Мне постоянно приходится погружаться в темы, в которых я не разбираюсь. За последний год накопилась экспертиза о том, как быстро погружаться в любую тему с помощью нейросетей.
Покажу 8 способов, которыми пользуюсь. Разберу на конкретных примерах — как изучала российский рынок автозапчастей, какие промты использовала и что из этого получилось. После статьи сможете за пару часов стать «экспертом» в любой области.
Нейросети продолжают стремительно развиваться, и, если ещё пару лет назад генерация изображений по текстовому описанию вызывала у людей восторг и удивление, то сегодня ИИ-инструменты применяются для большинства повседневных задач, включая задачи по созданию презентаций.
Если нужно быстро и качественно подготовить презентацию, не имея навыков дизайнера, этот материал будет полезен: здесь мы собрали подборку сервисов с использованием искусственного интеллекта, которые облегчают работу и экономят время при создании слайдов. В статье подробно рассмотрим как платные, так и бесплатные инструменты, оценим, насколько хорошо они справляются с поставленными задачами, выясним, какие из них поддерживают русский язык, и поможем выбрать сервис, который подойдет именно под вашу конкретную задачу.
Всё, что нужно знать о Model Context Protocol (MCP)
«Даже самые продвинутые модели ограничены своей изоляцией от данных — они заперты в информационных силосах и легаси-системах».
— Anthropic о важности интеграции контекста
Сегодняшние большие языковые модели (LLM) невероятно умны, но находятся в вакууме. Как только им требуется информация вне их «замороженных» обучающих данных, начинаются проблемы. Чтобы AI-агенты действительно были полезны, им нужно получать актуальный контекст в нужный момент — будь то файлы, базы знаний, инструменты — и даже уметь совершать действия: обновлять документы, отправлять письма, запускать пайплайны.
Так сложилось, что подключение модели ко всем этим внешним источникам данных было хаотичным и нестабильным: разработчикам приходилось писать кастомные интеграции или использовать узкоспециализированные плагины под каждый API или хранилище. Такие «сделанные на коленке» решения были хрупкими и плохо масштабировались.
Чтобы упростить это, Anthropic представила Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт, предназначенный для того, чтобы связать AI-ассистентов с данными и инструментами, подключая любые источники контекста. MCP был анонсирован в ноябре 2024 года. Тогда реакция была сдержанной. Но сегодня MCP — на волне: он уже обогнал LangChain по популярности и, по прогнозам, скоро обойдёт OpenAPI и CrewAI.
Крупные игроки AI-индустрии и open source-сообщества начали активно поддерживать MCP, видя в нем потенциально революционный инструмент для построения агентных систем на базе LLM.
Активное внедрение решений на базе ИИ влияет на трансформацию различных областей. С одной стороны, бизнес получает новые возможности для развития и масштабирования. Но, вместе с тем, появляются определенные вызовы.
Привет всем. В интернетах расплодились уже сотни и даже тысячи статей по промпт инжинирингу. Почему бы не написать 1001? Собственно, никто не просил, но вот и она.
Июль 2025.
Нью-Йорк.
В рамках совместного партнёрства Microsoft, OpenAI, Anthropic и крупнейших учительских профсоюзов США запускается National Academy for AI Instruction. (трансляция запуска).
Пятигодичная программа обучения учителей работе с искусственным интеллектом.
Заявленная цель — подготовить 400 000 педагогов по всей стране.
Каждого десятого.
Не в теории, а в классе.
Проект выглядит как сдвиг.
Не стартап. Не эксперимент. Не вброс.
– Отдельный кампус в центре Манхэттена.
– Инфраструктура доступа: API, методическая поддержка, образовательные хабы.
– Интеграция с программами развития.
– Поддержка от профсоюзов, бизнеса и государства.
– Присутствие учителей не как объекта реформы, а как участников.
Слово «партнёрство» звучит не как фигура речи, а как позиция.
Инструкция для директоров и владельцев бизнеса: подключение искусственного интеллекта в процессы вашей компании — от первых задач до масштабирования и автоматизации работы всей команды.
Внедрение нейросетей в бизнес — уже не прерогатива технологических корпораций, а эффективный инструмент для управления, оптимизации затрат и ускорения роста даже среднего и малого бизнеса. Если вы стоите на старте пути знакомства с искусственным интеллектом, этот гайд поможет вам разобраться в ключевых понятиях, технологиях и конкретных шагах.
Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.
Неделя выдалась насыщенной: HuggingFace выпустили SmolLM 3 — лучшую 3B модель, Apple рассматривает Claude и GPT вместо Siri, а Suno всерьёз зашёл в продакшн и купил DAW. Нейро-GTA теперь можно пощупать, а Дания первой в ЕС вводит авторское право на внешность и голос для борьбы с дипфейками.
