#AI: NVIDIA сделала процессор, который не для людей ⌨️

В начале месяца писал за новую кампанию LitVM совместно с Arkada, в которой можно прокликивать задания с даппками, чтобы лутать поинты и награды в $ETH. Напоминаю, что на комьюнити был выделен 51% от саплая, так что дроп точно будет. Совсем недавно запустили вторую локацию на мапе с новыми даппками и квестами в ходе тестнета, а значит стоит продолжить отработку, чтобы прогреть кошелек под будущие награды. Сейчас доступно уже 7 даппок, а еще 2 добавят немного позже, так что долго воркать не придется. ▪️Guide: - Проходимся по предыдущему гайду - На странице ивента справа переключаемся на Location 2 - По очереди ревилим ячейки и проходимся по заданиям: - Сперва клеймим zkLTC и свапаем на WolfDEX в токен $MULTY - Также свапаем любой удобный актив на Multyra - Заносим небольшую сумму zkLTC на Forged - На OnChainGm жмем Deploy в чейне LitVM Testnet - Выполняем легкие задания и играем в игры на FarosBeacon - Делаем придикт на Penny4Thots - Кликаем Trade + Swap на Olympus и делаем транзу 🤓Вижу тут скорее самые легкие квесты для таких отработок, так как гонять транзы и делать что-то сложное не придется. Ранее парни подтвердили награды за эту активность, так что стоит пройтись по 1-й и 2-й локациям. Затраты тут только на клейм самого квеста в Base, так что даже лоубанки смогут отработать. 💬 Делимся мувами, обсуждаем и помогаем друг-другу в нашем уютном чатике 😜 🪞 БИРЖИ: ☝️ ByBit | ◻️ OKX |📊 MEXC | ↔️ Bitget | 🔀 BingX (без KYC) 🚬 ТУЛЗ: 🪙 Agent-X | 💲 Spread MEXC/DEX | 📷 KYC

