Появились нейросети и изменили наш рабочий процесс, но не изменили наших принципов. В этой статье я поделюсь примерами использования ИИ в нашей дизайн-студии — что доверяем нейросетям, а что делаем руками. И расскажу, как использовал ИИ для создания собственного портфолио за один день вместо двух недель.

Какие автомобильные компании Китая самые сильные и крупные? Какие марки самые популярные? Кто кого производит? Кто кем владеет? Кто с кем конкурирует? Раскладываем по полочкам, как устроена автомобильная индустрия Китая. После этой статьи у вас сложится цельная и понятная картинка.

В 2020 году умирал мой бизнес – фитнес-студия. Мы не могли работать в коронавирус, абонементов продали, а оказать услугу не могли. Копились долги, и тогда у меня родилась дочка. В общем, сильно были нужны деньги. 

Привет! Меня зовут Сергей Васильев, я фронтенд-разработчик в AGIMA. Наша команда часто работает с PWA — прогрессивными веб-приложениями. Они стали особо популярны в последние три года, когда из-за санкций некоторым корпорациям пришлось отказаться от мобильных приложений. Но и раньше многие компании с интересом смотрели на это решение.

Ниже расскажу, как сделать из обычного веб-приложения прогрессивное: вместе настроим Web App Manifest и Service Worker. Если вам еще не доводилось работать с PWA — текст точно для вас.

Текстовые ИИ достигли впечатляющих результатов: от генерации статей до написания кода. Но иногда вы ставите перед ними сложную, многоэтапную, структурированную задачу, или проблему, требующую глубокого анализа, и неожиданно, вместо грамотного и обоснованного решения, вы получаете галлюцинации: модель придумывает нелогичное решение, далёкое от реальности; забывает всё, что вы только что обсуждали, и в ответ на глубокие вопросы вы получаете шаблонные отписки, что, естественно, раздражает пользователя.

Одна из причин таких казусов – отсутствие направленного мышления. Мы, пользователи, подаём запросы, но не задаём структуру мышления: то, как должна думать нейросеть. А ведь тут нужен не просто вероятностный алгоритм, а цепочка рассуждений. Модель же вынуждена угадывать наш контекст, стиль мышления, уровень абстракции, и, как итог, часто ошибается.

Я перепробовал несколько приложений для изучения английских слов, но так и не нашёл нужного мне. Не было того, которое соответствовало бы всем параметрам сразу.

Современные ИИ, такие как Claude, Grok, DeepSeek или ChatGPT, умеют отвечать на вопросы и объяснять сложные темы. Но у них есть проблема: они "забывают" всё после окончания диалога. Каждый раз приходится заново рассказывать, кто вы, что знаете и как любите учиться. А что, если ИИ мог бы помнить ваш путь обучения и подстраиваться под вас, как хороший учитель? Это возможно с технологией персонального контекста — простым способом сделать ИИ вашим помощником в самообучении.

В этой статье я расскажу, как это работает, чем отличается от привычных методов и как начать использовать прямо сейчас. Основа — открытая технология Personal Context Technology, а примеры — из моего опыта, частично описанного в прошлой статье на Habr («Как я учился учиться»).

В итоге за 7 лет я успел открыть и логистическую компанию, где в хороший месяц, 10 логистов приносили 13 млн ₽ прибыли, и транспортную компанию, с парком в 10 фур, которые приносили 1,7 млн ₽ в хороший месяц. 

Давным-давно, мне попадалась статья, в которой автор, рассматривая и сравнивая разные языки программирования, обнаружил одну удивительную закономерность и случайно открыл главный секрет популярности любого языка.

Исходную статью найти я не смог, но захотелось перепроверить факты из той статьи и я был удивлен тем, что я обнаружил! Не могу держать это в тайне, нельзя допустить, чтобы такое важное знание было утеряно!

Tencent, Alibaba, DeepSeek AI, Kuaishou — эти компании выпускают модели одну за другой, заставляя западных конкурентов почесать головы. Китайские ИИ‑продукты сегодня покрывают всё: от создания объёмных научных статей до генерации мемных видеороликов, которые легко взорвут соцсети. Эти технологии уже привлекли внимание профессионалов, но их потенциал доступен и обычным пользователям.

Куда бежать, если вам срочно нужно оживить персонажа, создать фотосессию из одного‑единственного портрета или сделать прикольную гифку для поздравления? Hunyuan‑T1 с гибридным трансформером, Qwen-2.5 с миллионным контекстным окном, Talkie, который обошёл по популярности Character.ai, и Kling, монтирующий видео из нескольких картинок, — обо всём этом в статье!

