Однажды я поставил перед собой цель: найти идеальный агрегатор — «сборник» нейросетей. Программу для Windows 11. Тот, который станет единым окном в мир ИИ. Потому что это удобнее, чем переключаться между десятком вкладок.

Я протестировал девять различных программ для Windows, Linux и macOS — от многофункциональных монстров до простых утилит (а у некоторых есть версии для Android и iOS). Это был путь проб, ошибок и неожиданных открытий. Изучив ландшафт решений, я выбрал самые полезные и стабильные.

Итак, в этом обзоре мы рассмотрим программы (и один веб‑сервис):
• Msty;
• ChatBox;
• Tome;
• ChatMCP;
• Kaas;
• Cherry Studio;
• LibreChat;
• Open WebUI;
• BotHub.

Вы узнаете, где можно параллельно общаться с 10+ моделями бок о бок, как сжимать длинные диалоги, какие клиенты позволяют создавать персональных ассистентов с базами знаний на основе ваших файлов, кто поддерживает больше всего форматов файлов и многое другое (сравнительная таблица в конце обзора).

Откройте для себя инструменты, которые превратят работу с нейросетями из хаотичного переключения между сервисами в продуманный и эффективный процесс!

В недавней публикации мы представили Tau² — инструмент для оценки больших языковых моделей. Сегодня же хотим поделиться неожиданным открытием: простое переписывание промпта увеличило успешность небольшой модели более чем на 20%. Ниже — подробный разбор того, как мы нашли и устранили узкое место в её работе, внеся всего несколько тонких изменений в политику агентов.

В мире ИИ часто ищут нестандартные пути, пытаясь оптимизировать стоимость вычислений.

Одна из таких идей — использование массива потребительских устройств, например смартфонов, для замены дорогостоящих серверных ускорителей. На первый взгляд, арифметика кажется убедительной: сложил мощности — и получил аналог.

Но так ли это на практике? В этой статье мы детально разберем, почему прямое сравнение пиковой производительности в TFLOPS вводит в заблуждение и какие ключевые факторы — от архитектурных особенностей до инфраструктурных издержек — делают альтернативу неподходящей.

Представьте себе единый интерфейс, очень похожий на ChatGPT, но с существенной разницей — в выпадающем списке вы можете выбрать не только DeepSeek, но и Claude от Anthropic, Gemini от Google, Grok от xAI и даже экспериментальные модели вроде ChatGPT 4o.

При этом вам не нужны десяток отдельных аккаунтов и VPN для доступа из них.

Это не фантастика, а реальность с LibreChat. Идея показалась настолько очевидной, что я удивился, почему не сделал этого раньше. Собственный чат? На своем компе? С любыми моделями, которые я захочу подключить? Это звучало как манифест цифровой независимости. Решил попробовать, и результат превзошел ожидания.

В этом гайде мы подробно пройдем все шаги установки и настройки LibreChat в средах Windows 11/Linux/Mac, чтобы вы смогли оценить преимущества этого подхода.

Помню, как на лекциях по космологии нам чётко объясняли: сначала образуются галактики, а уже в их центрах вырастают сверхмассивные черные дыры. Это была красивая, логичная картина.

Реальность оказалась куда страннее, и космический телескоп Джеймса Уэбба продолжает швырять нам сюрпризы прямо в лицо. Очередной из них ставит под сомнение всё, что мы думали о формировании галактик и черных дыр: объект QSO1, существующий вопреки каноническим моделям.

Почти тридцать лет назад, когда Google только выходил на свою победную тропу, у её основателей почти не было железа.

Компания, сначала известная как Backrub и работающая на кампусе Стэнфорда, держала свой первый экспериментальный сервер в коробе из кубиков Duplo. Сервер вмещал 40 гигабайт данных. Позже удалось перейти на скромную серверную стойку. А в 2025 году весь поиск Google уже невозможно уместить даже в одном дата‑центре — и так давно.

И всё же, если включить смекалку и вложить немало труда, можно собрать нечто почти сравнимое с современным Google — на машине, по размеру близкой к тому самому первому серверу. И даже разместить её… в собственной прачечной.

Наша компания BotHub представила новое приложение для электронных таблиц Google Sheets, которое позволяет запускать нейросети из ячеек электронных таблиц. Да‑да, без необходимости переключаться между программами или теряться во вкладках браузера! Просто берёте нужные данные — и... всё остальное делает ИИ. Красота, правда?

Я думаю (и, признаюсь, надеюсь), что статья перед вами — это что‑то вроде микса всеядного гайда и вдохновляющего мануала. Для всех, кто хоть раз открывал таблицу (а таких немало), это должно стать открытием.

