Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Инженерная ИИ-шница
Відкрити в Telegram
Канал о применении ИИ в разработке электроники и не только... Owner: @megalloid
Показати більшеКраїна не вказанаКатегорія не вказана
305
Підписники
Немає даних24 години
+127 днів
+5330 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Немає даних
Виникли проблеми? Будь ласка, оновіть сторінку або зверніться до нашого support-менеджера.
Хмара тегів
Немає даних
Виникли проблеми? Будь ласка, оновіть сторінку або зверніться до нашого support-менеджера.
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
червень '26
червень '26
+313
в 2 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 30 червня | +1 | |||
| 29 червня | 0 | |||
| 28 червня | +3 | |||
| 27 червня | 0 | |||
| 26 червня | +1 | |||
| 25 червня | +3 | |||
| 24 червня | +1 | |||
| 23 червня | +6 | |||
| 22 червня | +9 | |||
| 21 червня | 0 | |||
| 20 червня | +2 | |||
| 19 червня | +4 | |||
| 18 червня | 0 | |||
| 17 червня | +1 | |||
| 16 червня | 0 | |||
| 15 червня | +13 | |||
| 14 червня | +3 | |||
| 13 червня | +2 | |||
| 12 червня | +5 | |||
| 11 червня | +8 |
Дописи каналу
Repost from NN
Вышла Claude Sonnet 5: теперь это лучшая модель Anthropic для повседневных задач. В бенчмарках почти на одном уровне с Opus 4.8, но в 1,5 раза дешевле.
Sonnet 5 заточена под код и рабочую рутину: строит планы, работает с браузером и терминалом. Доводит до конца сложные задачи, на которых прошлые версии Sonnet сдавались, и проверяет свои результаты без напоминаний.
Уже можно тестить в Claude Code и чат-боте Claude.
| 2 |  Минутка домашней конспирологии.
Этой весной случилась забавная ситуация, когда в API Anthropic случайно засветилась модель Claude Sonnet 5 и тут же исчезла.
А буквально через несколько дней анонсировали выход Claude Opus 4.7.
На основании этого случая возникла такая конспирологическая теория, что новые модели Anthropic стали настолько лучше, что компания решила сделать skip level и продавать Sonnet по цене Opus.
Якобы,
Opus превратился в Mythos,
Sonnet превратился в Opus.
И вот я смотрю на графики этого релиза и вижу одну такую очень режущую мне глаз деталь.
А именно: перформанс этой модели сильно размазан по доске и на низких уровнях мышления бывает даже хуже, чем у предыдущей версии - Sonnet 4.6. При этом в целом модель значительно лучше предшественника на большинстве задач.
А не продают ли нам новую Haiku под именем Sonnet 5?
Впрочем, что мы можем с этим поделать, кроме как поворчать. 🫠 | 75 |
| 3 | Самые лучше бесплатные API нейронок
На Reddit мужик прогнал одинаковую нагрузку по разным провайдерам: дайджест утром, разбор 20–30 писем, 10–15 обычных диалогов и несколько ресерч-задач. В день выходило примерно 800–1200 запросов и 300–500 тысяч токенов. И вот, что он выяснил:
🟡 OpenRouter без депозита почти бесполезен. Там 50 бесплатных запросов в день, и это скорее демка, чем рабочий бесплатный тариф. Но если закинуть $10 на баланс, лимит бесплатных моделей поднимается до 1000 запросов в день. Деньги при этом не тратятся, если гонять именно free-модели.
🟡 Groq на больших моделях живет недолго. Llama 70B быстрая, прям очень, но дневной лимит по токенам улетает быстро. Зато маленькие модели Groq отлично подходят для фоновой рутины: классифицировать письма, проверять статусы, коротко отвечать, дергать простые задачи по расписанию. (У Llama 3.3 70B дают 1000 запросов в день и 100 тысяч токенов в день. У Llama 3.1 8B лимит намного жирнее: 14 400 запросов в день и 500 тысяч токенов в день.)
🟡 Gemini Flash оказался самым нормальным вариантом для основного агента. У автора он три недели тянул дайджесты, письма, диалоги, ресерч и саммари документов без упора в дневной лимит. Но есть минус: на бесплатном тарифе Google может использовать запросы для улучшения продуктов, так что личную почту, финансы и рабочие секреты туда лучше не тащить.
