🌙 AI за день: коротко о главном

Коротко о главном в AI за день: 1. Claude Fable 5 доступен для всех с завтрашнего дня 🔗 https://twitter.com/anthropicai/status/2072163884430229756 2. Claude-real-video — любая LLM может смотреть видео 🔗 https://github.com/HUANGCHIHHUNGLeo/claude-real-video 3. Claude's AskUserQuestion: "Нет ответа через 60 секунд — продолжение без ответа" 🔗 https://github.com/anthropics/claude-code/issues/73125 4. Марк Цукерберг сообщает сотрудникам, что AI-агенты не продвинулись так быстро, как он надеялся 🔗 https://techcrunch.com/2026/07/02/mark-zuckerberg-tells-staff-that-ai-agents-havent-progressed-as-quickly-as-hed-hoped/ 5. Открывая следующую эпоху продуктивности Великобритании: Создание страны AI-первопроходцев 🔗 https://blog.google/company-news/inside-google/around-the-globe/google-europe/united-kingdom/unlocking-britains-next-era-of-productivity-building-a-nation-of-ai-trailblazers/ 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Локальный ИИ — это полный контроль, приватность и никаких подписок. Шесть ключевых опенсорс-проектов. 1. Ollama — запускает LLM (Llama, Mistral и др.) одной командой в терминале. Идеально для быстрого тестирования. 2. LM Studio — тот же Ollama, но с удобным графическим интерфейсом для Windows и macOS. Не нужно знать команды. 3. Open WebUI — разворачивает в браузере свой аналог ChatGPT, который работает с локальными моделями через Ollama. 4. ComfyUI — визуальный редактор для Stable Diffusion. Генерируйте изображения, контролируя каждый параметр пайплайна. 5. vLLM — движок для сверхбыстрого инференса больших моделей на своём сервере. Для продакшена. 6. LocalAI — полная локальная замена API от OpenAI. Ваши приложения будут работать с локальными моделями без переписывания кода. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

😐 Ранее писали про бум вайб-кодинга. Base44 первыми из платформ выкатили собственную LLM в прод. Base44 - тулза из Тель-Авива где промптом собираешь готовое приложение. Компании было полгода и 8 человек когда Wix забрал её за $80 млн кешем. Без единого раунда - чистый бутстрап. Сейчас делает $150 млн ARR. Что запустили: 🟢Base1 - файнтюн open-source модели на десятках миллионов сессий юзеров 🟢Первая vibe coding платформа с собственной LLM в проде 🟢Быстрее и дешевле фронтира для узкой задачи Фаундер Маор Шломо прямо говорит: Модель заточена под наших юзеров и будет быстрее и дешевле фронтирных моделей типа Opus. Суть в деньгах - инференс самая жирная статья расходов в AI SaaS. Конкурент Lovable при $500 млн выручки и оценке $25 ярдов всё ещё платит Anthropic и OpenAI за каждый промпт. Рынок вайб-кодинга $4.7 ярда, к 2027 ждут $12.3 ярда. 🗒 Зачем платить за API когда данных хватает на свой LLM. Lovable следующие. Как настраивать свои AI-тулзы - разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб

😐 Ранее писали про GLM-5.2. Сооснователь LangChain Harrison Chase показал как в dcode переключить Claude Opus на GLM 5.2 за 10 секунд - прямо посреди треда. Dcode - опенсорс кодинг-агент от LangChain. Как Claude Code, но работает с любой моделью. Вышел 8 июня. Зачем это нужно: Claude Code и Codex перетюнены под свои модели - честно сравнить на них не получится. Юзайте харнесс не заточный под конкретную модель. Что умеет: 🟢Переключение моделей на лету через /model 🟢OpenAI, Anthropic, Google, Fireworks из коробки 🟢Память между сессиями, скиллы, саб-агенты 🟢Удалённые песочницы для запуска кода 81% CIO планируют юзать 2+ LLM-провайдеров в 2026. Вопрос уже не какая модель лучше - а как быстро между ними прыгать. 🗒 LangChain делает единый терминал где Claude, GPT и GLM через одну команду. Как настроить AI-агентов под свои задачи разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб

