Ещё 10 лет назад машина видела в документе просто набор пикселей. Сегодня она понимает структуру страницы, читает таблицы, графики и рукописи — и автоматически извлекает нужные данные. Разбираем как это работает под капотом и почему это меняет целые индустрии.
Новая нейросеть от Google для генерации изображений выглядит чертовски впечатляюще.
Темпы, с которыми Google выпускает нейросети для создания изображений, поражают воображение. Не успели мы в ноябре 2025 года привыкнуть к Nano Banana Pro, как уже в феврале 2026-го компания представила Nano Banana 2. Задумка подкупает: качество уровня “Pro” на скорости “Flash”.
Но оправдывает ли новинка ожидания? Мы протестировали Nano Banana 2 вдоль и поперек, чтобы проверить её главные козыри: улучшенную отрисовку текста, сохранение заданных персонажей и интеграцию с актуальными знаниями из сети. Делимся результатами.
Привет, Хабр!
Меня зовут Андрей, я – специалист по оптическим системам, расчётчик и конструктор в одном лице.
Это четвёртая, последняя и самая сложная статья из курса основ прикладной оптики, который был создан несколько лет назад для внутреннего обучения CV-разработчиков в моей компании.
В этой статье мы поговорим о разрешающей способности: насколько чётко и насколько далеко может увидеть конкретный объектив с конкретным сенсором.
Статья сочетает как упрощённые идеи из теории оптических систем, так и мой личный опыт, накопленный при работе с системами технического зрения.
ИИ — отличный помощник в быту и творчестве. Нейросети заменяют нам гугл, мы спрашиваем у них рецепты, просим помочь с рабочими письмами, вайбкодим.
А в СИБУРе мы используем нейросети на производстве в самых разных задачах: от диагностики оборудования до оптимизации производственных процессов. Но сегодня расскажу про одну конкретную задачу — как ИИ следит за температурой в печах пиролиза, чтобы предотвратить образование кокса и прогорание труб.
Меня зовут Сергей, я Data Scientist в СИБУРе. Сейчас расскажу, как мы учим нейросеть видеть то, что человек физически увидеть не может.
Две недели. Именно столько понадобилось, чтобы гонка ИИ-гигантов превратилась в полноценную войну миров.
5 февраля Anthropic выпускает Claude Opus 4.6 – короля экспертных задач, который мгновенно захватывает вершины рейтингов качества и пользовательских симпатий. Ажиотаж, восторг, заголовки.
Но 19 февраля Google берёт паузу... и выстреливает Gemini 3.1 Pro. Результат? +46 процентных пунктов в тесте ARC-AGI-2 (77,1% против 31,1% у предшественника), лидерство в 12 из 18 бенчмарков и ценник, от которого у конкурентов округляются глаза.
Gemini 3.1 Pro вдвое обходит предшественника в тестах на рассуждение, стоит в 6,5 раза дешевле флагмана конкурента и штампует 3D-симуляции птичьих стай по текстовому описанию. Claude Opus 4.6, который не гонится за скоростью, а размышляет вслух, взвешивает моральные дилеммы и остаётся любимцем людей в слепых тестах.
Как не запутаться в этом треугольнике и выбрать модель под свои задачи? И почему эксперты в финансах и юриспруденции отдают предпочтение Sonnet 4.6, оставляя “тяжеловесов” далеко позади?
Разобрали 18 бенчмарков, чтобы вы поняли, за какой моделью – ваше завтра. В этом материале мы свели все цифры, графики и пользовательские ощущения, чтобы у вас была полная картина февральской перезагрузки. Узнайте, какая модель сделает вашу работу лучше, быстрее и дешевле и кто победит в этой дуэли – цифровой гений-отличник или философ с душой.
У меня есть платформа для работы с метафорическими ассоциативными картами. Это инструмент психологов, коучей: колода картинок, вопросы, разговор. Звучит нишево, но суть задачи универсальна – авторский визуальный контент в вебе, который надо защитить от массового скачивания и пиратства. При этом контент загружают сами пользователи.
Если вы делаете галерею, маркетплейс иллюстраций, образовательную платформу с визуалами или любой сервис, где картинки – это ценность, а не декорация, эта статья для вас. Я расскажу, как выстроил многослойную защиту изображений, не превращая при этом продукт в крепость, из которой неудобно пользоваться.
Всем привет! Меня зовут Никита Крестьянинов, я руководитель группы управления бизнес-процессами служб сервиса в команде Russtech. Сегодня я хочу рассказать, как мы совместно со стажерами разработали ИИ-инструмент, способный отслеживать состояние работы цифровых рекламных конструкций.
