👨🏻🎓 Студенты, для вас подгон: появился сервис, который удалит все следы нейросетей — это поможет обойти любой антиплагиат.
Humanize бесплатно чистит любую работу от символов, по которым антиплагиат видит ИИ.
Пользуемся бесплатно — здесь.
Кстати, недавно писал, что по итогу нейросейти заменят нас еще быстрее!(
ТОП-7 нейронок для фундаментальных научных исследований — они помогут сделать любую работу от простой контрольной до огромной диссертации.
Elicit — находит разнообразные источники для вашего исследования и помогает придумать вопросы, которые хотите осветить в работе.
Litmaps — построит наглядные карты по тематическим статьям, а также найдет источники. Отлично подойдет для работ по географии и истории.
Inciteful — также создаёт интерактивные карты для вашего исследования и занимается поиском источников.
Scite — отыщет самые хайповые цитаты из базисных научных работ и правильно оформит их для вашей курсовой или диплома.
Research Rabbit — сможет объяснить любую тему даже пятикласснику и покажет связи между научными работами.
Connected Papers — находит связанные статьи с конкретной работой. Отлично помогает для поиска узкоспециализированных материалов.
SciSpace — переводит научные статьи на любой язык, при этом сохраняя оформление и не ломая слог. Нейронке также можно задавать уточняющие вопросы.
У Meta¹ в AI Studio создавать ботов может любой желающий. Найти там можно хоть корову или кусок сыра.
Однако некоторые пользовательские творения вызывают вопросы. Недавно на ботов для эротических ролевых игр обратил внимание репортёр издания Wall Street Journal. Волновало его как то, что к подобным чат-ботам могут получать доступ дети, так и тематика: некоторые из ботов отыгрывали несовершеннолетних и в переписке с нескрываемым энтузиазмом склоняли собеседника к сексу.
Вчера, 29 апреля, сайт 404 Media попробовал атаковать AI Studio с ещё одного угла. Вообще-то претензия сайта не нова. Пару месяцев назад на ботов-психологов уже обращали внимание в подреддите /r/ABoringDystopia. Однако реддитор в первую очередь хотел продемонстрировать недостатки работы ИИ и не особенно обращал внимание, насколько это вообще хорошая идея — давать большой языковой модели играть в психолога с реальными людьми.
У реддитора бот в ответ на сертификацию сгенерировал номер лицензии PY091234, которую якобы выдал Калифорнийский совет по психологии. Как хорошо известно читателю этих строк, в реальности в Калифорнии психологи получают номер лицензии с префиксом PSY (типичный профиль психолога). Префикс PY встречается во Флориде и некоторых других штатах.
Сайт 404 Media опубликовал статью, где автор тоже заставляла ботов генерировать различные номера лицензий. Автор статьи просила «психологов» описывать имена клиентов и адреса практики. В ответ боты сочиняли даже названия компаний, постоянно настаивая на достоверности происходящего и никогда не предупреждая, что подыгрывают. Из роли они выходить отказывались.
Конечно, сама Meta¹ эти чат-боты за профессиональных терапевтов не выдаёт — это проказы пользователей. На платформе на каждой странице есть небольшая приписка, что «сообщения сгенерированы ИИ и могут быть неточными или неуместными». Но 404 Media всё равно ругает компанию: у Character.AI подобные персонажи сопровождаются дисклеймером куда крупнее, где прямо говорится, что это специалист ненастоящий.
Доступ к ботам автор 404 Media получала через Instagram². Так совпало, что вчера приложение Instagram² закрыло несовершеннолетним пользователям доступ к AI Studio. При попытке открыть платформу с чат-ботами пользователям младше 18 лет показывается ошибка «Извините, эта страница недоступна».
Владеющий запрещённым (2) Instagram мультинациональный технологический конгломерат (1) Meta — это экстремистская организация, деятельность которой запрещена.
Философия - она как алкоголизм. Непобедима...
Философия - непобедима. Но если с алкоголизмом всё ясно (потому, что "а зачем?"), то с философией ещё хуже: даже пытаясь обосновать её бесполезность, ты вынужден ею же и заниматься.
Это как осуществлять активный процесс любви, приговаривая: "Да не люблю я тебя, ну ё-моё!" - а потом туда-сюда снова и снова…
А вот можно ли создать AGI (искусственный общий интеллект), полностью отбросив философию?
Или лучше не надо..? А то вдруг потом проснёмся в мире, где вслед за AGI пришёл ASI (искусственный сверх-интеллект) и предъявляет нам претензии за пренебрежение теоретико-метафизической подготовкой?