С 30 мая 2025 года в России вступают в силу новые нормы, ужесточающие ответственность за утечку персональных данных. Новые требования предусматривают штрафы до 15–20 млн ₽ за нарушение правил защиты информации. Эти изменения крайне актуальны, поскольку владельцы сайтов, интернет-магазины и компании, работающие с клиентскими данными, теперь сталкиваются с реальными финансовыми и репутационными рисками в случае утечек.

Цель этого материала — предоставить чёткие рекомендации по соблюдению законодательства и защите данных.

Сегодня блогеры всё чаще используют нейросети, чтобы создавать контент быстрее, качественнее и интереснее. И дело не только в написании текстов — ИИ умеет гораздо больше!

Давайте разберём, какие крутые фишки помогают блогерам выделяться.

🐝 Выбор локальной LLM модели. Публикация на сайт с чатом.

В мире нейросетей - хайп. Не всегда заявления производителя соответствуют действительности, например, на бумаге DeepSeek R1 поддерживает русский язык, на деле не всё так гладко. Данная статья содержит подборку LLM моделей, хорошо работающих с русским языком и имеющих возможность tool calls - вызов внешних python/nodejs функций для интеграции в стороние сервисы

В этой статье мы расскажем о том, как можно использовать компьютерное зрение для автоматического контроля качества продукции. Вместо того чтобы полагаться на человеческий фактор, мы обучим алгоритмы анализировать изображения и выявлять дефекты с высокой точностью. Рассмотрим разные подходы: от простого сравнения с эталоном до использования нейросетей и глубокого обучения. Покажем, как на практике реализовать систему с помощью Python, OpenCV и TensorFlow, а также как обучить модель находить аномалии с помощью Anomalib

Хочешь увеличить качество видео, но ценник у Topaz Video AI вызывает сердечный приступ? Спокойно! Сегодня разберём 5 БЕСПЛАТНЫХ программ, которые помогут улучшить твои видео. И да, результат может удивить! Дочитай до конца, потому что в конце я покажу таблицу, какая из них даёт лучший результат (на примере масштабирования исходного видео в разрешении FullHD 1080х1920 30fps до 4к 30fps). Поехали!

(Сразу хотел бы предупредить - статья длинная, в Word при шрифте = 12 она заняла 28 страниц).

Примечание 1.

В рамках статьи «Бесплатный, но с закрытым исходным кодом» и «Бесплатный и при этом OpenSource» равны между собой — конечному пользователю в большинстве своём всё равно закрытый код или нет — главное, что он может свободно использовать те функции какие ему нужны.

Примечание 2.

В рамках статьи: Python = Питон, Visual Studio Code = VSCode, Нейросеть = ИИ = AI.

Примечание 3.

В рамках данной статьи считается, что вы не умеете работать: с кодом, GitHub-ом и прочее. Поэтому все действия будут объяснены детально.

Представьте, что вы говорите своему компьютеру "Открой презентацию по проекту и добавь новый слайд с графиком продаж", и компьютер выполняет эту задачу, используя клавиатуру и курсор, как если бы за ним сидел реальный человек. В этой статье я расскажу, как создать ИИ-агента, который может управлять компьютером с помощью голосовых команд, используя современные языковые модели и простые Python-модули. Статья несет в первую очередь познавательную цель, чтобы поделиться опытом разработки.

Вокруг меня собралось много людей, которые уделяют время торговле на бирже. Кто-то торгует криптой, кто-то акциями, а кто-то валютой. Кто-то называет себя инвестором, кто-то – трейдером. Я часто вижу как случайные прохожие в разных городах и странах смотрят на телефоне или ноутбуке в биржевой терминал. А по ночам иногда сам пишу аналитический софт или софт для бэктестинга. До текущего момента писал. Всех этих людей объединяет наличие веры и заблуждений о рынке.

Эти проекты охватывают работу с искусственным интеллектом, обработку данных, программирование и автоматизацию — области, которые сейчас задают тон в технологиях. Каждый из них приносит что-то своё: возможность работать на разных устройствах, быстро подключаться к вашим задачам или выдавать максимальную производительность без лишних усилий.

Марафон ИИ-гигантов постепенно превращается в настоящий спринт. Anthropic наконец-то проснулась от спячки и вернулась в строй, выпустив достойного конкурента для OpenAI и DeepSeek. Google также ворвался с целой пачкой свежих моделей Gemini 2.0. Ну и конечно же, релиз GPT-4.5 под конец месяца как вишенка на торте.

На фоне этой гонки вооружений особенно любопытно наблюдать за «побочными эффектами»: от сразу нескольких инструментов Deep Research до прорывных чипов из новых типов материалов. 

Рассказываем, какими событиями был наполнен самый короткий месяц года. Спойлер: будет много интересного!