manual #1140 6 min

LLMs в финансах: как кванты используют языковые модели для прогнозирования рынка

Глубокий разбор как кванты используют LLM для прогнозирования рынка: авторегрессионные модели, статистический арбитраж, работа с финансовыми данными и реальные

Открыть документ
Manual #1139 9 min

Финансовая модель в Power BI: от хаоса плоской таблицы к элегантной Star Schema

Практический гайд по созданию enterprise-финансовой модели в Power BI. От плоской таблицы до Star Schema, DAX-метрики YTD, решение проблем гранулярности. Для по

Открыть документ
Manual #1138 8 min

Когда нейросеть ошибается: как мы учили ИИ считать лосося и почему без человека не обойтись

Реальный проект: автоматизация подсчета лосося для FERC с human-in-the-loop. Архитектура, ошибки, управление данными и почему ИИ один не справляется.

Открыть документ