🟡 Cerebras хорош для больших пачек текста. Например, когда нужно прогнать длинный документ, собрать саммари, разобрать логи или обработать кучу заметок. Моделей меньше, чем в OpenRouter, зато токенов дают щедро и скорость высокая. (Дают примерно 1 млн токенов в день без карты. Но лимиты там считаются не только по токенам, но и по запросам, поэтому большой батч может упереться раньше.
🟡 Mistral Experiment очень хорош, но учится на ваших данных. Для личного ассистента с календарем, письмами и рабочими задачами уже такое себе. (Дают примерно 1 млрд токенов в месяц. Карта не нужна, но нужна верификация по телефону. Запросы в бесплатном Experiment-плане могут использоваться для обучения моделей Mistral.)
#инструкции
@neurozeh | 121 |
| 4 | 😮 Что нового в мире ИИ
💛 Sakana AI выпустила Fugu, модель, которая сама собирает команду из других ИИ под задачу. Снаружи это один OpenAI-совместимый API, а внутри система выбирает модели из пула, распределяет между ними работу, проверяет ответы и собирает итог. Есть обычная Fugu для повседневных задач и Fugu Ultra для сложных многошаговых сценариев.
💛 ByteDance обновила Seedance 2.0 и показала Seedance 2.5. В Seedance 2.0 добавили 4K-вывод, а новая версия должна генерировать ролики до 30 секунд одним куском, без склейки из коротких фрагментов.
🟡 ElevenLabs запустила Ads Engine, который адаптирует рекламу под 50+ языков. Сервис берет готовый ролик, делает дубляж, меняет текст, картинки и видео под нужный рынок, а на выходе собирает локальные версии одной кампании. Еще Ads Engine следит за выгоранием креатива и подсказывает, когда ролик пора обновить.
💛 Mistral выпустила OCR 4, модель для распознавания документов. Она не просто вытаскивает текст из сканов, а понимает структуру страницы: заголовки, таблицы, формулы, подписи и места, где распознавание получилось неуверенным. Поддерживает 170 языков, ставится на свои серверы и стоит $4 за 1000 страниц или $2 через batch API.
🟡 Genspark выпустила Design, инструмент для дизайна на базе Claude Opus 4.7. Внутри можно собирать UI-прототипы, постеры, HTML-анимации и видео. Главная фишка в том, что макет потом превращается в рабочий код через Genspark Code.
💛 DeepReinforce выпустила Ornith-1.0, семейство открытых моделей для агентного кодинга. В линейке четыре версии: 9B, 31B, 35B MoE и 397B MoE. Флагманская модель набрала 77.5 на Terminal-Bench 2.1 и 82.4 на SWE-Bench Verified, а веса выложили на Hugging Face.
🟡 OpenAI выпустила GPT-5.6, но пока только для проверенных партнеров. В семействе три модели: Sol самая мощная, Terra дешевле и сбалансированнее, Luna самая быстрая. Sol поставила новый рекорд OpenAI на Terminal-Bench 2.1, а в задачах по кибербезопасности показала уровень Mythos Preview при меньшем расходе токенов.
💛 Perplexity запустила отдельный продукт для юристов. Он ищет по судебным решениям, нормативке, публичным документам и файлам клиента, а к каждому ответу прикладывает источники. Еще собирает досье перед встречей, следит за изменениями в законах, вытаскивает пункты из договоров в таблицу и ищет патентные аналоги.
#дайджест
@neurozeh | 145 |
| 5 | Так. Получилось что-то вот такое. Надо привести в порядок и проверить... | 177 |
| 6 |  Немає тексту... | 176 |
| 7 | Кажется, что ChatGPT5.5-Pro не плохо генерирует символы для Kikad. Тут конечно Kikad в этом случае выглядит более выгодно потому что примитивы хранятся не в бинарном, а текстовом виде. Вот например символ одного из микроконтроллеров которых я использовал когда-то давно. По мне - вполне годно, за мной остается только сверка.
#пример | 175 |
| 8 | GPT-5.6 может повторить судьбу Claude Fable 5. Белый дом потребовал от OpenAI не выпускать новую модель из-за рисков безопасности, пишет The Information.
Сэм Альтман объявил сотрудникам, что доступ к GPT-5.6 дадут только небольшой группе тестеров. Их будет утверждать правительство США.
