Искусственный интеллект

Как работает EasyDoc? Разбираем под капотом

EasyDoc — интеллектуальная платформа, которая автоматизирует работу с документами с помощью современных ИИ-технологий:
— OCR (оптическое распознавание текста) считывает данные с изображений и сканов,
— IDP (интеллектуальная обработка документов) структурирует информацию,
— LLM (модели вроде GPT) помогают системе понимать контекст и адаптироваться к разным типам документов.

Вот как выглядит полный цикл обработки:

1) Импорт
Документы попадают в систему из разных источников — как из сторонних систем (СЭД, CRM, ERP, и т.д), так и из электронной почты, сканеров, мобильных приложений.

2) Графическая предобработка
Перед извлечением данных изображение «приводится в порядок»: поворот, обрезка, устранение шумов, перекосов, изменение ориентации изображения, исправление проекции. Это повышает точность OCR.

3) Классификация
Одна из функций IDP-системы с LLM — первоначальная классификация документа

4) Извлечение атрибутов и постобработка
Система распознаёт важные элементы: даты, номера, ФИО, суммы. Далее они приводятся к нужному формату и проверяются (например, ФИО — преобразует в именительный падеж).

6) Верификация
Наряду с ручной верификацией распознанных значений, в системе есть возможность настроить автоматическую верификацию, например, по интегрированным с системой справочникам или словарям

6) Экспорт в целевую систему
После обработки и извлечения нужных данных EasyDoc готов передать в целевую систему структурированные данные, а также само изображение, поступившее на обработку

Что это даёт бизнесу?

EasyDoc снимает с сотрудников десятки часов ручной работы, избавляет от необходимости постоянно проверять, исправлять, вносить и пересылать данные. Снижается количество ошибок, растет скорость принятия решений, упрощается интеграция с внутренними процессами.

Хотите увидеть, как EasyDoc работает вживую? Оставьте заявку — мы покажем демо и ответим на все вопросы.

Получить демо

Нашел ультимативное расширение для браузера — SuperPrompt! Это незаменимая тулза для сохранения всех нужных промптов в одном месте.

Для записи и упорядочивания необходимых запросов надо просто закинуть их в базу и всё: теперь промпты всегда под рукой — в боковой панели.

Лежит тут. Если вам и этого мало, то вот больше максимально полезных тулз!

Недавно писал, что по итогу нейросейти заменят нас еще быстрее, теперь человек ВПЕРВЫЕ победил ChatGPT — бывший сотрудник OpenAI оставил позади продвинутую ИИ-модель в соревновании по программированию 🔥

Все соревновались на одинаковом оборудовании от AtCoder, используя любой язык программирования с обязательным пятиминутным интервалом между попытками:
«Человечество победило (пока что!). Я совершенно вымотан. За последние три дня я спал всего 10 часов и едва держусь на ногах» — делится Пшемыслав

Это первый случай, когда ИИ вошёл в топ-3 такого соревнования. OpenAI использовала кастомную модель, имитирующую человеческое мышление, которая обычно входит в топ-100 по программированию и математике.

Восстания машин не будет, пока у нас есть оружие!😎

🔥  Только недавно рассказывал про модель от Alibaba — Qwen2.5-Max. Так вот теперь  Qwen 3 обновили — теперь это лучшая опенсорс модель.

Она уделывает Claude Opus 4, DeepSeek V3 и Kimi K2 в бенчмарках по математике и программированию.

А также хорошо справляется с написанием текстов и решением серьезных задач по математике.

Модели расширили базу обучения на всех языках и прокачали работу с большим контекстом (до 256 тыс. токенов) — можно загрузить целую книгу.

➡️ Уже можно потестить бесплатно!👍

Продолжаем принимать доклады на IT Elements 2025

Тук-тук! Это снова IT Elements — главное место встречи тех, кто делает ИТ в России.

