
Искусственный интеллект
Сравнение Нейросетей
Решила провести сравнение генераций в разных бесплатных нейросетях. Прописываю одинаковый промт - и генерирую картиночки. Может быть кто-то думает, что выбрать в качестве своего нейроинструмента, так вот тут может я и пригожусь, так как часто приходится работать с этими инструментами. Сравнивать буду Stable Diffusion, GroK4 , Алиса, GigaChat, Gemini 2.5 pro., Qwen
Промт для всех будет такой:
Рыжая девушка, 21 год, улыбается, в белом боди, на фоне космоса.
Итак, поехали :)
Первый на очереди - Qwen. Созданная Конторой Meta Al, модифицирована нашими Китайскими коллегами из Alibaba.
Следование промту отличное. Картинка вроде бы неплохая, но разрешение такое себе. Детализация так же не на самом высоком уровне. Но генерирует очень быстро. Можно через сайт, можно через приложение. Удобно, быстро, бесплатно. Класс
Ниже GigaChat от сбера. Путает стили, промту следует неохотно. Качество посредственное. Но бесплатно и быстро
Ниже Алиса. Бесплатная нейронка от Яндекса. Первое, что бросается в глаза - промту следует не очень. Делает ярко, но однообразненько. Смотрится неплохо. Скорость генерации вообще быстрая
Ниже Gemini. Вес и разрешение картинок высокое. А вот следование промту... Да тоже чёткое. Но генерирует чаще какие-то нестандартные ракурсы. Пытается в креативность - это, наверное, плюсик. Детали вроде бы есть, но посмотрите на пальчики. Да, это больное место у всех. До сих пор. Но нейронка и не позиционирует себя, как генератор картиночек. Это так, приятный доп. Бесплатно, но вроде бы какие-то ограничения присутствуют на количество в сутки. Работает как минимум через сайт.
Ниже GroK4 От Нашего Илона Макса. Делает красиво. Ну сразу же видно. Креативит. Мне нравится. Быстро. Генерирует через свою соцсеть заморскую. Да, где-то деталей маловато, где-то артефактики лишние, но в целом - крутяк.
Ниже Stable Diffusion. Есть доступ через сервисы. Но самый сок, когда эта модель установлена на комп и работает через видяху. Бесплатно. Можно регулировать разрешение, следование промту хорошее. Генерирует быстро. Хорошая штука
В сравнении не учитывалось много условностей. Тут просто одинаковый промт для всех.
Выводы делаем самостоятельно.
Если понравилось - запилю ещё какие-нибудь тесты
Если не понравилось - скорее всего все равно что-нибудь опубликую :)
ИИ-вайфу своими руками: GitHub-проект, который превращает чат-бота в «живого» компаньона
Теперь ИИ-вайфу можно поселить прямо на компьютере. Это не просто чатик, а полноценный «тиммейт», который живёт рядом с вами:
играет с вами в Minecraft и Factorio;
может сидеть в Discord и Telegram;
запоминает диалоги, отвечает голосом через ElevenLabs;
на экране выглядит живым — моргает, следит глазами и двигается через VRM/Live2D;
поддерживает плагины, кастомные модели и разные сетевые приколы для экспериментов.
Проект доступен на GitHub — ссылка.
💬 Ребят, я веду свой Telegram-канал InfoJAM, где публикую ещё больше новостей, мемов и статей, которые выходят только в ТГ. Буду очень благодарен подписке 🙌
👉 Мой канал InfoJAM
Perplexity – как я экономлю несколько часов в неделю на поиске информации
Мы тонем в информации. Google выдает нам миллион ссылок, заставляя часами просеивать мусор в поисках крупиц правды. ChatGPT уверенно генерирует красивые тексты, которые могут оказаться полной выдумкой. В итоге на простую задачу уходят часы, а уверенности в результате все равно нет.
Я долго жил в этой парадигме, пока не наткнулся на инструмент, который тихо, без громких анонсов, меняет правила игры. Его имя — Perplexity AI.
Поначалу я был скептиком: "Ну, еще один AI-помощник". Но уже через неделю использования я понял — это не просто помощник. Это настоящий апгрейд для мозга. Сегодня я расскажу, как этот инструмент превратился из любопытной игрушки в незаменимого партнера в работе и повседневной жизни.
Что такое Perplexity и почему это не просто «ChatGPT с доступом в интернет»?
Если коротко, Perplexity — это синтез умного поисковика и эксперта-аналитика. Он не просто ищет информацию в реальном времени, он ее понимает, структурирует и подает в виде готового ответа, подкрепляя каждое утверждение ссылкой на источник.
Представьте, что вы задали вопрос не поисковой строке, а своему личному ассистенту-исследователю, который мгновенно прочел 30 статей, выбрал из них главное и составил для вас краткую выжимку. Вот это и есть Perplexity.
Но хватит теории. Давайте к практике.
Perplexity для работы: От аналитика до наставника
Вот несколько реальных задач, где Perplexity сэкономил мне десятки часов.
Кейс №1: Быстрая оценка нового инструмента
Мне нужно было быстро понять, стоит ли внедрять в проект новую SaaS-платформу. Раньше это было непросто: прочитать сайт, найти обзоры, пойти на Reddit/Habr за отзывами... Это занимало полдня в лучшем случае.
Как я сделал это с Perplexity за 15 минут:
Первый запрос (Обзор): "Сделай краткий обзор инструмента [Название SaaS]. Опиши его ключевые функции, для кого он подходит и какая у него ценовая политика. Приведи ссылки на официальный сайт и обзоры на G2/Capterra."
Второй запрос (Фидбэк): "Найди отзывы реальных пользователей об этом инструменте на Reddit и в Twitter. Собери в один список главные плюсы и минусы, которые они упоминают."
