🔥🚀 Genspark AI Slides: революция в создании презентаций

Наконец-то пошла волна решений, которые все так долго ждали.

Genspark AI Slides — новейший инструмент платформы Genspark, который преобразует запросы или документы в готовые презентации на лету.

⚙️ Техническая начинка:
• AI-генерация: мгновенное создание полноценных презентаций из простого запроса
• Автоматизированные исследования с цитированием и проверкой фактов из множества источников
• Интеллектуальная визуализация данных: генерация диаграмм, графиков, инфографики
• Редактирование через команды на естественном языке (например, "измени стиль на более корпоративный")
• Конвертация файлов: преобразование Word, Excel, PDF в слайды
• Мультимедийная интеграция: автоматическое добавление изображений, видео и аудио

🔧 Как использовать:
1. Зарегистрируйтесь на Genspark.ai https://www.genspark.ai/
2. Перейдите к AI Slides Agent
3. Введите тему или загрузите документ
4. Выберите стиль или параметры через команды
5. Получите готовую презентацию

Официальное видео
Блог Genspark
Twitter Genspark
Discord

Работает через VPN

#GensparkAI #AISlides #презентации
———
@tsingular

Как создавать ИИ-агентов: Главное

1. Агенты — это ИИ, который реально что-то делает. Они разбираются в неоднозначностях, используют инструменты и выполняют сложные задачи в несколько шагов. В отличие от обычных ИИ-приложений, они могут завершать целые процессы от начала до конца.

2. Создавайте агентов только там, где это действительно нужно. Они идеально подходят для задач с неструктурированными данными и множеством систем. Не усложняйте, где можно обойтись проще.

3. Выбирайте подходящую модель под задачу. Сложные модели — для сложных задач. Подбирайте модель, исходя из реальных требований и уровня сложности.

4. Инструменты — это руки вашего агента. Пропишите, что и как он может делать. Так он сможет обращаться к системам, вытаскивать данные и выполнять действия.

5. Чёткие инструкции = надёжное поведение. Агент должен точно понимать, что от него ждут. Роли, цели, ограничения — всё это надо задавать явно, чтобы избежать недопонимания.

6. Начинайте просто. Пусть сначала один агент берёт на себя весь процесс. А потом уже можно добавлять сложность и команду агентов.

7. Продумайте структуру. Для сложных процессов: либо один агент-менеджер, либо команда равноправных агентов. Главное — чтобы всё слаженно работало.

8. Безопасность — это многослойная защита. Одной меры мало. Используйте фильтры, проверки, защиту личных данных и ограничения инструментов.

9. Человек должен быть в петле. Запланируйте, как агент передаёт задачу человеку в случае ошибок или сложных решений. Это не баг, а часть дизайна.

10. Маленькими шагами к большому успеху. Начните с простого, тестируйте на людях, расширяйте постепенно. Главное — не гнаться за «всё и сразу».

➕@ai_rostov

Что, если не заставлять нейросети мыслить словами?

Большая часть человеческого мышления происходит без участия языка. Более того, облачение мыслей в слова замедляет процесс и снижает эффективность рассуждений. И теперь мы знаем, что аналогичное верно и для искусственного интеллекта.

В чём проблема нынешних языковых моделей вроде GPT? На самом деле это не модели «языка», а огромные вычислительные машины, которые все манипуляции производят в так называемых латентных (математических) пространствах. Там нет слов или понятий — только бесконечные ряды чисел (эмбеддинги). Когда модель выдаёт текст, она вынуждена превращать эти числа обратно в слова и токены. И так — снова и снова.

Но что если дать нейросетям возможность рассуждать чисто математически, не теряя ресурсы на постоянный переход между числами и словами?

Сразу две научные команды продемонстрировали масштабный успех такого подхода.

🤔 Первый проект — нейросеть Coconut (Chain of Continuous Thought), которую собрал Шибо Хао из университета Калифорнии в Сан-Диего во время стажировки в Meta AI (запрещена в РФ). Хао и коллеги взяли небольшую модель GPT-2 (124 млн параметров) и избавили её от необходимости каждую промежуточную стадию рассуждений превращать в слова. Вместо этого модель получает возможность циклически передавать скрытые состояния (hidden states) напрямую обратно на вход сети.

Результаты хороши. В задачах на логическое рассуждение Coconut достигала почти такой же точности, как лучшая версия GPT-2 (98,8%), но использовала в 10 раз меньше токенов — то есть тратила существенно меньше вычислительных ресурсов.

В другой задаче на выбор из множества вариантов Coconut оказалась не просто гораздо экономнее (использовала лишь треть токенов), но и точнее — 97% против 77,5% у исходной модели.

🤔 Второй подход ещё более любопытен. Исследователи из Университета Мэриленда под руководством Тома Голдстайна построили нейросеть на 3,5 миллиарда параметров, изначально предназначенную для работы прямо в латентных пространствах. Главная её особенность — саморегулируемый «цикл рассуждений». Модель получила блок из 4 слоёв трансформера, по которому могла проходить любое число раз, пока не решит сама, что ответ готов.

При этом по точности на классических тестах модель Голдстайна значительно обошла известные LLM вроде OLMo-7B от Allen Institute, даже несмотря на меньшее по объему обучение и относительно небольшое количество параметров. Например, на тесте элементарной математики сеть Голдстайна получила 28% точности против лишь 4% у OLMo-7B.

❔ Почему это важно?

«Языковой барьер» — это фундаментальное препятствие, которое стоит между вычислительной мощью нейросетей и их реальными возможностями к рассуждению.

Допустив «чисто математическое мышление», мы получаем сразу несколько преимуществ:

— огромное ускорение вычислений;
— более рациональное и точное использование ресурсов;
— потенциально совершенно новые типы логик и интеллектуальных выводов за рамками языка.

Конечно, архитектуры ведущих нейросетей вроде GPT или Claude построены вокруг работы с текстовыми токенами, и их переделка под рассуждение в латентном пространстве будет сложной и дорогой. А ещё — мы рискуем потерять понимание, по каким именно шагам нейросеть пришла к тем или иным выводам. «Бездонное» латентное пространство может вывести нас на логики и идеи, которые окажутся совершенно чуждыми человеческому способу мышления.

Так или иначе, метод уже активно изучается, и как говорит Люк Зеттлмойер из Университета Вашингтона, «такой подход может полностью изменить тип рассуждения, которым занимается ИИ».

Что ж, понаблюдаем. Может быть, новый скачок в области ИИ произойдёт именно тогда, когда мы позволим машинам перестать думать словами.


❗️❗️❗️❗️❗️❗️❗️❗️ — Подписаться

🔄 Список только крупных БЯМ (больших языковых моделей), вышедших за последние 4 месяца.

• DeepSeek R1
• o3-mini
• Qwen 2.5-Max
• Grok 3
• Grok 3 mini
• Claude 3.7
• QwQ-Max
• Gemini 2.0 Flash
• Gemini 2.0 Pro
• GPT-4.5
• Gemini 2.5 Pro
• Llama 4 Scout
• Llama 4 Maverick
• GPT 4.1
• GPT 4.1-mini
• GPT 4.1-nano
• o3
• o4-mini
• Gemini 2.5 Flash

Вы ещё думаете, что ИИ это просто хайп? Ну ладно.

➕@ai_rostov

Вот как уже выглядит идеальная команда стартапа в 2025 году:

Всего 5 человек: инженер, дизайнер, продуктолог, рост-маркетолог и «операционный ниндзя». Всё, больше не нужно.

⚙️ Инженер

Утром открывает Cursor, вставляет описание идеи — и ИИ мгновенно разворачивает весь проект. Правки кода сразу внутри диалога с AI, рефакторинг одним промтом, документация создаётся сама, а дебаг превращается в уютное парное программирование с виртуальным напарником. К вечеру идея уже «дышит» онлайн. Никакого ожидания — команда в восторге, стартап живёт!

🎨 Дизайнер

Не зависает только в Figma. Он пишет цепляющие тексты, придумывает брендинг, общается напрямую с пользователями и моментально запускает прототипы через V0 или Replit. Иногда даже не тратит время на передачу задачи инженеру. Теперь дизайн — это не картинки, а полноценное vibe-программирование. Быстро, чётко и красиво.

📌 Продуктолог

Главный человек-клей в команде. Успевает везде: ставит ключевые метрики успеха, строит сообщество, отвечает пользователям в поддержке и формирует стратегию того, как небольшая идея превратится в большую компанию. Без него все кусочки пазла просто развалятся.

🚀 Рост-маркетолог

Гибрид креатива и аналитики. Занимается «vibe-маркетингом»: нанимает агентов влияния, тестирует самые безумные каналы продвижения, пишет вирусные лендинги и придумывает настолько необычные ходы, что у аудитории просто нет шансов не обратить внимание и перестать скроллить.

🛠 Операционный ниндзя

Скрытый фундамент всей команды. Контракты, финансы, найм, инструменты, поддержка — в его руках полная инфраструктура проекта. Никто не видит, как он работает, но каждый чувствует, насколько быстрее и спокойнее стало жить.

