Ясно–Понятно о нейронках

Нейросеть как личный секретарь — план дня за 3 минуты Самая частая ошибка с нейросетями — задавать им вопросы вместо делегировать решения. Вот приём из менеджмента нагрузки, который работает у меня каждое утро. Я каждый семинар привожу этот пример. Проблема планирования известна всем: к концу дня сделано много, а важное снова не сдвинулось. Причина не в лени, а в том, что мы планируем день эмоционально — что «горит», то и в план. Нейросеть лишена этого недостатка: для неё ваш список дел — просто данные, которые можно рассортировать без лени и нытья 😄 Приём «утренний секретарь»: 1️⃣ Утром выгрузите в чат всё, что крутится в голове: задачи на сегодня, недоделанное со вчера, встречи, «надо не забыть». Список может быть хаотичным — 10–15 пунктов подряд, без сортировки. 2️⃣ Добавьте контекст одной строкой: «Я менеджер, сегодня свободен 6 часов, в 15:00 встреча на час. Моя цель недели — закрыть проект X». 3️⃣ Дайте нейросети рамку, а не просьбу: «Расставь задачи по приоритету. Раздели на „сделать сегодня“ (не больше 3), „перенести“, „делегировать или отказаться“. Для каждой задачи дня укажи, с чего начать первым шагом». 4️⃣ Второй проход — защита от перегруза: «Где я рискую переоценить себя? Что стоит выкинуть, если день пойдёт не по плану?» Этот вопрос экономит вечера: нейросеть честнее вас оценивает объём. 5️⃣ Вечером — двухминутный разбор: «Вот что сделал, вот что нет. Почему так вышло и что меняем завтра?» Неделя таких разборов даёт картинку, куда реально утекает ваше время. Чем это лучше приложений-планировщиков: они хранят задачи, но не думают. Нейросеть спорит с вами: «Пункты 4 и 7 дублируют друг друга», «Задача из раздела „сегодня“ займёт не час, а три». Это и есть секретарь, а не блокнот. Работает где угодно: GigaChat, «Алиса» с ИИ, DeepSeek — любой бесплатный чат, доступный вам сейчас. Техника важнее инструмента. Правило, которое сам себе дал: план составляет нейросеть, а меняет его только я. Иначе секретарь становится начальником 😄 Как вы планируете день — бумага, приложение или голова? Попробуете «утреннего секретаря» 👑 Я в МАКСЕ | Я на VC.RU | Я в VK

Qwen 4 сам себя обучает, и это снова прорыв китайцев На конференции Apsara в Ханчжоу Alibaba сделала два заявления. Первое — ожидаемое: Qwen 4 в обучении, семейство из четырёх версий, в дорожной карте Qwen 4.5 и Qwen 5 с 5–10 триллионами параметров. Второе — на мой взгляд, самое важное событие в китайском ИИ за этот месяц: результаты эксперимента по рекурсивному самоулучшению модели. Суть простыми словами. Флагман Qwen3.8-Max на месяц запустили в полностью автоматический контур: модель сама ставила себе задачи на улучшение, дорабатывалась и проверяла итог. 33 итерации, результат — рост с 40 до 45 баллов в независимом индексе Artificial Analysis. Без инженеров в цикле. В параллельном эксперименте модель за 60 часов и более чем 10 000 обращений к инженерному софту спроектировала блоки микросхемы: площадь кристалла уменьшилась на 42% при той же производительности. Пока это не продукт, а демонстрация направления, и путать одно с другим — ошибка. Но темп стоит осмыслить. Человеческая команда за месяц такой прирост вряд ли обеспечит; здесь он получен без людей. Если подход масштабируется, ограничением развития моделей становится не число инженеров, а вычислительные мощности и качество обратной связи. Это впечатляет и одновременно немного тревожит: цикл «модель улучшает модель» проверит на прочность всю систему безопасности ИИ. Практический вывод для тех, кто в России выбирает инструменты. Китайское направление остаётся единственным, где топовые модели выходят с открытыми весами: компактную Qwen 4 27B можно будет развернуть локально, в собственном контуре, без зависимости от западных API. А с учётом того, что и российские вендоры на той же неделе показали корпоративные контуры («Алиса AI Про» от Яндекса), у отечественных компаний впервые вырисовывается полноценный выбор: российский сервис по подписке или китайская открытая модель на своём железе. Прогноз осторожный: до конца года жду Qwen 4 в открытом доступе и первые попытки конкурентов повторить самоулучшающийся цикл. А вы бы доверили рабочие задачи модели, которая учится без человека? 👑 Я в МАКСЕ | Я на VC.RU | Я в VK