Нейросети для генерации изображений уже давно перестали быть “игрушкой для вау-эффекта”. Сейчас это рабочий инструмент для контента, дизайна, карточек товаров, баннеров, презентаций и даже быстрых прототипов интерфейсов. Но если открыть поиск по запросам вроде «генерация изображений бесплатно» или «нейросеть для генерации изображений бесплатно», чаще всего попадаются одни и те же сервисы, а реально удобные варианты теряются.
Я собрал подборку из 15 сервисов, где можно делать генерацию картинок онлайн бесплатно — с разным уровнем входа: от “ввел промпт и получил результат” до площадок с моделями, LoRA и тонкой настройкой. Список не про “самые хайповые бренды”, а про инструменты, которые действительно полезны в повседневной работе.
Сразу оговорка: у большинства платформ free-режимы и лимиты периодически меняются (кредиты, очередь, доступные модели), поэтому я ориентировался на актуальные условия на момент подготовки статьи и официальные страницы сервисов.
Пока я сажал зрение ночами рассматривая черные фотографии Луны в поисках «Луны-9», группа британских и японских ученых решила поручить ту же работу искусственному интеллекту. В результате, к 60-й годовщине первой мягкой посадки на Луну, вышло сразу два исследования с попытками обнаружить советский космический аппарат «Луна-9» на поверхности естественного спутника Земли. Обе команды показали предполагаемое место посадки, но это разные места.
НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН, РАСПРОСТРАНЕН И (ИЛИ) НАПРАВЛЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ ЕГОРОВЫМ ВИТАЛИЕМ ЮРЬЕВИЧЕМ ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА ЕГОРОВА ВИТАЛИЯ ЮРЬЕВИЧА
Входим в VHS Decode нежно и плавно. Пытаемся понять, как собрать сетап без потери интереса и визитов в ПНД.
Пакет ld-decode произвёл мини-революцию в сфере оцифровки и сделал доступным захват сырого FM сигнала для последующего декодирования. VHS Decode продолжил развитие ld-decode и значительно расширил список поддерживаемых форматов, а также увеличил скорость и улучшил качество работы.
Данная заметка рассчитана на аудиторию, уже знакомую с феноменом RF декодирования и ориентирована в первую очередь на новичков, которые хотят «вкатиться» или уже сделали первые шаги. Для более опытных юзеров были припасены не совсем очевидные факты о формате и оборудовании.
Ханты-Мансийский автономный округ (ХМАО) – это не только 50% российской нефти, но и 530 тыс. кв. км лесов. Развитие инфраструктуры месторождений и интенсивные заготовки требуют жесткого контроля вырубок. С 2014 года здесь ведут мониторинг по снимкам со спутников, собрав базу из 15000 записей, включающих информацию о выявленных лесных рубках, но есть проблема: ручное дешифрирование происходит слишком долго и дорого.
В прошлом году наша команда неожиданно для себя стала призером на хакатоне «Лидеры Цифровой трансформации». В первой части статьи моя коллега рассказала о своих открытиях и эмоциях. В этой части мы расскажем технические детали решения задачи по распознаванию поврежденных и больных деревьев в городской среде.
Привет, Хабр! Я Антон, инженер по информационной безопасности в Selectel. В 2023 году Adobe расширила возможности Photoshop генеративными AI-функциями вроде Generative Fill — они заметно упростили редактирование сцен и отдельных объектов. Параллельно развивались и универсальные модели, работающие с изображениями вне привычных графических редакторов. Так, всего месяцем ранее Alibaba представила Tongyi Qianwen (Qwen) — семейство генеративных моделей, которое со временем вышло далеко за рамки чат-ботов.
Сегодня эти два мира пересекаются еще плотнее. Недавно Alibaba выпустила Qwen-Image-Layered — модель, предназначенную для разбиения изображения на семантические слои. Под катом проверим, насколько хорошо она справляется с этой задачей на практике — на иллюстрациях и фотографиях.
Аналитический обзор ключевых архитектурных проблем и перспективных подходов к построению систем обработки спутниковых данных на фоне взрывного роста группировок космических аппаратов и требований потребителей.
В прошлых материалах мы уже рассказывали о том, как мультимодальные модели (VLM) справляются с извлечением данных из финансовых документов, и показывали, что в ряде сценариев они могут конкурировать с оптимизированными классическими IDP-решениями. Однако мы решили не ограничиваться одним типом документов и продолжили исследование, сравнив технологии на широком спектре материалов. В пул вошли сканы высокого качества и фотографии со сложным фоном, структурированные табличные формы и документы с элементами рукописного текста, русскоязычные и англоязычные тексты.
