Сообщество - Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

4 081 пост 11 031 подписчик

Популярные теги в сообществе:

Пост удален администрацией (запрещенный к публикации контент)1

2

Попробовал Background agent в Cursor (чтобы сразу 2 агента кодило одновременно)

Попробовал Background agent в Cursor  (чтобы сразу 2 агента кодило одновременно) Нейронные сети, Чат-бот, Программист, Программирование, Длиннопост

2 терминала + 1 облачный агент

Что могу сказать?

— по всей видимости агент работает по коду в репозитории кода, поэтому в нём нужно авторизовать Cursor + отправить туда последние обновления.
— он требует отказаться от privacy, так как всё происходит на серверах Cursor
— в нём можно выбрать только вариант Max (оплата за каждый запрос отдельно, а не из лимита подписки)
— его обновление можно проверить и отправить в репозиторий, локально или локально как git stash

Попробовал Background agent в Cursor  (чтобы сразу 2 агента кодило одновременно) Нейронные сети, Чат-бот, Программист, Программирование, Длиннопост

результат работы простого агента. Поставил ему супер простую задачу, чтобы попробовать. Нет, регуляркой тут бы не получилось справится - много разных совершенно мест.

Вердикт: мне понравилось, можно дать какую-то несложную задачу, но требующую поиска по всему коду или большого контекста — как раз Max режим про это.

Вердикт: мне понравилось, можно дать какую-то несложную задачу, но требующую поиска по всему коду или большого контекста — как раз Max режим про это.

Попробовал Background agent в Cursor  (чтобы сразу 2 агента кодило одновременно) Нейронные сети, Чат-бот, Программист, Программирование, Длиннопост

теперь он очень любит диаграммы

В скриншотах выше как раз показываю 3 агента (понимаю, когда всё чёрное — плохо различимо), результат работы background агента, а также ещё новая фишка Cursor — теперь почти после каждого запроса он мне выдаёт диаграмму (mermaid называется), который показывает, как у нас теперь работает кусок логики, который он сделал.

--

Напоминаю, что сегодня у нас наконец-то начнётся серия постов с обучением по вайб-кодингу. Начнём с самых основнов, и дойдём до твёрдого практика. В тг канале

Показать полностью 2
2

Gemini 2.5 обошел ChatGPT, ИИ выдал "рецепт" химоружия, Claude победил синьора C++

В этом выпуске новостей про искусственный интеллект вы узнаете, почему Claude нашел "белого кита", как новый Gemini 2.5 Pro обошел o3 от OpenAI, каким образом искусственный интеллект взломали за 6 часов и другие интересные новости.

6

Визуализировать карму с Midjourney, легко и красиво

😮 Сегодня наткнулся на крутой ход интерпретации Midjourney + кармы и получилось не просто красиво, а реально мощный вайб, особенно если ты понимаешь, что за этим стоит.

🌀 Вот базовый промт:

Karma --chaos 25 --ar 2:1 --exp 10 --quality 4 --profile 6qxyid7 --stylize 200

Визуализировать карму с Midjourney, легко и красиво Промпт, Инженерия, Midjourney, Openai, ChatGPT, Нейронные сети, Искусственный интеллект, Фишка, Лайфхак, NFT, Длиннопост
Визуализировать карму с Midjourney, легко и красиво Промпт, Инженерия, Midjourney, Openai, ChatGPT, Нейронные сети, Искусственный интеллект, Фишка, Лайфхак, NFT, Длиннопост
Визуализировать карму с Midjourney, легко и красиво Промпт, Инженерия, Midjourney, Openai, ChatGPT, Нейронные сети, Искусственный интеллект, Фишка, Лайфхак, NFT, Длиннопост

💡 Хотите добавить ощущение потерянных душ в кадре? Вбросьте в начало:

wanderers, strangers

Картинка резко меняет тон: становится глубже, атмосфернее, почти кинематографично.

