Умеет ли Gemini в TTS и транскрибацию?
Немного о работе с моделями гемини, небольшой анализ других LLM и собственный инструментПривет, Хабр! В предыдущих статьях я делился опытом создания инструментов для работы со структурированными данными на базе Gemini. Этот проект, начатый из практической необходимости, перерос в нечто большее — в исследовательский интерес к возможностям современных ИИ-моделей.
Оцифровываем сырую документацию компании с помощью ИИ локально! DeepSeek-OCR + Qwen 1.5
Недавно получил задачу сделать автоматизированную оцифровку характеристик из паспортов товаров в БД, а не изменение параметров вручную в ERP. Я подумал, было бы здорово поделиться, как я это сделал, с вами на Хабре!Базовые задачи:Нужно, чтобы это все работало локальноСистема должна принимать разные форматы (.doc, .pdf, .png)Возможность создавать динамические таблицы, куда ИИ будет заполнять сама информацию, а не хардкодить для каждой категории паспорта свои отчетыЖелательно, чтобы все работало на одной видеокарте (в моем случае 3090 на 24GB VRAM)
Главная проблема использования ИИ (Иллюзии Интеллекта) при разработке ПО
Меня часто поражает, как технически грамотные люди спорят, есть ли у LLM интеллект или это всего лишь математические вычисления по определенному алгоритму без зачатков разума. И что самое интересное, иногда оппонентами в споре за наличие интеллекта у генеративных нейросетей выступают люди, которые таким образом рекламируют свое IT-решение, не понимая, что тем самым они только создают себе проблемы.
Киберпиратство XXI века: Нелегальные клоны нейросетей и как с ними борются
Компании инвестируют в ИИ миллиарды
Код пишет нейросеть. Что остается разработчику?
Привет, Хабр!В последнее время я часто слышу апокалиптические прогнозы: «Скоро программисты будут не нужны, Claude напишет любой сервис за секунду». Я больше 10 лет руковожу студией разработки, и мой опыт применения нейросетей на практике в наших проектах сегодня говорит об обратном: программисты никуда не исчезнут, но их роль меняется прямо сейчас.Я различаю два принципиально разных подхода к использованию LLM в разработке:Первый — условный «вайб-кодинг»: вы кидаете в чат задачу и ждёте, что нейросеть как-то сама придумает архитектуру, сценарии и интерфейсы.
Подбор и фильтрация резюме на HH с помощью ИИ
Часть 4. Как я научился делать грубую фильтрацию разюме с помощью API HH.ru и Gemini Привет! На связи снова Евгений. Это четвертая часть цикла о моем самописном инструменте (написанным человеком, который далек от программирования), который вырос из простого поисковика по Excel-файлам в полноценную систему управления бизнес-процессами. Чтобы вы понимали контекст: Сначала я сделал поиск по внутренней базе товаров, чтобы менеджеры не путались в ассортименте. Потом добавил
Что не так с отчётом MIT NANDA, в котором говорят, что 95 % AI-проектов проваливаются?
Если кратко — он убогий.Я не фанат «ИИ», а особенно бездумного хайпа с громогласными заголовками. Некоторое время назад я даже расчехлил лопатку, чтобы покопаться в истории и показать, что ИИ-хайп ничем не отличается от шумихи вокруг Кобола, к примеру (или лоу кода). И там и там нам обещали, что программистов заменят, но чот пока это желание исполняется со скрипом.Программисты всё вымирают и вымирают
Как я готовил рекламную кампанию для РСЯ с помощью Nano Banana и Gemini 2.5
Часть 4. История о том, как я сэкономил на дизайнере и директологе, заставив ИИ генерировать нескучную рекламу для скучной ниши.Привет! На связи снова Евгений.Если вы следили за моими предыдущими статьями, то помните мой путь. Сначала я, не будучи программистом, собрал на Python и Gemini поиск по внутренней базе товаров. Потом мне стало тесно, и я прикрутил к инструменту парсер и модуль анализа цен конкурентов. Мой «комбайн» научился находить товар, сравнивать его с рынком и выдавать аналитику. Также я уже рассказывал о том, как
Фактчекинг за $0.09: GPT-5-mini + Perplexity sonar-pro в продакшене
Новости противоречат друг другу. Один источник пишет «завод встал», второй — «встала первая линия», третий копипастит статью двухлетней давности. Когда через твой пайплайн проходят сотни таких новостей в сутки, ручная верификация перестаёт масштабироваться.Мы столкнулись с этим при построении новостного пайплайна StatCar — нишевого СМИ об автомобилях. Стандартные LLM не подходят — их знания устаревают на момент обучения. Вариант «LLM + web_search tool» рассматривали, но отказались: дороже и менее эффективно. Perplexity заточен под поиск — это его core competency.
Как написать код в два счёта: впрягаем Codex с GPT
В двух предыдущих статьях я уже показал две разные стороны одной задачи — как встроить ИИ в обычную работу разработчика.В первой части — «Laravel Copilot Workspace: как я собрал полный цикл разработки вокруг Copilot-агентов» https://habr.com/ru/articles/972648/