Сегодня мы готовы поделиться сводными итогами.
Нейроночки в последнее время заполонили всё. Ну, почти всё. Cейчас подбираются к роботам. Настоящего прогресса почти так же много как нейрослопа, пиара и преувеличений.
В этой статье попробую рассказать про нейроночки для управления роботами:
🤖 Расскажу немного про теорию
🤖 Покажу как обучить всё это дома на коленке (и стать экспертом в Physical AI конечно)
Ровно 60 лет назад, 3 февраля 1966 года советский космический аппарат «Луна-9» совершил первую в истории человечества мягкую посадку на Луну. И только сейчас мы можем точно узнать, где именно он находится на Луне.
18+ НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН, РАСПРОСТРАНЕН И (ИЛИ) НАПРАВЛЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ ЕГОРОВЫМ ВИТАЛИЕМ ЮРЬЕВИЧЕМ ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА ЕГОРОВА ВИТАЛИЯ ЮРЬЕВИЧА
Сразу после посадки «Луны-9» в советской прессе были опубликованы координаты места высадки, и сейчас их можно найти в Википедии и других источниках. Но тогда в прессе не уточняли, что это лишь центр области, в которой действительно произошла посадка, а точное местоположение аппарата тогда было невозможно установить, так же, как и рассмотреть его в телескопы с Земли или со спутников.
— Зачем вообще искать «Луну-9», которая уже 60 лет не подает признаков жизни?
Для планетологии это может быть полезно как средство сравнения снимков поверхности Луны из космоса и на месте. Можно оценить, насколько верны были исследования 60-70-х на основе данных с «Луны-9». Для истории — это археологический памятник, свидетель зари космонавтики. Для меня, как энтузиаста космонавтики, это возможность прикоснуться к истории, о которой я читал ещё в детстве. С точки зрения популяризации космонавтики, это способ показать современные достижения науки и техники, которые позволяют простому пользователю интернета, не выходя из дома, провести своё собственное исследование в космосе.
Прямой поиск на Луне космических аппаратов разных стран стал возможен только после запуска американского лунного спутника NASA LRO в 2009 году. Его камера высокого разрешения NAC LROC отсняла почти всю поверхность Луны с разрешением 0,5-1 м на пиксель, а местами и до 0,35 м на пиксель. С её помощью были осмотрены следы американских астронавтов и найдены советские «Луноходы», обнаружены американские зонды Surveyor и советские станции серии «Луна», начиная с «Луны-16».
2026 год. Нейросети – теперь рабочий инструмент, который есть почти у каждого.
Но в этом и проблема: их стало так много, что глаза разбегаются. Только собрался освоить один сервис – тут же выходит другой, который обещает быть лучше, быстрее и дешевле. Как не утонуть в этом потоке и выбрать то, что действительно работает?
Мы решили помочь и протестировали 25 нейросетей для самых разных задач: от генерации текста и видео до создания музыки и презентаций. В этом обзоре вы найдёте не только известных гигантов вроде ChatGPT 5.2 или Gemini 3, но и другие решения: ChatPDF для документов, SlidesAI для слайдов, Suno для музыки и отечественный “Кандинский” для изображений.
Если вы устали от поиска «той самой нейросети» – эта статья станет вашей картой сокровищ.
Тестировать друг за другом видеокарты от NVIDIA надоедает, благо разница в последнем поколении только в мощностях процессоров семейства Blackwell, объеме памяти и ширине шины. А вот посмотреть, что предлагают конкуренты, а тем более громко называя это «ИИ», уже интересней. Мы проверили Radeon AI PRO R9700 с 32 Гб памяти на реальных задачах: LLM, генерация графики и видео, 3D-рендеринг, и сравнили с NVIDIA.
Нейросети сейчас на каждом шагу, вот и телематика не стала исключением.
На самом деле, эти две технологии многое объединяет – и телематика, и нейросетки делают похожее: обрабатывают и анализируют данные, чтобы оптимизировать рабочие процессы. Когда-то это встреча должна была произойти, поэтому вполне логично, что разработчики начали интегрировать сетки в свои системы телематики. Сегодня предлагаю разобрать практический кейс Exzotron Telematics AI с нейросетевой обработкой изображений для автоматического контроля въезда транспорта на территорию предприятия.