Ты не ощущаешь, что вас всего пятеро — ты чувствуешь, насколько огромный охват у этой мини-команды. И всё благодаря тому, что рядом с каждым всегда есть виртуальный «сооснователь» — искусственный интеллект. Он пишет, поддерживает, проектирует, исследует и резюмирует. Никаких скучных совещаний о том, что нужно делать, люди просто берут и делают.

Когда-то Instagram продали за миллиард долларов, имея команду из 13 человек.

Следующая компания на миллиард будет создана пятью людьми.

И это уже не фантастика, не теория и не далёкое будущее.

Это уже реальность, которая прямо сейчас происходит вокруг нас!

➕@ai_rostov

OpenAI только что представили две новые модели — o3 и o4-mini

o3 — самая мощная модель OpenAI, делает меньше критичных ошибок, умеет глубоко анализировать визуальные данные, код, научные и бизнес-задачи.

o4-mini — компактная, но умная. Оптимизирована под скорость, дешевле, идеально подходит для массового использования.

Обе модели умеют использовать инструменты ChatGPT (поиск, код, анализ файлов) самостоятельно и стратегически, что приближает нас к “агентному” ИИ.

Модели умеют думать с изображениями — не просто распознают, а используют их в логике рассуждений.

Продолжаем пытаться не запутаться в нейминге моделей😭

Тут подробности.

#LLM@TochkiNadAI

Бесплатные API для ваших агентов на все случаи жизни

390 бесплатных API: путешествия, погода, апи для разработчикв, финансы, искусство, игры, музыка, публичные и научные данные, спорт и даже спиритизм.

Есть автоматическое ранжирование по доступности, платности (их исключают) и надёжности.

У каждого API описание - ДОСТАТОЧНОЕ ДЛЯ РАБОТЫ АГЕНТА.

Т.е. буквально - копируете его в инструменты и полетели.

n8n агенты благодарносте! :)

А ещё у этого каталога есть API.
Ну так, - API для API.
Поэтому вы можете к агенту его прикрутить и в принципе все эти 390 апи ( а они динамично пополняются) станут инструментами вашего агента все и сразу.
Он вообще любую задачу решить сможет :)

#API #каталог
———
@tsingular

Вот тебе мини-гайд для вайб-кодера, чтобы максимально выжать из Cursor с GPT-4.1:

1. Установка и запуск
• Сайт: cursor.com
• Скачиваешь как обычный редактор, работает на базе VS Code, но с впаянным ИИ.
• Подключаешь GitHub — и уже можно работать с проектами прямо из репозиториев.

2. Что сразу включить

Настройки → AI → Model → GPT-4.1 (или GPT-4 Turbo)
Да, он там теперь по умолчанию — но проверь, на всякий случай.

3. Основные суперспособности

А. Инлайн-команды

Просто выделяешь блок кода — и пишешь в боковой панели:

• Refactor this
• Make it faster
• Explain this in simple terms
• Convert to TypeScript

Формула: Выделил → Ввел команду → Получил магию.

Б. Whole File Q&A

Пишешь в чат:
“What does this file do?” — и он даст TL;DR.

Можно:

• Попросить переписать весь файл в другом стиле
• Найти баги или потенциальные уязвимости
• Написать тесты по коду

В. Multimodal context

Можно вставить скриншот ошибки или мокап — он поймёт, о чём речь.
Это реально GPT-4.1 в деле.

4. Что попробовать в первые 15 минут

Задача Пример команды
• Объяснение кода: Explain this legacy code
• Переписать с нуля: Rewrite this in a modern, clean architecture
• Добавить фичу: Add JWT auth support to this route
• Улучшить UX Make the UI feel smoother and more modern
• Генерация документации: Generate README for this project

5. Хак для вайб-кодеров

Создай cursor-prompts.json с любимыми промтами.

Пример:

{
"vibe-check": "Give this code a cool startup-style vibe",
"t3ify": "Rebuild this the way Theo from T3 would"
}

Теперь они доступны в один клик. Настраивается в Settings → Prompt Presets.

6. Идея на выходные

Сделай мини-ассистента, встроенного в свой проект:
• даёт подсказки прямо в процессе работы
• обновляет TODO
• сам пишет тесты
• и напоминает тебе пить воду

➕@ai_rostov

Да, это горячая новость — Cursor теперь на GPT-4.1 и бесплатно!
Так что если ты вайб-кодер, ближайшие ночи — это твой шанс ворваться в будущее.

Почему это важно:
• GPT-4.1 = ещё больше контекста, меньше галлюцинаций, лучше понимание кода.
• Бесплатный доступ = никаких отговорок. Можно ставить эксперименты, автоматизировать скучные задачи, писать ассистентов и дебажить на стероидах.
• Cursor уже и так считался топовым AI IDE, а теперь с новой моделью это буквально… IDE с суперсилой.

Что можно попробовать:
• Создать собственного AI-помощника, встроенного в проект.
• Заставить ИИ переписать старый код по лучшим практикам.
• Делегировать создание unit-тестов.
• Проверить, как он работает с твоими запросами в стиле “а давай как в T3 Stack, но с Tailwind и шлёпкой”.

Если бы вайб-кодеры были в Древней Греции, это был бы их храм Гефеста.

https://cursor.com/

➕@ai_rostov

🚀 GigaChat 2 стал мультимодальным и уже доступен в боте и на сайте

Обновление серьёзное: модель научилась понимать не только текст, но и голос, изображения, ссылки и документы.

Что прокачали:

🔊 Аудио
Теперь GigaChat нативно понимает голос: на вход в модель поступает не просто распознанная речь, а вся аудиозапись целиком. Это позволяет взаимодействовать с моделью не только на русском, но и на английском, точнее понимать запросы с узко-специализированными терминами.

📎 Ссылки и документы
Файлы больше не грузятся в контекст целиком. Вместо этого — метаинформация и function call по требованию. Можно кидать сразу несколько документов и ссылок, и модель будет работать с ними осмысленно.

📽 Видео по ссылке
С YouTube, VK, RuTube — вытаскивается аудио, подаётся в модель целиком. GigaChat понимает, о чём речь, и умеет выдать краткое содержание или ответить на вопрос.

🖼 Зрение
Поддержка OCR, локализация объектов, понимание структуры изображений, обработка сканов документов, математических выражений, графиков.

⚙️ Function calling
Под капотом — гибкая система вызова внешних функций: работа с файлами, парсинг ссылок, интернет-поиск. Всё вызывается по необходимости в зависимости от запроса.

🧠 Контекст вырос, галлюцинаций меньше, лучше следование инструкциям и понимание длинных запросов.

Попробуем. Вот бы ещё все это локально можно было бы запустить, конечно :)

#Gigachat #Сбербанк
------
@tsingular

Сэм Альтман на TED: о будущем OpenAI, AGI и новой эре человечества на русском

⏱ Видео идёт 53 минуты, но если нет времени — вот квинтэссенция:

🔹 500 млн пользователей в неделю — ChatGPT продолжает расти экспоненциально.

🔹 Open Source — OpenAI готовит к релизу мощную модель с открытым кодом.

🔹 Честное творчество — разрабатывается система компенсаций для художников, разрешивших использовать свой стиль.

🔹 AI и наука — прорывы в медицине и фундаментальных исследованиях — главная надежда на пользу ИИ.

🔹 Риски — биотерроризм, хаки, модели, способные к самосовершенствованию — это не фантастика, а задачи на сейчас.

🔹 Агентный интеллект — самый опасный и мощный класс AI. Безопасность здесь важнее функционала.

🔹 AGI? — чёткого определения нет. Но кривая развития — экспоненциальна.

🔹 Будущее — «Мой ребёнок будет жить в мире, где люди никогда не будут умнее ИИ», — говорит Альтман. Зато будет материальное изобилие, если всё сделать правильно.

Видео на VK Video и Дзен.

Переведено и озвучено Фабрикой Контента.

➕@ai_rostov

Google выпустил Firebase Studio

Вы можете создать любое приложение на естественном языке, изменить его и развернуть в одном месте 🔥

По сути, это бесплатная альтернатива Cursor, Bolt или v0, работающая прямо в браузере.

https://firebase.studio/

➕@ai_rostov

ИИ сам прочитает статьи на arXiv и расскажет, что важно

Больше не надо тратить часы на изучение научных публикаций. Просто спрашиваете — и получаете готовый обзор по теме с самыми свежими статьями.

Что за arXiv?
Это крупнейшая открытая база научных публикаций по физике, математике, компьютерным наукам и ИИ. Все топовые учёные и лаборатории публикуются там задолго до того, как статьи попадут в журналы.

Что умеет Deep Research:
• Отвечает на вопросы вроде: «Какие последние прорывы в fine-tuning моделей RL?»
• Находит релевантные статьи на arXiv
• Делает краткий и понятный обзор
• Показывает, какие темы сейчас на хайпе в научном сообществе

Кому полезно:
• ИИ-разработчикам
• Студентам и исследователям
• Всем, кто хочет быстро разобраться в теме без тонны pdf’ов

Как это выглядит:
Вы пишете:
“What are the latest breakthroughs in generative AI for biology?”
ИИ выдает вам подборку с краткими описаниями и ссылками. Всё по делу.

Попробовать здесь: https://www.alphaxiv.org/assistant

➕@ai_rostov

Полезные крусы и инструменты в меню бота @tsingular_bot

Попробуйте!