По слухам, модель собирались открыть для всех в июле. | 195 |
| 9 | Anthropic снова обвинили китайцев в дистилляции: Alibaba обучала свою модель Qwen при помощи ботов в Claude
Anthropic пожаловались американским властям, что почти 25 тысяч фейковых аккаунтов выкачивали из Claude знания, касающиеся программирования и агентного рассуждения.
Alibaba обошла правила доступа, т.к. в Китае Claude не работает из соображений нацбезопасности. Ранее Anthropic обвиняла в дистилляции китайские DeepSeek, Moonshot и MiniMax.
@shifrovalnya | 221 |
| 10 |  🔥 Google за последние недели перестроил всю ИИ-экосистему - рассказываю, что произошло
Ребята, пока все обсуждали отдельные новости, Google тихо пересобрал всю свою ИИ-линейку. Вот что реально изменилось:
🪼 Gemini CLI для обычных пользователей уехал в Antigravity CLI. С 18 июня старый Gemini CLI перестал обслуживать запросы для бесплатных, AI Pro и AI Ultra. Репозиторий остается open-source, enterprise-клиентов пока не трогают, но обычных пользователей Google переводит на новый закрытый Antigravity CLI
🪼 AI Plus уронили до $4.99/мес (было $7.99), хранилище удвоили до 400 ГБ. Самый дешевый вход в ИИ-подписку среди топовых провайдеров прямо сейчас
🪼 AI Ultra за $99.99/мес - новый тариф, куда Google сложил все самое жирное: Gemini с лимитами 5x, Antigravity, кодинг-агент Jules, 10 000 кредитов на видео, NotebookLM, YouTube Premium и 20 ТБ облака
🪼 NotebookLM пересадили на Gemini 3.5 + Antigravity - теперь он сам ищет источники, запускает код, строит графики и экспортирует в PDF, Excel, PowerPoint. NotebookLM из блокнота превратился в исследовательскую станцию. Обновление сначала раскатывают на AI Ultra и Workspace, а не на всех сразу
🪼 Но самое интересное - Search agents.
С 12 июня в AI Mode появились информационные агенты, которые работают в фоне 24/7 и сами мониторят интернет за вас. Вы не гуглите одно и то же каждый день - вы ставите задачу, а агент сам следит за темой и пушит, когда появляется что-то новое.
Например: квартиры по параметрам, упоминания конкурентов, новости по нише, цены, релизы. Агент не просто кидает ссылки - он анализирует и присылает синтезированный апдейт, как Google Alerts на стероидах.
НО! Пока это раскатывается летом сначала для подписчиков Google AI Pro ($19.99) и Ultra ($99.99/мес).
То есть вход в экосистему Gemini теперь стоит как чашка кофе, но Агенты в Поиске и перечисленные жирные фишки начинаются с сотни баксов. Google строит ИИ-операционную систему из агентов, документов, кода и видео.
@NeuralProfit | 244 |
| 11 | В эфире традиционная уже рубрика “что там у Claude Fable 5” – плюс сегодня поговорим о GPT-5.6 и Sonnet 5, так что скучно точно не будет.
Новостной поток по Fable 5 на этой неделе стих – волна хайпа прошла и пресса переключилась на другие темы. Но подсвечу несколько вещей, не упоминавшихся на канале.
1. В конце прошлой недели появились новости, что власти США и Anthropic больше не ругаются, а вместе разрабатывают стандарты оценки передовых ИИ-моделей: что считать опасностью и как поступать в таком случае. Это можно было бы толковать как победу Anthropic – в предыдущих постах я писал, что компания занимается regulatory capture, то есть пытается подтолкнуть власти к наиболее выгодному для себя варианту регуляторики. Но пока результата нет – сложно сказать, так ли это.
2. Также Anthropic обновила справочный раздел на сайте, где указала, что с 8 июля может запросить подтверждение личности после определенных сценариев использования своих продуктов. О таких планах известно давно, но вот “определенные сценарии” как раз могут напоминать на попытки воспользоваться Fable 5 и будущими ведущими моделями.
Очевидно, что подойдут документы стран, где Anthropic работает официально, то есть Россия – точно мимо. Пока не ясно, будут ли проверки широкими или Anthropic перестраховывается, рисуя красивую картинку властям.
