Когда-то перевод был медленным и мучительным. Только вспомните… словари, справочники, стопки заметок и десятки открытых вкладок. В своё время мы даже бегали к соседям, которые хоть немного знали нужный язык, и слушали их как настоящих мудрецов. Теперь же у нас появились алгоритмы.

Вы бросаете в них страницу текста и она тут же возвращается обратно, словно прошла через языковой портал. Пока вы ломаете голову над одним выражением, нейросеть успевает проглотить целую книгу.

Сегодня мы откроем пять таких порталов и посмотрим, как они справятся с двумя испытаниями: строгим научным текстом, отрывком художественного произведения и стихом.

Приятного чтения!

Доброго времени суток, «Хабр»!

Вероятно, многим уже известно, что современные нейронные сети способны обрабатывать изображения в качестве входящего запроса. Пользователи активно применяют эту возможность, загружая фото с заданиями или вопросами, — особенно часто так поступают учащиеся школ и вузов, получая от нейросети готовые решения задач или правильные ответы на интересующие вопросы.

Сегодня я рассмотрю перечень нейросетей и сервисов, проверю их на фотографиях с разными форматами заданий и постараюсь подсказать, какие из них лучше всего подходят для распознавания текста с изображений.

Присаживайтесь поудобнее, начинается мое повествование.

В первой части мы разобрали основы: как строить промпт, почему важны детали и как стиль влияет на результат. Вы уже знаете, что лисёнок — это не то же самое, что маленький рыжий лисёнок с пушистым хвостом, покрытым инеем, медленно шагающий по заснеженной поляне. Но что, если вам нужно не просто похожее изображение, а именно тот лисёнок, которого вы видите в голове, — с определённым ракурсом и композицией?

Эта часть статьи — про понимание того, как Midjourney обрабатывает запросы на техническом уровне. Мы погрузимся в механизм работы операторов позиционирования и разберём, как устроено управление весом элементов.

Midjourney — несомненно, один из лучших генераторов изображений, существующих на данный момент, но стоит также помнить, что он вовсе не волшебная кнопка и не может угадать, что вы хотите. Он просто делает то, что вы ему говорите. И именно поэтому одни получают картинки, которые будто сошли с обложки книги, а другие — нечто смутно и совсем отдалённо напоминающее задуманное. Потому что разница не в навыках модели — а в промпте.

Попробуйте сами: напишите лисёнок — и Midjourney покажет «какого-то» лисёнка. А теперь: маленький рыжий лисёнок, сидит на опушке, уши настороже, вокруг — опавшие листья, тихое осеннее утро. Уже ближе. Появляется ощущение, что это «тот самый» лисёнок, которого мы себе представляли.

Доброго времени суток, «Хабр»!

Сегодня мы поговорим о Krea AI — агрегаторе нейросетей, объединяющем популярные модели ИИ, что позволяет создавать и пошагово редактировать изображения и видео, строить сложные 3D‑сцены с помощью текстовых промтов и существенно повышать качество картинок или видеоматериалов.

Здесь постараюсь раскрыть функциональность данного сервиса. Присаживайтесь удобнее, приступаем к статье.

Когда машины пишут лучше нас — звучит как сюжет научной фантастики, но уже сегодня нейросети стали реальностью миллионов кодеров по всему миру. Сегодня мы не просто учим алгоритмы понимать код, а доверяем им писать его за нас.

Всё чаще ИИ даёт советы, которые оказываются лучше, чем изначальная задумка. Claude, ChatGPT, Qwen — эти модели уже не просто угадывают следующее слово, а демонстрируют понимание логики, стиля и даже контекста проекта. Они объясняют свои решения, исправляют баги, пишут тесты и даже помогают новичкам (и не только) разобраться в чужом коде.

Но кто из них действительно выигрывает в скорости, точности и глубине понимания? Кто понимает код от и до, а кто путается уже в середине? И главное — можно ли доверять коду, написанному нейросетью? 

Пора разобраться. Сравниваем трёх гигантов современного AI-программирования: Claude от Anthropic, ChatGPT от OpenAI и Qwen от Alibaba Cloud — в реальных сценариях, которые знакомы каждому разработчику.  

Приятного прочтения!  

Технологии развиваются настолько быстро, что не успеваешь моргнуть глазом — и вот уже глазами моргают статичные фотографии. Да‑да, мы говорим про анимацию изображений. Если ещё пару лет назад это казалось чем‑то необычным, то сегодня лента соцсетей забита ожившими портретами, и вы вряд ли удивились, увидев, как смесь крокодила и самолета сражается со смесью акулы с кроссовками.