Яндекс пытается удержать лидерство в российском сегменте за счет новых ассистентов На конференции Yandex Scale Яндекс представил «Алису AI Про» — расширенную версию корпоративного ИИ-ассистента. Смотрю на это как на симптом: российский корпоративный ИИ окончательно смещается от «чат-бота на сайте» к агенту, которого пускают внутрь реальных процессов. Что показали. Ассистент разворачивается на инфраструктуре самой компании, работает с CRM, документооборотом и бухучётом, под сложную задачу собирает команду из отдельных ИИ-агентов и проверяет их работу. Внутри — больше 120 готовых навыков, внешние системы подключаются по протоколу MCP. Это открытый стандарт, который быстро становится общепринятым способом подключать нейросеть к корпоративным системам. Из тестировщиков назван «Норникель»: нормоконтроль документов, классификация затрат, поиск по нормативным документам. Важны здесь две вещи. Первая — развёртывание в контуре заказчика. Это снимает главный аргумент противников ИИ в банках и госсекторе: «данные наружу нельзя». Разговор теперь будет не о «можно ли», а о том, какие процессы созрели для автоматизации. Вторая — ценность определит не количество навыков в каталоге, а качество внутренних данных компании. Агент, подключённый к бардаку в документообороте, просто быстрее производит бардак. Поэтому первый проект с таким ассистентом я бы начинал с самого чистого процесса, а не с самого больного. И ещё один сигнал виден, если смотреть на неделю целиком. В тот же четверг Яндекс объявил об автономных ИИ-агентах для разработки и платформе DataLens, а двумя днями раньше — о подключении агентов из конструктора Yandex AI Studio к Telegram и «Максу» без кода. Это уже не экспериментальные витрины, а полный стек: от конструктора для малого бизнеса до контура для промышленного гиганта.

👑 Qwen движется к режиму агента Я могу ошибаться, но мы скорее всего видим очередной гамбит китайских нейросетей. И мы от этого выигрываем 100% В chat.qwen.ai замечены признаки Agent Mode — режима, где нейросеть не просто отвечает, а сама делает шаги: берёт файлы, ищет информацию, собирает результат. Это важно не как «новая кнопка», а как смена сценария: от «спроси у ИИ» к «поручь ИИ задачу». Что меняется: — загрузили документы → получили сравнение, выводы, таблицу; — дали сложную задачу → модель сама ищет, проверяет и оформляет; — меньше ручной сборки, больше готовых черновиков. Статус является beta-раскаткой, а не официальным большим релизом. Работа этого агента в ближайшие дни явно будет не раз меняться в сторону усиления. Я потестировал и выяснил, что агент хорош в долгом и сложном поиске, глубоком анализе и структурировании, но финальное решение должен оставаться за человеком. Если пользуетесь Qwen — посмотрите, есть ли у вас уже Режим агента, и что он реально умеет. Также можно почитать мою большую статью о режиме агента в Qwen на VC.RU 👑 Я в МАКСЕ | Я на VC.RU | Я в VK