Новость грустная, но драматизировать не стоит. Чат-версии Opus 4.8 и Sonnet 4.6 доступны в агрегаторах вроде Genspark, а как кодинг-агент Claude Code заменяется на Codex. OpenAI, конечно, также может перейти к процедуре запроса документов, но пока про это ничего не слышно.
Более того – OpenAI сейчас проворачивает трюки, за которые Anthropic только что били палками. Буквально вчера компания объявила о расширении Daybreak – это закрытая программа, в рамках которой отобранные фирмы и исследователи могут использовать передовые модели компании для поиска уязвимостей.
А передовая модель – это GPT-5.5-Cyber, специальная версия GPT-5.5, дообученная для поиска уязвимостей и снабженная дополнительной защитой. В бенчмарке CyberGym от OpenAI она даже обходит Claude Mythos 5, на котором и построили Claude Fable 5. Вот только Mythos 5 и Fable 5 сейчас закрыты распоряжением правительства США почти для всех, а GPT-5.5-Cyber доступна партнерам OpenAI – в том числе, за пределами США.
Сложно сказать, почему так вышло. Возможно, Anthropic сами себе подложили мину, на каждом углу рассказывая о супер-возможностях Mythos 5 – власти это изрядно напугало, вот и отреагировали со всей силой. OpenAI продвигают Daybreak куда аккуратнее, оставаясь в тени и спокойно делая работу. Но не исключаю, что Anthropic блокировкой поставили на место – за предыдущие конфликты, в том числе споры об использовании Claude в военных целях.
Но пока Fable 5 и Mythos 5 остаются взаперти, прогресс не останавливается. Появились слухи, что обновленная версия Mythos уже тестируется внутри Anthropic – тайминг логичный, учитывая то, что впервые о модели мы услышали еще в марте.
Вряд ли новый Mythos быстро доберется до обычных пользователей (если вообще доберется), так что интереснее другая утечка – инсайдеры утверждают, что уже попробовали Sonnet 5 и он очень хорош. Это классная новость: Sonnet традиционная рабочая лошадка для 20-долларовых Pro-подписок, а версия 5 сразу после текущей 4.6 намекает на скачок в архитектуре. Я лично жду возможностей Opus 4.8 – а затем и нового Опуса. Есть маленький шанс, что покажут сегодня или в четверг.
Еще больше информации о GPT-5.6 – разные чекпоинты этой модели тестируются уже несколько недель, помимо роста в бенчмарках есть слухи об 1,5M контекста, но не будем загадывать. Опять же, запуск на этой неделе вполне вероятен.
Наконец, на Arena.AI замечали Gemini 3.5 Pro, чей скорый выход Google обещала еще 20 мая на I/O. Примеров работы модели совсем мало, зато у нее совсем свежий knowledge cutoff – без поиска 3.5 Pro в курсе событий до марта 2026 года, что круто. В общем, ждем релизов, надеемся, что в этот раз обойдется без блока.
Подписывайтесь на “сбежавшую нейросеть” на ”Бусти” – там я рассказываю, как выжать из ИИ и агентов максимум. | 175 |
| 12 | Проверим ваш уровень оптимизма в части использования ИИ в разработке SCH/PCB. | 1 123 |
| 13 | GLM-5.2 – китайская модель, которая смогла
Когда на прошлой неделе разгорелась история с Claude Fable 5, то главным аргументом противников блокировки было то, что открытые модели дотянутся до такого уровня через считанные месяцы – поэтому глупо держать взаперти самый мощный ИИ в мире.
Что ж, у нас первое доказательство этого аргумента. GLM-5.2 – самая сильная открытая модель в мире, которая наступает на пятки фронтиру в лице Opus 4.8 и GPT-5.5, а в веб-дизайне кладет на лопатки даже Claude Fable 5.
В независимом рейтинге Artificial Analysis GLM-5.2 набирает 51 очко, пропуская вперед только GPT-5.5 xhigh (55 очков), Opus 4.8 xhigh (56 очков) и Fable 5. В отдельных бенчмарках все тоже красиво. SWE-bench Pro – 62,1% против 58,6 у GPT-5.5. FrontierSWE – 74,4% против 72,6% у GPT-5.5 и 75,1% у лидирующего Opus 4.8. GDPval – важный бенчмарк на умение выполнять офисную работу – 1524 балла, опять впереди GPT-5.5 (1509), но позади Opus 4.8 (1615) и Fable 5 (1783).