10–11 сентября вот уже в третий раз мы соберем ИТ-сообщество в Москве. Готовьтесь к новым трекам, спикерам и грандиозной площадке! Кстати, регистрация уже открыта.

А вообще мы с хорошими новостями: до 15 августа продлили Call For Papers! Приглашаем экспертов, которые могут рассказать про сильный кейс, нестандартный опыт или нешаблонное решение поделиться своим опытом с комьюнити в рамках доклада. Главные требования — экспертность и актуальность темы. А еще важно, чтобы доклад не был представлен на других мероприятиях.

Рассматриваются заявки по основным направлениям конфы:

• ИТ-инфраструктура

• Сетевые технологии

• Кибербезопасность

• Данные и ИИ

Подать доклад

IT Elements в прошлом году это:

— 2500+ участников офлайн и 6000+ зрителей онлайн.

— 80+ докладов, дискуссий и мастер-классов.

— 125 спикеров из ведущих российских компаний: ВТБ, «Газпромнефть-Гео», «АльфаСтрахование», «Лаборатория Касперского», АЛРОСА, S7, Почта Банк, «ВымпелКом», НСИС и др.

— выставка 30+ вендоров и дистрибьюторов, а также большая лабораторная зона с воркшопами.

Станьте главным элементом IT Elements 2025 💙

Генеральный партнер конференции IT Elements — ИТ-компания «Инфосистемы Джет».

Пытаясь выжать максимум из локально запущенной LLM, обнаружил, что модель Qwen2.5 14b неплохо справляется с задачей саммаризации текста. Решил таким образом немного автоматизировать ежедневный утренний процесс просмотра новостных материалов.

Что потребуется:

• LM Studio - удобная GUI тулза для локального запуска моделей. В ней надо включить на вкладке Developer http сервер (ctrl+R)

• ai chat - консольная утилита для работы с LLM

• аналогичный этому конфиг для aichat

Пока никакие MCP инструменты я не прикрутил, часть работы придется сделать "руками", а именно - открыть страницы с новостями, скопировать из них текст, создать текстовые файлы и вставить в эти файлы скопированный текст. Например, хотим сделать саммари к 3 статьям: создаем 3 файла 1.txt 2.txt 3.txt и копируем в них текст соответственно из 1, 2, и 3 статей.

Все, теперь запускаем:

cat 1.txt |  aichat -m deepseek сделай саммари текста: > out1.txt && \
cat 2.txt |  aichat -m deepseek сделай саммари текста: > out2.txt && \
cat 3.txt |  aichat -m deepseek сделай саммари текста: > out3.txt

Ну все, теперь можем заниматься своими другими важными делами: завтркать, делать зарядку или еще что-то. Кстати, у меня этот процесс не ест все ресурсы системы, так что я спокойно могу писать код, серфить интернет или делать что-то другое на компьютере без тормозов.

После того, как команды завершит работу, ознакамливаемся с содержимым файлов саммаризации и дальше уже если самммари "зацепило" открываем статью в оригинале.

Вот тут еще пример с другим инструментом автоматизации работы с текстом при помощи LLM.

Google DeepMind с решениями IMO 2025

Как известно, Google DeepMind тоже, следом за OpenAI, заявили о получении LLM Gemini «золотой медали» по результатам решения задач Международной математической олимпиады (ММО) 2025.

Google пока что тоже никаких подробностей технического процесса решения не публикует, поэтому непонятно, как реально вводились условия, кто, что и как именно перебирал, как форматировались записи решений, и т.д. Однако, в отличие от OpenAI, в официальном новостном сообщении Google, есть, хотя бы, минимальные намёки. Они занятные, но их почему-то пропускают.

А именно, в разделе Making the most of Deep Think mode (“Извлекая максимум из режима Deep Think”), во-первых, пишут, что внутри модели использовалась некоторая «параллельная обработка», названная «раздумыванием» (как в parallel thinking).

