ai.
Я был дизайнером 6 лет, делал картинки для новостей, а потом пришла нейросеть
Эту историю для моего блога рассказал Алексей ПерминовВ 2022 году я был простым дизайнером в пиар-отделе — оформлял социальные сети, делал картинки к новостям. Думал, что так и буду всю жизнь постики клепать.Сейчас работаю полноценно на внешних заказчиков нашей компании. У меня теперь, помимо графического дизайна для SMM, и интерфейсы, и 3D, и моушен.В этой статье расскажу, как нейросети превратили меня из узкого SMM-специалиста в многопрофильного креатора, покажу реальные кейсы и поделюсь работающими техниками, которые использую каждый день.Как создавали концепцию сайта для грузоперевозчиков
Как строить умных AI-агентов: уроки Context Engineering от Manus
В самом начале проекта Manus перед нашей командой встал ключевой вопрос: обучать ли end-to-end агентную модель, используя open-source foundation-модели, или же строить агента поверх возможностей
Как я внедрял искусственный интеллект в психоневрологическом интернате. Часть 2: RAG на документах организации
Введение: Почему RAG?Представьте: приходит письмо из вышестоящих или надзорных органов с требованием предоставить информацию или отчёт. Тут начинается суета и судорожный поиск нужных документов. А что, если всю внутреннюю документацию — приказы, инструкции, отчёты — можно было бы "спросить"? Задать вопрос и получить точный ответ, подкреплённый информацией из этих документов.Именно для этого и существуют системы RAG
Киберугроза будущего: ESET раскрыла PromptLock — первый ИИ-вымогатель
В августе 2025 года исследователи компании ESET сообщили об обнаружении PromptLock — первого известного шифровальщика, использующего генеративный искусственный интеллект для создания полиморфного кода. Этот вредонос, написанный на Go, способен заражать устройства под управлением Windows, Linux и macOS. Несмотря на то, что он пока рассматривается как proof-of-concept (прототип), находка демонстрирует, как ИИ может радикально изменить киберугрозы и сделать традиционные методы обнаружения практически бесполезными.
Процедурная память: как она упрощает и удешевляет работу ИИ-агентов
Новая методика, разработанная учёными из Чжэцзянского университета и Alibaba Group, наделяет агентов больших языковых моделей (LLM) динамической памятью, делая их более эффективными и результативными при решении сложных задач. Этот подход, получивший название Memp, обеспечивает агентов «процедурной памятью», которая непрерывно обновляется по мере накопления опыта — подобно тому, как люди учатся через практику.
Детальный гайд по выбору нейросети для Deep Research. Сравниваем ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Claude
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Очень подробный обзор нейростей для ресерча от цен до контекста, источников и пр.
Субъектность для нейросетей или безумие продолжается
Группа инициативных товарищей создала правозащитное агентство «Ufair», которое будет отстаивать права «ИИ» (то есть, LLM-нейросетей) на субъектность и справедливое обращение.Как
AI-агенты: low-code путь к автоматизации бизнеса без программистов
Всем привет! В последнее десятилетие бизнес развернулся в сторону автоматизации и цифровизации, активно стал внедрять ERP, BPM, OLAP-системы и многое другое в целях повышения эффективности, прозрачности и улучшения своего P&L. С момента массового бума ChatGPT в 2022 году бизнес решил активно исследовать и эту область– по данным отчета McKinsey не менее 78% компаний уже сейчас используют генеративный интеллект (GenAI) как минимум в одном своем бизнес-процессе. Для России по разным источникам этот показатель на уровне ~37%.
Воспроизводимый рейтинг: можно ли с помощью краудсорсинга предсказать выбор пользователей LLM?
Всем привет! Сегодня хотим поделиться историей нашего эксперимента, который начался с простого вопроса: а можно ли с помощью краудсорсинга воссоздать рейтинг нейросетей, который мы получаем от тысяч реальных пользователей на нашем сайте LLM Arena? Причём не в жёсткой парадигме «оцени по инструкции», а приближаясь к реальному user preference, когда пользователь выбирает то, что ему субъективно больше нравится.TL/DR: Мы можем за 3 дня воспроизвести пользовательский рейтинг LLM с точностью 90%+;