➕@ai_rostov

⚙️ Новый мини-тул: Format to Markdown
(вдохновлён болью)

Иногда копируешь что-то из веба или доков в ChatGPT — и бац, форматирование слетает. Модель начинает путаться: где список, где заголовок, где код, где просто текст? А ты потом сиди, руками расставляй это всё в Word или Notion.

Получите простую веб-штуку, которая помогает: вставляешь туда текст с форматированием — на выходе получаешь аккуратный markdown.
Такой формат модели понимают гораздо лучше.

Никакие данные никуда не отправляются — всё работает прямо в браузере.

Там же можно перегнать markdown в html — удобно, если хочешь быстро собрать веб-страничку с ответом от ИИ.

Работает здесь.

➕@ai_rostov

Обзор новостей о нейросетях и ИИ за 24 часа

1. Llama 4 от Meta.
Выпущены три модели: Scout (10 млн токенов контекста, 109 млрд параметров), Maverick (1 млн токенов, 400 млрд параметров) и Behemoth (2 трлн параметров). Scout оптимизирована для длинных текстов и кодинга, Maverick конкурирует с GPT-4o в рассуждениях, а Behemoth превосходит GPT-4.5 в STEM-задачах. Все модели поддерживают мультимодальность (текст, изображения, видео).

2. Midjourney V7.
Обновление улучшило детализацию рук, добавило режим черновиков для быстрого создания эскизов, масштабирование в реальном времени и голосовые подсказки.

3. DreamActor-M1 от ByteDance.
Модель превращает статичные фото в видео с анимацией тела и мимики, превосходя аналоги в плавности движений.

4. Microsoft Copilot.
Новые функции включают «Память» (анализ предпочтений) и «Copilot Vision» (работа с камерой). Интеграция с сервисами позволяет бронировать столики, искать товары и проводить анализ данных.

5. Quasar Alpha от OpenRouterAI.
Бесплатная модель с 1 млн токенов контекста ориентирована на программирование. Отличается высокой скоростью обработки запросов.

6. Реставрация фото через ChatGPT.
Обнаружены промпты для восстановления исторических снимков с сохранением оригинальных деталей и цветов.

7. ИИ в играх.
InZOI (аналог The Sims) позволяет копировать движения из видео. Pokémon Gym — среда для обучения ИИ-агентов игре в Pokémon.

8. Therabot — ИИ-психотерапевт.
В клинических испытаниях чат-бот снизил симптомы депрессии на 51%, тревожности — на 31%.

9. Вакансии для модераторов.
TikTok ищет русскоязычных специалистов для проверки контента с зарплатой до 330 тыс. руб./мес.

10. Инструменты для звука.
Auphonic очищает аудио от шумов, разделяет треки на вокал и музыку. Бесплатно доступно 2 часа обработки в месяц.

11. Видеогенерация в Krea AI.
Сервис позволяет стилизовать ролики под аниме (например, Ghibli) с сохранением движения объектов.

12. Робототехника.
Kawasaki представила робота-коня Corleo на водороде с ИИ-балансировкой. Boston Dynamics Atlas внедряется на заводах для инспекции.

13. Фишинговые атаки.
Мошенники рассылают SMS о «записи на прием» с фишинговыми ссылками для кражи данных.

14. Образовательные проекты.
Яндекс запустил «Нейроэксперта» для студентов. Сервис Ernio обучает созданию промптов по аналогии с Duolingo.

15. Этические вызовы.
Дискуссии о замене ИИ священников, судей и политиков, а также рисках цифровой зависимости у детей.

Итоги.

За сутки отмечены прорывы в мультимодальных моделях (Llama 4), генерации контента (Midjourney, DreamActor) и прикладном ИИ (медицина, роботы). Параллельно растут угрозы фишинга и этические вопросы интеграции технологий в общество.

➕@ai_rostov

#юмор
———
@tsingular

Наша Лаборатория разработала Программу модернизации общественого траспорта Ростова-на-Дону для проекта Ростовский Городской Транспорт.

➕@ai_rostov

Начинаем утро с ру-релизов. Сегодня «Яндекс» выпустил «Нейроэксперта» — онлайн-сервис, который может создать базу знаний на основе ссылок из интернета, документов, таблиц, презентаций, аудио- и видеофайлов. Затем по ней можно задавать вопросы в диалоге с чат-ботом.

На стадии беты в одну базу можно загрузить до 25 единиц контента, а затем поделиться ей по ссылке. В будущем лимит повысят, а для бизнеса выпустят расширенную версию. Кейсы применения очевидны: поиска информации во внутренних базах знаний и документации компании и всё связанное.

💻 Извлекать знания из документов помогают сразу несколько технологий Яндекса. Визуально-языковая модель (VLM) находит нужные данные в графиках и диаграммах. Технология распознавания речи (ASR) применяется для аудио и видео. С текстом на картинках работает технология оптического распознавания символов (OCR).

Ответ на вопрос пользователя генерирует YandexGPT 5 Pro — последняя версия большой языковой модели «Яндекса». Объединить знания нейросети и найденные сведения из файлов и ссылок помогает RAG-система.

❓ Как оно работает по факту? Ну, делать саммари и обрабатывать базы знаний для LLM вещь не новая. Но даже на готовых примерах сразу заметил пару слабых мест. В базе знаний по китайским авто не смог вывести информацию о их ценах и характеристиках в виде таблицы или списка — чат-бот как будто понимал только прямые вопросы.

При этом кейс со сравнительной таблицей был в новостном пресс-релизе. Оказалось, что база знаний на 113 ссылок «видит» технические характеристики машин и их цены по отдельности, но почему-то в упор не хочет приводить их при сравнении. Пляска с разными промтами не помогла.

Вообще, по ощущениям, у YandexGPT что здесь, что в той же «Алисе» есть какая-то нездоровая привязка к конкретным фразам. Чуть меняешь формулировку и всё сразу сыпется. И это быстро портит весь экспириенс от работы с сервисом :(

🔤🔤Напомним, что в конце февраля компания зарегистрировала товарный знак «Нейроисследования». Тогда ходили слухи, что в «Яндексе» работают над своей версией режима Deep Research. Но пока мы получили работу со ссылками только в таком виде — первая ласточка грядущего релиза?

@anti_agi

Компания OpenAI запустила Академию. Обучайтесь работе с ИИ бесплатно. На английском языке.

http://academy.openai.com

➕@ai_rostov

Авито собирается инвестировать в GenAI порядка 12 млрд рублей и запустить новые образовательные программы для подготовки кадров в области искусственного интеллекта. К 2028 году компания планирует заработать более 21 млрд рублей от использования генеративных технологий.

В Авито ставку делают на новое семейство генеративных моделей — текстовую A-Vibe и мультимодальную А-Vision. Команда классифайда обучила свои модели на базе нейросети Qwen2.5 с 7 млрд параметров и под задачи, связанные с покупкой и продажей. Первые запуски продуктов с применением GenAI в 2024 году уже позволили Авито заработать более 670 млн рублей выручки. @bankrollo

MCP Claude полностью контролирует ChatGPT-4o для создания полной раскадровки в стиле студии Ghibli!

Все автоматически, человек вообще ничего не делает.

Мы живём в сумасшедшее время!

➕@ai_rostov

Цифра дня

32% россиян постоянно используют искусственный интеллект в работе. Об этом говорится в итогах опроса HR Lab и Академии Здоровья.

Еще несколько интересных цифр по использованию ИИ на работе:
➡️ 48% генерируют рабочие объявления, поздравления и рассылки
➡️ 33% используют ИИ для написания статей, подготовки отчетов и проверки грамматики
➡️ 27% поручают ИИ ответы на письма по работе
➡️ 21% корректируют с ИИ свои резюме
➡️ 29% сгружают анализ данных в чаты GPT
➡️ 23% используют ИИ для генерации изображений и видео

При этом среди негативных последствий использования ИИ:
➡️ 22% считают, что использование ИИ приведет к сокращению рабочих мест
➡️ 19% считают, что качество работы снизится из-за плохой оценки данных
➡️ 16% считают важнейшим элементом работы эмоциональную составляющую
➡️ 15% убеждены, что ИИ – путь к деградации трудовых и интеллектуальных функций человека

И треснул мир напополам

Важное достисжение в области квантовых вычислений: команда исследователей из JPMorgan Chase, Quantinuum, Аргоннской и Ок-Риджской национальных лабораторий, а также Техасского университета в Остине впервые экспериментально продемонстрировала генерацию сертифицированных случайных чисел с использованием 56-кубитного квантового компьютера. Этот прорыв, описанный в статье, опубликованной в журнале Nature, может иметь значительные последствия для криптографии, обеспечения справедливости и защиты конфиденциальности.

Сертифицированная случайность означает, что сгенерированные числа не только случайны, но и их случайность может быть подтверждена с помощью классического суперкомпьютера. Это обеспечивает дополнительный уровень безопасности, поскольку даже если злоумышленник получит доступ к квантовому компьютеру, он не сможет манипулировать выходными данными без нарушения сертификации случайности.

Для проведения эксперимента команда использовала 56-кубитный квантовый компьютер Quantinuum System Model H2, доступ к которому осуществлялся удаленно через интернет. Исследователи применили протокол расширения сертифицированной случайности, основанный на выборке случайных схем (RCS), который позволяет получить больше случайности на выходе, чем было на входе.