Этот человек построил техническую команду из 300 параллельных AI-агентов под названием Kimi K2.6. Агенты читают полную кодобазу, понимают архитектуру, пишут продакшен-код, отлаживают и выпускают его, заменяя целый отдел разработчиков. Вместо традиционного агентства с 10-15 людьми и маржой 30% он тратит $150-300 на API и получает ту же отдачу с маржей 90%. К десятому месяцу один человек управляет стратегией, а AI выполняет 80% работы. Как повторить: 1️⃣ Запустите локальную сеть AI-агентов. Используйте фреймворк вроде CrewAI или LangChain для оркестрации множества специализированных агентов. Это позволяет создать систему, где один агент анализирует код, другой пишет тесты, а третий — дебажит, имитируя работу полноценной команды. 2️⃣ Настройте обработку кодобазы и контекста. Подключите мощную языковую модель, такую как GPT-4 API или Ollama с локально запущенной моделью, чтобы агенты могли глубоко анализировать существующий проект, понимать зависимости и генерировать совместимый код. 3️⃣ Автоматизируйте пайплайн разработки и деплоя. Интегрируйте вашу систему агентов через n8n или Make с GitHub, системами CI/CD (например, Jenkins или GitHub Actions) и платформами деплоя. Это позволит автоматически тестировать, собирать и выпускать код, написанный AI, сокращая цикл до минимума. Итог: Вы сможете заменить дорогую команду разработчиков автономной системой AI-агентов, которая берёт на себя основную нагрузку по выполнению технических задач, превращая высокие операционные расходы в чистую прибыль. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Для тех, кто хочет полный контроль над диалоговым ИИ: приватность, эксперименты, работа без интернета. 1️⃣ Установите движок для локальных моделей Ollama — это программа, которая скачивает и запускает большие языковые модели прямо на вашем компьютере. Она работает в фоне и не требует мощной видеокарты. Установка простая: скачайте инсталлер с сайта или вставьте команду в терминал. Ollama 2️⃣ Скачайте подходящую модель На сайте Ollama есть библиотека моделей разного размера и назначения. Для старта идеально подойдёт Llama 3.1 8B — она достаточно умная для большинства задач и работает даже на процессорах без видеокарты. Чтобы скачать, просто выполните в командной строке: `ollama run llama3.1:8b`. Библиотека моделей Ollama 3️⃣ Поставьте удобный веб-интерфейс Вместо командной строки используйте Open WebUI — это аналог привычного чата ChatGPT, который работает в вашем браузере и подключается к Ollama. Установка через Docker займёт несколько минут, а интерфейс позволит легко общаться с моделью, вести историю и создавать промпты. Open WebUI 4️⃣ Настройте и протестируйте связку После установки откройте Open WebUI в браузере (обычно по адресу http://localhost:3000). В настройках укажите, что backend — это ваша локальная Ollama. Выберите скачанную модель и начните диалог. Теперь у вас есть полноценный ассистент, работающий офлайн. Итог: за 1-2 часа вы получаете приватный AI-ассистент с нулевой стоимостью запросов, который может генерировать тексты, код, идеи и работать без интернета. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Для тех, кто хочет приватный и бесплатный AI-ассистент на своём компьютере без ограничений. Кому и зачем: Разработчикам, исследователям и гикам для безопасной работы с данными, экспериментов и экономии на подписках. 1️⃣ Установите движок Ollama Это платформа для запуска больших языковых моделей (LLM) на вашем ПК или Mac. Скачайте инсталлятор с сайта или установите одной командой в терминале. Он создаст среду для работы моделей. Скачать Ollama 2️⃣ Загрузите модель В терминале выполните команду, например, `ollama run llama3.1:8b`. Это загрузит оптимизированную версию модели Llama 3.1 с 8 миллиардами параметров — она работает даже на компьютерах без мощной видеокарты. Модель сохранится локально. Выбрать модель из библиотеки 3️⃣ Поставьте удобный веб-интерфейс Open WebUI — это аналог чата ChatGPT, который работает в вашем браузере, но подключён к локальной модели через Ollama. Установка через Docker или Python занимает несколько минут и даёт полноценный интерфейс с историей диалогов. Установить Open WebUI 4️⃣ Настройте и используйте После запуска Open WebUI откройте `http://localhost:3000` в браузере. В настройках укажите адрес вашего Ollama (`http://localhost:11434`). Теперь вы можете общаться с моделью, обрабатывать тексты и документы — все данные остаются на вашем устройстве. Итог: У вас есть полностью приватный AI-ассистент с нулевой ежемесячной стоимостью, способный работать без интернета и обрабатывать конфиденциальные данные. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Автор видео — соло-предпринимательница, которая создала полностью автоматизированную систему для управления D2C-бизнесом без команды и инвестиций. Она построила живой граф знаний с открытой схемой, где 7 специализированных ИИ-агентов пишут письма, сортируют задачи и готовят утренние решения. Система приносит $19 000 прибыли в месяц, а её месячные затраты составляют $200–650 вместо $5 000–9 700 на мини-команду. Как повторить: 1️⃣ Выберите ядро для LLM и создайте агентов. Вам нужна мощная языковая модель для написания и анализа текста, как в примере с Claude. Используйте Claude API или локально разверните модель через Ollama. Настройте отдельных агентов под конкретные задачи: обработку входящих писем, составление брифингов, обновление графа знаний. 2️⃣ Постройте структурированное хранилище данных — граф знаний. Вместо плоских списков дел создайте связанную базу, где контакты, проекты, идеи и задачи связаны между собой. Для этого подойдут базы данных с поддержкой графов, такие как Neo4j, или гибкие NoSQL-решения, которые можно адаптировать под открытую схему. Итог: Вы получите автономную операционную систему для бизнеса, которая обрабатывает рутину, накапливает контекст и каждое утро предоставляет вам только список ключевых решений, экономя тысячи долларов и десятки часов. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Создавать контент в одиночку — тяжело. Но можно собрать свой creator stack из AI-инструментов, которые заменят дизайнера, редактора и менеджера. ComfyUI — визуальный конструктор workflow для генерации изображений. Собираете цепочку действий как блок-схему и получаете стабильный результат. → Ссылка n8n — автоматизируйте публикации, сбор данных и уведомления. Связывает разные сервисы без кода. → Ссылка Ollama — запускайте мощные языковые модели (Llama, Mistral) прямо на своем компьютере. Полная приватность и нет лимитов. → Ссылка Open WebUI — удобный интерфейс для локальных моделей из Ollama. Похож на ChatGPT, но работает у вас. → Ссылка GitHub AI avatar — ищите готовые проекты для создания аватаров или UGC-контента. Бесплатный код для кастомизации. → Ссылка Собирайте свой стек, автоматизируйте рутину и фокусируйтесь на творчестве. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

🎰 Gates of Olympus вже чекає на тебе в BC.GAME 💰 Лови бонуси, крути слоти та забирай великі виграші ❗️ Бонус до $1000 на перший депозит ❗️ Поповнення будь-яким зручним способом та через будь-який банк 📲 Зручний застосунок для гри у будь-який час ❗️Не проґав свій шанс забрати виграш 📲 Скачуй застосунок та забирай свої бонуси! 👉 Підписуйтесь на наш Телеграм канал там ще більше акцій та розіграшів щодня!

Сохрани, если хочешь не просто читать про ИИ, а собирать из него рабочие процессы: 1. ComfyUI https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI зачем: визуальные workflow для генерации 2. n8n https://github.com/n8n-io/n8n зачем: автоматизация публикаций и данных 3. Ollama https://ollama.com/ зачем: локальные модели на своем компьютере 4. Open WebUI https://github.com/open-webui/open-webui зачем: интерфейс для локальных моделей 5. GitHub AI avatar https://github.com/topics/ai-avatar зачем: поиск avatar/UGC проектов Главная мысль: ценность не в списке ссылок. Ценность в том, чтобы взять одну ссылку и превратить её в повторяемый workflow. — AI MAN | Нейросети и деньги

По слухам, консоль получит 5-дюймовый OLED-экран, ARM-процессор и физические картриджи вместо цифровой библиотеки. Устройство будет ориентировано на 2D-проекты с пиксельной графикой. Миллениалы в восторге 👏 #тренды #новости #россия #важное #события #москва