DeepSeek убрал переключатель режимов. И я считаю, это правильно Честно скажу, когда в апреле появился «экспертный режим», я обрадовался. Наконец-то можно переключиться на «умную» модель, когда нужно решать что-то серьёзное. А в июне добавили распознавание картинок — ещё одна кнопка. И знаете что? Я постоянно забывал переключать режимы в интерфейсе и методы в API. Особенно когда работаешь с клиентами и нужно быстро: то текст, то скриншот договора, то сложный расчёт. С 10 сентября DeepSeek это исправил. Три режима — быстрый, экспертный и визуальный — слились в один. Переключателя больше нет. Под капотом новый движок V4.1 Flash, который сам решает, сколько «мозгов» включить: на простой вопрос ответит мгновенно, на сложную аналитику потратит время, а если пришлёшь фотографию, сразу её разберёт. Я протестировал на своих задачах. Раньше, когда готовил отчёт для госзаказчика, приходилось вручную переключаться в экспертный режим, чтобы модель не выдавала поверхностные ответы. Теперь просто пишешь запрос — и получаешь нормальный анализ. А если в переписке мелькает схема или таблица, она подхватывается автоматически. Мелочь, но экономит нервы. Для бизнеса это важнее, чем кажется. Порог входа падает: не нужно объяснять сотрудникам, какой режим когда выбирать. Не нужно гадать, хватит ли «быстрой» модели для задачи. Плюс стоимость обработки снизилась — особенно для тех, кто гоняет по API подключению большие объёмы данных с кэшированием. В госсекторе, где бюджеты расписаны, это уже не абстрактная «оптимизация», а конкретные деньги. Конечно, есть и вопрос: не потеряется ли что-то в универсальности? Пока не заметил. Наоборот, исчезла та самая развилка, из-за которой часть пользователей просто боялась трогать сложные функции. DeepSeek как будто говорит: «Не думай о нас, думай о задаче». И это, по-моему, честный подход. А вы уже пробовали обновлённый DeepSeek? Как ощущения — стало проще или наоборот?

Фото доски после совещания — и GigaChat сам соберёт протокол Встреча закончилась, на доске каракули и стрелки, половина решений уже забылась. А протокол писать надо. Не перепечатывайте записи руками. Сфотографируйте доску или страницу блокнота и отдайте фото GigaChat. Он читает печатный и рукописный текст прямо с картинки — функция встроена в обычный чат, платить не нужно. Как повторить: 1. Зайдите на giga.chat и войдите через Сбер ID. 2. Нажмите скрепку рядом со строкой ввода и прикрепите фото. Можно проще — перетащить картинку мышкой прямо в чат. 3. Отправьте фото вместе с таким промптом:

Ты — секретарь совещания. На фото — доска после рабочей встречи. Сначала распознай весь текст, включая рукописный. Потом оформи протокол: 1. РЕШЕНИЯ — о чём договорились, списком. 2. ЗАДАЧИ — таблицей: задача | ответственный | срок. Если ответственного или срока на фото нет, напиши «не указан». 3. ОТКРЫТЫЕ ВОПРОСЫ — что осталось спорным или без ответа. Ничего не додумывай. Если фрагмент не читается, пометь его [неразборчиво].

Получится готовый протокол: решения списком и задачи таблицей, можно сразу пересылать коллегам. Всё, что модель не смогла прочитать, должно быть честно помечено, а не выдумано. GigaChat обучали в том числе на фотографиях с текстом, поэтому он сначала реально «видит» картинку, а не гадает по контексту. А жёсткий формат в промпте не даёт ему разговориться — вместо эссе на свободную тему вы получаете структуру под конкретную задачу. Осторожно: почерк должен быть хотя бы примерно разборчивым — с бликами, перекосом и мелкими каракулями модель справляется заметно хуже. И не загружайте туда доски, где светятся персональные данные или коммерческая тайна: сервис российский, но правила безопасности никто не отменял. 👑 Я в МАКСЕ | Я на VC.RU | Я в VK

❗️ В отдельных регионах России с 27 августа перестал работать сервис Qwen. Сам разработчик не заявлял об ограничениях, так что ожидаю, что всё же доступ будет возвращен, скорее всего излишняя фильтрация РКН

