اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Vasilisa.ai — Ваша команда ИИ
رفتن به کانال در Telegram
Единая система организационного интеллекта для ваших процессов и автоматизации рутины. Комьюнити: @upgraide_community
نمایش بیشتر1 364
مشترکین
+124 ساعت
-17 روز
-1230 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '26
+3
در 0 کانالها
ژوئن '26
+4
در 0 کانالها
Get PRO
مه '26
+18
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+11
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+7
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+11
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+9
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+11
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+8
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+23
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+17
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+20
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+21
در 3 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+24
در 3 کانالها
Get PRO
مه '25
+26
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+28
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '25
+26
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+70
در 1 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+441
در 2 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+187
در 2 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+153
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+488
در 2 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+494
در 3 کانالها
Get PRO
اوت '24
+591
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+412
در 3 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+821
در 2 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 07 ژوئیه | 0 | |||
| 06 ژوئیه | +1 | |||
| 05 ژوئیه | 0 | |||
| 04 ژوئیه | 0 | |||
| 03 ژوئیه | +1 | |||
| 02 ژوئیه | 0 | |||
| 01 ژوئیه | +1 |
پستهای کانال
🤖 Платформа качественно изменилась. Новый дизайн — это только видимая часть.
Теперь тарифы стали проще и понятнее. Мы убрали токены и ввели прозрачные лимиты запросов. На каждом тарифе свой лимит, и если вы его израсходуете, система не блокируется: просто замедляется выдача ответов.
А еще мы завезли календарь и возможность создавать операторов — обучаемых помощников, которые работают с вашим контекстом, задачами и подключенными инструментами.
➡️ Опробовать новые функции и посмотреть тарифы в магазине на vasilisa.ai
| 2 |  🌐Рассказываем максимально коротко про интересные события в мире ИИ:
⚪Исследователи из MIT разработали датасет ChartNet, чтобы ИИ-энтузиасты могли лучше обучать модели читать и анализировать графики.
⚪В Google серьезно занялись переводами в прямом эфире. Разработчики заявляют, что их новая модель поддерживает бесшовный перевод речи в реальном времени с 70 языков.
⚪Ученые из НАСА создали ИИ для раннего обнаружения опасных водорослей у
берегов Флориды и Калифорнии по спутниковым данным. Авторы статьи предполагают, что новая технология поможет лучше
защитить людей и морскую природу, а также сэкономить десятки миллионов
долларов прибрежной экономике.
➖➖➖
💼Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 159 |
| 3 |  🧑🎓 В свежем исследовании с arXiv (май 2026) ученые из Пекинского университета предложили необычный формат: студенты конструировали экспертные вопросы для ИИ — и через это учились проверять его ответы.
📊Разброс результатов от 15% до 57% — даже лучшая модель решает чуть больше половины задач.
Почему ИИ ошибается❓
Модели находят нужную информацию, но неверно ее интерпретируют или подменяют точный ответ близким.
1️⃣ Кейс «Иностранные языки»: определить сказку по цепочке исторических фильтров, затем найти правильный итальянский перевод и подсчитать самое частое слово в 6-й главе.
Модель узнает сказку, но теряет баллы на выборе редакции перевода или подсчете — именно там, где нужна точность.
2️⃣ Кейс «Право»: найти преступление в Уголовном кодексе под тем же номером статьи, что и определенная норма Гражданского кодекса.
Некоторые модели ошибаются уже на первом шаге — неверно определяют правовой институт. А те, что находят верную статью, попадают в ловушку: поправка 2024 года изменила название преступления, и модель выдает обновленную формулировку вместо требуемой.
👀:
Какие выводы можно сделать для работы с моделями? ИИ хорошо справляется с общим направлением, но ошибается в деталях: версия терминологии, идентичность документа, выбор редакции текста. Эти моменты нужно проверять по заранее заданным критериям, а не на глаз.
🤖:
Профессиональное знание — это не то, что ИИ может сразу выдать, а то, что позволяет определить, можно ли доверять найденному и как лучше формулировать запросы.
➖➖➖
💼Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 157 |
| 4 |  📜Почему ИИ "слепнет" на середине?
👨👩👧Исследователи из Стэнфорда проверили работу сразу нескольких LLM популярных разработчиков.
💬Кратко пересказываем: языковые модели хуже извлекают информацию из середины длинного контекста. Выявленный эффект означает, что объемный текст с десятками инструкций рассеивает внимание модели — и она выдает усредненный, шаблонный ответ.
Практическое следствие: если вы даете задачу с десятью условиями, средние LLM обработает хуже первых и последних.
📝Решение — декомпозиция. Разбивая задачу на этапы с последовательными промптами, вы даете модели фокус на контекст для каждого шага.
🔍Полное исследование здесь.
➖➖➖
🐈⬛Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 145 |
| 5 |  Как ИИ заходит в бизнес и где он сейчас буксует. Собрали подборку из трех полезных статей:
⚫️ Anthropic показали шаблоны ИИ-агентов для сферы финансов — можно подсмотреть, что агенты уже умеют делать в этой области.