Эти инструменты заменяют целый отдел, работая на вашем компьютере или в облаке. 1. ComfyUI — создает сложные визуальные workflow для генерации картинок, чтобы полностью контролировать процесс без кода. 2. n8n — автоматизирует публикации, сбор данных и уведомления между разными сервисами и AI-моделями. 3. Ollama — запускает мощные LLM (Llama, Mistral) локально на своем ПК для приватной и бесплатной работы с текстом. 4. Open WebUI — дает удобный веб-интерфейс (как у ChatGPT) для управления локальными моделями из Ollama. 5. GitHub AI avatar — открывает доступ к сотням open-source проектов по созданию AI-аватаров и UGC-контента. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Это редактор Markdown и вики-система, построенная с использованием искусственного интеллекта. Проект предлагает красивый интерфейс для работы с документацией. Он нужен для создания и управления знаниями с нативной интеграцией LLM. ⭐ 935 · TypeScript 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Новый open source инструмент для работы с знаниями. Фактически — гибрид Obsidian и Notion, где база строится на Markdown-файлах, а встроенный AI помогает анализировать и структурировать информацию. Чем полезно: • Локальная работа — ваши данные остаются у вас, можно использовать локальные LLM. • Автоматизация рутины — AI сам предлагает теги, связи между заметками, краткие выжимки. • Бесплатно и гибко — open source позволяет кастомизировать под свои задачи, от личных заметок до командной wiki. Инструмент для тех, кто устал от подписок и закрытых экосистем. Не гарантирует рост доходов, но точно экономит время на организации информации. Изучайте код и пробуйте: https://github.com/inkeep/open-knowledge 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Компании представили совместный процессор Jalapeño. Его цель — выполнять вывод LLM (тот самый inference, когда модель отвечает на ваш запрос) быстрее и дешевле. Это не тренировка моделей, а их работа «в поле». Для бизнеса это значит: • Снижение затрат на инфраструктуру для своих AI-продуктов. • Большая независимость от крупных облачных провайдеров. • Ускорение отклика нейросетей в ваших приложениях. Пока это анонс от лидеров. Но тренд ясен: будущее — за специализированным AI-железом, которое сделает мощные модели доступнее. Источник: OpenAI 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Автор демонстрирует свою систему AI Ops для поддержки клиентов и продаж. Он развернул мощную языковую модель локально и заставил её выполнять три параллельные задачи для одного входящего тикета: классифицировать срочность, составлять ответ клиенту и готовить внутреннюю служебную записку. Всё работает на его собственном железе без облачных API, экономя время и человеческие ресурсы на рутинных операциях. Как повторить: 1️⃣ Разверните локальную LLM. Используйте Ollama или vLLM, как в видео, для запуска больших моделей вроде Qwen на своём сервере. Это позволит обрабатывать запросы без облачных затрат и с полным контролем над данными. 2️⃣ Создайте endpoint для обработки задач. Настройте фреймворк вроде vLLM как сервер OpenAI-совместимого API. Это даст единую точку, куда можно отправлять запросы на классификацию, генерацию ответов и сводок одновременно. 3️⃣ Автоматизируйте рабочий процесс (оркестрация). С помощью n8n или подобного инструмента соедините вашу систему тикетов с локальным endpoint ИИ. Настройте автоматический запуск трёх параллельных промптов для каждого нового тикета и распределение результатов в нужные каналы. Итог: Вы получите собственный, полностью контролируемый AI-слой для автоматизации поддержки, который экономит часы рутинной работы и масштабируется под нагрузку. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Это доказывает, что даже модели с 600 млн параметров можно адаптировать под конкретную бизнес-задачу. В примере — для категоризации пользовательских вопросов. Почему это важно: • Не нужны огромные ресурсы. Модель можно запустить локально. • Снижаются затраты на обработку данных. Не нужно платить за API вроде GPT-4 для каждой простой задачи. • Вы получаете полный контроль над данными — они не уходят к сторонним сервисам. Как это работает: Берётся базовая модель Qwen 3:0.6B и дообучается (fine-tuning) на своём наборе данных. Например, на тысячах вопросов с уже проставленными категориями «Техподдержка», «Продажи», «Возврат». После обучения модель сама распределяет новые вопросы. Практическая польза: Автоматизация первой линии поддержки, сортировка заявок, анализ обратной связи. Это экономит время сотрудников и ускоряет реакцию на запросы клиентов. Подробности эксперимента и код — в исходном материале. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Это ключевой кадровый ход. Шазер — не просто известный инженер, а один из создателей технологии, лежащей в основе всех современных LLM, включая ChatGPT. Его уход из собственного стартапа Character.AI в OpenAI говорит о многом. Практический итог: эксперты ждут ускорения в гонке больших языковых моделей. Приход Шазера может усилить фундаментальные исследования и инженерную разработку в OpenAI, что в итоге выльется в более мощные и эффективные модели для всех пользователей. Источник: Официальное заявление Нойма Шазера. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