✅Китайская модель, которая делает Fable 5 ненужной. Знакомьтесь с GLM-5.3 Flash Китайские разработчики снова показали, как нужно играть по-крупному. Они выпустили GLM-5.3 Flash — бесплатную языковую модель, которая по качеству ответов не уступает Fable 5, но при этом работает в три раза экономнее. Это тот самый случай, когда новая технология делает предыдущего лидера рынка избыточным для большинства задач. Если вы раньше использовали Fable 5 для написания текстов, анализа данных или программирования, теперь есть смысл присмотреться к альтернативе. 🔗 Что важно знать о GLM-5.3 Flash: Экономия ресурсов. Модель потребляет значительно меньше токенов при сохранении высокого качества ответов. Для бизнеса это прямая экономия на инфраструктуре. Скорость работы. Инженеры Z.AI оптимизировали архитектуру так, что модель отвечает практически мгновенно. Задержки сведены к минимуму даже при сложных запросах. Бесплатный доступ. Пока конкуренты монетизируют каждый запрос, GLM-5.3 Flash доступна бесплатно через веб-интерфейс chat.z.ai. Кстати, о загадочной Ox Alpha. Многие гадали, что скрывается за этим названием. Теперь понятно, что это и была ранняя версия GLM-5.3. Шумиха вокруг неё была не случайной — разработчики тестировали реакцию сообщества перед официальным релизом. Для тех, кто работает с текстами, аналитикой или кодом, это отличная возможность сократить издержки без потери качества. Модель уже доступна для тестирования. Рекомендую попробовать её в своих рабочих процессах и сравнить результаты с привычными инструментами. Попробовать GLM-5.3 Flash можно здесь

Текстам от нейросети начали ставить невидимые подписи. Отключить их нельзя. Спойлер: Anthropic не виноваты, это всё новые законе ЕС. Со 2 августа в ЕС действует правило: контент, созданный ИИ, должен быть машиночитаемо помечен (статья 50 AI Act). Anthropic сделала это одной из первых: все новые модели Claude встраивают в текст невидимый водяной знак. Не только для Европы — для всего мира, и без кнопки «выключить». Как это устроено: никаких тайных символов. Метка — в самом выборе слов: там, где фразу можно построить по-разному, модель чуть чаще выбирает определённые варианты. Читатель не замечает ничего, а программа с ключом видит закономерность. Копирование и лёгкая правка метку не стирают. Картинки (PNG, JPG, SVG) помечаются проще — цифровой подписью в метаданных по стандарту C2PA, его же используют Adobe и BBC. Две важные оговорки: — метка означает «текст мог быть обработан Claude», а не «его написал робот»: редактура своего текста тоже оставит след; — публичного инструмента проверки пока нет, Anthropic обещает позже. Маркировка ИИ-контента становится мировой нормой. Если работаете с текстами от нейросетей — учитывайте. А 1 сентября начинает действовать закон о ИИ в России. Почитайте, чтобы быть в курсе новых протоколов. 👑 Я в МАКСЕ| Я на VC.RU | Я в VK

Забыли итоги планерки? Гигачат сохранит ваше время и нервы Знакомая ситуация: часовая встреча с партнерами завершена, а в голове остается лишь хаос из цифр и обещаний. Или запись утреннего совещания занимает сотни мегабайт, но найти в ней конкретную задачу от руководителя практически невозможно. Откажитесь от ручной расшифровки и попыток разобрать некачественную аудиозапись. Теперь длинные файлы можно загрузить напрямую в Гигачат. Система преобразует звук в структурированный текст за несколько минут. В основе обработки Гигчата лежит современная система автоматического распознавания речи. Главное отличие от простых транскриберов — понимание смысла диалога. Гигачат определяет роли спикеров, выделяет ключевые решения и формирует итоговое резюме. Технические возможности Форматы файлов: MP3, WAV, M4A, OGG. Конвертация не требуется. Длительность записи: до 4(!) часов непрерывного аудио за один раз. Язык: русский. Система корректно распознает профессиональную лексику, сокращения и имена собственные. Результат: чистый редактируемый текст в форматах TXT или DOCX. Точность распознавания при хорошем качестве исходника превышает 95 процентов. Мой мастер-промпт для глубокого анализа встречи

