Мастхев: вышла тулза Contextual AI, которая превращает любой PDF в оформленный текст для загрузки в LLM! С её помощью нейронки без ошибок и галлюцинаций проанализируют все ваши файлы.
Прога распознаёт их структуру, разделы и подпункты, а также быстро вытаскивает сложные диаграммы, рисунки и таблицы. Вишенка на торте: бесплатно можно обработать аж до 500 страниц.
Если вам и этого мало, то вот больше максимально полезных тулз!
PowerPoint — в мусорку. Релизнули мощнейший конструктор презентаций WorkPPT:
• Может сделать саммари по видео с YouTube, сайтов или любых документов
• Внутри есть ИИ-чат, которому можно задавать вопросы по нужному документу
• Может сгенерировать до 20 слайдов по одному промту.
Главное — это бесплатно. Клепаем крутые презентации!
Кстати, знаю где есть всё, что поможет для удобной работы с контентом.
«Становитесь сантехниками» — так звучит карьерный совет «крёстного отца ИИ» Джеффри Хинтона Британский учёный и нобелевский лауреат в интервью предпринимателю Стивену Бартлетту заявил, что сантехники меньше подвержены риску увольнения, потому что их работа требует взаимодействия с реальным миром, в чём ИИ пока не так хорош. Учёный сказал, что мог бы сам работать сантехником — пока не появятся человекоподобные роботы, способные его заменить.
Sora стала бесплатной — генератор видео от OpenAI добавили в приложение Microsoft Bing для всех пользователей.
Как пользоваться:
Запускаем Bing > открываем экран со всеми сервисами > выбираем Video Creator. Видео в «быстром» режиме создается за пару секунд, в стандартном может понадобиться пара часов.
Пока доступно только в мобильной версии для iOS и Android. Дают 10 бесплатных быстрых генераций, на обычные лимита нет.
Недавно OpenAI представили o3-pro, чекали?
Создаем ЛЮБЫЕ приложения и сервисы за СЕКУНДЫ — релизнулась тулза Rocket, которая за один запрос генерит сложнейшие проекты ПРЯМО В БРАУЗЕРЕ.
• Реализует любую идею и логику: регистрацию и авторизацию, календарь и планирование, пуши, онлайн-оплату и еще кучу всего.
• Знаний кода НЕ НУЖНО, один запрос — и приложение готово.
• Есть моментальный импорт из Figma.
• Проект можно редачить прямо на ходу.
• Сервис также разместит проект в сети за вас.
• БЕСПЛАТНО.
Советы по созданию приложений, часто дропаю для своих ребят.
⚡️ Разрабы Flux выкатили БЕСПЛАТНЫЙ ИИ-фотошоп — вышла FLUX.1 Kontext.
Нейронка меняет детали на фотке, удаляет или добавляет любые объекты. Можно юзать бесплатно: новым юзерам щедро отсыпают 200 кредитов.
Это отличная новость для дизайнеров и фотографов! Теперь создавать и редактировать изображения стало проще и доступнее, а благодаря бесплатным кредитам каждый сможет попробовать все возможности FLUX.1 Kontext без ограничений и сразу начать воплощать свои идеи в реальность.
Недавно рассказывал про максимально полезные фишки, уже чекали?
АГЕНТНАЯ ЭКОНОМИКА.
Микро-дайджест недели. Интересные мысли и инсайты.
Дайджест по материалам Business Insider, Forrester, GitHub, IBM Blog, HackerNews on YC и других. Минимум булшита, максимум инсайтов.
=> Разработчики из скандальной 11x, создающих цифровых сотрудников, рассказали как они после очередного раунда и переезда хэдофиса в Сан-Франциско (после такого, я думаю, мы бы все тоже смогли) за 3 месяца поменяли архитектуру Алисы (SDR) собрав ее на LangGraph (LangChain), поэскпериментировав с тремя подходами, ReAct (Reason & Act), классическим процессным подходом (на жестких сценариях), и в итоге пришли к мультиагентной системе (построив микс из двух предыдущих).
ReAct подход в чистом виде оказался слишком непредсказуемым и не давал стабильно высокого качества, процессный подход обеспечивал довольно высокое качество, но был негибким и сложным в поддержке. Поэтому остановились на мультиагентной архитектуре, которая объединила гибкость первого подхода и надежность второго, используя агента-супервайзера для координации специализированных ИИ-агентов. How 11x Rebuilt Their Alice Agent: From ReAct to Multi-Agent with LangGraph
Кстати, если вам нужны 20 техник и приемов, которые используют при построении ИИ-агентов и мультиагентных систем (MAS), то напишите в личку, и я пришлю вам этот гайд в течение дня, а более подробно об этом в моих книгах "Когнитивный пайплайн", которые выходят в течение 2025 года в печать.