Отдельный кейс – рейтинг Design Arena, где GLM-5.2 стала первой веб-дизайне, обойдя Fable 5. Design Arena – слепое голосование, когда пользователь отправляет промпт, получает два анонимных ответа и выбирает лучший. Авторы рейтинга разобрали результат и пришли к интересному выводу.
Fable 5 старается делать разнообразные сайты – это верное направление, но пока оно приводит к бОльшему количеству неудачных примеров. GLM-5.2 создает более шаблонные сайты, но сами шаблоны очень качественные – в них нет градиентов и других вещей, которые пользователи привыкли считать признаками “ИИ-слопа”.
Архитектурно GLM-5.2 не выглядит каким-то звездолетом. В модели всего 753 млрд параметров – даже open source уже бывает большего размера (Kimi K2.7 на 1 трлн, DeepSeek V4-Pro на 1,5 трлн). Часто у китайских моделей подобная история означает, что их специально заточили под рейтинги, а не реальную работу – но GLM-5.2 в доступе уже больше недели и отзывы по ней я вижу в основном положительные.
Сильный минус – отсутствие мультимодальности. Это традиционный угол, который срезают китайцы: если часто подаете изображения на вход, то эта модель не для вас. Зато контекст вырос до 1M токенов – это уже стандарт для индустрии.
Теоретически GLM-5.2 доступна даже бесплатно в чат-боте. Но без подписки редко удается выполнить больше 1-2 запросов – после появляется предупреждение о высокой нагрузке и происходит переключение на более слабую модель. Есть несколько платных тарифов, ценник как у западных конкурентов, оплачивать из России также через посредников. Цена по API очень вкусная: $1,40 / $4,40 за 1M входа и выхода – в 3-6 раз меньше Opus 4.8 и GPT-5.5. Плюс веса открыты, можно скачать и запускать самому – если у вас, конечно, есть хотя бы 8 штук Nvidia H100.
И в конце немного о лаборатории, которая стоит за этой моделью. Китайская Zhipu выросла из лаборатории Knowledge Engineering Group Университета Цинхуа и была основана в 2019 году профессорами Таном Цзе и Ли Цзюаньцзы. Помимо прочего, Тан Цзе, например, работал над Wudao – моделью 2021 года на 1,75 трлн параметров, которую называют китайским “манхэттенским проектом”.
Отдельно интересны отношения Zhipu с США. Компания находится под американскими санкциями с января 2025 года под предлогом того, что через ИИ помогает китайской разведке. Zhipu отвечает независимостью и открытостью – GLM-5 и более поздние версии тренировались исключительно на китайском железе, без использования GPU Nvidia.
При этом open source – осознанная политика компании. Zhipu выкладывает свои топовые модели под лицензией MIT – самой свободной из ходовых: качай, дообучай, разворачивай в закрытом контуре, используй коммерчески без ограничений. Зарабатывают они на хостинге API, на Coding Plan и корпоративных внедрениях, а не на том, чтобы прятать лучшую модель за пейволлом.
Я тут накину немного скепсиса: open source сейчас – конкурентный инструмент отстающего и неизвестно, какой бы стала политика компании, обрети они реальное лидерство. Но это работает в обе стороны – просто сейчас преимущество не у китайцев.
“сбежавшая нейросеть” на Бусти | 182 |
| 14 | Codex может ускорить износ SSD: на GitHub заметили, что из-за бага агент иногда записывает на диск до 640 Тб в год.
Виновата ошибка логгера, из-за которой агент может максимально подробно записывать все свои действия. При этом 71% логов — это бесполезная информация.
Обычный SSD на 1 Тб рассчитан на 600 Тб записи за весь срок службы. За 21 день юзер зафиксировал 37 Тб логов. То есть Codex может потратить этот ресурс меньше, чем за год.
Проблема тянется с апреля, похожих случаев уже несколько. Но фикс пока не выкатили. | 201 |
| 15 | С1ИИ-603775.pptx | 201 |
| 16 | Ребята делают надстройку над САПРами, которая должна автоматизировать перенос плат из фото, PDF и сканов в проектные данные. Не отдельный САПР, а слой, который может работать через API разных EDA-систем.