«Ты — опытный бизнес-аналитик и фасилитатор. Проанализируй предоставленную расшифровку встречи. Твоя задача — составить подробный протокол с акцентом на управленческие риски и потенциал развития. Структурируй ответ по следующим блокам: 1. Карта участников Выдели всех спикеров. Для каждого укажи роль, степень влияния на принятие решений и эмоциональный настрой. Определи "слепые зоны": кто из ключевых участников молчал или чьи аргументы игнорировались. 2. Ключевые решения Сформулируй итоговые договоренности кратко. Для каждой задачи укажи конкретный срок исполнения и ответственного сотрудника. Если ответственный не назначен, выдели этот пункт как критический риск. 3. Зоны риска Собери моменты, где обсуждение зашло в тупик, возник конфликт интересов или проявились технические ограничения. Укажи причину блокировки процесса. Добавь раздел "Требует контроля руководителя", куда вынеси задачи без исполнителей, неутвержденные бюджеты и неопределенные обязательства. 4. Точки роста Зафиксируй идеи, возникшие спонтанно в ходе дискуссии. Отметь удачные формулировки проблем, которые помогут обосновать предложения руководству. Выяви потребности смежных отделов, которые можно закрыть имеющимися ресурсами. 5. Скрытые вопросы На основе пауз, смены тона или ухода от темы сформулируй вопросы, которые участники боялись задать, но которые важны для проекта. 6. Итоговое резюме для руководства Один абзац: достигнута ли главная цель встречи? Какой главный риск на ближайшую неделю? Какое главное достижение?»

Инструкция по применению Гигачат поддерживает работу с мультимедийными файлами, поэтому предварительная конвертация звука в текст сторонними сервисами не нужна. 1. Загрузите файл аудиозаписи непосредственно в чат. 2. Скопируйте и отправьте указанный выше промпт сразу после файла. 3. Система выполнит точную транскрипцию с разделением по репликам, а затем применит к тексту правила вашего запроса. P.S. Раньше я рекомендовал MyMeet (180 мин.\мес бесплатно) и Shopot (30 мин.\мес бесплатно), но Гигачат их уделал на раз-два 👑 Я в МАКСЕ, подписывайся

Gemini закрылась для России. Собираем рабочую связку нейросетей на август 2026 14 августа 2026 года нейросеть Gemini перестала работать у пользователей из России — по предварительным данным, ограничения ввёл сам Google, и не спасает даже VPN. Символично: случилось это в день выхода новой модели Gemini 3.7 Flash. Если вы использовали Gemini для текстов, документов или картинок — моя статья на VC.RU для вас Разберём, что мы потеряли и чем это заменить без «серых» обходов. 👑 Я в МАКСЕ, подписывайся

Сбер запустил «ГигаАгента» — ИИ, который работает как сотрудник, а не как чат Забудьте про схему «вопрос–ответ». «ГигаАгент» получает задачу целиком — и дальше сам: дробит на шаги, ищет информацию, пишет код, приносит готовый результат. Отчёт, презентацию, разбор входящих. Три отличия от привычных чат-ботов: ▫️ работает 24/7 и сам задаёт уточняющие вопросы, если данных не хватает; ▫️ помнит прошлые задачи — не начинает с чистого листа после перезапуска; ▫️ умеет переписывать собственный код (прямо как джун на GitHub, коммит за коммитом). В основе — исследование Ouroboros Института AIRI. Данные — на отечественных платформах, что для многих критично. Как попробовать: платформа Agents Space от Cloud.ru, новым пользователям дают грант 4000 ₽ — хватит, чтобы погонять свои рутинные задачи бесплатно. Мой совет: начните с чего-то безобидного — например, «собери мне сводку новостей отрасли за неделю». И да, запускать такое лучше в изолированной среде: агент, который переписывает сам себя, — это мощно, но требует дисциплины. Уже тестировали ИИ-агентов в работе или пока только чатитесь с нейросетями? 👑 Я в МАКСЕ, подписывайся