TokenSpeed — это движок для вывода данных (inference) больших языковых модеей, оптимизированный на скорость работы. Проект нацелен на ускорение генерации текста LLM, стремясь к скорости, приближенной к скорости света. Он нужен для более быстрого и эффективного развертывания языковых моделей в продакшене. ⭐ 1.5k · Python 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

OpenLake — это высокопроизводительный механизм хранения данных, написанный на Rust. Он предназначен для эффективного вывода языковых моделей (LLM) и обучения на GPU. Проект нужен для оптимизации работы с данными в задачах искусственного интеллекта. ⭐ 1.5k · Rust 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Для маркетологов, аналитиков и разработчиков, которым нужны структурированные данные с любых сайтов без сложного парсинга. 1️⃣ Выберите инструмент для скрейпинга. Для быстрого старта используйте Firecrawl — он превращает URL сайта в чистый текст или JSON, готовый для анализа ИИ. Если нужен полный контроль и код, установите опенсорсный Crawl4AI, который извлекает данные с JavaScript-сайтов и интегрируется с любыми LLM через API. 2️⃣ Настройте целевые страницы и параметры. В Firecrawl укажите список URL или настройте обход по sitemap. В Crawl4AI задайте селекторы CSS или XPath для точного извлечения нужных блоков (например, цен, описаний, отзывов). Это позволяет собирать только релевантную информацию, экономя время и вычислительные ресурсы. 3️⃣ Обработайте и структурируйте данные с помощью LLM. Отправьте сырой текст, полученный от скрейпера, в языковую модель (например, через OpenAI API или локальную Ollama). С помощью промптов попросите ИИ преобразовать текст в таблицу, выделить ключевые сущности или сравнить данные с разных страниц. 4️⃣ Автоматизируйте пайплайн. Свяжите скрейпер и LLM-модель в единый скрипт на Python, используя библиотеки для работы с API. Настройте периодический запуск для отслеживания изменений на сайтах-конкурентах или мониторинга цен. Результаты можно сохранять в Google Sheets, базу данных или отправлять в Telegram-бот. Итог: Вы сократите время на сбор данных с часов до минут и сможете автоматически анализировать контент сотен страниц в день для конкурентной разведки, исследования рынка или обогащения вашего датасета. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Для разработчиков, которые хотят ускорить рутину, не покидая консоль. 1️⃣ Установите Aider — это AI-ассистент для парного программирования в терминале. Он работает с GPT-4o, Claude 3.5 и другими моделями, анализирует ваш код и вносит изменения прямо в файлы. Просто запустите `aider` в папке проекта и давайте задачи на естественном языке. 2️⃣ Используйте Claude Code (Claude 3.5 Sonnet) для сложного анализа всего репозитория. Этот агент отлично понимает контекст больших проектов. Загрузите ему код через веб-интерфейс или API, чтобы получать архитектурные предложения, рефакторинг и поиск багов. 3️⃣ Для глубокой интеграции в IDE попробуйте Cursor. Это редактор на базе VS Code с AI-агентом, который знает весь ваш проект. Он предлагает автодополнение, рефакторинг по запросу и может отвечать на вопросы о кодовой базе, что идеально для новых участников команды. 4️⃣ Настройте локальный агент с помощью Continue — открытого расширения для VS Code и JetBrains. Оно позволяет использовать локальные LLM (через Ollama, LM Studio) для приватного кодирования, что критично для коммерческих проектов. Итог: Сократите время на написание шаблонного кода, поиск ошибок и онбординг в новый проект на 30-50%, автоматизировав рутину через консольных агентов. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Для предпринимателей, контент-менеджеров и разработчиков, которым нужна модель, говорящая с клиентами на их языке. 1️⃣ Выберите мощный базовый фреймворк. Для начала работы установите Unsloth — это библиотека, которая ускоряет тонкую настройку моделей в 2 раза и значительно сокращает потребление памяти. Это позволяет проводить эксперименты даже на потребительских видеокартах. 2️⃣ Подготовьте качественный датасет. Соберите примеры текстов, на которых должна специализироваться модель: переписка с клиентами, техническая документация, статьи в вашем стиле. Каждый пример оформите в формате инструкция-ответ, как описано в официальном гайде Unsloth. От качества данных напрямую зависит результат. 3️⃣ Настройте и запустите обучение LoRA. Используя готовые скрипты из репозитория Unsloth, настройте ключевые параметры: выберите размер ранга (rank), определите целевые слои модели для адаптации. Запустите процесс обучения, который займет от нескольких часов до суток в зависимости от объема данных. 4️⃣ Протестируйте и интегрируйте адаптер. После обучения загрузите полученный файл LoRA-адаптера и примените его к базовой модели. Проверьте её работу на новых, незнакомых запросах из вашей предметной области. Готовую модель можно развернуть локально или использовать через API. Итог: Вы получите модель, которая генерирует тексты в нужном вам стиле, сокращая время на создание контента и ответов клиентам на 60-80%. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Nvidia выпустила бесплатный курс для тех, кто хочет разобраться в AI-агентах. Материалы открыты, а лабораторные можно запускать в облаке с GPU за $1,68/час. Если есть своя среда — затрат не будет. В курсе: устройство агентов, планирование задач, интеграция инструментов и API, работа с памятью и контекстом, создание прототипа с готовым кодом. – Планирование задач и взаимодействие с LLM – Подключение инструментов, документов и баз знаний – Пошаговая сборка рабочего прототипа Внутри — практика, а не сухая теория. Сохраняй, если хочешь собрать своего первого AI-агента.