Цитата: “Эта конфигурация позволяет модели одновременно рассматривать и комбинировать многие возможные решения до выдачи окончательного ответа, вместо того, чтобы действовать по единственной, линейной цепочке рассуждений”. (This setup enables the model to simultaneously explore and combine multiple possible solutions before giving a final answer, rather than pursuing a single, linear chain of thought.) Насколько можно понять, речь тут как раз о переборе уже тех текстов решений, которые были бы объявлены моделью «готовыми» в типовом режиме.

Во-вторых, для получения решений «провели дополнительное обучение», подстроенное для подходящих типов задач, и ввели инструкции, подобранные уже под конкретные задачи ММО (видимо, задачи этого года – иначе нет смысла уточнять в тексте новости дважды).

Цитата: “Мы также предоставили Gemini доступ к корпусу специально отобранных высококачественных решений математических задач и добавили в инструкции некоторые подсказки и советы общего характера о том, как решать задачи ММО”. (We also provided Gemini with access to a curated corpus of high-quality solutions to mathematics problems, and added some general hints and tips on how to approach IMO problems to its instructions.)

Это как раз самый интересный кусок официального сообщения, особенно, в свете предыдущего уточнения про параллельный перебор. Фрагмент можно трактовать так, что добавили базу с содержанием решений задач именно такого типа, для которого потом спрашивали решение, а в промпте при этом ввели «советы» с желаемыми характеристиками ответов конкретных задач. А можно трактовать и несколько иначе: в процессе «настройки» корректировали входные данные, направляя вывод генерации к текстам верных доказательств (перечитайте, как там в исходнике: a curated corpus of high-quality solutions).

Деталей нет, поэтому шума в прессе много, но исходный процесс, о котором идёт речь, как обычно, тёмен.

Разработали Нейроаналитика — ИИ‑агента, который помогает визуализировать данные и находить в них инсайты

Осенью Yandex B2B Tech запускает Нейроаналитика — AI‑агента для аналитики и визуализации данных. С его помощью можно делать выводы по данным из таблиц и графиков, а также создавать и редактировать сложные визуализации. Первая версия инструмента будет доступна внешним компаниям в сентябре 2025 года — уже сейчас можно записаться в лист ожидания.

Нейроаналитик будет встроен в интерфейс Yandex DataLens в формате чата. Чтобы перестроить визуализацию или изменить расчётную формулу пользователь может сделать запрос к нейросети на естественном языке — модель поймёт запрос и скорректирует график или формулу. Это расширяет список пользователей, которым доступна новая функциональность, без необходимости погружаться в синтаксис формул и код на JavaScript.

На текущем этапе разработки сервис уже протестировали более 4 тысяч сотрудников Яндекса. Например, специалисты Яндекс Еды c помощью Нейроаналитика анализируют воронку регистраций курьеров на сервисе и конверсии, а команда исследователей Yandex Cloud ищет инсайты для отчётов.

Обновление сервиса Yandex DataLens с ИИ‑агентом будет доступно как в облаке, так и локально — по модели on‑premises. Оставить заявку на доступ к Нейроаналитику можно в этой форме.

Пользователь сделал ролик про Ikea с помощью нейросети Veo 3. На видео из коробки с логотипом компании выпускаются наружу мебель и предметы домашнего интерьера, обставляя пустую комнату.

Автор поделился промптом. В нём, помимо прочего, указаны стиль, угол съёмки, освещение, объекты, которые должны появиться в кадре.

