Как превратить текст «Сколько было продано камер в прошлом месяце?» в осмысленный SQL‑запрос? Это и есть задача text‑to‑SQL (ее ещё называют NL2SQL). Для многих компаний сейчас очень важна возможность задавать вопросы к данным обычным языком, без изучения SQL. Для этой задачи написаны десятки инструментов, но суть одна — генерация корректного запроса из фразы на человеческом языке.

Требование проясняется примером: бизнес‑пользователь хочет узнать: «Какие топ-5 товаров по выручке за вчерашний день?» — а система превращает это в SELECT product, SUM(revenue) ... LIMIT 5 и выдаёт результат. До недавнего времени требовались сложные пайплайны или ручное кодирование, а сейчас на сцене — большие языковые модели (LLM) и всякие прокачанные методы достучаться до них.

В этой статье мы пробежимся по ретро‑ и ультрасовременным подходам к text‑to‑SQL. Плюс обзору добавим практических инсайтов.

Легендарный разработчик, стоявший за computational photography в камерах Google Pixel, теперь трудится в Adobe. И вот первый вкусный плод — Project Indigo. Это не просто новое приложение для съёмки через iPhone, а настоящая экспериментальная лаборатория Adobe Labs, выкатившаяся на App Store. И главное — полностью бесплатно, без привязки к Adobe ID.

Что если создать мобильное приложение, не зная ни строчки кода на Swift? Добро пожаловать в мир вайбкодинга — нового стиля программирования «по настроению», где естественный язык и LLM заменяют синтаксис и компиляторы.

Во второй части выступления Андрея Карпатого мы также поговорим о новом типе «пользователей» — LLM‑агентах («духах людей») и о том, как адаптировать нашу инфраструктуру (документацию, API, сайты) для их удобства с помощью... llms.txt. Готовы ли вы кодить «в потоке» и строить для нечеловеческих интеллектов?

Представьте карту всего кода в мире: GitHub, Hugging Face... Но что, если я скажу, что самая захватывающая часть этой карты сейчас даже не код, а промпты? Программное обеспечение снова меняется радикально, и на этот раз естественный язык становится новым языком программирования.

В этой статье, записанной по выступлению Андрея Карпатого на конференции AI Startup School, мы разберём, как радикально меняются парадигмы разработки, почему LLM — это не просто «новое электричество», а сложные экосистемы и как концепция «частичной автономии» определяет будущее приложений. Будущее ПО уже здесь, и оно говорит на вашем языке.

Имя Демиса Хассабиса — синоним амбициозных проектов в области ИИ. От разработки легендарной игры Theme Park до создания AlphaFold, решившей «нобелевскую» задачу биологии, и теперь — к AGI, искусственному интеллекту уровня человека. Глава DeepMind утверждает: шанс увидеть AGI в ближайшее десятилетие — 50/50. Этот прогноз одновременно восхищает и пугает. Ведь за ним маячит призрак массовой потери работы из‑за ИИ.

Насколько реален апокалипсис профессий? И есть ли свет в конце тоннеля общего искусственного интеллекта? Погружаемся в мысли одного из главных архитекторов нашего будущего.

Мечтаете запустить нейросеть на компьютере и анализировать целые книги или сложные документы? Тогда объем VRAM и поддержка длинных контекстов — ваши главные приоритеты.

С появлением RTX 5060 Ti 16GB открылась интригующая возможность — собрать систему с двумя такими картами за 950 $, получив целых 32 ГБ VRAM! Но как этот дуал покажет себя против проверенной временем б/у RTX 3090 (~900 $), с её внушительными 24 ГБ и легендарной пропускной способностью?

Я провел тесты на реальных моделях (Qwen3 30B/32B), чтобы выяснить, какую видеокарту выбрать для нейросети в 2025 году, если ваша цель — запустить LLM на компьютере с максимальной отдачей, особенно для длинных контекстов.

Хотите знать, какая нейросеть лучше генерирует код для 3D‑анимации или пишет научный реферат? Мы сравнили ChatGPT o3 Pro, Gemini 2.5 Pro, Claude Opus 4 и DeepSeek R1-0528 в двух примерах: создание веб‑презентации (анимированные алгоритмы сортировки) и подробное исследование о системах беспилотных авто.

Кто справился с анимацией? Чей код запустился? Чей текст — как TED Talk на бумаге? Смотрите тесты, сравнивайте Codepen‑примеры и делайте выводы. (Спойлер: победил не o3 Pro!)