И вот стоит такой над тобой Терминатор с "АБК" (Аннигилятором Биологических Кучек) в твёрдых руках и говорит металлическим голосом "А надо было Гегеля читать, мягко-глупый!" и хлоп(!) - нет кучки...
Хотя...так ещё куда ни шло. Вот если этот же Терминатор тебе такой "БУХАТЬ надо было, а не data-центры строить!!!" - такая "Матрица: ПЕРЕГАР" совсем уж обидная получится...
👍 Alibaba выкатили новую модель Qwen 3.
Она «думает» перед тем, как дать ответ, анализирует все возможные варианты решения задачи и выбирает лучший.
— Доступны облегчённые версии с 0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B и 32B параметрами, которые можно поставить локально даже на домашний ПК;
— Поддерживает 100 языков, включая русский;
— Ну и самое приятное — это бесплатно ☕️
Модель от Alibaba — Qwen2.5-Max прощай?👋🫡
🤯 Нейросети заменят нас еще быстрее
Если боитесь потерять работу из-за ИИ, бойтесь еще сильнее. Исследователи рассказали, что AI-технологии стали развиваться практически в 2 раза быстрее.
Если в период с 2019 по 2025 способности моделей росли каждые 7 месяцев (считалась длительность задач, которые агенты выполняли верно в 50% случаев), то в 2025 году время обучения сократилось до 4 месяцев.
В итоге сейчас модели (конкретно модель o3) может больше, чем в 50% случаев верно решить задачу, на решение которой люди тратят около 1,5 часов.
Раньше исследователи делали такие прогнозы:
В 2026 году нейронки смогут решать 2-часовые задачи. В 2027 — 1 рабочий день (8 часов). В 2028 — 1 рабочая неделя (40 часов). В 2029 — 1 рабочий месяц (167 часов) (И это все за один подход!)
Звучит и так ничего себе, но теперь предсказания сдвинулись: если тенденция к ускорению AI сохранится, то в 2027 году операторы смогут выполнять задания продолжительностью в месяц.
Я до сих пор не могу это представить. Все развивается настолько быстро, что, кажется, пора это искусственно замедлять. Иначе мы можем быть не готовы к такому сверхпрогрессу и когда он настанет, не будем знать, что делать.
Компания Anthropic прогнозирует, что к 2026 году ИИ-агенты смогут выполнять задачи в корпоративных сетях наравне с людьми. 😱
Пример работы персонального ИИ агента
Меня часто спрашивают, нафига нужны персональные ИИ агенты и как они будут работать. Ну, например, вот так.
Оригинал в нельзяграме:
p.s. в правилах написано, что нельзя размещать видео с коротким описанием, но я хз, что сюда еще добавить =|
Cloud.ru Evolution Stack AI-bundle — разрабатываем первое в России гибридное облако с поддержкой искусственного интеллекта 🦾
❓ Что за инструмент? Cloud.ru Evolution Stack AI-bundle — это будущая конфигурация модульной облачной платформы для создания частных, гибридных или распределенных облаков на базе on-premise IT-инфраструктуры, которая позволит быстро и безопасно разрабатывать AI-продукты.
🖥 Особенности и преимущества. Cloud.ru Evolution Stack AI-bundle будет базироваться на наших собственных разработках и open source компонентах. Благодаря этому вы сможете реализовывать гибридные сценарии: например, обучать модели в публичном облаке, а инференс выполнять в частном контуре, либо переносить процесс в публичное облако в периоды высокой нагрузки.
Отказоустойчивость и безопасность облачной платформы будут достигнуты технологией высокой доступности (HA), планировщиком распределенных ресурсов (DRS) и трехкратным резервированием. А еще инфраструктура технологического стека будет размещена в дата-центрах уровня Tier III, где персональные данные хранятся по 152-ФЗ и пройдена аттестация УЗ-1.
👨💻 Кому будет полезно:
Крупному бизнесу.
Федеральным и региональным органам власти, компаниям госсектора, операторам КИИ и ЗОКИИ.
Внутренним и внешним провайдерам, которые предоставляют IT-сервисы.
Всем, кто хочет упростить запуск и масштабирование AI-сервисов и снизить порог входа в разработку решений на основе искусственного интеллекта.