🔥 Три новые нейросети за одну ночь: что вышло и чем можно пользоваться из России уже сегодня Если вы пользуетесь нейросетями для работы (текстов, таблиц, отчётов) вот сводка, которая поможет решить, не пора ли обновить инструмент. За одну ночь с 12 на 13 августа вышли сразу три заметные модели. Qwen3.8-Max от Alibaba — теперь с открытыми весами. Это одна из самых мощных китайских моделей: 2,4 триллиона параметров, умеет держать в памяти около миллиона токенов — примерно три толстых романа за раз. Вместе с флагманом вышла компактная версия Qwen3.8-27B — она работает даже на одной мощной игровой видеокарте. Для обычного использования ничего качать не нужно: чат chat.qwen.ai открывается из России без VPN, регистрация по почте. DeepSeek V4 Pro — финальный релиз. Эта китайская нейросеть популярна в России из-за сочетания качества и цены. Новая версия заметно усилила «агентные» навыки: модель дольше удерживает план работы и сама проверяет свой результат. По тестам компании, в части задач она приблизилась к американскому флагману Claude Fable 5. Цены пока сохранили прежние — очень низкие, — но DeepSeek честно предупредила о скором повышении. Grok 4.6 от компании Маска. По независимому рейтингу Artificial Analysis набрал 61 балл — ровно как GPT-5.6 Sol, топовая модель OpenAI, — при цене вдвое ниже. Сильнее всего в «офисной» работе: документы, анализ, юридические задачи. Из России официально недоступен, но сам факт важен: конкуренция давит цены вниз, и это отражается на всех сервисах. Планка «очень умной» нейросети поднялась, а цена — нет. Если вы давно не сравнивали свою основную модель с альтернативами — хороший повод это сделать на неделе. 👑 Я в МАКСЕ, подписывайся

📺 Сбер в 4 раза нарастил рекламу GigaChat на ТВ. Война за «народную» нейросеть началась Свежие цифры за первое полугодие 2026: ▫️ реклама GigaChat на федеральном ТВ выросла в ~4 раза — до 14% всей ТВ-рекламы банка; ▫️ Яндекс на ИИ-продукты тратит лишь ~5,5% своего ТВ-бюджета — и делает ставку на онлайн. Почему так: охваты по Mediascope — «Алиса AI» 14,3% россиян, DeepSeek 9,4%, GigaChat 4%. Занятно: китайский DeepSeek на втором месте вообще без рекламы. Продукт продаёт себя сам — сарафан сильнее медиабюджета. Для нас как пользователей гонка разработчиков только в плюс: лидеров будут догонять бесплатными функциями и щедрыми лимитами. Подробный разбор у меня в Макс. Кстати, ставки растут: Яндекс вложил в поиск и ИИ 55 млрд ₽ за 2025 год и уже заработал ~2 млрд на монетизации Алисы AI. Какая нейросеть у вас основная — и почему именно она? 👑 Я в МАКСЕ, подписывайся

