У каждого из нас на жестких дисках копятся терабайты контента. Фильмы, скачанные «про запас», архивы семейных видео, гигабайты музыки во FLAC, которую жалко удалять, и тысячи фотографий. Но есть проблема: потреблять этот контент локально — неудобно. Когда дома лежит большой медиа‑архив — фотографии за годы, фильмы, музыка, куча видео — начинаешь задумываться, что работать с этим напрямую через файловую систему совсем не удобно. Особенно в эпоху, когда интерфейсы крупных медиа‑сервисов настолько продуманы, что сами по себе стали стандартом UX.

Я поставил перед собой задачу: сделать полноценный мультимедийный сервер, который работает из одного .exe файла, не требует интернета, не требует настройки и предоставляет удобный интерфейс.

Сегодня я хочу рассказать о своем проекте QTune. Это open-source приложение с графическим интерфейсом, которое превращает сложный и требовательный процесс файнтюнинга в понятный и управляемый процесс, доступный каждому. Это не просто набор скриптов, а полноценная студия, охватывающая весь цикл: от создания датасета до запуска готовой модели локально.

В ближайшем будущем мы станем свидетелями того, как агенты — автономные программы на базе ИИ — перестанут сидеть в дата-центрах и обретут свободу перемещения по интернету. Они будут заходить в почтовые ящики, обновлять CRM-системы и обрабатывать данные на веб-панелях без какого-либо вмешательства человека после единовременной настройки. Уже сейчас заметно, что привычная схема создания учётных записей и управления паролями не подходит для машин.

Потребность в новом уровне авторизации назрела: нужен единый реестр доверенных агентов, где каждый из них получил бы собственный криптографический идентификатор и прописанные права доступа. Это будет нечто большее, чем просто OAuth для людей — речь пойдёт о стандарте для «машинных аккаунтов», гарантирующем безопасность и удобство одновременно. Агент сможет один раз зарегистрироваться и затем беспрепятственно авторизовываться на любых сервисах-участниках этой экосистемы.

Представьте, что вы говорите своему компьютеру "Открой презентацию по проекту и добавь новый слайд с графиком продаж", и компьютер выполняет эту задачу, используя клавиатуру и курсор, как если бы за ним сидел реальный человек. В этой статье я расскажу, как создать ИИ-агента, который может управлять компьютером с помощью голосовых команд, используя современные языковые модели и простые Python-модули. Статья несет в первую очередь познавательную цель, чтобы поделиться опытом разработки.

Промпт-инжиниринг за последние годы трансформировался из набора интуитивных "лайфхаков" в полноценную научную дисциплину на стыке психологии, лингвистики и компьютерных наук. Работа с языковыми моделями сегодня требует не просто "правильно задавать вопросы", а глубокого понимания принципов их функционирования и системного подхода к формулировке задач.

В этой статье рассмотрим научно обоснованные методики, которые качественно отличаются от типичных рекомендаций вроде "будьте конкретны" и "используйте простой язык". Мы сфокусируемся на подходах, подтвержденных исследованиями, и разберем, как они влияют на качество получаемых результатов.

Представьте: вам нужно создать проект с нуля — скажем, веб-приложение для бронирования коворкингов. Вы открываете Telegram, надиктовываете голосовое сообщение: «Сделай SPA на React с бэкендом на Node.js, авторизацией через JWT и интеграцией с Google Maps API. Добавь Docker-конфиг и тесты». Через минуту бот присылает архив. Распаковываете — и вот он, готовый каркас: десятки файлов с продуманной структурой, комментариями, даже примером.env. Фантастика? Уже нет.

В основе проекта лежит компьютерное зрение и машинное обучение. Система использует веб-камеру для захвата изображения рук пользователя в реальном времени. Затем специально обученная нейронная сеть распознает конкретные жесты и преобразует их в команды управления компьютером. Проект полностью открыт и доступен на GitHub. Установка достаточно простая — нужен только Python 3 и несколько библиотек, которые устанавливаются через pip. Вся настройка сводится к выполнению пары команд в терминале.

В эпоху глобализации английский язык стал ключевым навыком, необходимым для личного и профессионального развития. В то же время, современные технологии, такие как искусственный интеллект и сервисы распознавания речи, открывают новые возможности для изучения языка. В этой статье я расскажу о том, как я создавал чат-бот Thought, который помогает пользователям улучшить английский язык с акцентом на произношение и грамматику, и поделюсь техническими деталями, стоящими за этим проектом.

Начнем с того, что интровертам порой бывает нелегко сформулировать правильное сообщение, особенно когда речь идет о важных или личных вопросах. Сомнения, страх сказать что-то не то, и даже простое нежелание вступать в диалог – все это может сделать коммуникацию настоящим испытанием. С такой проблемой я сталкиваюсь каждый день. Тем не менее, умение правильно выразить свои мысли и чувства чрезвычайно важно, и здесь на помощь могут прийти технологии.

Чат-боты уже давно перестали быть просто развлечением. В условиях, когда технологии становятся все более сложными, чат-боты представляют собой простой и удобный интерфейс для взаимодействия с различными сервисами и приложениями. ChatGPT показал, насколько удобно использовать интерфейс чата, и насколько много различных задач можно решить в таком виде. Такой интерфейс понятен каждому и доступен в любое время.

Я всегда стараюсь найти, какие трудности из моей жизни я могу решить с помощью технологий. Итак, позвольте представить вам Дейта – чат-бота ВКонтакте, который поможет вам на каждом этапе диалога. Вот что он умеет:

Вы когда-нибудь оказывались в ситуации, когда голова была полна идей, но записать их нет возможности? Тогда вы знаете, как бывает сложно быстро и качественно зафиксировать свои мысли. А может вам знакома ситуация, когда собеседник записывает голосовое сообщение на 5 минут с описанием какого-нибудь проекта, и вам приходится переслушивать его снова и снова, чтобы понять все детали. Столкнувшись с этим, я решил сделать Telegram-бота, который может превратить голосовое сообщение в структурированную заметку.

Как далеко на самом деле ушли GPT-агенты, такие как AutoGPT, AgentGPT и GodMode, в автоматизации повседневных задач? Стоит ли ожидать от них высокой эффективности, или их возможности ограничены? И как насчет безопасности: разве не становятся они угрозой, получая полную автономию? Давайте рассмотрим потенциальную альтернативу существующим GPT-агентам, которая позволить минимизировать риски, связанные с использованием GPT-агентов, и при этом потенциально более эффективно решать конкретные задачи.

В основе статьи лежит научное наблюдение. Автор эксперимента может быть простым наблюдателем, однако его результаты сильно влияют на выбор рациональных допущений в исследовании. От того, какие данные были получены, зависит выбор исследования. Источник может быть цифровым, а человек может его не знать, но научные эксперименты обычно иллюстрируются цифровыми иллюстрациями, многие из которых очень важны для оценки эффективности.