Игорь Зуриев | Нейросетка

Нашёл ещё один интересный инструмент для вайб-кодинга - DeepSite Работает всё достаточно просто: описываете обычным языком, какой сайт или веб-приложение хотите получить, выбираете модель и нейронка собирает проект с кодом и живым предпросмотром. В новой версии можно создавать не только одностраничные лендинги, но и многостраничные сайты, дорабатывать проект через чат и даже переделывать существующие сайты, просто указав ссылку. Результат можно сразу опубликовать в Hugging Face Spaces. Под капотом доступны Kimi, DeepSeek, Qwen, GLM и MiniMax. При этом DeepSite генерирует реальные файлы HTML, CSS и JavaScript, то есть код, который можно переиспользовать и забирать с собой 🥳 Также код можно открыть, изучить и при необходимости доработать вручную. Для сборки лендингов вполне себе годная тема! Для сложного сервиса с безопасностью, базой данных, платежами и большим количеством интеграций разработчик всё ещё нужен. Пробуйте тут 👉 https://enzostvs-deepsite.hf.space/

Директ возвращает 10% бюджета за рекламу в мессенджерах Запускайте кампании в Telegram и МАКС с 1 июня по 31 августа — получайте кешбэк 10%. Его можно потратить на новые кампании. 💰 Как получить кешбэк: — Заполните форму: укажите логин в Директе и что продвигаете (сайт или канал); — Запустите рекламу в МАКС, Telegram или сразу на двух площадках с оплатой за клики; — В сентябре начислим кешбэк. Получить предложение #реклама yandex.ru О рекламодателе

Знаете вы или нет?! На самом деле, я увлекаюсь не только ИИ и нейросетями, но ещё и психологией, по большей части, психологией достигательства. А без коммуникаций, как известно, ты ничего не достигнешь) Нашёл одну интересную интерактивную игру про доверие и теорию игр, называется «Эволюция доверия» На первый взгляд она не про ИИ. Но на самом деле её идеи напрямую связаны с тем, как будут взаимодействовать ИИ-агенты, компании и люди. Игра показывает, что доверие возникает не просто из-за «доброты». Для него нужны понятные правила, повторяющиеся взаимодействия, возможность учитывать прошлое поведение и исправлять ошибки. Ну и пару моих мыслей на этот счёт: эффективное сотрудничество строится не на безусловном доверии, а на сочетании открытости, взаимности, контроля и способности прощать случайные сбои. Сыграйте - точно не пожалеете👇 https://notdotteam.github.io/trust/

А у нас почти что приняли новый отдельный законопроект о поддержке и регулировании ИИ 📄 🔍 Но есть важный аспект: Сам документ не про «любой ИИ вообще», а в первую очередь про большие фундаментальные модели ИИ. То есть про модели уровня LLM и другие крупные модели, которые могут использоваться как база для разных сервисов, продуктов и решений. 💻 Давайте разбираться с самыми важными пунктами: 1. Вводится юридическое определение большой фундаментальной модели ИИ. Один из формальных признаков - не менее 1 млрд параметров. 2. Появляются понятия суверенной и национальной ИИ-модели: • Суверенная модель должна разрабатываться российским юрлицом, хранить и обрабатывать данные в российских дата-центрах, обеспечивать воспроизводимость цикла разработки, включая обучение, и проходить подтверждение соответствия законодательству РФ и традиционным духовно-нравственным ценностям. • Национальная модель тоже должна разрабатываться российским юрлицом, но её статус определяется через существенные характеристики, которые установит Правительство РФ: структуру, ПО, настраиваемые параметры и другие ключевые признаки. Что видим? Суверенная модель - это более жесткий режим с требованиями к инфраструктуре и контролю полного жизненного цикла, а национальная - статус российской модели, параметры которого будут дополнительно закрепляться подзаконными актами. 3. Государство сможет устанавливать случаи, когда в отдельных сферах нужно применять именно суверенные или национальные ИИ-модели. Особенно, в госуправлении, критичных отраслях и на финансовом рынке. Для банковской и финансовой сферы отдельно предусмотрено согласование с Банком России. 4. Правительство получает широкие полномочия: координация, меры поддержки, требования по снижению рисков, порядок учета и присвоения статуса моделей. 5. Для разработчиков суверенных и национальных моделей предусмотрены меры поддержки: государственная поддержка, участие в профильных организациях, международные проекты, экспорт российских ИИ-технологий, страхование имущественных интересов и ответственности. 6. Но вместе с поддержкой появляются и обязанности. Разработчики должны обеспечивать безопасность модели, определять правила эксплуатации, ограничения, условия применения, обновления и вывода из эксплуатации, а также вести техническую документацию. 7. Отдельный блок посвящен маркировке ИИ-контента. Если большая модель используется для создания аудио- или визуального материала, должна быть возможность размещать предупреждение о применении ИИ. Площадки с большой аудиторией тоже должны обеспечить такую возможность. 8. Очень важный пункт - обучение моделей на объектах авторского и смежного права. В проекте указано, что обращение к таким материалам для обучения суверенных и национальных моделей не считается нарушением, если экземпляр получен правомерно или материал был открыт для общего доступа и доступен для анализа без технических ограничений. 9. Ответственность за нарушения будет наступать по общему законодательству РФ. Отдельных штрафов, вроде как, нет. 10. Основная дата вступления в силу - 01.09.2026. При этом, часть ключевых положений, включая требования к суверенным/национальным моделям и обязанности разработчиков, должна заработать только с 01.03.2027. А для уже существующих систем предусмотрен переходный период до 2032 года при условии обработки и хранения данных в России. 👉Полный текст законопроекта тут👈 Ну что сказать? На мой взягляд, явных запретов ИИ нет, больше пока похоже на попытку создать некую рамку регулировани для крупных ИИ-моделей. А для создания этих самых, крупных и умных ИИ-моделей нужна инфраструктура