Всё самое важное — в одном месте. Поехали!
Для кого статья
Кому интересно узнать, как через Claude можно управлять практически любым сервисом, общаясь с LLM как с обычным сотрудником.
В статье пойдет речь только о Claude Desktop. Но если у вас его нет, то это не повод не прочитать статью, чтобы понять "А че так можно было?".
В статье известного техноблогера Андреса Гуадамуза на сайте Technollama разбираются ключевые проблемы, связанные с тем, почему старая система авторского вознаграждения не работает в эпоху генеративного ИИ. По сути, затронутая тема, это не просто юридические тонкости — это будущее творчества и прав создателей.
Недавно вышла новая модель — Hunyuan-A13B:
https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-A13B-Instruct-GPTQ-Int4 (это уже квант)
Компания xAI представила свои новые ИИ‑модели — Grok 4 и Grok 4 Heavy, в котором несколько агентов работают над проблемой параллельно. По утверждениям xAI, это позволило добиться значительного роста в производительности.
Фундаментальная проблема веб-агентов заключается не в автоматизации — а в восприятии. Как позволить LLM навигировать и действовать на веб-сайтах, погребённых в слоях HTML?
Если вы предпочитаете использовать Jules (Google AI Agent), пожалуйста посмотрите эту статью.
Краткая история — недавно Cursor добавил возможность запускать AI Агентов с помощью которых можно работать с задачами на фоне, точно в таком же окружении, как на своем компьютере.
Поскольку агент запускается в ubuntu контейнере, то лучше всего его настроить заранее.
Начнем!
Покойного Стива Джобса нельзя назвать «man of letters»(литератор), но он определенно любил писать резкие электронные письма.
Если вы до сих пор считаете, что positional encoding в трансформерах — это знаменитые sin/cos из статьи 2017 года, то боюсь, что собеседование для вас закончится автоматическим реджектом.
Позиционное кодирование заметно эволюционировало с момента появления оригинальной статьи о трансформерах. В современных LLM и моделях компьютерного зрения, таких как FLUX, уже давно не используется классическое sin/cos-кодирование.
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!
Привет! Меня зовут Артем, и я занимаюсь разработкой систем компьютерного зрения в сервисе Яндекс Спорттех. Среди основных задач нашей команды — футбольная аналитика и работа со статистическими данными.
Яндекс Спорттех обеспечил интеграцию технологических решений в РПЛ — все стадионы участников чемпионата были оборудованы камерами 6К, для клубов организована передача в режиме онлайн фитнес-данных и продвинутых данных на стыке технико-тактических действий. С помощью современных методов компьютерного зрения мы осуществляем детекцию игроков и мяча, ведём их трекинг, а также вычисляем различные ключевые спортивные метрики — пройденные дистанции, максимальные скорости, спринты и рывки, а также экстренные торможения и другие фитнес-показатели, важные как для аналитиков, так и для тренеров и поклонников игры.
В этих двух статьях мы подробно рассмотрим, почему точное измерение скорости движения и пройденной дистанции игроков критически важно для качественного анализа футбольных матчей. Расскажем, почему любые систематические ошибки и неточности могут весьма существенно исказить выводы и рекомендации для тренерского штаба и аналитиков.
А ещё поделимся нашим опытом, расскажем о типичных источниках ошибок, возникающих при расчёте скорости и пробега, и опишем подходы, которые позволяют уменьшить их влияние.
Массовые фото из детского сада в родительских чатах редко бывают персональными: на десятках снимков сложно найти именно своего ребенка. Выпускники онлайн-магистратуры «Науки о данных» Центра «Пуск» МФТИ предложили решение — платформу KidFolio, которая с помощью технологий компьютерного зрения и мультимодальных моделей автоматически формирует и отправляет родителям персонализированные фото- и видеоотчеты.
В статье — подробности разработки: от сбора датасета детских лиц до создания собственного бенчмарка и дообучения моделей для генерации текстов.
Привет, Хабр! На связи Полина Лукичева, инженер команды AI ML Kit в компании YADRO. В первой статье я рассказала о проблемах режима ночной съемки и методах их решения. Сегодня перехожу к практике — проведу предметное сравнение алгоритмов, выберу наиболее подходящие и покажу, как они работают в реальных условиях на планшетах KVADRA_T.
Для наших заказчиков качественные снимки в условиях низкой освещенности — рабочая необходимость. Планшет поможет снять показания со счетчика в темном подвале или сфотографировать паспорт клиента в коридоре с минимальными шумами и максимальной четкостью.