Но мы решили пойти дальше. Никаких мемов, котиков и скучных стоковых картинок. На этот раз под прицел попали снимки, которые когда-то прогремели на весь мир, заставили спорить, сомневаться и строить самые безумные теории. Конечно, всё из этого является плодами фотошопа. Сегодня мы возьмём эти легендарные фото из открытых источников и попробуем вдохнуть в них жизнь при помощи пяти разных AI-сервисов.

Вопрос только в одном: оживут ли они… или станут ещё страннее, чем были?

Не перематывайте, будет интересно!

Доброго времени суток, «Хабр»!

В 2023 году российская компания «Сбер» представила свой сервис на основе искусственного интеллекта GigaChat (Гигачат). Спустя два года, а именно в марте 2025-го, вышло обновление. Чат‑бот получил приписку 2.0, расширил функционал работы с документами, научился выходить в интернет и обзавелся другими нововведениями.

В статье я расскажу, как пользоваться сервисом, который носит звание российского аналога ChatGPT. Присаживайтесь поудобнее, готовьтесь к повествованию, а я начну свой рассказ.

В четверг, 7 августа, в 20:00 по мск состоялось долгожданное событие в мире ИИ — OpenAI представила ChatGPT 5. В этой статье я собрал всю важную информацию из прошедшей демонстрации — это поможет понять, что же нового случилось в GPT 5 и чего ожидать от этой нейросети.

Эта модель не просто эволюционный шаг, а качественный скачок, позиционируемый как «разговор с экспертом». В статье мы разберем ключевые нововведения модели, впечатляющие результаты в бенчмарках и практические возможности (вплоть до генерации приложений!).

Устали переписывать тексты вручную? Нейросеть для рерайта текста — ваш выход. Мы протестировали 6 топовых ИИ-помощников (ChatGPT 4o, Gemini 2.5 Pro, YandexGPT 5 Pro, DeepSeek R1, Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4) на реальных задачах: упрощение, сжатие, адаптация под стиль и другие вещи. Узнайте, какая модель лучше справится с научными статьями, соцсетями или SEO, и как сделать рерайт л

Ещё недавно создание 3D-моделей было задачей исключительно для специалистов. Нужно было знать сложные программы, уметь работать с формой, светом и текстурами. Сегодня всё иначе. Искусственный интеллект уверенно берёт на себя рутинные этапы и даёт возможность любому почувствовать себя 3D-дизайнером.

Чтобы проверить, как всё это работает на практике, мы собрали пять сервисов для генерации 3D-моделей и решили немного повеселиться.

Сегодня мы будем создавать модели персонажей из известных мультфильмов нашего детства!

Приятного прочтения!

F-паттерн, блочное чтение, глубокое погружение и не только.

Сегодня практически каждый использует ИИ для создания контента — это делает процесс написания проще. Но вот завоевать доверие читателя за всего 15 секунд — задача куда сложнее. И с ней справляются далеко не все.

А что если мы заставим ИИ самому завоёвывать доверие — и всего за 15 секунд?

Мы опираемся на исследование, в рамках которого учёные прикрепили мини‑камеры к головам 232 добровольцев, чтобы отследить, как они воспринимают сайты. Мы используем это исследование как стратегию — и применим его принципы при работе с ChatGPT: будем переписывать и улучшать текст, а затем посмотрим, насколько хорошо он справится.

Вслед за текстовыми нейросетями появились модели, которые могут генерировать фотографии и видео. Что одно, что другое — инструмент, которым нужно уметь управлять. Сегодня разберем вопрос: как правильно писать промт для успешной генерации изображения или видео?

Кстати, в своей предыдущей статье я рассказывал о промтах для текстовых моделей, если вам интересно — можете глянуть тут.

Занимайте позицию поудобнее, наливайте чай или кофе, если вы его больше предпочитаете, ну а я начну свое повествование.

Нас давно не удивишь тем, что нейросеть за пару секунд расшифровывает двухчасовую лекцию или превращает аудиозаметку в аккуратный текст с заголовками и абзацами. Мы живём в эпоху, где слова больше не нужно набирать вручную. Их достаточно просто произнести, а остальное за алгоритмами.

Сегодня мы решили проверить, как работают пять популярных нейросетевых помощников для перевода аудио в текст. И сделаем это необычным способом — через сказки!

Заинтересовали? Тогда давайте расшифровывать, сравнивать и делиться впечатлениями вместе.

Приятного прочтения!

Знакомы с мучительным ступором перед пустым полем «Заголовок»?

Помните Дэвида Огилви — «отца рекламы»? Он утверждал, что 80% читателей видят только заголовок. Вы вкладываете часы, а у вас есть секунды, чтобы зацепить взгляд читателя. Если заголовок провалился — ваш шедевр, каким бы гениальным он ни был, канет в Лету новостной ленты или поисковой выдачи. Это как потратить годы на строительство роскошного ресторана, но повесить на дверь вывеску «Еда здесь».