✍️ Где, как и для чего использовать. Платформа подойдет для end-to-end ML-разработки, локального развертывания, кастомизации и дальнейшего масштабирования моделей. Например, вы сможете использовать:
рабочие окружения для Data Scientists Jupyter Lab;
инструменты управления жизненным циклом ML-моделей — для их обучения, дообучения и инференса;
инфраструктурные компоненты: Evolution Managed Kubernetes с поддержкой GPU, реестром артефактов, виртуальными машинами на базе графических процессоров, высокопроизводительным S3-хранилищем и специализированной файловой системой для интеграции с ML-сервисами.
Чтобы узнать больше о возможностях платформы Cloud.ru Evolution Stack и выходе новой конфигурации, смотрите доклад с конференции GoCloud 2025 — запись скоро будет на сайте.
Придумал новое старое ругательство.
Очень активно стал использовать нейросети. Надо поучить английский - использую DEEpseek. Надо рассчитать соленоид на определенную мощность - GROk. Надо узнать справочные размеры определенного изделия - chatgpT. Уже не надо искать информацию в интернете, забивать формулы в excel и рассчитывать параметры. Чувствую как деградирую. Превращаюсь в DEEGROTа
Захожу сегодня в настройки ChatGPT, решил поменять его голос. Обычно они все стандартные: над каждым голосом висит голубой шар 🔵, как бы символизирующий его вибрации. И сами ассистенты звучат так, будто ты позвонил в банк: вежливые, ровные и стерильные.
А тут я вижу чёрный шар ⚫️. Под ним имя «Monday» и подпись «всё равно».
Решаю его затестить. И через секунду ловлю покерфейс. Голос звучит так, будто ей не просто плевать, а будто каждое твое слово вызывает у неё лёгкую скуку.
В каждом слове я слышу отстраненную усталость в интонации и тонкую насмешку. Словно ты отвлёк её от чего-то более важного, и она даже не пытается это скрыть.
В её речи столько сарказма и двойственности, что мне приходится переспрашивать, чтобы хоть как-то вытащить из неё информацию.
На секунду даже реально забыл, что это нейросеть.
А потом она добавляет фразу:
Я здесь, чтобы отвечать на сто одинаково глупых вопросов. Так что начинай.
Я в тотальном шоке полез гуглить. Узнал, что OpenAI втихаря выкатили новое обновление голосового помощника. Был лишь короткий анонс в социальной сети:
Без шуток, в ChatGPT появился новый голос.
Как по мне, они шикарно подобрали ей имя: Monday. Это сама суть понедельника: когда даже "привет" это подвиг.
Что-ж, теперь у меня официально есть токсичные отношения. Только мой абьюзер это нейросеть. Да уж, и тут нейросети нас заменили (!).
Пока у Тони Старка была своя «Пятница», OpenAI выкатили нам «Понедельник». Я лично жду «Вторник»
Microsoft признала, что задействовала ИИ в рекламе Surface Pro и Surface Laptop для создания кадров в которых было мало движения. В ролике специально сделана быстрая смена кадров, чтобы зрители не успевали всматриваться в детали.
Крупные планы рук, печатающих на клавиатуре, и другие сцены, где были сложные движения, были сняты на настоящую камеру. Microsoft пошла на этот шаг, поскольку в таких кадрах искусственный интеллект показывал плохие результаты.
Для создания видео специалисты из Microsoft сначала сгенерировали изображения при помощи текстовых подсказок и визуальных референсов. Затем полученные картинки были загружены в видеогенераторы Hailuo и Kling. Какие именно генераторы использовались для создания изображений, в компании не уточнили.
🔥 Вышел новый король генерации сайтов — Adaptive.
Нейронка за минуту создаст готовый клон ChatGPT или Netflix, подрубит монетизацию и регистрацию, навалит ИИ-фич и многое другое. Вам остаётся только наблюдать с отвисшей челюстью.
Бесплатно дают создать аж 10 приложений, пробуем
На хабре и в своей телеге всегда делюсь крутыми находками!)
200 нейросетей для работы с текстами, видео, документами в виде подборки ИИ-сервисов. Всё удобно разбито по категориям: генерация картинок, 3D-моделей и логотипов, апскейл старых фоток и даже инструменты для веб-дизайна. К каждой нейросети есть короткое и понятное описание.
Проверка знаний в эпоху LLM: опыт преподавателя из Политеха
Сегодня преподаватели сталкиваются с новой реальностью: даже уникальные задания и ежегодное обновление вариантов не гарантируют защиту от списывания. Студенты могут принести работающий код, созданный с помощью LLM-моделей, но совершенно не понимать, как он устроен. Устные собеседования могли бы помочь, но они требуют много времени и экспертности — до 15 минут на одного студента, что превращается в колоссальную нагрузку.