Сейчас один из фокусов - сканер топологии: распознавание дорожек, полигонов, отверстий и подготовка данных до уровня, пригодного для дальнейшей обработки, в том числе для ЧПУ или LPKF.
Проект решили открывать и развивать вместе с инженерным сообществом. Сейчас уже есть работа с API Delta Design, но архитектурно цель шире - поддержка разных САПРов, включая сценарии вокруг Altium.
Если у вас есть опыт в EDA, CV, ML, reverse engineering PCB, CAM или автоматизации проектирования плат - имеет смысл подключаться. Такие инструменты могут сильно сократить ручную работу при восстановлении и переносе простых плат. | 233 |
| 17 |  +5Мне показали интересный инженерный прототип: автоматический перегон фото или скана топологии платы в проект.
Идея простая и полезная: взять фото или PDF платы, распознать дорожки, полигоны, отверстия, контактные площадки и получить на выходе данные, которые можно довести до производства - например, передать дальше на ЧПУ или LPKF.
Сейчас команда учит модель автоматизировать восстановление проекта по фото, сканам и PDF. Один из последних кейсов - сканер топологии для быстрой копии односторонней платы.
Что уже получается:
- хорошо распознаются отверстия, особенно на скриншотах из CAD;
- топология из программных скринов определяется заметно лучше, чем с реальных фото;
- есть движение в сторону автоматического восстановления платы до CAM-уровня;
- параллельно идет работа по схемам на базе open-source подходов вроде netlistify.
Что пока требует доработки:
- модель не всегда корректно отличает полигон от пустой области маски;
- реальные фото платы дают больше ошибок из-за освещения, перспективы, бликов, текстуры FR-4 и качества исходника;
- точность определения отверстий и контуров на живом материале пока не идеальная.
Но направление выглядит очень практично. Для реверса простых плат, восстановления старых изделий, подготовки прототипов и ускорения переноса топологии в EDA/CAM это может сильно сократить ручную работу. | 272 |
| 18 | +2 Сгенерировал библиотеку компонентов из PDF-схемы
Была полная принципиальная схема платы на Zynq (XC7Z020) - 15 листов, экспорт из Altium в PDF.
Задача: вытащить из неё библиотеку компонентов, не перерисовывая руками.
Opus написал парсер на Python: он читает текстовый слой «smart PDF» от Altium (там зашиты служебные маркеры компонентов и выводов) и по координатам собирает таблицы выводов.
Что получилось:
632 компонента, 2753 вывода
31 микросхема + 13 разъёмов — с именами выводов и привязкой к цепям
Zynq распознан как 484 вывода (корпус CLG484) и разбит на части по банкам
готовые CSV под импорт в Altium Symbol Wizard + нетлист
Контроль: число выводов Zynq совпало с реальным корпусом CLG484 — значит декодинг верный. 92% выводов процессора получили осмысленные имена.
Из ограничений: связи пассивов из текста не восстановить надёжно - но как стартовая библиотека символов экономит уйму ручной работы.
#пример | 945 |
| 19 | image_2026-06-22_14-20-49.png | 2 |
| 20 | Пользоваться ChatGPT уже не значит быть AI-first
Пользоваться нейронками и быть AI-first — базовая строчка любого резюме в 26 году. Вот только есть большая разница: один человек пару раз просил ChatGPT переписать письмо. А другой собирает через нейронки аналитику и ТЗ, делает контент-планы, отчеты, процессы для команды и свои рабочие инструменты.
Формально оба используют ИИ. Но уровни использования разные.
AI-first специалиста видно по тому, как у него устроена работа. Он понимает, где нейронка ускоряет процесс, где помогает думать, где проверяет и где берет на себя рутину.
И это уже становится нормальным рабочим преимуществом. Особенно для маркетологов, продактов, проектных менеджеров и специалистов, которым важно показать работодателю или клиенту: я не просто открыл чатик, я умею встраивать ИИ в работу.
Сегодня в 16:00 по Москве проведем бесплатный открытый вебинар с Вероникой Климовой — «Как стать AI-first специалистом, которого ищут все: навыки и найм изнутри».
Разберем, какие навыки сейчас реально ищут, как показать свой AI-first уровень и почему фразы «я пользуюсь ChatGPT» уже мало.
Ссылку на вебинар пришлем в боте Нейроцеха → @neurozeh_bot | 185 |