😐 Ранее писали про LLM в айфоне от MIT. Google зашли шире - не просто текст, а полноценная мультимодалка для обычного ноута. Gemma 4 12B - 12 ярдов параметров. Видит картинки, слышит аудио, понимает видео. Без отдельных энкодеров - все модальности летят напрямую в модель. Первая мультимодальная модель такого уровня которая влезает в 16 гигов видеопамяти. Обычный ноут с дискреткой или Mac на M-чипе - и локальный инференс без облака. Что умеет: 🟢Текст + картинки + аудио + видео нативно 🟢Распознавание речи и разделение спикеров 🟢Контекст до 256к токенов 🟢Apache 2.0 - юзай как хочешь 150 млн загрузок у семейства Gemma, 70к+ вариантов на Hugging Face. Работает через Ollama, llama.cpp, vLLM - поднимается за минуты. Бенчи рядом с моделью вдвое больше (26B MoE) при половине памяти. Хассабис анонсировал лично. 🗒 Google отдаёт даром то за что облачные API берут деньги. Как поднять и настроить у себя - разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб

Ollama – бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который запускает большие языковые модели прямо на вашем ПК. ⚙ Настройка занимает около 5 минут. Скачайте приложение, установите его, затем откройте терминал и введите "ollama run llama3.2". Он автоматически загрузит модель и сразу же перенесет вас в чат. Полный список доступных моделей находится на странице "Library": Llama 3, Mistral, Gemma, Phi, DeepSeek и около 100 других. Главный плюс: Ollama не отправляет данные на внешние серверы. Если вы боялись загружать базу клиентов и другую конфиденциальную информацию в ChatGPT, то тут все работает полностью автономно. Для большинства задач хватает 8 ГБ оперативной памяти. Минус: бесплатный ИИ работает исключительно с текстом, и для удобства рекомендуется установить для него отдельный графический интерфейс. Ollama не справится со сложными задачами, которые под силу GPT-5.5, но зато бесплатная и конфиденциальная 🫡 @Coin_Post #полезныезаметки

😐 Ранее писали как Anthropic скупает 220к GPU на ярды. Google показал что можно проще - выжать 3х перформанса из текущего железа чисто софтом. Google выпустил апдейт для open-source моделей Gemma 4. Маленькая модель-черновик предсказывает сразу пачку слов, основная проверяет всё за один проход. Качество одинаковое. Бенчмарки на реальном железе: 🟢Десктоп GPU (RTX Pro 6000) - 2х быстрее 🟢MacBook (Apple Silicon) - 2.2х 🟢Серверный GPU (H100) - 1.9х Всё под Apache 2.0, уже на Hugging Face и Ollama. Работает от Raspberry Pi до серверов. NVIDIA H100 стоит десятки тысяч за штуку, а датацентры строят за ярды. Google показал что скрытые мощности уже есть в твоём железе - просто никто не юзал. 🗒 Модели становятся эффективнее на том же железе и это бесплатно. Как настроить локальный AI разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб

🏆 Наши победители: Ольга @Olga_KM1 🎉 Поздравляем! 🎉 Вы — лучшие! ❤️ Всем до скорой встречи в новой игре! ───────────────── Игра создана с помощью бота GameWin 🏆

1. awesome-llm-apps Практическое руководство по ИИ. RAG, агенты, мультимодальные приложения — всё в рабочем коде. Более 106K звёзд. Repo → https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps 2. LangChain Фундаментальная основа. Используется в продакшене Klarna, Replit, Elastic и большинством ИИ-стартапов в 2026 году. Repo → https://github.com/langchain-ai/langchain 3. LangGraph Слой оркестрации для продакшен-агентов. Навык, который указан в описании каждой вакансии старшего инженера ИИ. Repo → https://github.com/langchain-ai/langgraph 4. CrewAI Координация нескольких агентов. Фреймворк, к которому первыми обращаются команды Fortune 500. Repo → https://github.com/crewAIInc/crewAI 5. Ollama Запускайте любую открытую LLM на своей машине. Самый быстрый способ понять, как на самом деле работают модели. Repo → https://github.com/ollama/ollama 6. awesome-mcp-servers MCP — стандарт, который все крупные ИИ-лаборатории приняли в 2026 году. Знание его ставит вас впереди 99% инженеров. Repo → https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers 7. Qdrant Векторная база данных для продакшен-RAG в масштабе. Эмбеддинги и семантический поиск — обязательны для ролей в ИИ. Repo → https://github.com/qdrant/qdrant 8. AI-Agents-for-Beginners Бесплатный 12-урочный курс от Microsoft по созданию агентов. Реальный код, реальные упражнения, реальная подготовка. Repo → https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners 9. system-design-primer Репозиторий, который инженеры FAANG используют для подготовки к собеседованиям. Repo → https://github.com/donnemartin/system-design-primer 10. awesome-claude-code Руководство по инструменту, который теперь используется внутри FAANG, OpenAI, Anthropic и большинства YC-стартапов. Repo → https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code Такое мы сохраняем 🤔 #тренды #новости #россия #важное #события #москва