Как Новосибирский государственный университет использует ресурсы облака Cloud.ru Evolution для размещения умного чат-бота в Telegram 🎓
Что за компания
Новосибирский государственный университет — пример эффективной интеграции образовательного процесса и научной деятельности. На базе механико-математического факультета НГУ работает лаборатория прикладных цифровых технологий, в которой проводят разработки на базе искусственного интеллекта.
Какая была задача
Один из проектов лаборатории — умный чат-бот в Telegram на базе больших языковых моделей. На сайте университета есть интеллектуальная база знаний, с помощью которой можно найти информацию или ответ на вопрос. Задача бота — упростить и сократить поиск до нескольких секунд.
Команда НГУ искала мощное и выгодное решение для размещения бота, а также тестирования других гипотез.
Как ее решили
Сотрудники НГУ самостоятельно перенесли и развернули проект. Для размещения выбрали виртуальную машину с GPU 4 vCPU/64 ГБ RAM/1 GPU V100 на облачной платформе Cloud.ru Evolution, которая идеально подходит для задач машинного обучения, искусственного интеллекта и обработки трехмерной графики. А еще она позволяет масштабироваться по мере необходимости и использовать ресурсы по модели pay-as-you-go.
Что в результате
Чат-бот помогает решить сразу несколько задач университета:
привлечь абитуриентов,
разгрузить службу поддержки,
упростить поиск изображений по внутренней базе знаний.
Я основатель PrimeWay — сервиса для автоматического запуска и масштабирования ML-задач на GPU без DevOps-рутины. Сейчас мы общаемся с ml инженерами, CTO, data scientist's и другими специалистами, которые сталкиваются с проблемами в ML-инфраструктуре.
Я не хочу показывать продукт или что-то продавать — мы проводим серию коротких интервью (по 30 минут, можно и без созвона, просто текстом в telegram) с разработчиками, чтобы лучше понять их задачи и сложности. Формат простой: 100% про ваши реальные проблемы и задачи. Я задам 5 коротких вопросов, все ответы строго конфиденциальны.
Если готовы — напишите в тг, когда вам будет удобно
⚡️ Создавайте 3D-модели за секунды — просто опишите или загрузите изображение
Как это работает: — Вводите текстовый запрос или загружаете фото — Получаете готовую 3D-модель (с текстурами или в чистом виде) — Оптимизировано для 3D-печати, игр и дизайн-проектов — САМОЕ ГЛАВНОЕ: бесплатно
Забрать имбу можно тут. Если вам и этого мало, то вот больше максимально полезных тулз!
Цукерберг собрал «Мстителей ИИ» из OpenAI, Google и Anthropic, дав им контракты уровня суперзвёзд спорта — до $300 млн за 4 года.
Среди участников — Трапит Бансал, один из ключевых исследователей OpenAI, работавший с Ильёй Суцкевером. Подразделение, получившее название Meta Superintelligence Labs, будет заниматься разработкой AGI-системы и действует как автономная структура с прямым доступом к Цукербергу.
Неизвестно, все ли новые сотрудники получили бонусы по $100 млн. Для понимания — это больше, чем годовые зарплаты CEO Apple, Microsoft и Uber.
Исследование показало, что некоторые учёные начали оставлять в своих научных статьях скрытые промты для ChatGPT, чтобы нейросеть хвалила их работу.
При проверке научного портала arXiv уже нашлись 17 работ от 14 ведущих вузов мира — в каждой статье были скрытые промпты, которые просили ИИ хвалить её и не подсвечивать минусы. Учёные в научных статьях прячут нужный промпт для ИИ в белом тексте минимального размера, а на выходе получают похвалы и восхищение их трудом от «прочитавших» статью ИИ-сервисов.
Если супер просто, то вот что такое MCP сервера внутри Claude Desktop
Прослойка с кодом, которая связывает клиент, например Claude Desktop, и сервис на той стороне
Связывает таким способом, что я могу человеческим языком писать в чат Claude, а эта прослойка сама понимает, какую функцию нужно вызвать
Есть официальные прослойки, которые пишут сами компании. А есть те, которые написаны энтузиастами. К одному MCP серверу, нужному мне, я тоже приложил руку, а точнее форк
Пока что технически установить и подключить эти сервера не так просто, хотя Anthropic, создатели протокола, постоянно думают над упрощением процесса установки и подключения
Вот какие MCP сервера подключены у меня
🟢 Notion (на чтение и на запись) 🟢 GitHub (на чтение и на запись) 🟢 TickTick — мой таск трекер (на чтение и на запись) 🟢 Google Analytics 4 (только на чтение)
Какие сценарии использования есть у меня
MCP Server TickTick — мой сервис для задач
Через подключенный MCP сервер я обычным языком, как живому ассистенту, говорю список задач. Он их может ставить, удалять, передвигать, менять описание и все, что могу делать я.