Визуализировать карму с Midjourney, легко и красиво Промпт, Инженерия, Midjourney, Openai, ChatGPT, Нейронные сети, Искусственный интеллект, Фишка, Лайфхак, NFT, Длиннопост
Визуализировать карму с Midjourney, легко и красиво Промпт, Инженерия, Midjourney, Openai, ChatGPT, Нейронные сети, Искусственный интеллект, Фишка, Лайфхак, NFT, Длиннопост

✨Идеально для мудбордов, визуального сторителлинга, постеров или NFT-карт.

📥 Делитесь своими результатами в комментах, интересно, у кого как "отыграется" этот промт. Кто знает, может это ваша новая визуальная серия.

🎙Больше полезностей и свежих новостей с мира ИИ, опубликовываем в нашей команде NeuroСквад

Показать полностью 4
10
Вопрос из ленты «Эксперты»

Как работать с нейросетью через API?

Привет! Сразу прошу, не закидывайте камнями: да, тупой, да, куда я лезу, да, "ваш_вариант".
Но все с чего то начинают.

По работе возник запрос, провести маркетинговый анализ. Там материал объемом около 800 страниц, и по этой базе данных (текст, диалоги, описания) нужно провести исследование и получить ответ на около 100 вопросов.
Обычно я с нейросетями работаю просто тупо через чат. Покупаю иногда подписку на GPT, но он много придумывает и очень быстро возникает что-то типо "аналитическая усталось", когда он гоняет одни и те же тезисы по кругу, и начинает додумывать и говорить общими словами.
Deepseek красавчик, но постоянно ошибка сервера, и файл приходится дробить на кучу частей, соответственно уходит контекст.

Почитал на форумах, что проблему можно решить, если купить API у Deepseek-а, и с этим API будет мне счастье: ошибки сервера минимизируются, модель сможет глубоко озучать информацию внутри аналитической базы данных.

Но я нифига не понимаю ни в кодинге, ни во всех этих питонах, удавах и прочее)
Я умею работать через чат, и все тут...

Подскажите мне, какие решения могут быть для моей задачи? Может быть есть сервисы, куда можно тупо вставить свой api и работать также, как я работаю чате?

2

Replicate vs Fal.ai — что выбрать разработчику и креатору?

Replicate vs Fal.ai — что выбрать разработчику и креатору? Программирование, Чат-бот, Нейронные сети, Инструкция, Длиннопост

Пять месяцев назад я сам задавался этим вопросом, когда мне понадобились тренер LoRA и генератор фото для проекта.

Но почему именно эти платформы, а не Segmind или Together?

1. Это самые дешёвые площадки
2. У них больше всего моделей
3. Максимально удобно работать — и через веб, и через API


Что же это вообще такое?

Fal и Replicate — облачные платформы для быстрого запуска AI-моделей (картинки, текст и не только) через простой API, без заморочек с собственными серверами. Модели есть и open-source, и проприетарные. Это что-то среднее между Midjourney/Kling и облаками типа Yandex.Cloud или DigitalOcean. Большинство моделей у них всегда “на горячей линии”, так что отклик — мгновенный. API у обеих простое и удобное.

Replicate vs Fal.ai — что выбрать разработчику и креатору? Программирование, Чат-бот, Нейронные сети, Инструкция, Длиннопост


Так кто всё-таки лучше?

Сравним по параметрам.

Цена
Многие модели стоят одинаково, но у fal.ai часть моделей бывает дороже — иногда в 2 раза. Например, тренировать LoRA на flux выгоднее через Replicate.
Replicate / Fal:
1 / 0

Replicate vs Fal.ai — что выбрать разработчику и креатору? Программирование, Чат-бот, Нейронные сети, Инструкция, Длиннопост

Скорость

В целом одинаково, но у Replicate иногда популярные модели стартуют “с холодного запуска” (из-за комьюнити-добавления). У fal те же модели откликаются моментально — по крайней мере я ни разу не встречал задержек.
Replicate / Fal:
1 / 1

