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!

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.

Доброго времени суток, «Хабр»!

Сегодня мы рассмотрим искусственный интеллект в роли переводчика. Наша цель — оценить, насколько хорошо нейросети справляются с переводом, и подвести небольшой итог: какая модель покажет лучший результат.

Приступим, расставим буквы в строчку и отправим алгоритмы в бой.

Современные языковые модели (large language models) стали ключевым элементом в развитии искусственного интеллекта и обработки естественного языка. 

Модели, основанные на глубоком обучении и архитектуре трансформеров, способны генерировать текст, отвечать на вопросы, писать код, создавать художественные произведения и даже участвовать в логических рассуждениях. 

Когда я учился в школе, самым передовым способом разбирать темы, которые плохо дались на уроке, был сайт с ГДЗ. Ну или, если повезло, — «Знания», где добрые души пытались объяснить, откуда берётся загадочный икс. Но как же было бы здорово, если бы там быстро отвечали на все вопросы и разбирали каждый шаг — ещё и на другие шаги!

Теперь, с появлением нейросетей, достаточно сфотографировать задачу — и алгоритм не только решит её, но и подробно объяснит всё, что вы спросите. Понятное дело, что со стандартной школьной программой они справляются неплохо. Но сегодня мы решили пойти чуть дальше: протестировать нейросети не только на типовом задании, но и на олимпиадной задаче.

Мы взглянем на пятерых цифровых математиков. Посмотрим, на что они действительно способны. И пришло ли время, когда эра ГДЗ остался в прошлом, а его место заняли алгоритмы?

Приятного чтения!

Творческий блок, шаблонные решения, страх ошибиться — традиционный брейншторминг, бывает, превращается в хождение по кругу. А вот AI-ассистенты таким проблемам не подвержены, к тому же они уже давно смогли отойти от шаблонности, и в 2025 году люди всё чаще прибегают к их помощи. ИИ могут не только предлагать варианты, но и критиковать их, комбинировать противоположные концепции и даже предугадывать тренды. Нейросети задают неудобные вопросы, предлагают абсурдные, на первый взгляд, комбинации, но в итоге зачастую именно это и приводит к успеху.

В этой статье вы найдёте подборку инструментов для брейншторминга и их наглядное тестирование, в которое войдёт как генерация идей на определённую тематику, так и решения для более конкретных задач, а в конце будет сравнительная таблица.

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.

С развитием нейросетей обработка и редактирование изображений перешли на новый уровень — больше не требуется проводить большое количество часов за работой в таких программах, как Adobe Photoshop, потому что нейросеть может справиться практически с любым запросом всего за пару минут — будь то ретуширование, удаление фона или шумов с фотографий и многое другое.

В данной статье мы рассмотрим наиболее популярные и эффективные нейросети, которые помогут вам создавать и редактировать фото быстро и качественно — без лишних усилий и временных затрат.

Казалось бы, только мы отдохнули от разбора второй волны нейросетей для генерации видео, как без объявления войны выходит она. Midjourney, та самая платформа, которая годами оставалась в стороне от видео-движухи, делает свой первый аккуратный, но амбициозный шаг. Встречайте: Midjourney Video V1, первая версия анимации, встроенной прямо в интерфейс.

Сегодня расскажем, как работает новая функция, что там с платформой и ценообразованием, чем отличаются режимы движения, и, конечно, как писать грамотные промпты для этой нейросети.

Приятного чтения!

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.

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.

Доброго времени суток, «Хабр»!

Сегодня мы погрузимся в мир современных языковых моделей, детально изучим их архитектуру и разберемся в принципах работы. Готовы к захватывающему путешествию в мир искусственного интеллекта? Тогда пристегните ремни — мы отправляемся!

Когда-нибудь учёные признают PDF одним из самых коварных форматов в истории документов. Особенно если перед вами 120 страниц с таблицами, скриншотами и… одной крошечной ошибкой.

И всё бы ничего, но вам нужно просто заменить одну цифру. Одну! И тут начинается: скачивание шести разных программ, поиск очередного «лучшего PDF-редактора» — и где-то на десятой попытке рождается мысль: может, ну его? Распечатать, исправить ручкой и отсканировать обратно?

Но, к счастью, времена меняются! В этом обзоре мы собрали пять сервисов для различной работы с PDF-документами.

Более того, чтобы внести каплю приключений, мы вновь достаём старый тестовый файл — «Дорога к Эльдорадо», оставшийся с предыдущего обзора. Посмотрим, какой сервис сможет изменить его содержимое лучше.

Приятного чтения!

Уже не сосчитать, сколько раз мы пытались найти в 50-страничном PDF всего одну цифру, а в итоге получали час бесконечного скроллинга и желание всё бросить. Про невозможность редактирования и копирования текста на многих устройствах даже молчим.

Помню, как иногда приходилось делать скриншоты нужных фрагментов и загружать их в Google Переводчик — чтобы хоть как-то выудить текст, который можно было скопировать.

Но если раньше мучиться приходилось в одиночку, теперь на помощь приходят алгоритмы.

В этой статье мы познакомим вас с пятью охотниками за информацией и протестируем их работу с таблицами, текстом, фотографиями и ссылками внутри этого нелюбимого большинством документа.

А чтобы обзор стал капельку интереснее, сегодня мы отправим нейросети в экспедицию на Эльдорадо. Посмотрим, какая из моделей сможет найти его в стоге PDF-сена.

Приятного чтения!