Для предпринимателей и разработчиков: запустите приватный AI-помощник для анализа данных, генерации контента или тестирования без лимитов. 1️⃣ Установите Ollama — это движок для запуска LLM на вашем компьютере. Он работает через командную строку и поддерживает модели разных размеров. После установки вы сможете загружать и запускать модели одной командой, например, `ollama run llama3.1`. Ollama 2️⃣ Загрузите модель — выберите подходящую модель из библиотеки. Для начала без видеокарты используйте Llama 3.1 8B — она работает на CPU и потребляет мало памяти. Загрузите её командой `ollama pull llama3.1`. Модели Ollama 3️⃣ Настройте интерфейс Open WebUI — это веб-приложение, похожее на ChatGPT, которое работает локально в браузере. Установите его через Docker или Python, подключите к Ollama и получите удобный чат для работы с моделью, без необходимости использовать командную строку. Open WebUI 4️⃣ Начните использовать — теперь ваш локальный AI готов. Запустите Open WebUI в браузере, выберите модель и используйте её для задач: анализ документов, генерация текста, планирование или тестирование промтов. Все данные остаются на вашем компьютере. Итог: за 1-2 часа вы получаете полноценный AI-помощник без месячных платежей, с полной приватностью и без ограничений на запросы. 🤖 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

Наша команда запускает ликвидный стейкинг. Стейкайте TON и получайте stgTON: ликвидный токен, который растёт в цене и остаётся в вашем кошельке. 📝 Как это работает: • Стейкаете TON → получаете stgTON по текущему курсу • stgTON дорожает к TON — доход идёт через рост курса, а не через блокировку • Токен ликвиден: держите, переводите или продавайте в любой момент • Вывод: сжигаете stgTON → получаете TON за 72 часа • Non-custodial — средства под вашими ключами, всё ончейн Доходность: до ~12% годовых (плавающая) ⛏ Стейкинг: tegro.finance/staking 🧑‍💻 Документация: github.com/TegroTON/ton-gram-staking-docs Прозрачность и безопасность: • Контракт верифицируем — адрес и code_hash опубликованы • On-chain get_solvency — обеспечение видно в реальном времени • Money-path прошёл независимый adversarial-аудит • Открытые доки + публичный репозиторий: примеры кода, OpenAPI, llms.txt Полный цикл stake → unstake → claim проверен на мейннете. Биржа | Эквайринг | Бот | ВК | X Плагин | Дзен | Блог | Приложение