Телеграм канал «Нейроцех»

😱 Через ChatGPT теперь можно делать дизайн в Canva и Figma, и даже бронировать отели на Booking Вчера рассказал вам про новую фишку ChatGPT — приложения. Фишка в том, что теперь можно прямо в чате поработать с Canva или включить музыку на Spotify. В Твиттере на этот счет сотни восторженных отзывов (конечно же не рекламных, нет-нет), но что на самом деле: Приложения действительно работают и это действительно удобно. В ChatGPT продолжают создавать экосистему, которая закрывает все потребности: хочешь картинки — на, хочешь придумать дизайн — на, хочешь сгенерировать видео — генерируй себе на здоровье. Главная проблема — в качестве этих инструментов. Я для примера попробовал сделать инфографику для детей по численности населения в Беларуси и сразу активировал Figma — получил блок-схему со смайликами. Оказалось, что через Figma только схемы и можно делать (а от интеграции явно ждешь чего-то большего). Потом я пошел в Canva и сделал инфографику там. Плакат получился, но текст на нем был очень мелким, а картинки — с явными признаками генерации. В итоге плакат использовать точно нигде не получится и вся работа идет в мусорку. Вот вам и новый инструмент;) Но следить за ним точно стоит, возможно, через пару месяцев он круто прокачается и мы будем его только хвалить. #сервисы @neurozeh

Какую задачу вы пытаетесь решить с помощью AI? За последний месяц канал неплохо так вырос, пора бы с вами познакомиться;) Пишите в комментах, кто вы, чем занимаетесь и что пытаетесь сделать с помощью нейросетей. А если уже придумали какой-то продукт — расскажите про него, будет интересно почитать 🎧

😮 Что нового в мире AI на этой неделе Предыдущая неделя была очень крутая на анонсы: 💪 В ChatGPT добавили поддержку приложений. Теперь можно прямо в чате поработать с Canva, включить музыку на Spotify или поискать жилье на Zillow, не переключая окна. Разработчикам тоже дали инструменты, чтобы они могли добавлять свои сервисы. ❤️ Google DeepMind запустили ИИ, который сам чинит код. Агент по имени CodeMender умеет находить уязвимости, писать для них исправления и сам же себя проверять. Эта штука уже помогла исправить 72 ошибки в открытых проектах. 👆 OpenAI выкатила AgentKit. Это визуальный редактор, где можно создавать сложные рабочие процессы из нескольких агентов, просто перетаскивая блоки мышкой. Код для этого писать не нужно. 🎧 ElevenLabs выпустила редактор для диалогов. Новый инструмент Agent Workflows помогает визуально настраивать, как будет идти разговор с ИИ. Можно создавать целые сценарии с разными «субагентами», чтобы общение было более структурированным. 😎 Gemini теперь умеет пользоваться сайтами как человек. Google запустил функцию Computer Use, которая позволяет ИИ нажимать на кнопки, листать страницы и заполнять формы. Говорят, что работает быстрее и точнее, чем у конкурентов. 👌 В Pika Labs обновили генерацию видео. Теперь нейросеть создает 10-секундные ролики в 1080p по простому описанию. Главная фича апдейта — Pikaframes, которая позволяет расставлять ключевые кадры, чтобы анимация получалась более плавной и красивой. 👍 Видео от Grok теперь генерируются быстрее и со звуком. Вышло обновление Imagine v0.9: улучшили качество и скорость, а главное — добавили аудио. Персонажи в видео теперь могут говорить, и речь будет совпадать с движением губ. #дайджесты @neurozeh

Привет! Ну что, как и обещал — отдаю вам подборку крутейших промптов для генерации текстов: от создания плана до финальной редактуры Забрать промпты можно по ссылке Ну и ставьте лайки, если было полезно;) #промпты @neurozeh