Например,
Поставь мне вот эти 10 задач на неделю, к каждой напиши Definition of Done и выстави время в течении недели, когда эту задачу лучше сделать, учти зависимости с другими задачами
Или
Передвинь задачи из этого проекта на день вперед, я не успеваю сегодня их сделать
А что у меня сегодня запланировано
В общем, как будто через ассистента задачами управляете
Дальше идет Notion — моя база знаний и хранение всего подряд
Claude через Notion MCP знает все файлы, к которым я дал ему доступ. Может создавать там сложные таблицы и контент, который я его прошу В Notion у него есть доступы к моей таблице управления UTM ссылками, финансовому дашборду и бизнес дашборду.
Во все эти места у Claude есть доступ, и все это он умеет заполнять, пока я просто ему наговариваю, что хочу
Затем — Google Analytics
К моему продукту, гайду по ChatGPT, подключеные две аналитики. Яндекс и Гугл. И вот в Google Analytics мой Claude умеет смотреть.
Может приносить мне инсайты недели, какие источники лучше работают, по каким источникам лучше / хуже удержание и возвращаемость
И последний в списке, но не по значимости — GitHub
Через MCP GitHub я улучшаю мои MCP сервера — если понимаю, что их можно улучшить. Claude сам мне может подсказать, что текущая конфигурация MCP сервера ему не нравится, и предлагает улучшения. Мы с ним делаем форк существующего MCP сервера и улучшаем
Плюс все мои сайты могу создавать напрямую из Claude -> GitHub
Это был краткий экскурс в MCP сервера, надеюсь в течении пары дней я смогу упаковать это в подробный пост 🧑💻
На archive.org выложили еще одну полезную и очень приятную книжку -- букварь по нейронным сетям итальянского исследователя и преподавателя Симона Скардапане (Simone Scardapane), который преподает в университете Sapienza в Риме и сотрудничает в нескольких исследовательских центрах. Называется книжка "Приключения Алисы в дифференциируемой стране чудес" (Alice’s Adventures in a differentiable wonderland). Годится и для преподавания и для самообразования, если математическая подготовка позволяет.
Я читал с удовольствием, чего и вам желаю.
Два линка для получения pdf книжки, но если вас обуяет благодарность к автору, можете и на Амазоне книжку купить.
Узнай, что люди на самом деле думают, а не то что они говорят. Mind Reasoner это инструмент, который выходит за рамки простых резюме встреч.
Приложение позиционируется как инструмент для анализа вербальной и невербальной коммуникации с целью выявления скрытых мыслей, истинных эмоций и убеждений собеседников. Комментарии, как говорится, излишни.
«Эпоха ИИ «доверяй мне» закончилась. Мы были вынуждены создать новый тип интеллекта, потому что существующие модели терпели неудачу, когда на кону стояли доказательства. С Mind Reasoner мы берем тот же стандарт доказуемой истины и применяем его к нашей самой сложной задаче: пониманию себя и друг друга. Мы не просто создаем еще одно приложение; мы предоставляем интеллект, которому вы наконец-то можете доверять».
Основатель, Уэйн Чанг
Созданный на основе новой архитектуры, основанной на фактах, Mind Reasoner дает пользователям ранее невозможную суперспособность: видеть разрыв между тем, что люди говорят, и тем, что они на самом деле имеют в виду, причем каждый такой инсайт подкреплен проверяемым доказательством (декларируют так).
Определенным образом они бросают вызов всем ведущим LLM, особенно лидеру. А состав инвесторов не оставляет никаких сомнений в том, что верят в стартап очень серьезные люди.
Я запросил доступ, жду... выше их собственная оценка по сравнению с о1.
Компания утверждает, что Mind Reasoner идентифицирует более 100 различных метрик, мониторя входящий информационный поток (невысказанные оговорки, подсознательные мотивы итд). Все ответы системы сопровождаются исходными доказательствами, включая конкретные слова и фразы, на основе которых система сделала такие выводы, чтобы предоставить пользователям прослеживаемость и уверенность в тех или иных выводах. Компания называет это «неразрывной цепочкой доказательств».
