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

Учебные материалы

Manual #3023 13 min

YOLOv2/YOLO9000: полный разбор архитектуры и реализация с нуля на PyTorch (Batch Norm, Anchor Boxes)

Полный разбор YOLOv2 и YOLO9000: от Batch Normalization до anchor boxes. Реализация с нуля на PyTorch с пошаговым кодом и объяснением всех архитектурных решений

Открыть документ
Manual #3022 6 min

Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex: архитектор против исполнителя — как совместить в стеке команды

Глубокое сравнение Claude Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex для построения эффективного AI-стека. Технические детали, архитектурные различия и практическое руководство.

Открыть документ
Manual #3021 8 min

Anthropic Opus 4.6: как работают Agent Teams и контекст 1M токенов для разработчиков

Полное руководство по Agent Teams в Claude Opus 4.6: архитектура, контекст 1M токенов, практическая реализация и сравнение с предыдущими версиями. Актуально на

Открыть документ
Manual #3020 7 min

С нуля до 1.8M параметров: практическое руководство по сборке датасета и обучению микро-модели Strawberry

Пошаговое руководство по созданию датасета, токенизации и обучению микро-модели Strawberry с 1.8M параметров. Реальные цифры, код и анализ ошибок.

Открыть документ
Manual #3019 8 min

AI-агенты в IDE: PHPStorm vs VSCode, и почему Specification-Driven Development — это не просто мода

Личный опыт: тестируем AI-агенты в PHPStorm и VSCode, сравниваем Cursor, GitHub Copilot Agents и подход Specification-Driven Development. Как выбрать инструмент

Открыть документ
Manual #3017 8 min

TransformersPHP: как заставить AI работать в PHP без Data Science и Python

Полное руководство по TransformersPHP. Запускайте готовые AI-модели из Hugging Face в PHP-приложениях без знаний Data Science. Классификация, генерация текста,

Открыть документ
Manual #3014 5 min

Community Evals на Hugging Face: как работает децентрализованная система оценок моделей и зачем она нужна

Как работает система Community Evals на Hugging Face, почему она убивает фальшивые бенчмарки и как децентрализованные оценки меняют AI-экосистему в 2026 году.

Открыть документ
Manual #3013 7 min

Гибрид IDP + VLM: точные цифры и архитектура системы для обработки любых документов

Полное тестирование гибридной системы IDP+VLM на 500 документах. Точные цифры по скорости, стоимости и точности с OpenRouter API и квантованными моделями Ollama

Открыть документ
Manual #3009 6 min

Как защитить AI-агентов от prompt injection: разбор реальной кибератаки через Claude и Model Context Protocol

Разбор реальной кибератаки через Claude и Model Context Protocol. Практическое руководство по защите AI-агентов от prompt injection в 2026 году.

Открыть документ
Manual #3005 10 min

Оптимизация LLM для слабых видеокарт: лучшие модели и настройки для AMD RX 580 в 2026 году

Полный гайд по запуску современных LLM на AMD RX 580. Квантование, настройка llama.cpp, выбор моделей и оптимизация производительности в 2026 году.

Открыть документ
Manual #3004 9 min

Quantization-Aware Distillation: почему дистилляция вслепую убивает ваши 4-битные модели

Глубокий разбор QAD — нового метода сжатия моделей, который сохраняет точность после квантования. Сравнение с обычной дистилляцией, практическая реализация и ин

Открыть документ
Manual #3003 7 min

Карьерный путь в AI и ML: с чего начать и как подготовиться к PhD без профильного образования

Пошаговый гайд по переходу в AI/ML без профильного образования. Книги, курсы, математика, Python, подготовка к PhD. Актуально на 2026 год.

Открыть документ