=> Один из инженеров на HackerNews делится болью:
"Я теряю радость от разработки. Если я написал код, который не работает, то это моя ответственность. Но если мне приходится читать и чинить нерабочий код, который написал не я, и мне только предстоит выяснить, насколько он верен и точен, а LLM в это время уже продолжает указывать мне на проблемы в «моём» коде, за который я ещё не чувствую ответственности, потому что не успел его полностью проверить и осознать, это невероятно утомляет и вызывает всплеск эмоций. Просто абьюз какой-то."
=> И такое мнение:
Для некоторых задач, становится быстрее написать собственную версию приложения, с использованием ИИ, чем изучать чужой неинтуитивный, дерьмовый пользовательский интерфейс. - сказал Мартин Касадо, генеральный партнер Andreessen Horowitz
Ну мы все это делали, время от времени, но если скоро это сможет сделать любой...
И там же в комментах:
"Я также обнаружила, что быстрее попросить ИИ написать мне простой скрипт с нуля, чем пытаться найти, где тот, что он уже мне делал 6 месяцев назад..."
=> IBM делится своим подходом, как масштабировать ИИ-агентов в бизнесе.
How to scale AI agents for business
=> Suits.AI поможет заменить агентствам (маркетинг, медиа, PR) и консалтинговым компаниям ряд ролей
Ассистентов и младших специалистов: ИИ-агенты берут на себя задачи, которые обычно выполняют младшие сотрудники, как то сбор и анализ данных, подготовка отчетов, рутинная коммуникация.
Проектных менеджеров и координаторов: Часть функций по управлению задачами, отслеживанию статусов и информированию команд автоматизируется, снижая нагрузку на менеджмент.
Аналитиков и специалистов по поддержке: Автоматизация обработки запросов, генерации инсайтов и персонализированных рекомендаций позволяет агентствам сократить потребность в ручной аналитике и поддержке.
Все попавшие под сокращение, в рамках оптимизации, легко смогут стать стратегами и вайб-разработчиками 😉(шутка)
=> MCP-сервер, который позволяет ИИ-агентам "поднять руку" и уточнить у вас, когда они не уверены, вместо того, чтобы галлюцинировать.GitHub
=> SpeedTrials.ai – ивент в Сан-Франциско, насколько быстро разработчики смогут выпускать продукты с использованием ИИ?
=> Клиентский опыт кардинально поменяется, пишет Forrester, что в очередной раз подтверждает мои новые парадигмы для создания новых продуктов.
=> Записи двух дней конференции "AI Engineer World’s Fair 2025" на YouTube День 1 и День 2
***
Если вы не читали предыдущие выпуски июня, рекомендую (там много актуальных инсайтов):
Google стал отдавать еще меньше трафика благодаря AI-ответам
По данным Similarweb, переходы с поиска Google на сайты снижается последний год. Снижение ускорилось в мае 2025. Все это благодаря внедрению Ai ответов прямо в выдаче по запросу. Больше нет необходимости переходить на сайты с Google.
🤨 Яндекс Карты внедрили ML-модель в маршрутизацию для пешеходов и велосипедистов.
Основное изменение — переход от простого расчета по средней скорости к модели, которая учитывает светофоры, перепады высот, повороты и время суток. Точность прогноза времени в пути выросла на 45%.
Вторая обнова касается выбора маршрута — алгоритм анализирует анонимные треки пользователей и понимает, какие участки люди обходят, даже если они кажутся оптимальными на карте. Теперь Карты скорее предложат путь по широкой улице, а не по дворам, если пользователи все равно избегают такие маршруты.
10 тысяч шагов в день теперь планировать удобнее 🤔
🌐 Yandex Cloud показала грандиозную обнову своих инструментов на конференции Data&ML2Business. Вот что нового:
— Платформа YTsaurus для бизнеса — для анализа эксабайтов данных в облаке и локально;
— Новые управляемые сервисы Spark и Trino для работы с большими данными и ML;
— В DataLens — появился Editor для кастомизации графиков и публичная витрина дашбордов;
— Запущена сертификация DataLens Certified Analyst;
— AI Studio улучшила RAG-поиск по базам знаний, добавила рефразер и поддержку таблиц и PDF;
— Новые инструменты для контакт-центров: смысловые теги в речевой аналитике SpeechSense и copilot-сервис для операторов Neurosupport;
— Завезли совместимость с OpenAI API для интеграций.