OpenAI снова удивляет: новая модель ChatGPT o3 Pro обещает революцию в аналитике, науке и разработке. Но так ли она хороша? Читайте разбор архитектуры, тестов и подводных камней «самого вдумчивого ИИ» 2025 года.

В этом обзоре: бенчмарки (93% точности в математике, 84% в прочих областях), генерация 3D‑шейдеров, сравнение с DeepSeek R1–0528, Gemini 2.5 Pro, Claude Opus 4. А ещё мы проверили, как o3 Pro справляется с написанием рефератов и кодингом. Узнайте, стоит ли подписка за 200 $/мес своих денег и кому o3 Pro реально нужен.

Май 2025-го выдался жарким на ИИ‑новости: Anthropic наконец запустила долгожданный Claude 4 — сразу в двух вариантах, Opus 4 и Sonnet 4. Это не просто апдейт, а гибридные рассуждающие модели, которые обещают совместить скорость ответов с глубоким анализом. Разработчики уже грезят ИИ, который программирует днями и ночами, а Anthropic называет это «новым рубежом для кодинга и автономных агентов». Скромничают? Возможно. Но факт: релиз важный.

Зачем это всё? Opus 4 способен неустанно кодить и решать многомодальные и агентные задачи, а Sonnet 4 призван поднять планку в массовых сценариях.

Часть 2 — это гайд по выживанию в мире кривых текстов, а также грамматический апокалипсис, куда мы закинули ChatGPT‑o1, o3, две штуковины от «Яндекса» — «Нейроредактор» и YandexGPT-5-Pro, Text.ru и «Мистера корректора». Заставили их искать опечатки, запятые, кавычки и ошибки уровня «25-го декабря» — и да, это больно.

Зачем терпеть этот разбор? Чтобы не стать тем парнем, чей пост на «Хабре» поправили в комментах. Готовьтесь: тут будут не только баллы, но и таблица, из‑за которой один нейрокорректор плачет в уголке. Да‑да, он снова всё испортил. Поехали разбирать, кто реально исправит ваши «исчо», а кто наделает новых ошибок.

Вы когда‑нибудь ловили себя на том, что отправляете важное письмо или сообщение, а спустя мгновение замечаете ошибку? Такое ощущение, словно невидимая красная ручка уже начала зачёркивать текст... В статье я исследую инструменты, способные сберечь от этих неприятностей. Всё это нацелено на одну задачу: найти лучший инструмент для проверки орфографии и пунктуации.

Эта тема важна для всех, кто взаимодействует с текстом, независимо от того, редактируете ли вы роман, готовите отчёт или пишете пост в соцсетях (да, даже твиты требуют идеальной подачи).

Для обзора я выбрал 13 самых популярных онлайн‑сервисов, приложений и нейросетей, чтобы определить, кто лучше сможет проверить правописание (орфографию и пунктуацию). Мы разберём их по косточкам, выявим силу и слабость каждого участника и, конечно, определим победителя.

(Ну правда, почему ошибки всегда выпрыгивают на глаза только после отправки?)

Тонны текста и в финале — чувство, что застряли в бесконечном произведении? Нейросети уже здесь, чтобы вытянуть вас из хаоса. Во второй части обзора — больше инструментов и тестов. Я рассмотрел DeepSeek‑R1, который превращает расшифровки в читабельные статьи, а также нейросеть ChatGPT-4o в генерации аннотаций и Grok-3, который успешно создал цепочку телеграм‑постов из видеовыступления. Результаты — под катом.

Ещё здесь рассмотрен Notion (тот самый для ведения заметок) — который тоже поддерживает ИИ‑редактирование. В этой части речь пойдёт о том, как максимально эффективно использовать каждый из этих инструментов. Давайте убедимся, что даже самая неуютная стена текста может быть превращена в лаконичный и удобный контент.

Иногда этот мир слишком многословен. Помните случаи, когда вы открываете статью в «Википедии», а через три минуты осознаёте, что потеряли нить повествования? Нейросети, описанные в этом гайде, больше не допустят такого. Сокращение текста — не просто тренд, а настоящий мастхэв для журналистов, студентов, маркетологов и всех, кто хоть раз топил взгляд в 100-страничных инструкциях.

25 полезных промтов, от создания аннотаций до цепочек постов в телеграм‑канале, а также сильные стороны моделей Gemini-2.5-Pro, Grok-3, ChatGPT-4o, DeepSeek‑R1 и Claude-3.7-Sonnet в задачах сокращения текста — обо всём этом здесь. Забудьте о часах правок, когда ИИ превращает полотна букв в аккуратные саммари.

