Представьте: вы стоите по горло в море текста — полезного и не очень, от души разбавленного водой, может быть написанного сложным языком, — а времени у вас в обрез. Да даже и представлять не надо — знакомая ведь ситуация? Кто из нас ни разу не тонул в этом текстовом океане, ну? Но вместо того, чтобы тонуть, можно научиться ходить по воде — а надёжными проводниками станут нейросети‑суммаризаторы.

Стили и задачи текста бывают разные, и их соотнесением с наиболее сильными сторонами нейросетей мы и займёмся.

Доброго времени суток, «Хабр»!

Сегодня я стану вашим гидом по выбору лучших нейросетей-синонимайзеров 2025 года. Давайте узнаем, какие инструменты помогут преобразить ваш текст.

Синонимайзер — это инструмент, который позволяет перефразировать текст, подбирая синонимы и изменяя его структуру. Он применяется для SEO-копирайтинга, написания студенческих работ, генерации большого количества копий текстов по шаблону, улучшения стиля текста и избежания тавтологии.

Доброго времени суток! В этой статье вы увидите продолжение того, как я создаю комикс с помощью ИИ. На этот раз создадим Японскую Мангу. Готовьте напитки с вкусностями и приглашаю вас к просмотру!

Языковая модель, которая работает быстрее, понимает глубже, а объём имеет более компактный, — кто ты, воин? Да, это Gemma-3, как вы уже догадались по названию статьи. Google, а точнее подразделение DeepMind, вновь смог приятно удивить активных пользователей ИИ, выпустив довольно лёгкий инструмент, который готов посоперничать с гигантами вроде ChatGPT-4 и Deepseek-R1. Компания даже заявила, что Gemma-3 — это лучшая нейросеть среди малых языковых моделей и что она лишь немного уступает производительности DeepSeek-R1, который имеет 671 млрд параметров.

Нейросети Gemma позиционируются разработчиками как лёгкие ИИ, способные выполнять широкий спектр операций: генерировать текст различных форматов, изображения и даже короткие видео, анализировать медиа, создавать несложный программный код и так далее.

Ну, по крайней мере так про неё говорят. А насколько это правда, мы проверим.

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?)

Искусственный интеллект давно перестал быть набором скучных алгоритмов. Это и художник, который рисует словами, и переводчик, что ломает языковые барьеры, и музыкант, играющий на голосовых нотах. Но есть у него ещё одно дело, в котором он преуспел, — синтез речи.

Но всё ли так гладко?

Просто тараторить текст — мало. Настоящий голос должен видеть запятые, чувствовать паузы, играть интонациями и уметь погружать. Он должен звучать не как робот, а как рассказчик с характером. С душой — насколько это вообще возможно для машины.

Поэтому мы устроим кастинг четырём нейросетям. Послушаем, как они звучат, как держат паузы, как справляются с эмоциями. И главное — попробуем понять: насколько близко они подошли к имитации живого рассказчика.

А чтобы было интересно, мы вдохновились атмосферой «Хоббита». Интересно, смогла бы нейросеть рассказать о приключениях лучше самого Бильбо Бэггинса?

Сегодня алгоритмы получат Толкина, омографы, арабский язык — и замок, который может быть замком.

Готовьте Ваши уши — мы начинаем!

Доброго времени суток всем любителям искусства и нейросетей. Хочу пригласить вас к прочтению статьи о том, как с помощью нейросети можно создать комикс. Прежде, чем перейти к делу, я хочу напомнить, что на данный момент в ИИ не хватает одной важной детали: “Человеческой идеи”.  Сегодня мы попробуем научить нейросеть “придумывать”, попросив её создать комикс. Что ж, задача сложная, но не переживайте, я уже всё подготовил, вам остается только взять кофе и печенье, да внимательно наблюдать за моими шагами.

В первой части мы проверили три сервиса: AssemblyAI, Riverside и Teamlogs. Все они пообещали точную и быструю транскрибацию, но на деле…

Первый оказался хорош на английском, но на русском плыл. Второй выдал интересные фишки в интерфейсе, но транскрипцией не порадовал. Третий оказался самым сбалансированным, но и у него с пунктуацией и спикерами беда.

Во второй части — ещё два претендента, у которых всё ещё есть шанс: или вытащить транскрибацию на новый уровень, или окончательно доказать, что без ручной правки пока никуда.

Продолжаем тестирование!

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!