А у меня для вас 2 хорошие новости 🤩 Во-первых, вернули Fable 5 в Claude! Только с небольшими ограничениями (смотри на фото) А во-вторых, я сегодня попробовал оплатить подписку на Claude просто со своего российского Apple ID и всё прошло! Вот это точно удивительно! И не пойму: баг или фича?!😎 Тоже смотри на скрине ☝️

Anthropic представила Claude Sonnet 5. И, кажется, самое интересное здесь - не очередной рост баллов в тестах Новая модель стала заметно более самостоятельной: она умеет планировать работу, использовать браузер и терминал, выполнять более сложные задачи и проверять собственный результат без дополнительной команды. По заявлению Anthropic, в некоторых агентных сценариях Sonnet 5 приближается к более дорогому Claude Opus 4.8. То есть возможности, для которых ещё недавно требовалась флагманская модель, постепенно переходят в более доступный ценовой сегмент по токенам. Для разработчиков и команд, которые создают ИИ-агентов, это потенциально означает снижение стоимости автоматизации. Стартовая цена API до 31 августа - $2 за 1 млн. входных и $10 за 1 млн. выходных токенов. Затем стоимость вырастет до $3 и $15 соответственно. Но есть нюанс: Anthropic обновила токенизатор, поэтому один и тот же текст может расходовать примерно в 1-1,35 раза больше токенов. Так что сравнивать модели только по цене миллиона токенов уже недостаточно - тут надо смотреть на стоимость полностью выполненной задачи. Также я бы пока осторожно относился к красивым графикам. Большая часть результатов представлена самой Anthropic и партнёрами раннего доступа. Реальная картина станет понятнее после независимых тестов и практического использования. И, честно скажу, в бесплатной подписке Sonnet 5 на уровне Max при выполнении одной простой задачи достигла дневного лимита токенов и ничего не выдала))) Так что пробуйте, как минимум, с подпиской за 20 баксов! P.S. до Fable 5 ей ещё всё равно далеко!

OpenAI переформатирует линейку GPT Вместо одного «супер‑мозга» мы получаем три чётко позиционированных модели: Sol, Terra и Luna. OpenAI представила GPT‑5.6 как семейство моделей с разной глубиной, ценой и специализацией: - Sol — флагман для самых сложных задач. - Terra — баланс качества и стоимости. - Luna — максимально быстрая и дешёвая модель для массовых сценариев. По сути, это переход от одной универсальной модели к продуктовой линейке, где под каждую задачу есть свой инструмент. GPT‑5.6 Sol: флагман нового поколения Sol — это ставка на безопасность, сложные рассуждения и длинный контекст. Модель заточена под: - кибербезопасность и поиск уязвимостей в больших кодовых базах; - работу с длинными аналитическими документами и сценариями; - сложные «модели мира» — симуляции, игры, продвинутую логику. Для бизнеса это про то, чтобы сложные, дорогие задачи (security, R&D, сложная аналитика) передавать не «абстрактному ИИ», а конкретной специализированной модели. GPT‑5.6 Terra: рабочая лошадка Terra выглядит как новый «рабочий стандарт». Она: - дешевле флагмана, но даёт качество на уровне продвинутых прошлых поколений; - подходит для повседневных задач: аналитика, тексты, документация, отчёты, чат‑боты; - может стать основным двигателем корпоративных решений, где важны и качество, и бюджет. Это вариант для тех, кто хочет апгрейд «мозгов» в продуктах, не переходя в премиальный ценовой сегмент. GPT‑5.6 Luna: массовый ИИ Luna — ставка на скорость и доступность: - быстрые ответы, недорогие запросы, масштабируемость под миллионы пользователей; - идеальна для клиентских сервисов, саппорта, простых ассистентов внутри продуктов; - фактически, это «ИИ‑инфраструктура» для сервисов, которым нужен умный, но экономичный бэкенд. Для рынка ИИ это своеобразный сигнал: эпоха «одного большого LLM» заканчивается, начинается эпоха портфелей моделей. Для бизнеса — это возможность строить архитектуру, где под каждую роль в продукте используется свой класс модели, а не один универсальный «чат‑бот на всё». Для разработчиков — необходимость думать не «какую одну модель выбрать», а «как собрать стек из нескольких классов моделей под задачи».

А вы знали, что в Т-Банке тоже разработали свою ИИ-модель? Давно хотел изучить, что за модель, но, к сожалению, информации по ней не так много. В любом случа, есть различные виды моделей в открытом доступе, которые можно запустить локально. Всё лежит тут: https://huggingface.co/t-tech/collections На официальном сайте тоже есть краткая инфа: https://ai.tbank.ru/opensource/ ✨ При этом, пока вижу, что это, по большей части, модели, заточенные под конкретные задачи. А теперь нужны комментарии от вас 👇 Кто уже использовал, внедрял в свои процессы, а может и даже причастен к её разработке? Поделитесь своими впечатлениями, а также наблюдениями по сильным и слабым сторонам модели в коментариях 💌