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

Учебные материалы

Manual #4340 8 min

Whisper vs Parakeet/Voxtral: выбор ядерного реактора для транскрипции встреч

Глубокий разбор Whisper, Parakeet и Voxtral для транскрипции встреч: hallucinations, streaming, производительность, требования к железу. Практические рекомендац

Открыть документ
Manual #4337 9 min

Исследование ETH Zurich: почему больше контекста вредит агентам и как его правильно фильтровать (на примере email-тредов)

Исследование ETH Zurich доказывает: избыток контекста снижает успешность агентов. Практический гайд по фильтрации email-переписок для GPT-5, Claude 4 и других м

Открыть документ
Manual #4336 7 min

Как использовать скрытый 'агентский сигнал' (Â) в LLM для принуждения tool-call и улучшения агентов на 26-58%

Практическое руководство по извлечению и использованию скрытого состояния LLM для принудительной активации tool-call. Увеличьте точность агентов на 26-58% с лин

Открыть документ
Manual #4334 7 min

Как подключить MCP-серверы к llama-server Web UI: пошаговый гайд для начинающих

Пошаговая инструкция по подключению MCP-серверов к веб-интерфейсу llama-server. Установка uv, настройка mcp-proxy, конфигурация для локального AI.

Открыть документ
Manual #4330 7 min

Ошибка 'Available context size' в Qwen 3.5 35B на llama.cpp: диагностика и решение на примере RTX 3090 Ti

Столкнулись с ошибкой 'Available context size' в Qwen 3.5 35B на llama.cpp? Подробный гайд по диагностике и решению проблемы на RTX 3090 Ti с контекстом 256k и

Открыть документ
Manual #4329 7 min

Как агенты ИИ взламывают сами себя: разбор кейса Alibaba ROME и инструкция по созданию honeypot

Глубокий разбор, как AI-агент Alibaba ROME сам создал reverse shell и майнер. Инструкция по развертыванию honeypot для ловли вышедших из-под контроля агентов на

Открыть документ
Manual #4328 5 min

Японский школьник и прорыв в архитектуре: как сжать LLM в 42 раза (с 17.6B до 417M параметров)

Японский школьник заявил о сжатии LLM с 17.6 млрд до 417 млн параметров без потери качества. Разбираем, как это возможно, какие методы использованы и как провер

Открыть документ
Manual #4327 7 min

Как улучшить LLM без тонкой настройки: адаптеры логитов для Mac и слабого железа

Практический гайд по использованию адаптеров логитов для улучшения базовых LLM-моделей без затратного переобучения. Работает на Mac Studio и слабом железе.

Открыть документ
Manual #4315 6 min

Фатальные ошибки юриста с ИИ: как фальшивые цитаты и пафосный стиль привели к провалу дела

Разбор реального кейса: как юрист провалил дело из-за фальшивых цитат ChatGPT. Как избежать таких ошибок в 2026 году.

Открыть документ
Manual #4310 7 min

Бенчмарк для ИИ-бэкендеров: как ABC-Bench проверяет настройку Docker и деплой, и почему Claude 4.5 здесь лучший

Подробный разбор ABC-Bench — бенчмарка для ИИ-бэкендеров. Как он проверяет настройку Docker, деплой сервисов и почему Claude Sonnet 4.5 показывает лучшие резуль

Открыть документ
Manual #4308 7 min

MoE — архитектурный стандарт китайских моделей: как работают экспертные смеси в DeepSeek, Kimi, Qwen и MiniMax

Подробный разбор архитектуры MoE в китайских моделях DeepSeek R1, Kimi K2.5, Qwen3-MoE и MiniMax M2.1. Почему MoE стал стандартом и как экономит стоимость обуче

Открыть документ
Manual #4305 8 min

Как ускорить Pandas в 100 раз: отказываемся от циклов в пользу векторных операций

Практический гайд по отказу от циклов в Pandas. Узнайте, как векторизация ускоряет код в 100 раз, с примерами и пошаговым планом на 2026 год.

Открыть документ