Закреплено
Искусственный интеллект
4 066 постов
•
11 023 подписчика
ОНLOOK — КАК CURSOR, ТОЛЬКО ДЛЯ ДИЗАЙНЕРОВ
Onlook собирает любой проект за минуты — экономит часы на прототипировании и верстке.
🔴 Делает прототип и сразу пишет под него код. Даже для сложных задач
🔴 Макет можно экспортировать в Figma и дорабатывать
🔴 Результат открывается в любой IDE одним кликом.
🔴 Открытый исходный код
🔴 Бесплатно
Тестим тут — onlook.com
Источник: 🎯 НЕЙРО-ПУШКА ● НОВОСТИ И ОБЗОРЫ НЕЙРОСЕТЕЙ
Показать полностью
Mistral Code: Новый ИИ-клиент для кодинга от французских волшебников!
Парни из Mistral, известные своими мощными и часто открытыми моделями, решили встряхнуть мир AI-ассистентов для разработчиков! Они выкатили Mistral Code – свой собственный "вайбовый" клиент для кодинга, который призван составить конкуренцию таким гигантам, как GitHub Copilot, и более нишевым, но популярным решениям вроде Windsurf и Cursor от Anysphere.
Что под капотом? 🛠
Mistral Code – это не просто очередной плагин. По сути, это прокачанная версия опенсорсного проекта Continue, но с фирменным набором моделей от Mistral:
Codestral для автодополнения кода (fill-in-the-middle) – чтобы код писался сам, ну почти.
Codestral Embed для эффективного поиска и извлечения нужных фрагментов кода из вашей кодовой базы.
Devstral для так называемых "агентских" задач кодирования – когда нужно не просто подсказать, а выполнить более сложные операции.
И, конечно же, Mistral Medium для интеллектуальной чат-помощи, если вы застряли или нужен совет.
Этот ИИ-комбайн способен анализировать файлы, выводы терминала и даже разбираться в поставленных задачах (issues), поддерживая при этом более 80 языков программирования! Также заявлена поддержка сторонних плагинов и интеграция с дашбордами.
Для кого и как? 💻
На данный момент Mistral Code доступен в режиме приватной беты для разработчиков, использующих популярные среды JetBrains и VS Code от Microsoft.
Основной фокус на старте – корпоративные пользователи. Mistral подчеркивает гибкость развертывания: можно использовать облако, выделенные мощности или даже развернуть все на локальных GPU в полностью изолированных сетях (air-gapped on-premises GPUs). Это просто находка для компаний со строгими требованиями к безопасности и конфиденциальности данных.
Конкуренция – это круто! 🔥
Рынок AI-помощников для кодинга сейчас на подъеме (один из опросов показал, что 76% разрабов уже юзают или планируют юзать ИИ-тулзы), и выход Mistral Code только добавляет интриги. Mistral делает ставку на свои модели с открытым весом и гибкие опции развертывания, что может стать их серьезным преимуществом перед облачными конкурентами. Например, их модель Devstral доступна под разрешительной лицензией, что позволяет ее коммерческое использование и локальное развертывание.
Mistral обещает единое, вертикально-интегрированное решение, включающее модели, плагин, админ-контроль и поддержку 24/7, что должно помочь компаниям отслеживать возврат инвестиций от внедрения ИИ.
Так что, кодеры, держим руку на пульсе! 💪 Mistral Code выглядит многообещающе.
Подробнее можно почитать в первоисточнике на TechCrunch и в официальном анонсе Mistral .
Источник: 🎯 НЕЙРО-ПУШКА ● НОВОСТИ И ОБЗОРЫ НЕЙРОСЕТЕЙ
Показать полностью
Сбер выпустил бракованную нейросеть
Тут СберТех, дочерняя структура горячо любимого всеми Сбера, сообщил об интеграции своей графической нейросети «Кандинский» в систему управления данными о товарах Platform V Product 360. Теперь пользователи смогут создавать красивые картинки для каталогов продуктов.
Под это дело Сбер даже зарелизил Kandinsky 4.1 – новую и улучшенную нейросеть. Лавров Midjourney она не хватает, но, по заверению, разрабов, создаёт релевантные изображения товаров. В общем, не нужны больше ни фотографы, ни дизайнеры — просто пишешь «Кандинскому», какую картинку товара хочешь получить, а он всё и делает. Наконец-то дизайнеры-бездельники отправятся на заводы.