Бесконтактный полиграф, короче) Большой брат. Все тайное стало явным.
Довольно широкий спектр бизнес-задач можно решать.
***
О новых ИИ бизнес-моделях, нерешенных задачах и ИИ-стартапах: Айвентор и Фред
Предыдущие материалы и выпуски дайджеста, там до сих пор много интересных инсайтов.
Знаю, что у меня есть ребята, которые занимаются или интересуется вайб-кодингом. Для вас полезное видео на YouTube - основное выступление про разработку в эпоху ИИ на мероприятии AI Startup School 17 июня 2025 года. Причем, лекцию читает Андрей Карпаты, сооснователь OpenAI.
Он считает, что мы находимся в «1960-х годах» эры LLM 🙆🏻♀️ В выступлении выделил 3 этапа развития ПО. Рассказал, чему обязательно необходимо учиться современному программисту, в чем основные проблемы современных LLM, психологию взаимодействия с ними, и куда движется software разработка.
Вкратце, Про агентов, он сказал, что:
Лучше предоставлять документацию в машиночитаемом формате, например, Markdown - это мы итак знаем, ибо, читая pdf, агент жрет кредиты как не в себя, плавали-знаем 😅
Заменять в инструкциях фразы «нажмите сюда» на эквивалентные команды (curl), которые может выполнить агент.
И даже пойти дальше и создавать специальные инструменты, которые преобразуют контент (например, репозиторий на GitHub) в формат, удобный для подачи в LLM 🤯
Если хотите узнать что-то новое, то недавно я рассказывал про автоматизацию с помощью AI агентов. Советую чекнуть!
Приснилась сегодня любопытная аналогия, которой захотелось поделиться.
Искусственный интеллект сегодня - это голограмма разума.
Как при создании голограммы световое поле отраженное объектом со всех сторон запечатлеется в виде узора на фотопластинке. Также нейросеть во время обучения собирает воедино самые разные проявления разума (в виде фрагментов датасета) и формирует "узор" в виде матрицы весов нейронов...
Если взглянуть на модель со стороны - то, также как если смотреть на голограмму, будет полное ощущение реального предмета (разума), но "внутри" - никого нет... (пока)
Можно строить аналогию дальше, но это уже совсем ненаучно:)
Такая вот мысль. Прощу прощения если это избитая идея.
Разработчик создал приложение, которое скрывает наружную рекламу — от постеров и баннеров до объявлений на столбах и в газетах.
Программа сканирует окружение и с помощью AR-фильтров «затирает» рекламные элементы прямо в поле зрения — будто у вас личный редактор реальности. Работает на популярных моделях смарт-очков, включая Ray-Ban Meta и XREAL Air.
Наконец-то AdBlock в реальной жизни, еще советую чекнуть топ-3 маркетинговых взрыва июня 2025, может найдете для себя что-то новое!
Недавно OpenAI представила o3-pro, теперь OpenAI объявили недельный перерыв в работе на фоне серьёзной утечки кадров: только за последний месяц Meta¹ увела восемь ведущих исследователей, включая четыре старших фигуры в области суперинтеллекта.
Агрессивный хантинг идёт по всем фронтам. По данным WIRED и WSJ, Марк Цукерберг лично выходит на сотрудников OpenAI, предлагает бонусы в $50–100 млн, давит на скорость принятия решений, использует взрывные офферы — «take it or leave it». Уходящие описывают это как комбинацию давления, соблазна и шанса повлиять на новую стратегию Meta¹ по созданию AGI.
В OpenAI многие работают по 80 часов в неделю. Люди на грани. Компания срочно пересматривают зарплаты, запускают новые программы признания и лояльности. Поэтому неделя «тишины» — попытка не только перезагрузиться, но и сбить волну потенциальных уходов, пока Meta¹ готовит следующую атаку.
Мечты Альтмана о «компании как семье» столкнулись с рынком.
Как на самом деле работает веб-поиск в OpenAI: мечты, реальность и неМНОГО разочарования
AIFA DEV illustration 3
Все мы любим мечтать. Я, например, долго ждал, когда ChatGPT наконец-то научится не просто умничать на базе своих древних знаний, а реально копать свежак из интернета. Вот прям чтобы можно было взять, подключить этот заветный инструмент веб-поиска — и вперёд, генерировать крутые статьи, писать экспертные посты, ловить хайп на новостях, не отставая ни на минуту. Но, как это часто бывает, мечты разбиваются о суровую реальность. Давайте разбираться, что же там под капотом у OpenAI и почему всё не так радужно, как хотелось бы.