Это достижение подчеркивает потенциал квантовых компьютеров в решении практических задач, недоступных для классических методов, и открывает новые возможности для развития квантовых технологий в области безопасности и защиты данных.

https://phys.org/news/2025-03-quantum-milestone-qubit-random-generation.html

➕@ai_rostov

Grok доступен в Телеграм бесплатно для всех премиум пользователей в боте @GrokAI

➕@ai_rostov

Глава OpenAI Сэм Альтман назвал владение инструментами искусственного интеллекта «новым базовым навыком», необходимым каждому профессионалу. В недавнем интервью он сравнил умение пользоваться ИИ с навыком программирования, которым раньше стремилось овладеть молодое поколение.

По словам Альтмана, уже сейчас во многих компаниях ИИ выполняет более половины задач по написанию кода. Он прогнозирует, что хотя сейчас программисты очень востребованы, в будущем потребность в них может снизиться из-за расширения возможностей искусственного интеллекта. Каждый разработчик сможет делать гораздо больше благодаря ИИ, однако общее число специалистов постепенно уменьшится.

Чтобы адаптироваться к изменениям, Альтман рекомендует развивать гибкость, устойчивость к изменениям и умение быстро осваивать новые навыки. В долгосрочной перспективе именно эти компетенции, по его мнению, окажутся ценнее любых узкопрофессиональных знаний.

Похоже, мир уже изменился, и пора прокачивать свою «ИИ-грамотность»!

➕@ai_rostov

60 лет назад Айзек Азимов предвидел будущее, в котором люди перейдут на металл, а роботы эволюционируют в органические формы, что в конечном итоге приведет к смешанной культуре.

➕@ai_rostov

🎧 Cline — это AI-ассистент для кодинга, который интегрируется с Cursor. В видео он попытался воссоздать бит в стиле Four Tet в Ableton, используя MCP (Model Context Protocol) для взаимодействия с внешними инструментами. Результат, конечно, не на Грэмми, но смотреть забавно.

Наш прогноз на 2025 год: сложные интерфейсы станут доступнее благодаря MCP.

🔊 Включайте звук!

Другие нестандартные использования Cursor здесь.

➕@ai_rostov

🚀 AI-редактор текста, вдохновлённый графическими редакторами!

Представьте, что вы редактируете текст так же легко и наглядно, как изображение в Photoshop:

• Меняйте длину предложения, просто потянув за уголок блока текста.

• Используйте «кисти», чтобы поправить грамматику или быстро перефразировать текст.

• Вместо палитры цветов — палитра тональности: сухо или поэтично, позитивно или токсично и так далее.
• Можно выносить фрагменты текста и легко комбинировать их между собой.

• И самое крутое: текст можно представить в виде отдельных слоёв, которые включаются или отключаются.

Например, можно моментально убрать все диалоги, описания или любые другие части — каждый слой управляется отдельным AI-промптом.

https://damienmasson.com/Textoshop/

Переведено и озвучено Фабрикой Контента.

➕@ai_rostov

Пока отечественные эксперты в лучших традициях сидения в колее прошлого судачат о «вреде ИИ в образовании» Китай в Пекине официально вводит его использование в программы даже начальной школы.

Помнится, после запуска Спутник США пересмотрели все программы школьного образования. Сейчас Китай делает очень решительную и рискованную ставку. Поглядим на результат, но массовое использование калькуляторов не выродило инженерию и науку, а наоборот позволило делать невероятные вещи значительно быстрее.

Новые аудио-модели в API OpenAI

Оливье Годемент, Джефф Харрис, Ярослав Твердохлиб и И Шен представляют и демонстрируют три новые аудио-модели в API — две модели для преобразования речи в текст и одну модель для преобразования текста в речь — а также аудио-интеграцию с SDK Agents, что позволяет создавать более интеллектуальных и настраиваемых голосовых агентов.

00:00 Вступление
01:32 Аудиоагенты
03:27 Речь в текст
06:18 Текст в речь
08:48 Агенты SDK

Подробнее читайте в блоге Open AI: https://openai.com/index/introducing-our-next-generation-audio-models/

Попробовать сгенерировать голос из текста можно здесь https://www.openai.fm/

➕@ai_rostov

🔥 Большое обновление Шедеврума: новая модель YandexART 2.5 и подписка Pro

Компания Яндекс представила крупное обновление своего популярного сервиса генерации изображений «Шедеврум». Новая модель YandexART 2.5 демонстрирует значительное улучшение в точности выполнения пользовательских запросов, успешно передавая количество объектов, их форму, цвет и размеры. По результатам тестов, как минимум одно из шести сгенерированных изображений максимально соответствует заданным параметрам.

📌 Что нового:

- Повышенная точность генерации изображений по конкретным запросам.
- Улучшенное, хотя и не безошибочное, воспроизведение текста на латинице.
- Повышенная детализация и резкость готовых изображений.

🚀 Подписка YandexART 2.5 Pro:

- До 6 изображений за один запрос (ранее — 2).
- Возможность апскейла изображений до 4К-разрешения.
- Отсутствие водяных знаков.
- Возможность коммерческого использования созданных изображений.

Стоимость подписки: 100 рублей в месяц.

⏳ Стоит учитывать увеличенное время генерации изображений (2-3 минуты на цикл из 6 изображений) по сравнению с предыдущими версиями.

🔍 Область применения:

Шедеврум продолжает укреплять позиции в сегменте полупрофессиональных инструментов, идеально подходя для:

- Художественных и концептуальных иллюстраций
- Визуальных метафор и интересных ракурсов
- Генерации реалистичных фотографий

🎯 Вывод:

Для широкого круга задач, не требующих глубокого технического контроля и тонких настроек, обновлённый Шедеврум является прекрасным инструментом, доступным пользователям из России без необходимости использования VPN и других обходных решений.

Попробовать можно здесь https://shedevrum.ai/

➕@ai_rostov

OpenAI опубликовали новые модели для работы с аудио.

Попробовать можно здесь https://www.openai.fm/

➕@ai_rostov

MagicPatterns – генератор интерфейсов и UI-компонентов

MagicPatterns – инструмент для дизайнеров и фронтенд-разработчиков, который с помощью AI генерирует готовые интерфейсы и компоненты на основе описания. Фактически это AI-помощник в дизайне: вы описываете, какой компонент или экран вам нужен, а MagicPatterns создает его в виде кода (React, HTML/CSS) или даже экспортирует прямо в Figma. Причем генерация идёт с учётом вашего бренда: можно загрузить свои дизайн-токены, и сервис будет придерживаться вашего стиля. MagicPatterns поддерживает интерактивные, “кодовые” дизайны – то есть генерирует не просто картинку, а реальный код компонента, который сразу можно использовать на сайте.

Плюсы:

• Ускорение дизайна UI. Позволяет быстро получить варианты сложных компонентов (например, адаптивное меню, карточки товаров, графики) без ручного верстания. Экономит часы работы дизайнеру/верстальщику.

• Экспорт в код и дизайн. Результат можно получить как в виде кода (репозиторий с React-компонентами) , так и отправить в Figma для доработки дизайнерами. Гибкость для команды.

• Учёт стиля. Инструмент умеет подстраиваться под существующую дизайн-систему: например, генерирует компоненты с вашими цветами, шрифтами и т.д. – это снижает усилия на правки.

• Галерея примеров. Есть сообщество и каталог из сотен готовых дизайнов, созданных MagicPatterns – можно брать их за основу и дальше кастомизировать.

Минусы:

• Только фронтенд. MagicPatterns фокусируется на визуальной части. Генерируемый код – в основном HTML/CSS/React. Логику приложения или бэкенд придётся делать отдельно.

• Потребность в доработке. Сгенерированный UI может требовать ручной шлифовки (отступы, конкретные иллюстрации, контент). AI не всегда угадывает детали вкуса, поэтому дизайнер обычно проходитсь по результату.

• Англоязычные описания. Для наилучшего результата задавать запросы (промпты) нужно на английском. Русский язык понимается хуже в контексте описания дизайна.

• Стоимость. Бесплатный план ограничен. Для профессионального использования (командой) может потребоваться подписка.

Примеры использования:

• Создание дашборда: Вы пишете запрос: “Dashboard with sidebar navigation, stats cards, and data chart” – MagicPatterns сгенерирует макет админ-панели: боковое меню, несколько карточек с показателями, график. Затем вы настраиваете цвета под бренд – и экспортируете React-код дашборда.

• Кастомизация под бренд: Вы загружаете в MagicPatterns свой дизайн-гайд (шрифты, цвета). Потом просите “Generate a landing page hero section with a call-to-action button” – и AI выдаёт HTML/CSS блок “hero” в вашем стиле. Остаётся вставить свой текст – и секция готова.

• Прототипирование идей: Дизайнер может экспериментировать: “создай карточку продукта с изображением, названием и ценой, стиль – как у Material Design”. Получив код компонента, он быстро проверит идею в браузере, без долгого рисования вручную.

Официальный сайт https://www.magicpatterns.com/

➕@ai_rostov

Cursor теперь можно встроить в Figma через MCP — это позволяет генерировать дизайн за секунды прямо внутри редактора.