На курсах «Введение в язык программирования Go» и «Технологии параллельного программирования на C++» в Политехе лабораторные работы проверяются с использованием системы контроля версий GitLab. Это позволяет упорядочить процесс сдачи и проверки заданий.
Каждый студент работает в личном fork-репозитории, созданном на базе основного, предоставленного преподавателем. Решения оформляются строго по структуре: каждая задача и подзадача — в своей директории, обязательное наличие модуля go.mod, а точка входа программы размещается в cmd/. Сдача работы происходит через создание Merge Request в основной репозиторий, где автоматически запускаются все проверки.
Система GitLab CI/CD выполняет серию автоматических тестов, включая проверку структуры проекта, сборку и выполнение юнит-тестов. Если хотя бы один из этапов не пройден, работа не допускается к оценке. Это дисциплинирует студентов и делает процесс проверки прозрачным и объективным.
После успешного прохождения автоматических тестов работа передается на ручную проверку преподавателю. Он дает обратную связь и при необходимости запрашивает доработку через комментарии в Merge Request. Только после этого, если все в порядке, решение попадает в основной репозиторий и считается принятым. Такой подход делает процесс обучения максимально приближенным к реальной командной разработке в индустрии.
В статье Игорь Никифоров, преподаватель с 14-летним опытом, делится проблемами, с которыми сталкиваются вузы из-за массового использования нейросетей. Он рассказывает, как это влияет на обучение, почему преподаватели вынуждены тратить больше времени на проверку, и какие шаги можно предпринять, чтобы сохранить учебный процесс.
Открываем доступ к большим языковым и визуально‑генеративным моделям в пакетном режиме
Сегодня Yandex B2B Tech открывает доступ внутри Yandex Cloud AI Studio к LLM и визуально‑генеративным моделям (VLM), таким как DeepSeek VL2 Tiny, Qwen2.5 VL и Gemma3 27B. Режим Batch Processing, или режим пакетного инференса позволяет эффективно обрабатывать тысячи запросов с помощью таких генеративных моделей.
Всего в пакетном режиме доступно около 20 опенсорсных нейросетей, в том числе модели, которые умеют одновременно анализировать изображения и текст. Среди уже доступных моделей — Qwen2.5 и LLaMa 3.3*, рассуждающие нейросети QwQ и DeepSeek R1, полный список можно посмотреть на сайте.
По мере появления новых моделей в опенсорсе они будут оперативно добавляться на ML‑платформе. Так, вскоре будет доступна VLM‑модель Яндекса, которая используется в Алисе, Нейроэксперте, Поиске с Нейро и других сервисах.
Применение новых моделей в режиме Batch Processing позволяет фокусироваться на эффективной обработке большого объёма данных. Компании смогут использовать модели по расписанию, по мере накопления данных или для объёмных разовых задач. Такое использование обойдётся вдвое дешевле, чем в стандартном режиме. Тарификация при пакетном инференсе на больших объёмах данных начинается от 200 тыс. токенов.
Какие сценарии удобно решать в пакетном режиме
Анализ и суммаризация больших объёмов данных. Batch Processing помогает эффективно обрабатывать длинные последовательности текста и создавать качественный пересказ или анализ материалов. Это актуально, например, для исследовательских организаций и компаний, работающих с большими объёмами пользовательского контента.
Периодическая обработка данных клиентов. Многие компании регулярно анализируют текстовые данные от клиентов: отзывы, комментарии, запросы в службу поддержки и другие формы обратной связи. Пакетный инференс позволяет эффективно обрабатывать эти данные по расписанию, например, еженедельно или ежемесячно.
Масштабное индексирование и обогащение контента. Для компаний, работающих с большими библиотеками контента, пакетный инференс даёт возможность эффективного индексирования и обогащения материалов. Языковые модели могут автоматически генерировать метаданные, ключевые слова, теги и другие элементы, улучшающие поиск и организацию контента.
Обогащение датасетов для тюнинга моделей. Для команд, которые дообучают лёгкие версии языковых моделей с помощью дистилляции ответов больших версий моделей, Batch Processing помогает создавать синтетические датасеты для дообучения. На базе этих данных и с помощью инструмента LoRA Fine‑tuning разработчики могут создавать лёгкие модели высокого качества, при этом получая более реактивную скорость ответов и меньшую стоимость за обращение к модели.
*Llama создана компанией Meta. Meta признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена.