Tencent выложил Hy3 в открытый доступ. До 31 августа модель бесплатна. Это бывшая Hunyuan (я не ругаюсь, это название такое) с 295 млрд параметров (активных — 21 млрд) и контекстом на 400 страниц. За неделю она вышла на первое место по использованию на OpenRouter, а нагрузка на API выросла в 68 раз по сравнению с прошлой версией. Веса уже лежат на Hugging Face и ModelScope. Почему стоит попробовать сейчас: Можно легально протестировать модель мирового уровня без оплаты. Китайские сервисы сейчас стабильнее работают из РФ, чем американские аналоги. Доступ через международный WorkBuddy. Есть ограничения. Бесплатен только текст, а днём часто приходится стоять в очереди. Разработчики рекомендуют заходить ночью или рано утром (с 23:00 до 08:00). Хороший повод устроить слепой тест. Сравните Hy3 с Алисой AI, GigaChat и DeepSeek — посмотрите, кто справится лучше в ваших задачах. 👑 Я в МАКСЕ, подписывайся

📣 Alibaba выпустили модель Qwen 3.8 Max Preview, которая не теряет мысль на сотой странице документа и делает реально глубокий анализ Это не полноценный запуск четвёртой версии, а промежуточный релиз. Но изменения в нём вполне прикладные, и если вы уже работаете с нейросетями в задачах по документооборота или коду, есть смысл присмотреться. ☝️ Что по факту изменилось? Длинный контекст перестал разваливаться. Модель держит нить рассуждения на протяжении всего диалога. Конкретный пример: загружаете 100-страничный технический документ, и на 87-й странице модель корректно ссылается на таблицу из третьей. Раньше в таких сценариях начинались галлюцинации и потеря данных из начала контекста. PDF, HTML и Markdown теперь обрабатываются напрямую. Без предварительной конвертации в сырой текст. Если у вас в компании документооборот построен на PDF-отчётах или вы интегрируете модель в CRM, это убирает целый слой промежуточных скриптов. Где это реально пригодится Код. Python, JavaScript, Go, Rust. Генерация и отладка на этих языках, по заявлению разработчиков, на высоком уровне. Отдельно отмечу генерацию README и API-документации по исходному коду проекта: модель читает весь код и выдаёт структурированное описание. Для небольших команд, у которых документация вечно откладывается, это может закрыть боль. Финансовые отчёты. Загружаете PDF с квартальным отчётом, модель вытаскивает выручку, расходы, EBITDA и складывает в таблицу. Без ручного копирования цифр. Переписка в поддержке. Многодневные чаты с клиентами, где проблема расползлась на десятки сообщений. Модель выделяет суть: что сломалось, что клиент уже пробовал, на каком этапе застряли. Анонс вышел через несколько дней после релиза Kimi K3 от Moonshot AI с 2,8 триллиона параметров. Китайские разработчики явно вступили в гонку мультитриллионных моделей и давят на OpenAI, Anthropic и Google по всем фронтам: и по параметрам, и по цене, и по скорости. Для нас, пользователей, это хорошая новость. Конкуренция снижает стоимость и ускоряет появление прикладных функций. 👑 Я в МАКСЕ, подписывайся

☝️ Kimi K3: открытая модель, которая догнала лидеров Moonshot AI выпустила Kimi K3 — первую открытую ИИ-модель с 2,8 трлн параметров. По качеству работы она сравнялась с Claude и GPT, а в некоторых задачах даже обошла их. ➕Главное: - Понимает всё сразу: текст, картинки и видео в одном чате. - Огромная память: держит в контексте до 1 миллиона токенов (это примерно 1600 страниц книги). Модель не «забывает» начало длинного документа. - Быстрая работа: специальная технология ускоряет обработку больших текстов в 6 раз. ➕Где K3 лучше других: - Пишет код для сайтов и сложных инженерных задач. - Отлично работает с таблицами. - Справляется с долгими заданиями, где нужно помнить много деталей. Важно: поддерживается русский язык как в текстах, так и в интерфейсе самого Kimi (раньше это многих останавливало от работы с этой нейросетью). Можно загружать русские документы, контракты или код — модель поймёт связи между частями текста. Например, найдёт противоречия в тысяче страниц договора или предложит улучшения для большого проекта. Как итог, разрыв между открытыми и закрытыми моделями стёрся. При этом разработчики Kimi K3 заложили в основу понятие "бесконечного контекста", так что возможно именно Moonshot AI создаст первую модель, которая вообще ничего не будет забывать. Посмотрим, я уже давно пристально слежу за Kimi и удивляюсь ее возможностям. P.S. Из-за угла выглядывает Qwen 3.8, который уже в версии Preview доступен в веб-сервисе. Жаркое лето нас ожидает 😅