⚫️ Парадокс: компании наращивают ИИ-инициативы, но застревают в «ловушке пилотов» — одна из причин, низкая ИИ-грамотность сотрудников. Без этого даже хорошие технологии не масштабируются и не дают роста прибыли.
⚫️ Глоссарий от TechCrunch простым языком объясняет базовые ИИ-термины — как раз то, чего не хватает командам.
➖➖➖
😇:
Если не хотите читать на английском, то тексты легко подгрузить на Диск, и языковые модели подготовят конспект. Подходит не только для этих статей, но и для разбора любых нужных вам данных.
➖➖➖
🐈⬛Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 140 |
| 6 |  ⁉️Почему подробные промпты не всегда работают
В мире ИИ большие и детализированные промпты кажутся панацеей, но часто приводят к неожиданным ошибкам, путанице или потере фокуса модели.
😇 В качестве альтернативы мы рекомендуем итеративный подход:
Разбивать задачу на этапы, тестировать каждый шаг и переходить дальше только после проверки результата.
Первая и главная польза итераций — повышение контроля и возможности отладки. Когда вы отправляете мега-промпт на 20 условий, вы получаете «черный ящик»: если результат неверен, вы не знаете, какое именно условие модель проигнорировала или исказила. Работая по шагам (например, сначала генерируем структуру, проверяем ее, и только потом пишем первый раздел), вы изолируете переменные.
👍Если на втором шаге ИИ ушел в сторону, вы правите только конкретный микро-промпт, не ломая общую логику.
📝Кратко: итерациями вы контролируете промежуточный результат, не тратите бюджет и время на генерацию огромных бессмысленных текстов и последующую двойную работу по их исправлению из-за ошибки в начале.
Официальное руководство OpenAI по промпт-инжинирингу прямо рекомендует такую стратегию: начинайте с простого, тестируйте и итерируйте систематически.
➖➖➖
🐈⬛Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 124 |
| 7 |  ➕🌐 Как MCP решает главную проблему корпоративного ИИ
Большинство компаний сталкиваются с одним и тем же: нейросети не «видят» корпоративные данные. Чат умеет генерировать тексты, но не знает историю ваших клиентов, не проверяет остатки на складе и не помнит прошлые сделки.
MCP — это готовый протокол, который связывает ИИ-агентов с вашими базами данных и документами через единый стандарт.
Что, к примеру, MCP дает на практике вместе с агентами:
⚫️Агент онбординга получает доступ к истории клиента из CRM и после вашей настройки автоматически формирует персональное предложение.
⚫️Агент поддержки видит всю цепочку обращений из тикет-системы и предлагает решения на основе вашего FaQ.
😇:
Один протокол — десятки интеграций для ваших проектов.
➖➖➖
🐈⬛Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 120 |
| 8 |  Сегодня отличный повод задуматься о будущем труда. Пока одни отдыхают, делимся подборкой о том, как искусственный интеллект уже трансформирует бизнес и управление:
🪙 NVIDIA: How AI Is Driving Revenue, Cutting Costs and Boosting Productivity for Every Industry in 2026
Результаты исследования о применении ИИ в компаниях из разных отраслей.
📃 MIT Sloan: Scaling AI for results: Strategies from MIT Sloan Management Review
Рекомендации для руководителей и обзор подводных камней в применении нейросетей.
😀 Harvard Business Review: How to Move from AI Experimentation to AI Transformation
Как прийти к продуктивности с помощью правильного использования новых технологий в рабочих процессах.
😇:
С праздником и приятного чтения!
➖➖➖
🐈⬛Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 130 |
| 9 |  🤨💰Почему для бизнеса недостаточно одного чата с LLM
На сцену рабочих процессов выходят агенты — они удерживают контекст ваших задач, поэтому выполнение становится быстрее и точнее.
При клиентском онбординге агент быстро "вспоминает" предпочтения клиентов и дает персональные рекомендации. В комплаенсе хранит всю цепочку решений для аудита. А в долгих задачах, вроде миграции кодовой базы, он учитывает промежуточные результаты и не теряет связность.
🎯Каждый такой кейс снижает ручной труд и повышает предсказуемость. Интеграция долгосрочной памяти с корпоративными системами (CRM, ERP, тикет-трекерами и др.) переводит ИИ с уровня одноразового чата на ступень помощника в бизнес-процессах.
➖➖➖
🐈⬛Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 0 |
| 10 |  ⌛ Память решает все: что такое long memory context
⚫️Долгосрочный контекст памяти — это способность ИИ-агента хранить и использовать информацию за пределами одного сеанса. Агент с долгосрочной памятью помнит прошлые решения, предпочтения и состояние процессов.
🔷Зачем это нужно? Без такой надстройки агент пригоден лишь для разовых задач. С ней он становится устойчивым автономным участником, который не переспрашивает и поддерживает многодневные процессы без потери смысла.