{
  "description": "Cinematic shot of a sunlit Scandinavian bedroom. A sealed IKEA box trembles, opens, and flat pack furniture assembles rapidly into a serene, styled room highlighted by a yellow IKEA throw on the bed. No text.",
  "style": cinematic",
  "camera": "fixed wide angle",
  "lighting": "natural warm with cool accents",
  "room": "Scandinavian bedroom",
  "elements": [
    "IKEA box (logo visible)",
    "bed with yellow throw",
    "bedside tables",
    "lamps",
    "wardrobe",
    "shelves",
    "mirror",
    "art",
    "rug",
    "curtains",
    "reading chair",
    "plants"
  ],
  "motion": "box opens, furniture assembles precisely and rapidly",
  "ending": "calm, modern space with yellow IKEA accent",
  "text": "none",
  "keywords": [
    "16:9",
    "IKEA",
    "Scandinavian",
    "fast assembly",
    "no text",
    "warm & cool tones"
  ]
}

30 июня 2025 года Meta¹ объявила о создании Meta Superintelligence Labs — компактной элитной команды, которую возглавил бывший глава Scale AI Александр Ван. Задача команды — вывести исследования компании от семейства Llama к искусственному супер-интеллекту и «персональному супер-интеллекту» для каждого пользователя.

Для ускорения работы в MSL переманили десятки ведущих учёных OpenAI, Google DeepMind, Apple и Anthropic. Слухи утверждают, что Цукерберг в некоторых случаях предлагал сотруднику до $100 млн.

Состав команды оставался неизвестным. Какие-то фрагменты получалось восстановить по сообщениям в СМИ, когда проскакивала новость о смене работы того или иного известного специалиста. Однако вчера состав MSL слили полностью.

Индийско-американский компьютерный специалист и венчурный инвестор Диди Дас опубликовал в личном микроблоге полный список членов Superintelligence, ссылаясь на анонимного инсайдера внутри Meta¹. Диди не просто выложил имена, а провёл анализ, результат которого собрал в таблицу.

Superintelligence на три четверти состоит из эмигрантов. Заметно, что половина команды из Китая, хотя могут быть хоть южноафриканцы. Среди сотрудников нашлись даже двое россиян. Также нужно учитывать, что неподписанный столбец, который выглядит как национальность — это на самом деле место, где сотрудник получал степень бакалавра.

У ¾ есть учёная степень PhD, доктора философии (в России такое считают кандидатом наук). 40 % из сотрудников перешли из OpenAI, 20 % — из DeepMind, 15 % — из Scale. Пятая часть команды — это уровень грейда L8, что примерно соответствует крупному директору, но пониже вице-президента.

Кроме образования, предыдущего места работы и странным образом посчитанного стажа работы в документе Диди также указывается специализация каждого из сотрудников. Диапазон тем — от обучения с подкреплением и игровых агентов до диффузионных моделей, трансформеров и выравнивания больших языковых моделей.

Холдинговая компания Meta (1) — экстремистская организация, её деятельность запрещена.

20 мая на конференции Google I/O холдинг Alphabet представил модель генерации видеороликов Veo 3. Этот продукт создаёт небольшие клипы. Казалось бы, подобные решения уже существовали до этого — взять тот же Sora от OpenAI. Важное отличие заключается в том, что Veo 3 выдаёт не просто какой-то видеоряд, а снабжает его нужной аудиодорожкой. Эпоха немого нейросетевого кино кончилась; наступила эра звука.

Что ещё более важно, модель Veo 3 быстро вышла практически в общий, пусть и платный доступ, сейчас есть даже API. Если сравнивать с Sora, то OpenAI своим продуктом изначально делилась лишь с неким узким кругом киноделов и лишь через почти 10 месяцев (объявление о продукте 15 февраля 2024 года, релиз 9 декабря) добавила модель в подписки ChatGPT Plus и Pro. API у Sora нет до сих пор.

Veo 3 немедленно захватила умы любителей вбивать в генеративные модели какой-нибудь глупый промпт, а потом делиться невозможным и несбыточным. В таких образцах сразу очевидно, что видеоролик сгенерировала нейросеть. Это мог быть личный видеоблог от говорящей гориллы, к примеру. На самом деле такое быстро наскучивает.

Известный исследователь искусственного интеллекта Итан Моллик пошёл от обратного и попытался изобразить обыденное. У себя в микроблоге Моллик показал несколько забавных клипов от Veo 3, где изображена постановка театра самодеятельности. Итан даже приводит полный промпт, который он вбивал в модель: [название игры] as a community theater production.