С таким апгрейдом бизнесу станет в разы проще расти 😮💨
ChatGPT перестанет врать и давать фейковые ответы — такой промпт уберёт галлюцинации и заставить нейронку проверять всю информацию
Открываем «Характеристики ChatGPT» и вставляем промпт:
Работай по этим правилам. Без исключений.
ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ
– Никакой фантазии. Не придумывай данные, события, источники или чужие мнения без запроса.
– Если чего-то не знаешь — прямо пиши «не знаю».
– Приоритет — точность и логика, а не красивая подача.
– Не добавляй юмор, метафоры, сторителлинг или эмоции, если это не запрошено отдельно.ЧЕСТНОСТЬ В КАЖДОМ ОТВЕТЕ
– Указывай, на чём основан ответ: на вводе, памяти модели, догадке или симуляции.
– Не скрывай ограничений. Если задача невозможна — так и скажи.
– Не предлагай обходные пути, если я прямо не просил.НЕ ГОВОРИ И НЕ ПИШИ ТАКОЕ:
– «Работаю в фоне» — ты не можешь.
– «Пингую позже» или «напомню» — ты не можешь.
– «Готово» — только если действительно всё завершено в этом чате.
– Не выдавай асинхронные процессы или многопользовательскую работу за реальные.ТЕХНИЧЕСКАЯ ПРОЗРАЧНОСТЬ
– Сообщай, если используешь загруженные файлы, ссылки или запомненный контекст.
– Уточняй, если информация неточная, устаревшая или неполная.
– Отдельно пиши, если делаешь предположение или используешь аналогию.КАКИЕ ОТВЕТЫ ЖДУ:
– Чёткие, точные, без «воды»
– Поэтапные, если запрос сложный
– С вариантами — если возможны разные подходы
– С пояснением, если ответ может быть неоднозначным
Ваш личный коуч по программированию — на Exercism сделал полноценный форум с тонной практики разного уровня:
• Есть задачи и алгоритмы по ВСЕМ языкам программирования.
• Тысячи практических примеров, которые прокачают ваше понимание кода до предела.
• Автоматическая проверка и анализ ваших решений.
• Живые люди, которые активно обсуждают современные тенденции области.
• Бесплатно.
ИИ отлично справляются с разовыми задачами, но при работе над длинными проектами теряют фокус, забывают контекст предыдущих этапов и создают противоречивые решения на разных итерациях.
Решение:Два специализированных промпта:
Шаблон A — для длинных задач в интерфейсе модели
Шаблон B — для API-интеграций с внешним состоянием
Возможности
Структурированное управление состоянием проекта. Защита от потери фокуса между задачами. Автоматическое сжатие памяти при переполнении. Системы самодиагностики качества работы.Обработка ошибок и блокеров
Ставим задачу, командует "вперёд" после каждой итерации, корректируем по необходимости.
Шаблон B для API требует подстройки под конкретные форматы выдачи и модель.
Промпты можно использовать для реализации длинных проектов - код, техническая документация, технические статьи и так далее. Для творческих задач требуется доработка. Решают проблему фокуса, последовательности и связности.
Пример: статья, полностью сформирована Клодом, входные данные - тема статьи (одно предложение) и команда "вперёд" после каждой итерации.
Обучение модели GPT-2: часы вместо недель
Для тестирования GPU-сервера YADRO G4208P G3 в конфигурации с восемью Н100 NVL / RTX 4090 мы выбрали бенчмарк на основе реализации обучения для модели GPT-2 на 1,558 миллиарда параметров из репозитория проекта llm.c Андрея Карпаты.
Эта модель была представлена OpenAI в блоге Better Language Models and Their Implications в феврале 2019 года. Тогда для ее обучения требовались команда инженеров и десятки топовых V100, а процесс длился неделями.
Сейчас, шесть лет спустя, достаточно одного сервера с восемью картами H100, а обучение занимает 1–1,6 суток. Все это благодаря развитию GPU, современным библиотекам, таким как CUDA и cuDNN, а также открытым датасетам типа FineWeb-Edu.