Как это работает:
— Пишем промпт — ИИ создаёт интерфейс, верстку сайта или экраны приложения.
— Читает файлы Figma и генерирует код — результат мгновенный.
— Полностью готовый веб-проект можно сделать за минуту.

Тестируем — здесь.

➕@ai_rostov

Bolt.new – платформа для быстрого прототипирования

Bolt.new – это браузерная платформа для создания полнофункциональных веб - и мобильных приложений с помощью AI. Сервис работает в формате “что хотите создать?”: вы описываете приложение текстом, и Bolt генерирует исходный код, тут же показывая рабочий прототип в превью. Можно править приложение в реальном времени и сразу развернуть (деплой в один клик на Netlify ). Bolt особенно хорош для стартовых демо-проектов и быстрого MVP: не требует установки, не нуждается в настройке окружения – достаточно зайти на сайт.

Плюсы:

• Моментальный старт. Начать проект можно за секунды – просто открыть bolt.new и ввести описание. Не нужно настраивать среду разработки или устанавливать зависимости.

• Полный цикл разработки. Bolt поддерживает генерацию фронтенда и бэкенда, умеет сразу деплоить приложение. Это удобно, чтобы быстро показать рабочий результат.

• Импорт дизайна. Интеграция с Figma: можно импортировать дизайн-макет, и AI построит по нему приложение . Также заявлена поддержка Expo для мобильных UI .

• Регулярные улучшения. По отзывам, команда Bolt очень быстро добавляет новые возможности и улучшает поддержку фреймворков .

Минусы:

• Ограничения генератора. Bolt больше ориентирован на создание нового проекта; при работе с существующим кодом могут возникать сложности – возможно, придётся переключаться на другой инструмент (например, Cursor) для тонкой доработки.

• Поддержка фреймворков. Наилучшие результаты Bolt показывает с React (Next.js). С другими стеком, например Vue/Nuxt, пока возможны сбои. Это общая проблема многих генераторов – они имеют “предпочитаемые” технологии.

• Лимиты бесплатной версии. Bolt.new условно-бесплатный: без оплаты есть дневные ограничения на использование AI . При активном использовании может потребоваться подписка (~15$/мес).

Примеры использования:

• *Веб-приложение за минуты:* Вы описываете: “Приложение задачник с возможностью регистрации пользователей и списком дел” – Bolt за несколько минут сгенерирует проект со страницами регистрации/входа, списком задач и сохранением данных. Затем одним кликом деплой – и у вас готовый черновой сервис.

• *Прототипирование интерфейса по скриншоту:* У Bolt есть функция загрузить скриншот референса и на его основе сгенерировать похожий интерфейс . Например, можно показать скриншот чата – и Bolt построит подобный макет с вашим контентом.

• *Импорт из Figma:* Дизайнер рисует макеты экранов в Figma, вы импортируете их в Bolt – и получаете готовый адаптивный фронтенд в коде. Это ускоряет путь от дизайна к живому приложению.

Официальный сайт https://bolt.new/

➕@ai_rostov

Windsurf – бесплатный AI-IDE с агентными возможностями

Продолжаем серию публикаций о инструментах vibe coding - новом формате программивроания с ИИ, доступным для всех.

Windsurf – это современный AI-редактор кода от создателей Codeium, позиционируемый как первый IDE с AI-агентом. В отличие от простых автодополнений, Windsurf может автономно выполнять задачи: например, выдать серию изменений и самих применить их в проекте, пытаясь запустить код и отладить ошибки в цикле.

Он содержит функцию Cascade (Flows) – по сути, управляемый AI-процесс, где модель понимает ваше задание, вносит изменения в код, запускает его, проверяет на ошибки и при неудаче самостоятельно корректирует, пока не достигнет цели . При этом Windsurf остаётся полноценным редактором (поддерживает плагины VS Code, терминал, Git и т.д.), то есть разработчик может вмешаться в любой момент. Важный плюс – Windsurf бесплатен и работает локально, отправляя код только на свои модели (с упором на приватность данных).

Плюсы:

• Автономная работа над задачей. AI в Windsurf способен сам разбивать задачу на шаги, модифицировать несколько файлов, запускать ваше приложение и на ходу исправлять ошибки, без постоянных ручных подтверждений . Это реально экономит время при рутинной отладке.

• Приватность. Данные пользователя не отправляются для обучения чужих моделей. Windsurf не заливает ваш код на сторонние сервера (если не подключать внешние модели). Для многих компаний это критично.

• Быстродействие. Отмечают высокую скорость автодополнения (благодаря оптимизациям Codeium) и общее “легкое” потребление ресурсов по сравнению с аналогами . Особенно на Linux заметно, что редактор работает шустро и не лагает.

• Полноценная IDE. Поддерживается множество расширений VS Code, есть терминал, дебаггер. Т.е. можно использовать Windsurf как основной редактор, не теряя привычных инструментов.

Минусы:

• Новизна и полировка. Windsurf – относительно новый продукт. Пользователи отмечают, что некоторые шероховатости ещё есть: интерфейс местами сыроват, не все горячие клавиши работают как ожидается, иногда агенту требуется перезапуск при сбоях . Проект активно дорабатывается, но имейте в виду раннюю стадию.

• Обучение использованию. Концепция “Flows” и Cascade непривычна – чтобы извлечь максимум, нужно потратить время, понять, как правильно формулировать запросы агенту и когда вмешаться вручную. Кривая обучения чуть выше, чем у простого автодополнения.

• Ограничения модели. Хотя Windsurf умеет подключать GPT-4 или Claude (в Enterprise-версии), в бесплатной – основывается на собственных моделях Codeium. Они хороши, но могут уступать лучшим коммерческим по качеству некоторых генераций (особенно в сложных творческих задачах).

• Отсутствие веб-версии. Это настольное приложение (Windows, Mac, Linux). В браузере или онлайн-IDE его возможности недоступны.

Примеры использования:

• Многократная правка кода: Вы даёте команду: “Убрать дублирование кода в проекте и исправить все eslint ошибки”. Cascade в Windsurf просматривает весь репозиторий, находит повторяющиеся фрагменты, рефакторит их в общую функцию; затем запускает линтер, исправляет стилистические ошибки, снова проверяет. Через некоторое время вы получаете pull-request со сделанными улучшениями по всему проекту автоматически.

• Интерактивный агент: В Windsurf можно в диалоге попросить: “Добавь функцию экспорта данных в CSV и проверь, что приложение запускается без ошибок”. AI напишет код экспорта, вставит его в нужные файлы, запустит проект. Если при запуске возникнет ошибка – агент сам ее прочитает и поправит код, повторит попытку. Вам остаётся только финально протестировать результат.

• Поиск по документации: Особенность Windsurf – функция Riptide (поиск) способна парсить внешние сайты/доки в реальном времени . Т.е. при вопросе “Как в Next.js включить режим turbo-pack?” AI может на лету обратиться к официальной документации Next.js и выдать вам точный ответ с кодом настройки. Это экономит время на гугление.

Официальный сайт https://codeium.com/windsurf

➕@ai_rostov

Как часто вам приходилось задавать вопросы ИИ и получать ответы, которые не совсем подходят?

Сегодня Степан расскажет об этом, а завтра он окончательно перезжает в сторис канала и раздел Клипы нашей страницы в VK.

Подписывайтесь!

➕@ai_rostov

Код - это контент. Писатели создают приложения. Разработчики пишут рассылки. Такова концепция современной медиа-компании по версии Дэна Шиппера, генерального директора и основателя Every. Майкл Миньяно, партнёр Lightspeed, беседует с Дэном о создании первой мультимодальной медиа-компании, разработке вирусного софта вроде Cora и развитии аудитории и талантов в Every.


00:00 Вступление
02:54 Как Дэн начал кодить
03:47 Создание Firefly
06:53 Эволюция Every
15:40 Vibe Coding
24:37 Создание Cora
30:12 Экосистема продуктов Every
34:47 Подкаст AI&I
35:37 Инновационное использование ИИ-инструментов
37:46 Инструменты для глубокого бэкграунда и исследований
41:07 Изучение ИИ-моделей и их возможностей
49:14 Голос как интерфейс будущего
57:04 Будущее ИИ и стартапов
01:03:26 Заключительные мысли

Видео на Дзен. VK Video.

Переведено и озвучено Фабрикой Контента для Лаборатории Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей в Ростове-на-Дону.

➕@ai_rostov

Сегодня расскажем, как работают базовые модели искусственного интеллекта.

➕@ai_rostov

Послушайте аудиоподкаст Новая модель школьного образования в эпоху искусственного интеллекта.

Статья на Rostov.ai • Статья на Дзен

➕@ai_rostov

Знали ли вы, что ИИ учится на огромном количестве примеров?

➕@ai_rostov

Полное руководство по Vibe Coding

Что такое Vibe Coding?

Vibe Coding — новая парадигма программирования, использующая ИИ для написания кода, повышающая продуктивность в 10–100 раз. Основные инструменты: Cursor, Windsurf, Claude и ChatGPT. Подход включает переписывание кода, быструю итерацию и акцент на человеческом вкусе. Подходит для быстрого прототипирования и разработки простых приложений, но требует экспертности для масштабирования.