Приготовьтесь к диалогу с ячейками — самому странному разговору в вашей жизни.

Я помню, как впервые увидел коммуникатор капитана Кирка. Для меня это был всего лишь крутой аксессуар из фантастического сериала. Спустя годы я держал в руках свой первый мобильный телефон — Motorola StarTAC. И осознал: то, что казалось несбыточной мечтой, стало реальностью.

Этот момент заставил меня по‑новому взглянуть на книги и фильмы моего детства. Я начал искать другие примеры и был потрясён их количеством.

Десятилетия поисков внеземного разума упёрлись в фундаментальную проблему: космос неимоверно велик и шумен, а земные помехи лишь усложняют задачу. Традиционные методы SETI буксуют в петабайтах данных, но сегодня на сцену выходит новый, куда более мощный игрок — искусственный интеллект.

Узнайте, как машинное обучение просеивает петабайты информации, устраняет помехи и, возможно, уже в скором времени подарит нам первый настоящий контакт.

Давайте поговорим о самом недооценённом навыке в генерации видео. Нет, это не подбор оформления «в стиле Миядзаки» и не магия идеального освещения. Это — звук. Именно он создаёт то самое неповторимое настроение, ту самую магию, которая заставляет зрителя досмотреть ваш шедевр до конца, а не закрыть через три секунды.

Суть в том, чтобы не перечислять звуки, а погружать нейросеть в атмосферу, описывать мир вокруг так, как будто вы сами в нём находитесь. И знаете, это сработало! Veo 3 оказался куда более чутким слушателем, чем я думал.

Спустя пару месяцев после релиза, в самом конце июля, разработчики Google Veo 3 добавили ту самую кнопочку Загрузить изображение. Я обожал эту фишку в Veo 2, но в третьей версии нейросеть просто взлетела по качеству. В общем, в этой статье — полный разбор, как оживить со звуком всё что угодно: от вашего кота до стрит‑арта Бэнкси.

Думаете, нейросеть для генерации видео Veo 3 — это непроходимый квест? Вовсе нет! Это как давать задание самому внимательному режиссёру. Всё просто: всего пара хитрых приёмов в запросе — и вот уже готова крутая видеосториз с идеальным светом, звуком и одним и тем же героем. Нет, это не магия, это умные промпты. Проверим?

Мы раскроем секреты, чтобы ваши ролики выглядели как снятые голливудской камерой. Готовьтесь к идеальным роликам без лишних слов.

Вы тоже видели эти впечатляющие демо‑ролики, созданные Google Veo 3, и хотите повторить?

Генерация видео по текстовому описанию перестала быть фантастикой. Нейросеть Veo 3 уверенно доказывает это, превращая ваши идеи в кинематографичные кадры. Секрет успеха кроется в правильно составленном промпте.

Революционная модель, появившаяся в мае 2025 года, мыслит визуальными категориями, и наша задача — говорить с ней на одном языке. Это подробное руководство расскажет, как составлять эффективные промпты для Veo 3, структурировать их, избегать распространенных ошибок и точно доносить до ИИ свои творческие замыслы.

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!).

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.

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.

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.

В июле этого года Илон Маск и команда xAI выпустили Grok 4 — свою новую «самую умную модель в мире».

Компания называет Grok 4 флагманской моделью с «непревзойденной производительностью в языке, математике и рассуждениях». По словам Маска, 4-я версия разумнее, чем учёные в степени кандидата наук: «Многие обладатели PhD завалились бы там, где Grok справился».

В этом обзоре — всё об особенностях Grok 4, его характеристики и рекорды в бенчмарках, а также информация, где воспользоваться моделью.

Вечный вопрос разработчика: как писать код быстрее, не превращая его в поддерживаемый кошмар? Дедлайны давят, требования растут, а перфекционизм подсказывает: «Ещё рефакторинг!»

Автор годами искал баланс между скоростью и качеством в разработке ПО и вывел практические правила. Делимся опытом: черновики вместо идеала, борьба с отвлечениями, маленькие патчи и другие навыки, реально ускоряющие работу.

В первой части мы разобрали теорию text‑to‑SQL: как LLM заменяют разработчиков, почему RAG и CoT спасают от галлюцинаций и зачем Scale AI дообучает ChatGPT-4. Но теория неполна без практики! В этом материале — жёсткое тестирование моделей (ChatGPT o3-mini‑high, ChatGPT 4.1, Claude Sonnet 4, ChatGPT o3, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek R1–0528) на бенчмарке LiveSQLBench.

6 моделей, 10 задач, сложность от ★★ до ★★★★★★★★★★. Проверим, как они считают лунные помехи, генерируют SQL для криптобирж и ищут артефакты в музеях.