Исследователи из HiddenLayer представили универсальную технику инъекции промтов, которая успешно обходит защитные механизмы ключевых современных ИИ‑моделей. Это касается систем OpenAI (ChatGPT-4o, 4o‑mini, 4.1, 4.5, o3-mini, o1), Google (Gemini-1.5, 2.0, 2.5), Microsoft (Copilot), Anthropic (Claude-3.5, 3.7), Meta✶ (семейства Llama-3✶ и 4), DeepSeek (V3, R1), Qwen (2.5-72B) и Mistral (Mixtral-8x22B).

Путём применения техники, связывающей правила безопасности и ролевое взаимодействие, компании удалось обойти настройки поведения моделей и получить результаты, нарушающие принципы безопасного использования ИИ. Это касается контента по темам CBRN (химические, биологические, радиологические и ядерные угрозы), а также извлечения системных промтов.

Число параметров всегда имело значение — по крайней мере, так нас убеждали. Этой догме следовали до тех пор, пока 6 марта Alibaba не представила QwQ-32B — компактную модель с 32 млрд параметров, бросившую вызов тяжеловесу DeepSeek‑R1 с его 671 миллиардами. Это классическая история Давида и Голиафа, но, к удивлению многих, маленькая и ловкая модель не просто держится на плаву — она даже обходит гиганта в ключевых задачах.

Но как нейросеть, уступающая в размерах в 20 раз, может показать такие впечатляющие результаты? Давайте разберёмся. В этом обзоре я сравнил между собой Qwen‑QwQ-32B, Qwen-2.5-72B‑Instruct, DeepSeek‑R1 и ChatGPT‑o3-mini‑high на нескольких сложных задачах и делюсь с вами результатами.

Логотип. Лицо бренда, главная визуальная визитка, его голос среди конкурентов. В 2025-м его можно не рисовать часами вручную, а генерировать.

Я протестировал самые популярные современные нейросети, такие как Flux и Midjourney, в создании логотипов, проверил их силы в леттеринге и теперь расскажу вам, какой сервис лучше подойдёт для вашего проекта.

И ещё: как превратить растровую картинку в качественный вектор без страданий? Ну что ж, добро пожаловать во вторую часть статьи, где помимо обсуждения генерации логотипов мы затронем не менее захватывающее искусство трассировки. Я к вам с готовым ответом, и сразу предупреждаю — магия тут настоящая.

Когда дело доходит до задач брендинга и дизайна, на помощь приходят нейросети. В наши дни логотип — это не просто красивая картинка, а лицо бренда, его голос и миссия в визуальной форме. Он должен не только быть запоминающимся, но и вызывать приятные ассоциации у вашей аудитории.

Оказывается, сделать логотип с помощью нейросетей куда проще, чем кажется, и из числа современных инструментов вам есть что попробовать уже сегодня. Они позволяют не просто создать визуал, но и тут же увидеть его в деле — например, на стене супермаркета, крышке ноутбука или одежде.

Давайте разберёмся, что сейчас предлагает мир высоких технологий, и посмотрим на лучшие нейросети для создания настоящих фирменных логотипов.

Nvidia давно вышла за пределы игровых миров — сегодня её технологии формируют будущее ИИ, научных исследований, связи и многого другого. Но как компания, начавшая с графики, стала флагманом искусственного интеллекта? В интервью для Computerphile (25.03.2025) Хуанг рассказывает, как закон Амдала уживается с тензорными ядрами, а CUDA из инструмента разработчика превратилась в основу для преобразования индустрий. Это интервью о процессе, в котором технологии развиваются, пересекаются и возвращаются туда, с чего начинали.

Взлететь выше всех, чтобы тут же оказаться в эпицентре бури? Сэм Альтман знает, как это бывает. В ноябре 2023 года OpenAI, компания, что всего год назад удивила мир запуском ChatGPT, столкнулась с кризисом, который едва ли не поставил крест на её будущем: генеральный директор и основатель в одно мгновение оказался за бортом.

Как такое могло произойти и что заставило совет компании, обещающей спасти человечество от опасностей ИИ, буквально за ночь лишить кресла своего лидера? Под катом — внутренняя хроника того, как генерального директора крупнейшей техкомпании уволили, а затем стремительно вернули обратно.

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!