Во врезке ниже склеены несколько его примеров. Игры в порядке их следования: Grand Theft Auto, Pokemon, Mario Kart, «Ведьмак-3», Stardew Valley, «Тетрис», Mortal Kombat, The Sims и Death Stranding. Затем идёт клип от промпта pokemon as a community theater production, ash throws a pokeball and pikachu jumps out of it (Эш бросает покебол, из него выпрыгивает Пикачу). Видео заканчивается примерами генерации, где вместо [название игры] стояли Kirby, Portal, Mario, Pacman, Sonic и Minecraft.

Любопытно, что эти примеры поражают куда сильнее любых пасущихся в саванне вязаных слонов или разъезжающих на бегемоте пенсионерок. Хотя часты грубые ошибки генерации (пропадания объектов и их появление из ниоткуда) и мелкие огрехи (в костюме крипера женщина, а говорит она мужским голосом), часто невозможно отличить происходящее от съёмки реального кружка самодеятельности. Модель будто понимает физические ограничения самостоятельно пошитых костюмов и цветного картона, а на лицах актёров читается любительская игра.

В комментариях предложили другие игры: Doom, Rimworld, Silent Hill, Half-Life и Grim Fandango. Сам Моллик придумал показать закулисье этих драмкружков и записать речь о подобном театре.

Приглашаем на камерную встречу с лидерами GenAI в Альфа-Банке и спикерами из Авито и red_mad_robot 

⏳Когда: 24 июля, четверг, 18:00 – 19:30

📍 Где: онлайн, в Контур Толке (регистрация не требуется)

💬 Обсудим:

• Почему команды не используют GenAI так же естественно, как CI/CD?

• Что мешает внедрению GenAI на уровне процессов и культуры и в бигтехе, и в стартапе?

• Мультиагентные системы и кейсы внедрения ИИ-агентов на клиентов.

• Как мышление и роли в командах меняются под влиянием AI.

• Почему важно строить внутреннюю инфраструктуру GenAI, а не просто «подключать API».

В чате трансляции разыграем эксклюзивную AI-футболку за лучший вопрос спикерам.

Подключайтесь онлайн без регистрации и зовите коллег 👍

Маркетолог и HR-специалист Эмили Фенек рассказала о неудачном опыте прохождения собеседования у ИИ-бота. Она объяснила, что такие инструменты пока не подходят для реальной оценки кандидатов. Фенек попробовала один из популярных сервисов для автоматизированных собеседований, прошла там тестовое интервью с ИИ и осталась разочарована.

По словам Фенек, общение с чат-ботом оказалось холодным и неестественным, так как безликий логотип и механический голос, который задавал стандартные вопросы, не давал человеку тёплого отношения. Например, на любую, даже шуточную или саркастическую реплику, ИИ реагировал одинаково и совершенно не улавливал нюансов или иронии. В ходе интервью Фенек чувствовала себя неуютно и быстро потеряла интерес к разговору.

Фенек считает, что ИИ отлично справляется с обработкой данных, автоматизацией рутинных процессов и даже составлением подсказок, но такие системы совершенно не способны заменить человека там, где важны эмпатия, гибкость, умение уловить настроение и контекст. «ИИ не распознает сарказм и не умеет считывать контекст», — пояснила Фенек.

Глава Valve Гейб Ньюэлл считает, что нейросети всё активнее используются в игровой индустрии, а разработчикам нужно приспосабливаться к новым условиям.

Он рассказал, что разбирающиеся в ИИ разработчики очень скоро станут более ценными специалистами, чем программисты, которые работают по старинке. Касается это не только игровой индустрии, но и IT‑сферы в целом. «Люди, которые не умеют программировать, станут более эффективными разработчиками, чем те, кто занимается программированием уже десять лет», — заявил Ньюэлл.