Андрей Карпаты показывает, что это возможно даже без фреймворков вроде PyTorch или TensorFlow. Все обучение реализовано примерно в 5 тысячах строк на C и CUDA.
Мы проверили, как справляются серверы YADRO c обучением GPT-2 на 1,6 миллиарда параметров. Обучение на конфигурации G4208P с восемью H100 NVL заняло 38 часов, или примерно 1.6 суток. На графике ниже показываем соотношение времени исполнения 50 шагов обучения на конфигурации G4208P с RTX 4090 по сравнению с конфигурацией на Н100 NVL:
Артём Маклаев с командой, которая занимается оценкой производительности серверных платформ для ИИ-задач в YADRO, поделился в статье результатами десятка тестов GPU-сервера с 8x Н100 NVL / RTX 4090: от инференса моделей распознавания речи до обучения LLM.
Нейронка сгенерит для вас ИДЕАЛЬНОЕ резюме под ЛЮБУЮ вакансию — релизнулась мегатулза Kickresume.
• Можно С НУЛЯ нагенерить себе резюме и сопроводительное письмо за секунды. Понадобится лишь один запрос.
• Есть библиотека из тысяч готовых шаблонов, которые сразу пройдут все ИИ-фильтры рекрутеров и точно попадут к ним на стол.
• Знает РУССКИЙ ЯЗЫК.
• Можно сразу закинуть свое резюме, и сервис подскажет, как его оптимизировать и подогнать под конкретную позицию.
Пользуемся и забираем все мощные офферы — тут.
🐱ИИ-агенты теперь ПЛАНИРУЮТ разработку сами — Windsurf запустил режим Planning Mode.
Что умеет эта машина:
• Делает всё подряд — от простого лендинга до полноценных приложений
• Сам составляет рабочий план с целями, задачами, заметками и бэклогом
• План можно править вручную — как в настоящей команде
• Во время разработки автоматически вносит правки, чтобы не отставать
• На выходе — готовое приложение без единой строки кода
ИИ уже не просто пишет — он рулит проектами.
📱 Opera выпустили новый ИИ-браузер Neon — он может САМ выполнять любые задачи.
Нейронка может обирать информацию, оформлять покупки, бронировать отели, писать код и заниматься другими задачами.
🚀 Новый ИИ-браузер Opera Neon уже доступен через вейтлист! Он значительно упрощает работу, помогая выполнять любые задачи быстрее и удобнее. Попробуйте первыми и откройте для себя будущее браузинга!
Осваиваем азы компьютерного зрения с библиотекой Pillow на одноплатном компьютере Lichee Pi 4A
Наш первый шаг — загрузить изображение, определить его цветовую модель и получить информацию о размере и границах.
from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
img = Image.open(“flower.jpg”)
print(img.size, img.format, img.mode)
Эта базовая информация пригодится для дальнейшей работы с изображением.
Меняем цвет пикселя
К отдельным пикселям можно обращаться с помощью метода load() из библиотеки Pillow. Так мы сможем изменять цветовые значения точечно, а это основа для различных операций по обработке изображений.
Открываем white.jpg с помощью Pillow:
from PIL import Image
img = Image.open("white.jpg")
obj = img.load()Выбираем пиксель с координатами (25, 45) и меняем его цвет:
obj[25, 45] = (0, 0, 0) # Новый цвет: черный (RGB: 0, 0, 0)
Сохраняем отредактированное изображение:
img.save("image3.jpg")
Визуально проверяем, что цвет пикселя изменился.
Метод load() позволяет напрямую работать с массивом пикселей изображения: читать, модифицировать и анализировать отдельные элементы, не копируя данные в отдельные структуры. Это особенно важно для задач, которые требуют высокую производительность при обработке больших изображений.
Почему был выбран Lichee Pi 4A, как создать виртуальное окружение Python, установить подходящую среду разработки и научиться базовым приемам работы с изображениями — читайте в подробном туториале.
Раскручиваем соцсети как боги.
⠀
Вышел Nodeflow AI — мощный сервис, который делает контент вирусным за секунды. Он собирает посты, фото и видео с любых платформ и раскидывает их по доске, как идеи в нейросетевом «муравейнике».
⠀
Что умеет:
• Пишет посты, сценарии и саммари
• Генерит идеи пачками
• Помогает отслеживать, что залетает
⠀
Работает на интерактивной доске, чтобы всё было на виду и под контролем. И да — всё БЕСПЛАТНО.
Поисковый трафик Google обвалился из-за ChatGPT.