Основные инструменты

• Cursor – Самая популярная IDE для vibe coding с глубоким пониманием кода
• Windsurf – Быстрая альтернатива, индексирующая весь код
• Claude 3.5 Sonnet/3 Opus – Лучшие модели для повседневного программирования
• Claude 01/03 – Модели для логического анализа сложных проблем
• ChatGPT – Используется для логического анализа и отладки

Новый рабочий процесс

• Переписывать, а не исправлять – Переписывание дешевле отладки (просто начните с нуля)
• Запускать запросы параллельно (запускайте несколько сеансов ИИ для разных задач)
• Сосредоточиться на быстрой итерации, а не на идеальном коде
• Человеческий вкус важнее навыков кодирования

Когда Vibe Coding работает лучше всего

• Разработка продукта с нуля (скорость – ключевой фактор)
• Прототипирование функций и быстрая итерация
• Проекты, где масштабируемость не является срочным приоритетом
• Простые и умеренно сложные приложения
• Работа с современными, хорошо документированными фреймворками

Человеческий фактор

• Развивайте системное мышление и архитектурные навыки (ИИ пока слабо справляется с этим)
• Развивайте вкус к продукту и эмпатию к пользователю
• Учитесь оценивать качество кода, сгенерированного ИИ
• Навыки отладки остаются важной человеческой компетенцией
• Фокусируйтесь на «зачем» и «что», а не на «как»

Масштабирование проектов

• Vibe coding помогает быстро создать MVP, но для масштабирования требуется экспертность
• Нанимайте специалистов по системному мышлению для сложных инфраструктурных задач
• Технический долг накапливается быстрее – планируйте рефакторинг стратегически
• Критически важные системы могут потребовать более традиционного подхода
• Балансируйте быструю разработку с архитектурными соображениями

Статья на Дзен.

➕@ai_rostov

Сегодня Степан расскажет о том, как ИИ создает текст. Этот процесс называется инференция.

➕@ai_rostov

Хотя ИИ кажется супер умным, он не идеален. Почему - рассказывает Степан!

➕@ai_rostov

Цифра дня

43% работников креативных индустрий в России теперь работают с нейросетями, почти каждый второй. Интересно, что 68% опрошенных в принципе не против новых технологий, а среди тех, кто уже подружился с ИИ, этот показатель взлетает до 88%.

И только 8% остаются непримиримыми консерваторами. Даже удивительно думать о том, что ещё несколько лет назад ситуация была прямо противоположной.

«В ближайшие 3-6 месяцев AI будет писать 90% кода, а через 12 месяцев почти весь код, возможно, будет генерироваться AI».

Генеральный директор и соучредитель Anthropic Дарио Амодеи обсуждает будущее лидерства в области ИИ в США, роль инноваций в эпоху стратегической конкуренции и перспективы развития передовой модели.

Переведено и озвучено Фабрикой Контента для Лаборатории Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей в Ростове-на-Дону.

➕@ai_rostov

Что происходит после того, как ИИ обучился? - рассказывает наш лаборант Степан.

Хотите узнать больше о том, как устроен ИИ - посмотрите курс «Глубокое погружение в большие языковые модели» на нашей странице 😋 VK Video.

➕@ai_rostov

Сегодня Степан расскажет, почему при создании языковой модели важно отфильтровывать плохой контент, такой как спам или вредоносные сайты.

➕@ai_rostov

⚡️ OpenAI представили новые инструменты для разработки агентов:

● Web Search — любой агент, созданный через OpenAI, теперь может искать и использовать информацию из интернета.
● File Search — реализован функционал поиска по локальным файлам.
● Multi-agent framework — Swarm переименован в Agents SDK, позволяющий передавать диалоги между агентами с сохранением контекста.
● Computer Use — возможность создать агента, который автономно управляет вашим пк

Стрим: https://www.youtube.com/live/hciNKcLwSes

@vistehno

Сегодня наш лаборант Степан расскажет - как ИИ учится?

Хотите самостоятельно узнать всё о ИИ - посмотрите полный видеокурс Андрея Карпаты, который мы перевели для вас на нашей странице ��VK Video.

➕@ai_rostov

Профессия программиста больше не будет прежней. Всем, кто обучается программированию, рекомендуем максимально быстро освавивать инструменты ИИ, типа Cursor.

➕@ai_rostov

Что такое большие языковые модели?

Наш лаборант Степан начинает серию коротких ежедневных видео с рассказами о том, как устроены и работают БЯМ — большие языковые модели или попросту — искусственный интеллект.

➕@ai_rostov

🚀 Новый уровень OCR: Mistral AI представила мощную модель для распознавания документов

Mistral AI выпустила новую модель OCR, которая задаёт новый стандарт в распознавании текстов, таблиц и изображений. Точность — 94,89%, что превосходит Google Document AI (83,42%) и Azure OCR (89,52%).

Но самое интересное — функция “doc-as-prompt”. Она позволяет загружать целые документы и с помощью промпта извлекать нужные данные. Например, из контракта автоматически определяются участники сделки, ключевые условия и платежи.

🔥 В Лаборатории Искусственного Интеллекта мы уже готовимся к экспериментам с Mistral OCR. Нам интересно, как её можно применить для автоматизированного анализа документов, интеллектуального поиска и AI-ассистентов.

Следите за обновлениями — скоро поделимся первыми результатами!

🔗 Подробнее: Mistral AI OCR

➕@ai_rostov

Для того, что бы изучать самые современные технологии и применять их, совершенно необязательно платить деньги. Сегодня вся важная информация доступна бесплатно, главное желание учиться.

Например это курс Microsoft по генеративному ИИ из 21 урока доступен на Github и научит вас всему, что нужно знать для начала создания приложений генеративного ИИ.

https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners

А главное — учите английский!

➕@ai_rostov

В нашем Центре Истинных Ценностей прошла стратегическая сессия для резидентов центра.

Артём Батладжиев, основатель Школы управленческих кадров MBA «Система» руководил процессом и рассказывал о архетипах брендов.

По мотивам его выступления мы создали статью 12 архетипов бренда по Карлу Юнгу и Маргарет Марк: практическое применение в бизнесе, которую вы можете прочитать на нашем сайте и применить в своём бизнесе.

➕@ai_rostov

Новое видео от Андрея Карпаты: Как я иcпользую большие языковые модели. Продвинутые возможности.

В прошлом видео Андрей Карпаты рассказал, как работают большие языковые модели (LLM) и дал базовые примеры их применения. В новом ролике он показывает, как перейти на следующий уровень, раскрывая мощные возможности LLM даже для тех, кто далёк от программирования:

🔹 Как эффективно использовать LLM для работы с документами и анализа данных
🔹 Что такое Deep Research и как его проводить при помощи нейросетей
🔹 Примеры грамотного промптинга, которые делают модели «думающими»
🔹 Совместное программирование с помощью LLM
🔹 Создание персонализированных микро-приложений с помощью функций Artifacts
🔹 Как максимально использовать LLM в работе с видео, аудио и изображениями

Видео Карпаты — это один из самых полезных и практичных ресурсов по нейросетям. Благодаря простоте подачи, теперь даже обычные пользователи смогут получить максимум пользы от мощных инструментов искусственного интеллекта.

Рекомендуем к просмотру всем нашим подписчикам!

😋 VK Video

Переведено и озвучено Фабрикой Контента для Лаборатории Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей в Ростове-на-Дону.

➕@ai_rostov

Мы опубликовали все девять частей курса Андрея Карпаты «Глубокое погружение в большие языковые модели типа ChatGPT» переведённые на русский язык Фабрикой Контента.

Все видео доступны в 😋 плейлисте в VK Video.

А мы уже готовим перевод нового видео Андрея «How I use LLMs», который будет опубликован завтра в нашем канале и на странице VK.

➕@ai_rostov

Часть 9 курса Андрея Карпаты: Глубокое погружение в большие языковые модели типа ChatGPT представляет собой заключительный раздел, который охватывает важные перспективные темы:

- Взгляд в будущее развития больших языковых моделей
- Методы отслеживания развития и появления новых языковых моделей
- Практические рекомендации по поиску и доступу к большим языковым моделям
- Общее заключение по всему курсу

Этот заключительный раздел логически завершает структуру курса, который последовательно раскрывал темы от базовых концепций через технические аспекты работы моделей к продвинутым методам обучения. После рассмотрения RLHF и AlphaGo в предыдущей части, финальная часть даёт слушателям практические инструменты для дальнейшего самостоятельного развития в области больших языковых моделей.

• Часть 1: Вводная информация о больших языковых моделях.
• Часть 2: Процесс инференса (вывода) в языковых моделях
• Часть 3: Данные пост-обучения
• Часть 4: Углублённое изучение процесса инференса
• Часть 5: Галлюцинации и методы работы с ними
• Часть 6: Роль токенов в процессе "мышления" моделей
• Часть 7: Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) и разбор модели DeepSeek-R1
• Часть 8: AlphaGo - рассмотрение принципов работы

• 😋 Плейлист в VK Video.

Переведено и озвучено Фабрикой Контента для Лаборатории Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей в Ростове-на-Дону.

