Теперь, когда мы знакомы с теорией, можем взглянуть на практическую часть. Когда дело доходит до практики, важно помнить и знать ключевые принципы, которые помогут вам создавать эффективные промпты.
Сейчас мы рассмотрим различные варианты создания промптов, варианты их улучшения и дополнительные инструменты для повышения эффективности работы с искусственным интеллектом. Надеюсь, что данный материал подарит вам новые идеи и расширит ваш кругозор.
Приятного прочтения!
Сегодня генерация изображений с помощью искусственного интеллекта становится невероятно доступной и всё более востребованной. Теперь для создания уникальных иллюстраций не нужно обладать художественными навыками или годами изучать программы для дизайна. Достаточно лишь вообразить идею, а современные технологии, такие как Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, или Flux сделают её реальностью. С их помощью каждый может воплотить свои мысли в жизнь — будь то реалистичный портрет, красивый пейзаж или же захватывающий мир фантастической вселенной.
Сегодня нас 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 — достаточно просто их произнести. Остальное — за алгоритмами.
Одно дело — стерильное студийное аудио, где диктор звучит как утренний ведущий на радио. Совсем другое — голосовое, записанное на фоне вентилятора и междометий в стиле «эээ… ну короче».
Так что мы решили не просто составить список транскрибаторов с сухими характеристиками. Мы пошли дальше — устроили испытание! Взяли 5 популярных нейросетей и заставили их пройти 3 уровня сложности.
Обзор вышел объёмным, поэтому мы разбили его на две части. В первой расскажем про три сервиса. Во второй — про оставшиеся два, а ещё попробуем выбрать лучших.
Приятного Вам прочтения!
Доброго времени суток, «Хабр»!
В предыдущей части мы рассмотрели историю языковых моделей от робких шагов Маркова до долгой краткосрочной памяти. Сегодня мы продолжим, пройдемся по ключевым архитектурам последних лет и разберём, как модели научились интерпретировать контекст, предсказывать и даже спорить логически.
Пристегните токены — вход в зону трансформаций!
Доброго времени суток, «Хабр»!
2025 год на дворе, а мы уже успели познакомиться с сотнями языковых моделей, чьи возможности по-настоящему впечатляют. Написать осмысленный текст, проанализировать текст, найти в нём ключевые мысли? Без каких-либо проблем.
Но задумывались ли вы, как всё начиналось? Что существовало до эпохи языковых моделей — и было ли это «до» вообще? В сегодняшней статье мы совершим путешествие к истокам и найдем ответы на все вопросы.
Пристегните ремни — будет познавательно!
Технологии развиваются настолько быстро, что не успеваешь моргнуть глазом, и вот уже глазами моргают статичные фотографии прошлого века. Да‑да, мы говорим об анимации изображений. Если ещё пару лет назад это казалось чем‑то «на грани фантасмагории», то сегодня это настолько въелось в нашу жизнь, что обычный пост с анимированным изображением уже не вызывает эффекта «ВАУ, как это сделали?». Картинки не только шевелятся, моргают и улыбаются — они живут своей жизнью и даже коллабятся с другими!
Сегодня мы решили проверить возможности нейросетей. Насколько далеко они шагнули? Смогут ли они не просто заставить лицо моргнуть или улыбнуться, а действительно вдохнуть жизнь в статичные картинки?
А чтобы сделать эксперимент интереснее, мы выбрали для испытаний культовых персонажей мировой истории. Что скажете, если Юлий Цезарь улыбнётся вам с экрана? Всё увидите сами — не переключайтесь!
Приятного Вам прочтения!
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.
Привет, Хабр. Недавно Google выпустила свою передовую модель Gemini 2.5, закономерно обогнав поколение 2.0 в общем зачете. Однако, всё познаётся в сравнении, а лучший способ понять, что изменилось – сравнить с предшественниками. Что представляют собой модели 2.0 и насколько они актуальны (и актуальны ли вообще) – выясним в статье.
Приятного чтения :-)
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.
Музыка за пару минут: топ-10 бесплатных нейросетей для генерации песен
Музыка всегда была отражением времени — от величественных симфоний прошлого до качёвых битов современности. Сегодня нейросети всё активнее проникают во все сферы жизни, и музыка, конечно, не стала исключением. Когда‑то создание качественной музыки требовало несколько лет обучения, часов практики и безграничной фантазии композиторов. Но что, если вам скажут, что теперь её могут создавать машины? Эти алгоритмы способны сочинять музыку разных жанров — от эпических симфоний до тяжёлого рока — и всё это с минимальным вмешательством человека. Как бы удивился Бах, узнав, что сейчас «Токкату и фугу» можно создать парой кликов с помощью нейросети.
Но так ли хороши эти генераторы, как о них говорят? Чтобы выяснить это, мы решили провести небольшой эксперимент. Пристегнитесь — мы въезжаем в мир генерации музыки, это обещает быть интересным!
Приятного Вам прочтения!
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.
Привет, Хабр! Сегодня я хочу поговорить с вами о ситуации, которая заставила многих российских криптоэнтузиастов изрядно понервничать. Помните Garantex? Биржа внезапно исчезла с радаров, оставив сотни тысяч пользователей в поисках надежной альтернативы для вывода криптовалюты в рубли. Давайте разберемся, что произошло, и главное — куда теперь двигаться дальше.
Приятного прочтения!
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!
Последние месяцы рынок генеративного AI буквально кипит — одна за другой выходят мощные новинки. ChatGPT-4.5 от OpenAI, GROK-3 от X, свежие релизы от Google Gemini — и Anthropic не осталась в стороне, представив свою разработку: Claude 3.7 Sonnet. Как заявляют разработчики, новый AI не просто стал быстрее и умнее своих предшественников, он первым внедрил «гибридную модель рассуждений».
В этой статье я хочу оценить способности новой модели и, разумеется, выяснить на практике, действительно ли Claude 3.7 Sonnet соответствует всему, что наобещали разработчики.
Приятного прочтения :-)
ИИ‑модели сменяют друг друга быстрее, чем новые айфоны. Теперь даже технологические гиганты предпочитают не строить модели с нуля, а брать за основу существующие решения и дообучать их под свои задачи. Вот и «Яндекс» не стал исключением: его новая модель YandexGPT-5, по сути, выросла из Qwen-2.5 — китайской нейросети, разработанной Alibaba.
Компания уверяет, что «пятый» не уступает ChatGPT-4o, а ещё — теперь умнее, логичнее, креативнее и кодит лучше предыдущих версий. Давайте разберёмся, действительно ли «бот с российским паспортом» в одной лиге с конкурентами.