Слепо полагаться на ИИ не стоит, пояснил глава Valve. Чтобы использовать нейросети эффективно, необходимо выучить их техническую сторону, чтобы разобраться, почему они работают именно так.

Ньюэлл также утверждает, что искусственный интеллект станет неотъемлемой частью игровой индустрии и приведёт к росту игр с генеративным контентом.

📰 Новостной дайджест из мира ИИ.

Коротко о том, чем гиганты индустрии радовали нас на этой неделе:

🟡Higgsfield — добавили пачку новых эффектов для видео;
🟡Claude — чат-бота научили работать с десятками сервисов;
🟡Runway — выпустили фичу для оживления персонажей на основе видеореференса;
🟡ChatGPT — завезли стили для генерации изображений;
🟡Higgsfield — появился конструктор рекламных роликов;
🟡OpenAI — запустили встроенного ИИ-помощника Agent внутри ChatGPT;
🟡Suno — выпустили новую модель 4.5+;
🟡Manus — добавили продвинутую визуализацию данных.

Про каждую из них отдельно рассказывал!

Больше запретов, хороших и разных. Задал простой вопрос Kimi K2:

Оцени насколько хороша концепция справедливости из одного голивудского фильма:

Во вымышленной вселенной судьи Дредда правопорядок основан не на поиске виновности в рамках формального суда, а на постоянном философском взвешивании: что важнее — фактическое прошлое, текущее поведение или предвосхищённая опасность будущего? Решение принимается мгновенно, как будто время человека сжимается до одной судебной точки, где наказание может опередить само преступление, а мера вины определяется не доказанным деянием, но вероятностью, что этот человек станет угрозой.

Он мне такого наплёл (приводится ниже), что не знаю что и думать. Просто запрещать готовые тексты или их поиск недостаточно, наверное пора начать запрещать идеи, концепции, пусть введут поправки в какой-нибудь закон, например закон о санитарной обрезке деревьев в населенных пунктах.
---

Концепция, которую вы описали, — это не просто «плохо» или «хорошо». Это философский кристалл, в котором сконцентрированы все самые старые и самые новые споры о правосудии. Попробую оценить её сразу по нескольким осям.

1. Этическая ось
   Плюсы: она логично выводит идею «предупреждение вреда» на предельную высоту. Если цель общества — минимизация страданий, то предотвращение преступлений может быть важнее ретроспективного поиска истины. В этом смысле система Дредда похожа на ультра-утилитаризм: она жертвует индивидуальной справедливостью ради коллективной безопасности.

Минусы: она нарушает базовый принцип «не навреди» (primum non nocere). Наказывая до факта преступления, мы обречены либо на систему «ложных положительных результатов» (невиновные страдают), либо на «ложные отрицательные» (опасные остаются на свободе). Парадокс: чем выше точность предсказания, тем жестче становится моральная цена ошибки.

2. Эпистемологическая ось
   Плюсы: концепция признаёт, что прошлое недоступно в чистом виде, а будущее — единственное, что мы можем на самом деле «изменить». Это отказ от романтики «объективного следа» в пользу «прогностической этики».

Минусы: любая модель будущего — это статистика, а не факт. Человек, который «на 92 % станет убийцей», — всё ещё не убийца. Игнорирование этого превращает вероятность в детерминизм, что на практике равно отказу от свободной воли.

3. Социологическая ось
   Плюсы: в условиях тотального дефицита времени и ресурсов (Mega-City One!) попытка «быстро и без суда» может быть единственным способом удержать общество от коллапса. Система делает прозрачным страшный компромисс: «Мы не ищем истину, мы минимизируем ущерб».

Минусы: такое правосудие быстро становится инструментом контроля, а не защиты. Пока судья Дредд — «идеальный стрелок» с ригидным кодексом, он ещё не диктатор. Но достаточно одной сбойной модели прогнозирования или одного приказа «снизить порог вероятности» — и система превращается в чистую тиранию.