➕@ai_rostov

Часть 8 курса Андрея Карпаты: Глубокое погружение в большие языковые модели типа ChatGPT посвящена двум важным темам в области обучения языковых моделей:

- AlphaGo - рассмотрение принципов работы этой знаменитой системы искусственного интеллекта
- RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) - обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека

Этот раздел логически продолжает предыдущую часть курса, где подробно рассматривалось обучение с подкреплением и модель DeepSeek-R1. Он служит важным связующим звеном между базовыми концепциями обучения с подкреплением и их практическим применением в современных языковых моделях.

• Часть 1: Вводная информация о больших языковых моделях.
• Часть 2: Процесс инференса (вывода) в языковых моделях
• Часть 3: Данные пост-обучения
• Часть 4: Углублённое изучение процесса инференса
• Часть 5: Галлюцинации и методы работы с ними
• Часть 6: Роль токенов в процессе "мышления" моделей
• Часть 7: Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) и разбор модели DeepSeek-R1

• 😋 Плейлист в VK Video.

Переведено и озвучено Фабрикой Контента для Лаборатории Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей в Ростове-на-Дону.

➕@ai_rostov

Часть 7 курса Андрея Карпаты: Глубокое погружение в большие языковые модели типа ChatGPT фокусируется на обучении с подкреплением (Reinforcement Learning) и включает разбор модели DeepSeek-R1. Этот раздел логически продолжает предыдущие части курса, где были заложены фундаментальные основы работы с языковыми моделями.

Обучение с подкреплением является важной темой, которая предваряет последующее обсуждение RLHF (обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека)и служит мостом к более глубокому пониманию современных методов обучения языковых моделей.
Эта часть тесно связана с последующим разделом, где будет рассматриваться AlphaGoи методы обучения с обратной связью от человека, что в совокупности формирует полное представление о современных подходах к обучению больших языковых моделей.

• Часть 1: Вводная информация о больших языковых моделях.
• Часть 2: Процесс инференса (вывода) в языковых моделях
• Часть 3: Данные пост-обучения
• Часть 4: Углублённое изучение процесса инференса
• Часть 5: Галлюцинации и методы работы с ними
• Часть 6: Роль токенов в процессе "мышления" моделей

• 😋 Плейлист в VK Video.

Переведено и озвучено Фабрикой Контента для Лаборатории Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей в Ростове-на-Дону.

➕@ai_rostov

Главная цель Лаборатории Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей — «Обеспечить именно массовое внедрение искусcтвенного интеллекта во все сферы жизнедеятельности общества.» Владимир Владимирович Путин.

➕@ai_rostov

Часть 6 курса Андрея Карпаты: Глубокое погружение в большие языковые модели типа ChatGPT фокусируется на нескольких ключевых аспектах функционирования языковых моделей:

- Роль токенов в процессе "мышления" моделей
- Углубленный анализ проблем токенизации и их влияние на правописание
- Феномен неравномерного интеллекта в языковых моделях
- Переход от парадигмы обучения с учителем к обучению с подкреплением

Эта часть логически связана с предыдущими разделами курса, где рассматривались базовые концепты токенизации, и служит мостом к последующим частям, где подробно разбирается обучение с подкреплением. Она углубляет понимание внутренних механизмов работы языковых моделей, которые были заложены в начале курса, и подготавливает к более сложным концепциям, которые будут рассмотрены в заключительных частях.

• Часть 1: Вводная информация о больших языковых моделях.
• Часть 2: Процесс инференса (вывода) в языковых моделях
• Часть 3: Данные пост-обучения
• Часть 4: Углублённое изучение процесса инференса
• Часть 5: Галлюцинации и методы работы с ними

• 😋 Плейлист в VK Video.

Переведено и озвучено Фабрикой Контента для Лаборатории Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей в Ростове-на-Дону.

➕@ai_rostov

Sonnet 3.7 с 1 запроса написал такой вот платформер.

Промпт:
Напиши игру на HTML CSS и p5 js в одном файле. аркадный платформер про космос. используй svg для персонажей и элементов фона. Что-нибудь захватывающее и креативное. Удиви меня :)

Это какой-то новый уровень разработки.
Режим Claude Sonnet 3.7 Extended
Специально для написания кода.

Код в комментарии.

Тот же самый запрос в Grok3 и в новый QwenMax QwQPreview (который с рассуждениями выпустили вчера), результатов не дал.
У Grok3 - черный экран с 1 запроса, у QwQ - Loading... бесконечный.

Upd. QwQ даже с третьего запроса проблему не решил.
Grok3 - решил, но даже показывать стыдно. Код тоже в комментарии.

Upd2. Sonnet 3.7 в режиме Extended генерит какое-то запретно невообразимое количество кода за 1 заход.
1363 строки, 45тыс знаков!!!

#Sonnet #Grok #Qwen
———
@tsingular

Посмотрите это видео компании Anthropic, создателей лидирующей ИИ модели Claude AI на котором Барри Чжан (прикладной ИИ), Эрик Шлунц (исследования) и Алекс Альберт ( Claude) обсуждают потенциал агентов ИИ, распространенные ошибки, которых следует избегать, и как подготовиться к изменениям.

➕@ai_rostov

Часть 5 курса Андрея Карпаты: Глубокое погружение в большие языковые модели типа ChatGPT посвящена трём важным аспектам работы с языковыми моделями:

- Галлюцинации и методы работы с ними
- Использование инструментов языковыми моделями
- Знания и рабочая память моделей

Также в этой части рассматривается тема самосознания модели.

Эта часть логически продолжает предыдущие разделы курса, где были рассмотрены базовые концепты, процесс инференса, и работа с данными для обучения. После изучения фундаментальных принципов и процессов обучения, эта часть углубляется в более сложные проблемы и особенности работы языковых моделей, такие как галлюцинации и механизмы использования инструментов.

• Часть 1: Вводная информация о больших языковых моделях.
• Часть 2: Процесс инференса (вывода) в языковых моделях
• Часть 3: Данные пост-обучения
• Часть 4: Углублённое изучение процесса инференса.

• 😋 Плейлист в VK Video.

Переведено и озвучено Фабрикой Контента для Лаборатории Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей в Ростове-на-Дону.

➕@ai_rostov

Новые ИИ модели с размышлениями, такие как OpenAI o1-pro, Deepseek R1 и Grok 3 требуют нового типа промптов, чтобы получить наилучший результат.

Грег Брокман из OpenAI рассказал, как правильно формулировать запросы для новейших моделей ИИ.

Вот четыре главных принципа:

1. Цель – чётко формулируем, чего хотим. Без лишних фантазий. Просите список — получите список. Зададите абстрактный вопрос — получите абстрактный ответ.

2. Формат ответа – указываем, в каком виде нужен результат: текст, таблица, код? Так меньше шансов получить хаос вместо пользы.

3. Ограничения – прописываем границы, чтобы ИИ не уносился в неизвестность. Запрещаем лишнее, добавляем правила.

4. Контекст – если нужно что-то конкретное, кормим нейросеть деталями. Чем больше контекста, тем меньше догадок с её стороны.

И помните — если задавать ИИ дурацкие вопросы, вы получите дурацкие ответы 😜

➕@ai_rostov

Илон Маск и его компания xAI анонсировали создание игровой студии на базе ИИ Grok 3, которая будет разрабатывать игры с динамической генерацией контента и фотореалистичной графикой. Хотя проект находится на ранней стадии, уже демонстрируются первые результаты.

Текущие возможности Grok 3 в геймдеве

- Быстрое прототипирование: Grok 3 уже генерирует функциональные клоны классических игр. Например, за несколько промптов создана версия Breakout с автоматическим управлением платформой и настраиваемой скоростью мяча. Ранее были показаны аналоги Tetris и Bubble Trouble с базовой физикой и коллизиями.

- Гибкость настройки: Разработчики могут улучшать графику через текстовые запросы к ИИ. Маск утверждает, что разрешение рендеринга можно повысить «просто попросив об этом Grok».

- Автоматизация процессов: ИИ генерирует не только код, но и элементы интерфейса. Например, в Breakout от Grok 3 реализована система подсчёта очков и отображение оставшихся блоков без ручного программирования.

Планы и амбиции xAI

- Фотореалистичная графика: Студия работает над интеграцией ИИ-рендеринга, который сможет создавать детализированные визуальные эффекты «на лету» в ответ на запросы игроков. Технология может стать альтернативой DLSS от Nvidia.

- Динамический геймплей: Цель — игры, где сюжет, миссии и окружение адаптируются под действия игрока в реальном времени, используя машинное обучение и анализ поведения.

- Команда и ресурсы: На старте в студии всего 9 сотрудников, включая Маска. Для обучения моделей задействован суперкомпьютер Colossus с 100 000 GPU Nvidia H100, который планируют масштабировать до миллиона чипов.

Анонс совпал с выходом Grok 3, который по тестам превосходит GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet. Если xAI реализует задуманное, это может изменить индустрию, особенно для инди-разработчиков, сократив время и стоимость создания игр.

➕@ai_rostov

Часть 4 курса Андрея Карпаты: Глубокое погружение в большие языковые модели типа ChatGPT посвящена данным пост-обучения, в частности диалогам. Этот раздел логически продолжает предыдущие части, где были рассмотрены базовые концепты, процесс инференса и переход от предварительного обучения к пост-обучению.

В этой части рассматривается важный аспект обучения языковых моделей - работа с диалоговыми данными в процессе пост-обучения. Это критически важный этап для развития коммуникативных способностей моделей, который следует за базовым предварительным обучением и готовит основу для более сложных тем, таких как работа с галлюцинациями и использование инструментов, которые будут рассмотрены в следующих частях курса.