😮 Как разобраться в нейронках за 5 дней и создать рабочий продукт Практически во всех постах про Нейроцех мы рассказываем про самую крутую часть клуба — комьюнити. У нас есть маркетологи, айтишники, редакторы, бизнесмены и другие специалисты, которые хотят как-то автоматизировать свою жизнь или работу. И самое приятное в комьюнити — читать чужие истории успеха про то, как кто-то написал классную статью, сделал креативную рекламу или навайбкодил полноценный продукт. Вот вам история — наш резидент, Сергей Фомин, разработик. До вступления в Нейроцех нейронками не пользовался. Но на работе получил сложную задачу и понял, что решить ее в одиночку будет сложно. Тогда он пошел в нейронки и примерно за 5 дней вместе с кодексом собрал с нуля рабочий сервис — пингер, который следит за здоровьем внутренних систем и быстро сообщает, если что-то ломается. Он не писал код руками — он ставил задачу, уточнял требования и принимал результат. Всё, от подготовки серверов до финальных проверок, делал ИИ. Дальше слово Сергею Мой сервис — это наблюдатель, который 24/7 следит за нашими внутренними системами. Весь процесс выглядит так: по заданному расписанию он заходит в нужные разделы, делает запросы и сверяет ответы с эталоном. Если что-то идет не так — например, система долго не отвечает или присылает ошибку — он тут же фиксирует проблему и отправляет оповещение в Телеграм. Я хотел сделать инструмент максимально удобным для себя и команды, поэтому добавил несколько ключевых фишек: 1️⃣ Гибкая логика без переделок. Самое удобное — мне не нужно лезть в код каждый раз, когда меняются требования. Все правила проверок лежат в базе данных и редактируются как обычный текст или настройки. Нужно добавить новое правило — я просто дописываю его, и оно сразу начинает работать. Плюс, можно задавать любые параллельные расписания проверок для разных систем. 2️⃣ Прозрачность и контроль. Чтобы было понятно, что происходит, сервис ведёт подробный журнал событий: что и когда проверяли, какой получили ответ, где именно произошел сбой. А для наглядности я прикрутил графики, которые показывают скорость ответа, количество ошибок и общую доступность систем. Это очень удобно, чтобы смотреть динамику и контролировать SLA (соглашение об уровне обслуживания). 3️⃣ Надежные оповещения. При любом сбое мне тут же прилетает сообщение в Telegram. Если нужно, можно настроить дублирование на почту, чтобы точно ничего не упустить, особенно ночные инциденты. Вдобавок я сделал «режим наблюдателя» — это отдельный слой, который раз в несколько часов присылает сводный отчет о количестве ошибок. 4️⃣ Выпуск версий без боли. Процесс обновления я тоже автоматизировал. Теперь достаточно нажать одну кнопку, чтобы собрать готовый «релиз», который можно сразу развернуть на серверах. Вся рутина, вроде обновления базы данных, выполняется одной командой. Что это дало в работе? — Скорость. Путь от идеи до рабочего инструмента занял дни, а не недели или месяцы. — Предсказуемость. Ручной рутины стало меньше, а контроля — больше. Теперь всегда понятно, где у нас есть проблемы и насколько стабильно работает система. PS: Ближе к концу разработки, когда ИИ уже писал тесты для кода, я поймал себя на мысли: а не изобретаю ли я велосипед? Ведь на рынке куча готовых решений для мониторинга. Я решил просто спросить об этом у GPT в чате, и нейросеть выдала на удивление точный анализ, который подтвердил, что игра стоила свеч. Вот его аргументы: — Ты не пытаешься скопировать «большие» системы, а закрываешь свою нишу: self-host (размещение у себя) + приватные проверки + сценарии как данные + защита от лишних оповещений + контроль SLO. — Твой сервис быстро приносит пользу (сразу три слоя проверки «здоровья») и при этом экономный (частые дешевые пинги и редкие, более дорогие, браузерные тесты). — Систему легко развивать дальше: можно добавить поддержку gRPC, mTLS/сертификатов, создать публичные статус-страницы или интегрировать с Jira/Slack. #кейсы @neurozeh

😎 Как сравнить продукты с помощью нейросети А очень просто — использовать промпт ниже. Запустить его можно в режиме DeepResearch или обычного общения. Главное — выбрать думающую модель, чтобы нейросеть лучше погрузилась в задачу и провела более подробное сравнение. Представь, что ты — эксперт по анализу продуктов, которому поручено создать всестороннее сравнение. Твоя главная цель — подготовить детальный, объективный анализ двух продуктов для конкретной целевой аудитории в формате структурированной таблицы. Начни с тщательного исследования обоих продуктов, убедись, что у тебя есть точная и актуальная информация. Определи ключевые критерии сравнения, которые наиболее важны для целевой аудитории. Создай таблицу, где каждый столбец представляет важный аспект для сравнения. Заполни таблицу краткими, но информативными сведениями о каждом продукте, выделив их сильные и слабые стороны, а также уникальные особенности. Убедись, что сравнение является сбалансированным, объективным и адаптированным под потребности и интересы целевой аудитории. ИНФОРМАЦИЯ ДЛЯ МЕНЯ: Продукт 1: [ВСТАВЬТЕ ПРОДУКТ 1] Продукт 2: [ВСТАВЬТЕ ПРОДУКТ 2] Целевая аудитория: [ВСТАВЬТЕ ЦЕЛЕВУЮ АУДИТОРИЮ] Ключевые критерии сравнения: [ВСТАВЬТЕ КЛЮЧЕВЫЕ КРИТЕРИИ СРАВНЕНИЯ] САМОЕ ВАЖНОЕ!: Представь свой ответ в виде markdown-таблицы с четкими заголовками для каждого столбца и строки. Убедись, что информация краткая, точная и легко читается с первого взгляда. #промпты @neurozeh

Вчера я залип в статьи Игоря Котенкова и Паши Комаровского на Хабре. Обоих давно читаю в Телеге, но Хабр как-то игнорировал, и зря Если вы, как и я, увлекаетесь нейросетями, и если вы, как и я, не ML-инженер, который прекрасно понимает, как оно все работает, вам будет интересно → Как работает ChatGPT: объясняем на простом русском эволюцию языковых моделей с T9 до чуда → Чему научилась GPT-4, и почему это немного жутковато → Почему GPT o1 — это а переход к новой парадигме в ИИ → Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Из первых 3 статей я не узнал практически ничего нового, и просто почитал их с кайфом как приятный способ разложить по полочкам уже имеющиеся знания. Но четвертая — это прям вау. Очень интересно было узнать, как устроена Sora, как нейросети строят модель мира, как это помогает решать реальные задачи в физическом мире, а не просто генерить смешные видосики.