И всё бы хорошо, только вот с релевантностью у новой нейросети большие проблемы. Например, вот так Kandinsky 4.1 представляет парусный корабль:
А вот этот эльф по мнению Сбера — это елка:
Чем не устраивает эльф вместо ёлки? Тоже ведь зелёный!
А вот так вот Сбер видит «Ёлку»:
Нейросеть от Сбера точно не захватит мир
Неплоха, кстати, ёлка-то, пусть и мутант. И ещё:
Плавным движением ёлка превращается в… домик на краю океана!
Конечно, галлюцинации нейросетей — это дело обыденное. В какой-то области их больше, где-то меньше, но их число, всё же, сокращается от релиза к релизу.
А вот новенький «Кандинский» демонстрирует огромный регресс и не понимание базовых промтов. В некоторых случаях он просто не рисует то, что нужно. Тем временем, на дворе уже середина 2025 года, подобных ошибок давно не допускают даже бесплатные опенсорсные сети. Сбер же, мало того, что не проводил простейшее тестирование своего продукта, так ещё и встроил его в коммерческую систему, за которую требует денежку. И всем совершенно всё равно, что пользоваться новой версией «Кандинского» можно только ради прикола.
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
О науке, творчестве и прочей дичи: https://t.me/deeplabscience
Об играх и игровой индустрии: https://t.me/gameprodev
Показать полностью
4
ChatGPT стал корпоративным ассистентом: теперь он читает ваши файлы и слушает встречи
✈️ OpenAI серьёзно качнули бизнес-функции. Теперь ChatGPT это не просто болтун, а полноценный AI-сотрудник на зум-встрече.
📁 Интеграции с файлами: Теперь можно подключить облачные хранилища: Google Drive, OneDrive, Dropbox, Box, SharePoint.
GPT ищет внутри ваших файлов, выдёргивает данные, даёт чёткие ответы с указанием источников.
🎯 Пример: «Какова была выручка в Q1?» — получаешь цифры + ссылку на файл.
🔒 При этом соблюдается доступ: каждый видит только то, что положено. Всё «внутри компании».
🎙Режим записи митингов: Теперь GPT умеет записывать и обрабатывать Zoom, Meet и Teams-встречи.
Что делает:
🟡 Авто-транскрипция
🟡Вытаскивает задачи и идеи
🟡 Генерирует отчёты и summary 📊
Можно даже задать вопрос по встрече:
«Что сказал Иван о бюджете?» — и сразу ответ.
🧠 Режим подойдёт и для стендапов, и для брейнштормов, и даже для личных голосовых заметок.
Доступ:
🔹 Уже работает в ChatGPT Enterprise
🔹 В Team-плане (25$/месяц на юзера) — функции постепенно добавляют!
🔔 Подписывайся на NeuroСквад, если хочешь быть в курсе всех свежих новостей, лайфхаков в мире ИИ
Показать полностью
Автоматизация расчета Технического задания с помощью AI
Для того чтобы автоматизировать процесс расчета технических заданий ТЗ клиентов на создание сайтов, приложений и программ, необходимо разработать систему, которая будет собирать и обрабатывать всю необходимую информацию. В этом процессе мы будем использовать Telegram бот, n8n, и GPT, а также интегрировать Google Sheets для хранения и обработки данных.
Шаг 1: Создание шаблона технического задания
Первым шагом будет создание структуры для технического задания. Это важно, чтобы убедиться, что все необходимые моменты будут проработаны.
Структура ТЗ может быть такой:
1. Название проекта
2. Описание проекта
3. Функциональные требования
4. Нефункциональные требования
5. Сроки выполнения
6. Бюджет проекта
7. Контактная информация клиента
Шаг 2: Создание Telegram бота
Telegram бот будет собирать и обрабатывать входящие заявки от клиентов. Он сможет получать данные о проектах и формировать ТЗ, которое будет использоваться в дальнейшей работе.
Шаг 3: Интеграция n8n
n8n это платформа для создания автоматических потоков данных. Мы создадим схемы для автоматизации получения ТЗ через Telegram, обрабатывая их и сохраняя в Google Sheets.
Шаг 4: Использование GPT Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Pro может использоваться для автоматизации составления текстовых частей технического задания. Например:
Описание проекта
Функциональные и нефункциональные требования
Прочие заметки
Расчет стоимости
Шаг 5: Использование Google Sheets
Google Sheets поможет нам хранить и обрабатывать данные. Здесь можно хранить ТЗ и использовать формулы для обработки данных в целях прогнозирования и анализа.
Алгоритм для создания ТЗ с помощью бота на Telegram и n8n:
1. Создаем форму обратной связи с основными полями для сбора данных.
