Понравилась картинка? Попросите ИИ продолжить в том же стиле С нейросетью можно сделать открытку, приглашение или обложку. Но если нужны сразу несколько изображений, возникает другая задача: как сделать так, чтобы они сочетались между собой? Вместо нового описания каждый раз можно показать ИИ образец. 20 октября Google анонсировала новые возможности Gemini для работы с визуальным стилем: можно загрузить фирменные материалы, шрифты и цвета, чтобы использовать их при создании следующих изображений. Но начать можно с простой задачи — приглашения на день рождения. В нейросети, которая умеет создавать изображения по образцу, прикрепите свою картинку и напишите: «Используй это изображение как образец оформления. Сохрани основные цвета, характер иллюстраций и настроение. Создай приглашение на день рождения. Оставь свободное место для даты и адреса, текст я добавлю самостоятельно. Не копируй изображение целиком — сделай новую композицию». Если результат понравился, продолжите в том же чате: «Теперь создай карточку с программой вечера в том же оформлении. Сохрани палитру и характер рисунка. Оставь достаточно свободного места для текста». А затем: «Сделай завершающую открытку “Спасибо, что были с нами” в стиле предыдущих изображений. Добавь только эту фразу, без другого текста». Так можно подготовить небольшой комплект для одного события. Или оформить объявления, карточки товаров и обложки для своего проекта. Если картинки начинают слишком сильно отличаться, прикрепите удачный вариант ещё раз и уточните: «В новом варианте изменились цвета и рисунок стал слишком объёмным. Верни палитру образца и плоскую иллюстрацию. Измени только расположение предметов». Результаты всё равно нужно проверить: одинаковые цвета ещё не гарантируют единого оформления, а надписи могут содержать ошибки. Даты, адреса и другой важный текст удобнее добавить отдельно в редакторе. Для первого опыта возьмите собственную фотографию, рисунок или открытку. Попробуйте сделать к ней пару — уже с другим содержанием. Что бы вы создали первым: приглашение, открытку или обложку?

ИИ отправит доктора Хауса на пенсию? Microsoft показала систему, которая справилась со сложными диагностическими задачами заметно лучше врачей — участников исследования. Работа опубликована в журнале Science. Система называется Diagnostic Orchestrator. По сути, это виртуальный консилиум: ИИ предлагает возможные диагнозы, выбирает уточняющие вопросы и обследования, проверяет версии и пересматривает выводы по мере получения информации. На сложных случаях результат составил 83% правильных диагнозов. У врачей без справочных материалов — около 22%, с доступом к справочникам и интернету — 36%. На случаях из приёмного отделения больницы система показала 80%, врачи — 47%. Поэтому цифры действительно впечатляют. Но здесь легко сделать слишком большой вывод. Это были текстовые симуляции на основе медицинских случаев. Система не принимала пациентов в обычной больнице. Такой тест не показывает, насколько безопасно она будет выбирать лечение и как повлияет на здоровье людей. И сравнивали её с врачами общего профиля, работавшими индивидуально. Результат не доказывает превосходство над профильными специалистами или командой врачей в реальной практике. Следующий шаг Microsoft — исследование в медицинском центре Beth Israel Deaconess в Бостоне. Там планируют оценить работу системы с пациентами и сравнить её выводы с независимыми оценками врачей. Мне в этой истории интересна возможность получить дополнительную проверку: какие версии ещё стоит рассмотреть, чего не хватает для вывода, не упущено ли что-то важное. До «ИИ во всех больницах» ещё предстоит пройти большой путь. Но представить такого помощника рядом с врачом уже гораздо проще. А вы хотели бы, чтобы врач мог дополнительно проверить ваш случай с помощью такой системы? Исследование в Science

Куда ушли деньги? Покажите нейросети список расходов Если вы платите картой или телефоном, собирать бумажные чеки необязательно. История покупок уже есть в приложении банка. Откройте расходы за неделю или месяц. Если банк позволяет, скачайте список операций в Excel или CSV — это обычный табличный файл. Если такой возможности нет, можно сделать скриншоты нужных операций. Для начала оставьте только дату, название магазина или описание платежа и сумму. Уберите ФИО, номера счетов и карт, телефон, остаток на счёте и другие личные данные. Загрузите подготовленный файл или изображения в нейросеть и напишите: «Помоги разобрать расходы за этот период. Распредели операции по категориям: продукты, кафе и доставка, транспорт, покупки для дома, развлечения и прочее. Переводы между своими счетами не считай расходами. Возвраты и переводы другим людям покажи отдельно. Если назначение платежа непонятно, не угадывай — вынеси его в список для уточнения. Проверь, что итоговые суммы сходятся с исходными данными». Затем можно продолжить в том же чате: «Покажи пять самых крупных расходов и повторяющиеся списания. Отметь возможные подписки, но не утверждай, что это подписка, если данных недостаточно». Или задать более конкретный вопрос: «Сколько за этот период ушло на кафе и доставку? Покажи, какие операции ты включил в расчёт, чтобы я мог проверить». Здесь есть отличие от чеков: в банковской истории обычно видно, где и сколько вы заплатили, но не видно, что именно купили. Покупку в супермаркете нельзя достоверно разделить на продукты и бытовую химию без подробностей. Поэтому сначала проверьте спорные операции и суммы. А уже потом попросите сделать короткую сводку. Начать можно с одной недели. Так проще проверить результат и понять, полезен ли вам такой способ. Вы смотрите только общий остаток или разбираете, на что уходят деньги?