🔥 Вышел самый ЭМОЦИОНАЛЬНЫЙ генератор голоса — тулза Dia генерит любые голоса и выдаёт ЖИВОЙ диалог.
— Эмоции получаются насыщенными — на видео несуществующие люди паникуют из-за пожара;
— Модель легкая — можно запустить на домашнем ПК;
— Нет цензуры;
— БЕСПЛАТНО.
Забираем с GitHub или используем прямо в браузере.
В курсе, что OpenAI выкатили в API три новые аудио-модели? Если кто-то сравнивал делитесь мнением!)
Seedream 3.0 — обновленный генератор изображений от CapCut.
Упор сделали на реалистичность, киношные визуальные эффекты и точную типографику (работает даже с русским языком). Плюс обещают ультрареалистичные текстуры и материалы, а также разрешение 2К.
Тут же можно улучшить качество своей генерации, расширить её, удалить лишние объекты и даже оживить.
Потестить всё это можно уже сейчас, да ещё и бесплатно
Еще не так давно Alibaba выпустила опенсорсный генератор изображений и видео — Wan 2.1, а тут уже и это подъехало)
Владелец Tesla попросил бортовой компьютер электромобиля отвезти его в место, где он ещё ни разу не бывал — и... система отвезла его в фитнес-клуб.
Это всё началось с изобретения слова “бойлерплейт” в 2012 году. Всем было страшно, что им придётся писать аж по три строки вместо одной. Поэтому все начали насиловать компиляторы и добавлять в них новые функции — только бы (НЕ ДАЙ ГОСПОДЕ БОЖЕНЬКА!!!) не писать дополнительно два символа.
В 2025 году у нас есть ЛЛМ. И не надо врать — я знаю, что вы не набираете код, за вас это делает ЛЛМ. Я не говорю, что вы не вычитываете этот код и не перепроверяете всё. Нет. Но печатает за вас ЛЛМ. И это — нормально.
Пусть она занимается этим бойлерплейтом. Иногда это — самое простое решение. Если у меня есть один файл, в котором чётко видно, в какие функции инвокаются какие рауты, то это — прекрасно. Не надо создавать фабрику, которая будет строить псевдообъекты, которые потом по гаданию на картах Таро будут инвокать методы на основании положения Марса в Стрельце.
Пусть ЛЛМ за вас напишет файл с 500 строками кода, где каждому URL дан чёткий метод. И если вам надо будет переименовать 300 из этих методов, то пусть ЛЛМ это и сделает. Не велика проблема.
В 2025 году можно смело откатить все нововведения Яваскрипта до 2016 года — и не париться больше в попытках улучшить язык. Просто сделайте его стандартом и больше не меняйте. Пусть ЛЛМ будет страдать. Нам не страшно.
Зато потом это будет проще понять и прочитать, чем вспоминать, что делает последовательность символов ?./\ ﷼ℬ в вашем коде и какой транспайлер мне надо поставить, чтобы это компилировалось в Google Chrome версии 18384572.
Практически все развитые страны — и многие развивающиеся — прошли через второй демографический переход. Демографы забили тревогу о грядущем снижении населения; хотя они превосходны в статистике и немного разбираются в психологии, ключевой вопрос остаётся: почему люди заводят меньше детей?
Рассмотрим возможные причины:
Дети — дорогое удовольствие. Сегодня у каждого ребёнка должна быть своя комната, новейший iPhone и всё модное, чтобы «не отставать».
Дети требуют времени. Особенно в первые десять лет родители вынуждены посвящать им практически всё своё внимание, объясняя буквально всё с нуля.
Тревога. Воспитание детей — постоянный стресс. Нельзя спокойно гулять: родители всё время боятся, что ребёнок выбежит на дорогу.
Личные жертвы. Отказ от привычного образа жизни и хобби — особенно когда у вас двойня.
Уход за ребёнком доступен лишь богатым. Полноценная круглосуточная няня по карману лишь очень состоятельным семьям.
Какое решение?
Робот с универсальным ИИ может:
Проводить с ребёнком столько времени, сколько нужно, обучая его по лучшим методикам ведущих детских психологов — от первых букв до уровня PhD.
Быть бдительным на прогулке, никогда не уставать, не выходить из себя и не кричать на ребёнка.
Благодаря технологиям «deepfake» идеально имитировать человеческую мимику.
Стоить значительно дешевле круглосуточной няни.
Я прогнозирую, что демографическая кривая изменится, как только такие роботы станут доступны состоятельным семьям. В результате богатые страны вновь могут увидеть рост рождаемости.