📣 Анализ аудиозаписей до трех часов: функция работы со звуком в Гигачат теперь доступна в боте и веб-сервисе Теперь модуль распознавания и анализа речи доступен всем пользователям без необходимости дополнительных настроек или подключений. Ранее я часто предлагал как вариант обработки речи в текст mymeet или shopot. Но теперь можно обойтись встроенным функционалом Гигачата, тем более, что в бесплатном доступе лимиты такие, что коммерческие тарифы других сервисов отдыхают в сторонке. Система обрабатывает записи продолжительностью до трех часов и точно навигирует по их содержанию. Алгоритм находит конкретные фрагменты обсуждения, формирует структурированное резюме с временными метками и учитывает интонационные особенности речи. Распознавание русского языка работает с высокой точностью, опережая многие зарубежные аналоги по качеству обработки естественной речи. Технические параметры обработки: ➕ Максимальная продолжительность одного аудиофайла: 3 часа. ➕ Допустимый размер одного файла: до 30 МБ. ➕ Суммарный объем всех файлов в одном запросе: не более 80 МБ. ➕ Поддерживаемые форматы файлов: mp3, m4a, ogg, wav. 🔗Гигачат в Интернетах тут 🔗Гигачат в Телеге тут 🔗Гигачат в Максе тут ➕ Всё тестирую сам, подписывайся

🔥 Москвичи, ваш шанс! Мой совет: разобраться с искусственным интеллектом на практике Всегда говорю, что нейросети окружают нас повсюду, но многие используют их лишь для простых задач. Поэтому я обратил внимание на двухдневную образовательную программу от друзей из Мастерской новых медиа в Кибердоме. Ребята обещают не просто общую теорию, а подробный разбор применения искусственного интеллекта в медиа, коммуникациях и управлении. Занятия ведут практики (но не я, а это упущение 😅), которые ежедневно внедряют нейросети в свою работу. Они будут анализировать реальные примеры и показывать, как именно эти инструменты решают конкретные задачи. Отдельно планируются обсуждения кибербезопасности, этики и регулирования технологий. Это важная часть, о которой часто забывают, увлекаясь только скоростью работы алгоритмов. Подать заявку может любой желающий. Мест действительно немного, поэтому лучше зарегистрироваться заранее по ссылке ☝️ Если вы хотите перестать откладывать изучение этой темы и получить четкое понимание предмета, посмотрите программу.

👑 Обычно в этом канале я разбираю технические новинки. Но сегодня хочу рассказать про живой опыт коллег. Они организуют фестиваль «Хранители» и недавно запустили интересную серию ии-видеороликов. Суть простая. Звёздные гости и артисты фестиваля едут на концерт и по пути записывают личные приглашения для друзей. Для обработки этих кадров коллеги применили искусственный интеллект. Часто машинное видео вызывает отторжение. Зрителю кажется, что картинка неестественная и холодная. Но мои коллеги сделали иначе. Они не стали создавать сложные миры. Этот случай наглядно показывает, где нейронные сети приносят реальную пользу. Ролики не задумывались как специальная рекламная кампания, они выходили на официальной странице фестиваля как поддерживающий контент. Но зрители сами начали рассылать эти приглашения друзьям, и число будущих гостей мероприятия увеличилось без дополнительных вложений. Самое важное произошло в реальности. Люди видели эти теплые записи и приходили на сообщество фестиваля. Простая идея в сочетании с аккуратным использованием искусственного интеллекта дала отличный результат. Иногда не нужно придумывать сложные алгоритмы. Достаточно взять живую эмоцию и правильно применить инструмент.