Эта проблема мучает блогеров и копирайтеров, маркетологов и разработчиков (кто писал документацию или release notes — поймёт), предпринимателей и даже студентов, защищающих диплом. Заголовок — это не просто текст. Это визитная карточка вашего продукта в мире переизбытка информации.

Сегодня я подобрал для вас несколько очень хороших и интересных продуктов для работы с текстом, специализирующихся на генерации заголовков или включающих в себя эту возможность. Я провёл тесты, охватывающие большинство пострадавших от перегрузки нашего инфополя. 3 запроса, 3 группы — 5 нейросетей. Начнём!

Вы когда‑нибудь задумывались, как это — иметь мощь языковой модели прямо на вашем компьютере? Экспериментировать с LLM (большими языковыми моделями) локально — словно открыть тайную дверь в мир ИИ... Вам открыт широкий горизонт для исследований, творчества и практического применения.

Но как запустить нейросеть на компьютере, если вы не Google? Хорошая новость: в 2025 году это стало проще и доступнее, чем когда‑либо! Вам не нужен суперкомпьютер (хотя мощная видеокарта значительно ускорит процесс). Современные эффективные модели и специализированное ПО делают локальный запуск нейросети реальностью для многих пользователей.

Давайте разберёмся, что для этого нужно. Мы рассмотрим 7 наиболее оптимальных для локального запуска моделей — Llama✶, Qwen, DeepSeek, Phi, Gemma, Mistral, Granite, — а также 4 быстрые и удобные программы: Ollama, LM Studio, Jan и GPT4All.

Доброго времени суток, «Хабр»!

Всё больше людей начинают использовать нейросети не только для профессиональной деятельности, но и в повседневных задачах. Искусственный интеллект способен давать ответы даже на простейшие вопросы.

Однако мало кто задумывается о важности промтов, который состоит не просто из набор слов, а несет в себе точную инструкцию. От их формулировки зависит, насколько полезным и релевантным будет ответ. Нечёткий или расплывчатый запрос может привести к неточным или даже ошибочным результатам.

Мы должны помнить, что нейросеть — механизм, инструмент, которым надо правильно управлять, чтобы получать достойные результаты. Сегодня я расскажу вам, как правильно составлять промты для моделей, которые работают с текстом.

Открываем блокнот, готовимся к получению новой информации. Ну а я начинаю свое повествование. 

В последние годы генеративные нейросети стали не просто трендом, а полноценным инструментом для создания контента. Текст, изображения, аудио и даже видео — всё это можно сгенерировать с помощью моделей искусственного интеллекта. При этом за каждым популярным сервисом стоит конкретная модель ИИ, от которой зависит качество, скорость в тех или иных задачах.

Выбор правильной модели — не самая простая задача. В огромном количестве открытых и закрытых решений легко запутаться: какие из них действительно работают, где их лучше использовать и на что обращать внимание. В этой статье мы собрали обзор наиболее интересных и полезных моделей для создания контента — от текстовых LLM до генерации изображений и мультимодальных систем.

Будущее разработки ПО, возможно, станет похожим на джаз. Каждый импровизирует, никто не смотрит на ноты.

На прошлой неделе я выпустил Protocollie. Сделал его за 4 дня, используя языки, которых не знаю, и даже не касаясь кода напрямую. Люди без конца спрашивают: «Как это удалось?» Но я даже не уверен, что получится повторить то же самое второй раз.

Мы все придумываем этот процесс на ходу.

2025 год. Как же легко алгоритмы вошли и закрепились в нашей жизни. Они на работе, в учёбе, в творчестве, в быту. Нейросети редактируют тексты, выбирают шрифт, накидывают идеи, помогают с кодом, сочиняют музыку. Честно говоря, единственное, что они пока не умеют — это сварить вам кофе. Хотя… и это, кажется, вопрос времени.

А ведь пару лет назад мы с удивлением наблюдали, как нейросети неуверенно двигают объекты на фото. Кто же тогда мог предсказать, что эпоха Уилла Смита, поедающего спагетти, окажется прологом к такой революции?

Вместе с возможностями пришёл и новый вызов. Как разобраться во всём этом многообразии. Что работает действительно хорошо? Что подойдёт под ваши задачи? Где не нужно платить, регистрироваться и разбираться в интерфейсах?

Мы собрали подборку надёжных и удобных нейросетей, которые уже сейчас можно использовать без лишних заморочек. Всё разложено по категориям: генерация текста, создание изображений, видео, музыка, презентации и многое другое. В каждой расположились три сервиса!

Приятного чтения!