Этот пост является небольшим дополнением к статье которая в полной мере раскрывает процесс создания глубинных исследований интернета при помощи искусственного интеллекта: https://habr.com/ru/articles/923948/
Иллюзия свежести: как работает веб-поиск у OpenAI
Снаружи всё выглядит красиво: жмёшь кнопку — и вот тебе "информация в реальном времени". Но на деле инструмент веб-поиска у OpenAI — это не прямой провод к живому интернету, а скорее такой себе архивчик, который обновляется не то чтобы часто. Да, модель больше не ограничена знаниями двухлетней давности, но и до новостей сегодняшнего утра ей, увы, как до Луны пешком.
В лучшем случае, когда вы просите модель "посмотреть в интернете", она лезет в свой собственный индекс (который, кстати, обновляется с задержкой в несколько месяцев), а иногда — обращается к Bing или проверенным новостным источникам. Но не ждите, что она будет парсить страницу целиком: максимум — снимет сливки со сниппета, а дальше додумывает сама. Итог? На выходе у вас 10% от реального содержания, остальное — фантазии модели.
Почему это не работает для "горящих" новостей
Вот вы решили сделать свой генератор хайповых новостей — и тут начинается разочарование. Модель не видит никаких "горящих" событий, потому что в её архиве их просто нет. Даже если вы дадите ей ссылку на новость, она всё равно прочитает только заголовок и пару строк сниппета. Хотите больше? Придётся копировать руками и скармливать в промпт.
А что делать, если хочется по-настоящему свежий контент?
Здесь на сцену выходят альтернативы. Например, тот же Exa — штука, которая реально парсит сайты, вытаскивает из них всё, что можно, и превращает это в векторный формат. Вот тут уже можно получить не только заголовки, но и весь смысл статьи. Но даже Exa не спасёт, если вы хотите ловить новости быстрее всех — в любом случае, придётся мониторить вручную и быть на шаг впереди.
Почему Perplexity пишет статьи лучше, чем OpenAI с веб-поиском?
Потому что Perplexity не ограничивается сниппетами и умеет собирать больше информации из разных источников. Он реально анализирует, сопоставляет, делает выводы — и на выходе получается не просто пересказ, а что-то похожее на человеческий текст с реальными фактами. OpenAI пока до такого не дорос, увы.
Perplexity — дочка без наследства?
Позвольте влить немного здравого паранойи в стакан хайпа. С большой долей вероятности Perplexity — это не просто модный стартап, а экспериментальная площадка, тесно связанная с OpenAI. Не юридически — стратегически.
Сценарий простой как удар по серверу: • OpenAI — серьёзный игрок, репутация, партнёрства, Microsoft, всё как надо. • Perplexity — резкий, дерзкий, свободный. Парсит всё подряд, кеширует сайты, обучает ИИ на Как жить с этим дальше?
Мой совет: не пытайтесь строить на этом автоматические генераторы хайповых новостей. Лучше делайте ставку на экспертный контент: пишите сами, добавляйте результаты поиска из Exa или Perplexity, разбавляйте свои знания свежими фактами — и будет вам счастье. Да, это не даст вам прыгнуть в топ Яндекса по последним новостям, но зато выстроит вашу репутацию как эксперта, а это куда ценнее.
В общем, инструмент веб-поиска от OpenAI — бесполезная фигня, даже если вам нужно всего немного информации из интернета- забудьте!. Не ждите от неё чудес, не стройте воздушных замков.
С вами был Роман Большинов, продолжаю делать AGI в гараже, код здесь, подключаетесь)
YouTube тестирует ИИ-сводки под видео — теперь вместо того, чтобы смотреть ролик, можно просто прочитать его краткий текст.
Фича пока доступна только Premium-подписчикам в США. Но если зайдёт — понятно, чем всё закончится. Если будет новая инфа обязательно дропну, следите за обновами!
Структурная адаптация к внешним ограничениям, на мой взгляд, в общих чертах завершилась. Сейчас пришло время новых структурных сдвигов, прежде всего технологических, они могут быть более масштабными. Это стремительное внедрение искусственного интеллекта, всеобщая цифровизация. Второй важнейший сдвиг – это платформизация всей экономики, меняются правила взаимодействия производителей и потребителей. Еще один структурный сдвиг – это рост сектора услуг… У нас впереди очень неспокойные времена, но я уверена, что это и новые возможности для развития.
Глава ЦБ, Эльвира Набиуллина. Финансовый конгресс Банка России