• Часть 1: Вводная информация о больших языковых моделях.
• Часть 2: Процесс инференса (вывода) в языковых моделях
• Часть 3: Углублённое изучение процесса инференса.

• 😋 Плейлист в VK Video.

Переведено и озвучено Фабрикой Контента для Лаборатории Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей в Ростове-на-Дону.

➕@ai_rostov

Новейшая модель ИИ Grok 3 от Илона Маска с поиском и размышлениями стала доступна всем бесплатно «пока не лягут сервера».

Пользуйтесь здесь https://x.ai или в вашем аккаунте X и разошлите друзьям.

➕@ai_rostov

Часть 3 курса Андрея Карпаты: Глубокое погружение в большие языковые модели типа ChatGPT посвящена углубленному изучению процесса инференса на примере современной модели Llama 3.1 и переходу от предварительного к пост-обучению. Этот раздел логически продолжает предыдущие части, где были рассмотрены базовые концепты и процесс инференса на примере GPT-2.

Данная часть является важным связующим звеном между базовыми концепциями и более продвинутыми темами курса, такими как пост-обучение и работа с галлюцинациями. Она подготавливает слушателей к пониманию более сложных аспектов работы с языковыми моделями, которые будут рассмотрены в последующих частях.

• Часть 1: Вводная информация о больших языковых моделях.
• Часть 2: Процесс инференса (вывода) в языковых моделях

• 😋 Плейлист в VK Video.

Переведено и озвучено Фабрикой Контента для Лаборатории Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей в Ростове-на-Дону.

➕@ai_rostov

Часть 2 курса Андрея Карпаты: Глубокое погружение в большие языковые модели типа ChatGPT фокусируется на процессе инференса (вывода) в языковых моделях. В этом разделе рассматривается практическое применение модели GPT-2, включая как процесс её обучения, так и механизм инференса.

Эта часть логически следует за базовым введением из первой части, где были заложены фундаментальные концепты, и предваряет более глубокое погружение в современные модели, такие как Llama 3.1, и сложные темы вроде пост-обучения.

Понимание процесса инференса особенно важно, так как это один из ключевых аспектов, необходимых для работы с более сложными концепциями, которые будут рассмотрены позже в курсе, такими как пост-обучение и работа с галлюцинациями.

• Часть 1: Вводная информация о больших языковых моделях.

• 😋 Плейлист в VK Video.

Переведено и озвучено Фабрикой Контента для Лаборатории Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей в Ростове-на-Дону.

➕@ai_rostov

Калифорнийский Университет (CSU) запускает ИИ-систему: что важно знать 🎓

Калифорнийский государственный университет объявил о внедрении ИИ во все 23 кампуса. Что это значит на практике:

Основные изменения 📚

• ChatGPT Edu станет доступен для всех студентов и преподавателей – это специальная версия с расширенными возможностями для образования.
• Появится единый AI Commons Hub с инструментами для обучения и исследований.
• Запускаются программы стажировок с ведущими tech-компаниями.

Почему это действительно важно 🔍

1. Масштаб: это крупнейшее внедрение AI в образовании (460 000+ студентов)
2. Практический подход: студенты получают реальные навыки работы с AI, востребованные на рынке
3. Доступность: все инструменты бесплатны для студентов и преподавателей

Интересный факт: сейчас более 50% ИИ-специалистов в США – иностранцы. CSU планирует изменить эту статистику, готовя местные кадры.

• Анонс от CSU • Анонс от OpenAI

➕@ai_rostov

Как можно улучшить ответы языковых моделей? Гайд по промтам

Сегодня качество ответов языковых моделей напрямую зависит от того, как сформулирован запрос. Новейшие LLM (large language model, большая языковая модель) уже неплохо справляются с неточными формулировками, но в большинстве случаев для успешной коммуникации с нейросетями всё ещё необходимы специальные методы и качественные промты. О том, как сформулировать запросы для языковых моделей, рассказываем в новом гайде.

👌🏻 Zero-shot prompting

Простые и короткие запросы к моделям приведут к выдаче простых и стандартных ответы. Например, есть запрос без примеров (zero-shot prompting): в этом случае мы рассчитываем на качество модели, на ее системные установки. Такие запросы хорошо работают для популярных запросов, для которых обучали модель (например, суммаризация текста или предварительный анализ данных).

✌🏻 One/few shot prompting

Если вы хотите получить от модели более развернутый и глубокий ответ в определенном формате/стиле, то при помощи одного или нескольких примеров (подсказок) необходимо явно показать, чего вы от нее ждете. Такой метод формулирования запросов называется one/few shot prompting. Примеры актуализирует в контексте модели более глубокие связи, которые были построены ею в процессе обучения, что в итоге помогает добиться ответа, который точнее соответствует запросу.

🙌🏻 Chain-of-Thought

Для решения сложных логических или математических задач используется техника chain-of-thought, или цепочка рассуждений (мы уже рассказывали о ней здесь). Простейший способ задействовать эту технику — прямо обозначить ее в запросе, используя выражения-маркеры вроде: «Давай думать шаг за шагом». В более сложных случаях можно задать для модели логику рассуждения, последовательность действий и этапы проверки.

Сравнить ответы языковой модели на одни и те же запросы, сформулированные с помощью разных методов, и узнать, что мотивировало ChatGPT-4o написать в обращении письма «Многоуважаемый и всечестнейший Профессор», можно, перейдя к полной версии статьи на сайте Системный блокъ.

➕@ai_rostov

Лаборатория Искусственного Интеллекта в Центре Истинных Ценностей приглашает вас!

Если у вас есть любые идеи и проекты, в которых вы хотите применить силу и мощь искусственного интеллекта — приходите к нам.

Оставляйте заявку на сайте rostov.ai с описание вашего проекта и мы поможем вам с экспертизой и бесплатным доступом к лучшим моделям ИИ!

Возможно всё.

ЛИИ ЦИЦ — проект Фабрики контента.

➕@ai_rostov

Эмодзи пак Искусственный интеллект: https://t.me/addemoji/CR_AI

➕@ai_rostov

Представляем нашего Лаборанта Степана!

Степан — аватар Лаборатории Искусственного Интеллекта. Он будет рассказывать о наших проектах и новостях.

Степан никогда не спит, усердно трудится и говорит на 130+ языках.

Предложите свою идею на сайте rostov.ai или приходите к нам лично в Центр Истинных Ценностей.

➕@ai_rostov

🚀 Лаборатория Искусственного Интеллекта начинает свою работу в Центре Истинных Ценностей

Пришло время превращать смелые идеи в реальные проекты. Мы запускаем Лабораторию искусственного интеллекта (ЛИИ ЦИЦ), где каждый может стать частью технологического прорыва.

🤔 А что, если?..
Именно с этого вопроса начинаются великие проекты. Неважно, как звучит ваша идея:
• "Хочу научить ИИ расшифровывать старые письма с фронта"
• "Мечтаю сделать дрон, который ищет археологические артефакты"
• "Планирую ИИ-генератор песен в стиле 40-х годов"

🏢 ЛИИ ЦИЦ — это место, где:
👉 Вас не отправят "доработать концепцию", а сразу дадут инструменты
👉 Можно собрать команду из программистов, дизайнеров и учёных
👉 Все проекты получат лучшую экспертную поддержку

👥 Кто нам нужен?
Все! Проекты, таланты и безумные идеи! Мы ищем тех, кто видит в искусственном интеллекте не просто модный тренд, а инструмент для настоящего прорыва. Тех, кто готов превратить свои, даже самые невероятные идеи в работающие проекты, и тех, кто не боится работать в команде с такими же увлечёнными технологиями и идеей.

💭 Представьте себе:
Ваша идея про "ИИ-поиск потерянных военных фото" становится реальным сервисом. Вы развиваете навыки не на онлайн-курсах, а в настоящей лаборатории с профессиональным оборудованием и поддержкой. И вместо отложенной идеи «на потом» у вас появляется собственный стартап, который на глазах становится продуктом.

🎁 Что мы предлагаем:
Доступ к нашему интерфейсу с передовым ИИ-моделям, экспертную поддержку и помощь в реализации — от идеи до первого работающего прототипа. Плюс бесплатные консультации и набор ИИ-инструментов для оптимизации рабочих процессов.

✨ Готовы начать?
Предложите свою идею на сайте rostov.ai или приходите к нам лично в Центр Истинных Ценностей

Давайте вместе создавать технологии будущего!

➕@ai_rostov

Лаборатория Искусственного Интеллекта Центра Истинных Ценностей (ЛИИ ЦИЦ) - новый проект, реализуемый компанией Фабрика Контента, резидентом Центра Истинных Ценностей. Лаборатория ориентирована на изучение и разработку инновационных направлений и поддержку перспективных идей в области искусственного интеллекта.

Основная цель ЛИИ ЦИЦ - создание и развитие лаборатории для разработки и внедрения проектов, использующих технологии искусственного интеллекта в различных областях.

Если у вас идеи или проекты, связанные с применением ИИ и вы хотите присоединится к нашей команде — заполните форму на сайте ROSTOV.AI

➕@ai_rostov