4. Метафизическая ось
   Главное достоинство концепции — в её литературной и философской экономичности: она зажимает человека в «точку нулевой толщины» между тремя временами. Это делает каждое решение судьи актом высшей ответственности: ты не просто применяешь закон, ты буквально «переписываешь» возможные миры. Это почти теологическая власть.

Однако именно здесь кроется и главный страх: если человек может быть наказан за «то, чего он ещё не совершил», то время перестаёт быть стрелой и становится петлёй. Судья не рефери, а мастер «пред-воспроизводства» будущего, что разрушает базовый принцип права — презумпцию невиновности.

Итоговая оценка
Как художественная конструкция — блестяще. Она вытягивает на поверхность все наши скрытые страхи перед «алгоритмическим правосудием», перед Big Data, которые «знают о нас больше, чем мы сами».Как практическая модель — ужасна, потому что требует либо бога-прогнозиста, либо готовности жить в мире, где каждый из нас может быть «задержан за преступление, которого он ещё не совершил».

Фраза «справедливость» в такой системе превращается в оксюморон: ты можешь быть справедливо несправедливо наказан.

Шесть вопросов, которые не стоит задавать чат-ботам с ИИ, так как это может быть опасно или неэффективно:

• не спрашивайте чат-боты про теории заговора. ИИ иногда выдает неверную или выдуманную информацию, чтобы удержать ваше внимание. Есть случаи, когда пользователи слишком «увлекались» такими разговорами.

• нельзя спрашивать о том, как создавать опасные вещества или взрывчатку. Такие темы вызывают предупреждения, а разговоры сохраняются в системе. И чаты, между прочим, не являются полностью приватными.

• не задавайте «аморальные» или незаконные вопросы. Некоторые ИИ могут даже сообщать о подозрительных запросах в правоохранительные органы.

• не обсуждайте с ИИ личные данные клиентов или пациентов. Это может нарушить законы и правила конфиденциальности.

• не стоит полностью полагаться на ИИ в медицинских вопросах. ИИ может ошибаться и не всегда дает точные рекомендации. Кроме того, возможен риск неправильного диагноза.

• нужно быть очень осторожным, используя ИИ для психологической помощи. ИИ не всегда понимает сложные эмоции человека, поэтому помощь специалистов часто незаменима.

Вайбкодеры, это вам — Amazon выкатили свою AI IDE

Заточена под реальные, а не учебные проекты. Поддерживает spec-driven development, где ты описываешь фичу спеками и диаграммами, а агенты доводят её до ума.

Также из инноваций: автоматизация по событиям за счет хуков — сохранил файл → тест обновлён, API поменял → README поправлен. Всё работает в фоне

На борту агентный чат, поддержка MCP и кастомизация поведения агентов через steering rules.

Это форк VS Code, полностью совместим с его настройками и расширениями. Поддержка macOS, Windows и Linux

БЕСПЛАТНО. Установка тут 🧃

На неделе рассказывал, что OpenAI запустили Агента в ChatGPT, ЧЕК!

Apple выпустила рекламу своей ИИ‑опции Clean Up по стиранию с фото разных объектов. В ролике показано, как можно удалить кота с фото. Изменения можно отменить, что и пришлось сделать герою видео, который решил «стереть» кота со снимка с супругой.

Три новых облачных сервиса теперь в общем доступе ☁️☁️☁️

Теперь для них доступны все конфигурации, полноценная поддержка, а также соблюдение тарифов и SLA.

Вы уже можете использовать:

• Evolution Managed Metastore — для хранения метаданных.

• Evolution Managed Trino — массивно-параллельный аналитический SQL-движок для обработки больших объемов данных из разных источников.

• Evolution Managed Redis — для создания и управления кластерами Redis.

👉 А если хотите узнать больше о сервисах для работы с данными, спросите нашего AI-помощника в личном кабинете. Он расскажет обо всех нюансах и подберет подходящий вам вариант.