Replicate vs Fal.ai — что выбрать разработчику и креатору? Программирование, Чат-бот, Нейронные сети, Инструкция, Длиннопост

Количество моделей

Replicate немного похода на “соцсеть” и в ней есть возможность публикаций своих моделей, но реально полезных AI-моделей у fal как правило больше — и новые появляются буквально в день релиза (например, Imagen 4 и Lyria появились у них через пару часов после Google I/O). Replicate обычно медленнее и не так ранообразен.
Replicate / Fal:
1 / 2

Replicate vs Fal.ai — что выбрать разработчику и креатору? Программирование, Чат-бот, Нейронные сети, Инструкция, Длиннопост

Забота о пользователях

Replicate выигрывает в эстетике и удобстве, у них отличная документация и поддержка почти моментальная (email). У fal всё проще и больше про скорость и API. Поддержка у них также по email, но также есть Discord, куда можно написать. Правда прошлым летом мне там очень долго отвечали, но за год что-то могло и поменяться, ведь они подняли не так давно очень большой раунд.
Replicate / Fal: 2 / 2

Replicate vs Fal.ai — что выбрать разработчику и креатору? Программирование, Чат-бот, Нейронные сети, Инструкция, Длиннопост

Функциональность (больше для программистов)

В Replicate можно добавлять свои модели, более удобно видеть историю запросов, можно использовать comfy-конфиги (но через json, что не очень удобно). У fal это всё тоже есть, плюс возможность собирать пайплайны на их сервере как конструктор из существующих у них моделей, и почти полноценный comfy-интерфейс (!) который можно визуально использовать и настраивать. Он также всегда в “горячем” состоянии и за недорого. Все фото и LoRA хранятся удобно — можно не качать, а обращаться к ним прямо из пайплайна (хотя лучше всё-так скачивать).
Replicate / Fal: 2 / 3

Replicate vs Fal.ai — что выбрать разработчику и креатору? Программирование, Чат-бот, Нейронные сети, Инструкция, Длиннопост

Итог:

fal.ai всё же чуть лучше по функциональности, но многое зависит от вкуса. Креаторам важнее удобный интерфейс, а разработчикам — “фишки”. Оба портала работают без VPN, но для серьёзных задач советую всё-таки включать VPN — нюансы случались, так скажем.

Я сам использую оба сервиса — выбираю по цене и доступности модели. Они крайне удобны для быстрого подключения к своим проектам.

--

А с завтрашнего вечера начинается серия постов по обучению вайб-кодингу в моём тг-канале. Заходите, если вам эта тема актуальна, буду рад поделиться

Показать полностью 6
1

ГЕНЕРАТОР ИДЕЙ ДЛЯ БИЗНЕСА

ГЕНЕРАТОР ИДЕЙ ДЛЯ БИЗНЕСА Искусственный интеллект, Нейронные сети, Тренд, Идея, Бизнес-идея, Бизнес-план

Сервис Ideabrowser мониторит тренды, соцсети и поведение потребителей, чтобы выдавать актуальные идеи и задумки.

Всё это вместе с бизнес-планом и архивом всех инсайдов прошедших дней.

Пробуем тут

Источник: 🎯 НЕЙРО-ПУШКА ● НОВОСТИ И ОБЗОРЫ НЕЙРОСЕТЕЙ

2

ОНLOOK — КАК CURSOR, ТОЛЬКО ДЛЯ ДИЗАЙНЕРОВ

ОНLOOK — КАК CURSOR, ТОЛЬКО ДЛЯ ДИЗАЙНЕРОВ Искусственный интеллект, Нейронные сети, Тренд, Проект, Код

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
3

Mistral Code: Новый ИИ-клиент для кодинга от французских волшебников!

Mistral Code: Новый ИИ-клиент для кодинга от французских волшебников! Гайд, Искусственный интеллект, Тестирование, Нейронные сети, Тренд, Код, Кодеры

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
Отличная работа, все прочитано!