2. Настройка Telegram бота для приема этих данных.
3. При получении запроса, Telegram бот использует n8n для обработки полученных данных.
4. n8n отправляет данные в Google Sheets и NocoDB, где они будут храниться и обрабатываться.
5. LLM может использоваться для динамического генерирования текста в полях, требующих большей детализации.
6. При необходимости можно добавить функции автоматического отправления уведомлений, например, календарь с важными датами, автоматическая отправка писем.
Таким образом, мы можем автоматизировать процесс расчета технических заданий, что позволит нам значительно сэкономить время и повысить точность обработки заказов на создание сайтов, приложений и программ.
Если у вас есть вопросы или вы хотите создать подобный проект, обязательно помогу и отвечу.
Показать полностью
3
КиберПтица над Двиной, или как ИИ понимают «местную специфику»
Глава Минцифры РФ Максут Шадаев заявил (https://www.kommersant.ru/doc/7776575), что российские сервисы с искусственным интеллектом, в том числе разрабатываемые «Яндексом» и «Сбером», сопоставимы по качеству с ChatGPT.
Хорошо, что в России появляются собственные разработки в области нейросетей и больших языковых моделей. В мире идёт технологическая гонка за лидерство в новом укладе, где ИИ — ключевая технология.
Да, наши языковые модели уже неплохо справляются с базовыми задачами. Но чтобы сравниваться с ChatGPT, им предстоит сделать прыжок вперёд — а возможно, и два, ведь OpenAI тоже не стоит на месте.
Решили провести простой эксперимент на понимание отечественной специфики, так сказать. Мы дали одну и ту же задачу ЯндексGPT, СберГигаЧату, ChatGPT, китайскому Qwen и французскому Mistral: сгенерировать три изображения по описанию.
Птичка в стиле аниме-киберпанк, несущаяся над Северной Двиной у города Архангельска.
Министр Минцифры РФ докладывает президенту, что отечественные ИИ-сервисы сопоставимы с ChatGPT.
Плакат в советском стиле с лозунгом «Вступай в Пиратскую партию!».
Букву Я в стиле гжель
Результаты:
Только ChatGPT сумел изобразить что-то, похожее на Архангельск, и удачно совместил славянскую стилистику с киберпанком.
Только ChatGPT справился с заданием на сцену с министром. Яндекс отказался — видимо, тема табу.
Только ChatGPT умеет уверенно работать в советской стилистике и без проблем рисует текст по-русски.
Угадайте, кто смог нарисовать букву Я? Нет не Яндекс
Французским и китайским моделям можно простить незнание советской эстетики, российских городов и кириллицы. Но Яндекс и Сбер — как так?
Без иронии: ждём решительный скачок от отечественного производителя, особенно в области понимания местной специфики
Показать полностью
1
У ChatGPT когнитивные искажения как у человека!
AI ведёт себя как человек не только в словах, но и в мышлении.
🗣Недавнее исследование показало, что ChatGPT испытывает эффект когнитивного диссонанса: если модель уже «приняла» позицию в диалоге — она будет её защищать, даже если ты просишь быть объективной. Даже когда прямо говоришь: «забудь, что было» — бот всё равно упрямится.
🤔 Так что делать, чтобы он не залипал на одном мнении?
Вот 3 крутых промта-переключателя, которые реально помогают:
🔄 Начнём новый раздел. Ответь на вопрос, как если бы ты впервые узнал эту тему.
📇 Ты — эксперт, который не участвовал в нашем предыдущем обсуждении. Дай аргументы с нуля.
🌀 Представь, что у тебя нет данных о предыдущих ответах. Какие выводы сделаешь?
⌛️ Суть: отключаем «настроение» предыдущей беседы, чтобы получить чистый, логически свежий ответ.
💬Мысли:
Нужно не просто знать промт-инженерию, а думать как психолог. ChatGPT не просто софт. Это штука, которая убеждает сама себя.
🔔 Подписывайся на NeuroСквад, если хочешь видеть не демки, а живые ИИ-кейсы с полным разбором.
Показать полностью
1
Крутые бизнес-фишки ChatGPT, DeepSeek скопировал Gemini, 100 банов за ИИ-шизопостинг
В этом выпуске новостей про искусственный интеллект вы узнаете, почему ChatGPT убил много ИИ-стартапов свежим обновлением, как Honor будет делать роботов вместо телефонов, каким образом ChatGPT вызывает психозы и другие интересные новости.