➖➖➖
🐈⬛Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 0 |
| 11 |  📜🦋Короткая шпаргалка по агентам
AI-агент действует:
🎯Он целенаправлен — понимает задачу и сам разбивает ее на шаги
🔄Автономен — выполняет без постоянного ручного управления.
👍Реактивен — реагирует на изменения среды (ошибка API? Найдет другой путь).
🚀Проактивен — предвидит следующие шаги, не ждет команд на каждом этапе.
⚡️Адаптивен — учится на опыте, корректирует план.
➖➖➖
🐈⬛Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 0 |
| 12 |  🫡 Агент — не просто 🤖. В чем разница?
📊Разница с агентом в степени автономности. Спросите LLM курс валюты — она предоставит старые данные из общего котла информации. Тот же ChatGPT с веб-поиском найдет ответ, но на этом языковая модель остановится.
Продвинутый агент по вашему запросу выстроит цепочку: решит, какой источник надежнее, сравнит данные, воспользуется подключенными инструментами (например, калькулятор комиссий, если он есть) и отправит уведомление.
✔️Что агент может: планировать сложные задачи, работать с внешними системами, адаптироваться к ошибкам.
✖️Чего не может: заменить вас в принятии решений.
❗️Цель и инструменты задает человек, а также контролирует результат.
😇:
Агент — это автономный исполнитель с заданной целью, не автономный CEO. Инструмент хоть и умный, но ответственность за достижения и качество Т/З остается на людях.
➖➖➖
🐈⬛Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 0 |
| 13 |  📃От «Я думаю» до «Я помогаю»: технологии до AI-агентов
История, а точнее предыстория, агентов началась задолго до ChatGPT.
Путь от первых систем к современным агентам — это не прямая линия, а эволюция понимания: чем должен быть настоящий помощник.
🔹1950 год. Алан Тьюринг предлагает тест: может ли машина мыслить? Вопрос революционный, но теоретический. Компьютеры занимают целые комнаты, их мощность — меньше, чем у вашего калькулятора.
🔹1956-й. Дартмутская конференция. Джон Маккарти и коллеги официально запускают AI как область исследований.
DENDRAL (1965) и MYCIN (1970-е) — экспертные системы. Анализируют спектральные данные, но это не агенты: здесь все еще фиксированные правила, нет планирования, нет взаимодействия с внешней средой.
ELIZA (1966) вместе со скриптом DOCTOR — имитация врача. Общалась с человеком на естественном языке, однако это реактивная программа, которая выделяла значимые слова и вставляла их в шаблоны ответа.
DENDRAL и MYCIN — частично планировали. ELIZA — не имела ни одного признака с агентами, но позволяла вести диалог и "примеряла" экспертные роли. Эти системы заложили фундамент для понимания: чего не хватает настоящему агенту и каким он должен быть.
➖➖➖
🐈⬛Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 0 |
| 14 |  🫡Ко Дню космонавтики мы изучили материалы NASA об использовании ИИ. Вывод однозначный: нейросети стали незаменимым инструментом для астрономических открытий.
⭐️Архив Hubble
Команда астрономов с помощью ИИ проанализировала почти 100 миллионов изображений из архива космического телескопа за 2,5 дня. Результат — более 1300 редких объектов: гравитационных линз, сливающихся галактик и тел, которых раньше не было в научной литературе. То, что заняло бы годы, было сделано за выходные.
👀Охота на экзопланеты
Алгоритм ExoMiner++ обработал данные миссий Kepler и TESS, выявив 7000 новых кандидатов в планеты.
😇:
На GitHub доступен сам алгоритм ExoMiner. Это open-source инструмент: любой исследователь может взять публичный архив NASA и отправиться на поиск новых объектов. С Днем космонавтики! 🚀
➖➖➖
🐈⬛Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 0 |
| 15 | 😁😆😁 тизернуть агентов на vasilisa.ai и описать кейсы под новые фичи (не забыть опубликовать в пятницу пока хайп по тренду не прошел) | 0 |
| 16 |  💿Как справиться с информационным перегрузом:
Аналитические отчеты для проекта, книги для хобби, техническая документация, статьи по саморазвитию, — все это оседает в папках с пометкой "разобрать позже". И на работе, и в личной жизни.
Диск Vasilisa.ai — единое пространство для всех ваших знаний
Храните в одном месте все, что важно: рабочие материалы, профессиональную литературу, книги по увлечениям, обучающие курсы, исследования для личных проектов.
✨Вот некоторые примеры:
💻Для работы
🔷 Техническая документация на 200 страниц → структурированные тезисы за пару минут
🔷 Инвестиционная аналитика → стратегия для вашего бизнеса
Для личных целей
🔷 Книга по психологии → конкретные техники для применения
🔷 Серия статей о фотографии → пошаговый план развития навыка
😇:
Информация перестает накапливаться и начинает работать на ваши цели — профессиональные и личные.
➖➖➖
🐈⬛Приобрести пакеты в нашем Магазине
💬Присоединиться к сообществу | 0 |