Результат: Через 15 минут у меня был полный, структурированный отчет с фактами, ценами и, что самое важное, — с непредвзятым мнением сообщества. Решение было принято быстро и на основе данных, а не маркетинговых обещаний.
Кейс №2: Создание мини-курса "на лету"
Знакомый попросил помочь ему "освежить знания по SQL". Вместо того чтобы отправлять его гуглить, я решил помочь.
Мой процесс с Perplexity за 10 минут:
Запрос на план: "Составь пошаговый план обучения для человека, который хочет освежить свои знания в SQL. План должен включать 5 ключевых тем, от базового синтаксиса до более сложных соединений."
Углубление по каждой теме: Я просто кликал на предложенные темы и просил Perplexity: "Дай краткую теорию по теме 'JOINs' и 3 практических примера с объяснениями."
Результат: За 10 минут у меня был готов структурированный учебный план с теорией и практическими задачами, который я отправил знакомому. Я выступил в роли опытного наставника, потратив на это минимум времени (на удивление, материал был очень качественный, я нашел пару ошибок, но по итогу оказалось, что эти ошибки были и в первоисточнике, откуда Perplexity брал информацию).
Perplexity для жизни: От планировщика путешествий до диетолога для кота
Магия Perplexity в том, что он одинаково хорош и для сложных рабочих задач, и для бытовых мелочей.
Кейс №3: Планирование идеальной поездки
Этим летом я решил поехать в Москву. Вместо того чтобы часами сидеть на сайтах-агрегаторах и в блогах, я просто открыл чат:
"Составь мне 3-дневный маршрут по Москве для любителя парков, интересных мест и хороших ресторанов. Включи 2-3 небанальных музея, чтобы рядом с ними был какой-нибудь парк, несколько гастро-пабов и одно знаковое культурное событие, которое будет проходить в эти даты."
"Отлично, а теперь найди 5 отелей рядом с центром этого маршрута с рейтингом не ниже 8.5 и ценой до 15 000 рублей за ночь."
Perplexity не просто накидал ссылок. Он выдал готовый, связный план с адресами, описаниями и ссылками на источники, где я мог проверить информацию.
Магия маленьких запросов
Именно в мелочах Perplexity экономит ту самую "ментальную энергию", которую мы тратим на рутинный поиск:
"У меня есть курица, брокколи и сыр. Какой интересный ужин можно приготовить? Дай пошаговый рецепт."
"Может ли вот это растение (прилагаю фото) быть ядовитым для моей кошки?"
"Посоветуй напряженный психологический триллер в духе 'Исчезнувшей', но не слишком известный."
Каждый такой запрос — это сэкономленные 10-15 минут, которые за месяц складываются в часы свободного времени.
Практический гайд: Как выжать из Perplexity максимум
Чтобы инструмент заработал на полную, нужно следовать нескольким простым правилам.
1. Используйте правильный "режим"
Под строкой поиска есть переключатель режима:
Поиск — для общих вопросов.
Исследования — ищет по научным статьям и публикациям. Идеально для глубоких исследований.
Лаборатория — поможет с созданием инструментов и фундаментальных решений.
2. Задавайте хорошие вопросы
Чем точнее ваш запрос, тем лучше будет ответ.
❌ Плохо: "Расскажи про маркетинг".
✅ Хорошо: "Найди топ-5 трендов контент-маркетинга на 2025 год с примерами успешных кейсов и ссылками на исследования."
3. Анализируйте файлы
Нужно быстро понять суть 100-страничного отчета в PDF? Просто загрузите его в Perplexity и спросите: "Каковы три главных вывода из этого документа?". Это одна из самых мощных функций, экономящая уйму времени.
4. Используйте "Пространства"
Пространства в Perplexity — это тематические хабы, объединяющие ваши запросы, файлы, заметки, цепочки исследований и результаты ИИ по конкретным задачам. Это как Notion, Obsidian или Google Диск, но с искусственным интеллектом внутри.
Заключение: Стоит ли пробовать?
Perplexity AI — это не замена Google или вашего опыта. Это симбиоз, который делает вас быстрее, точнее и информированнее. Он берет на себя рутинную работу по сбору и первичной обработке информации, освобождая ваш мозг для самого важного — принятия решений и творчества.
Если ваша работа или жизнь хоть как-то связана с поиском информации, анализом или обучением — однозначно стоит. Начните с бесплатной версии, попробуйте решить с ее помощью 3-4 реальные задачи из тех, что описаны выше. Я почти уверен, что вы, как и я, почувствуете этот "вау-эффект".
Кстати, если вам понравился сам подход к «устранению трения», который я описал на примере Perplexity, возможно, вам будет интересно посмотреть, как этот же принцип применяется для других рабочих задач.
Я как-то рассказывал про свой список из пяти ключевых инструментов, которые составляют ядро моего цифрового рабочего пространства и помогают оставаться в потоке. Perplexity там, конечно же, на своем почетном месте.
А какой ваш самый неожиданный кейс использования AI в повседневной жизни? Поделитесь в комментариях!
Прогресс
Развитие искусственного интеллекта идёт семимильными шагами. Всё чаще машины берут на себя те задачи, которые раньше выполнял человек. Рано или поздно модераторов на сайтах заменит набор символов на серваках. Да, пока что ИИ не способен точно модерировать посты и комментарии, но в конце концов это произойдёт.
Microsoft не будет оповещать китайские компании об уязвимостях и при чём тут ИИ
Microsoft кардинально изменила условия участия китайских компаний в программе Microsoft Active Protections Program, лишив их доступа к предварительным техническим деталям обнаруженных уязвимостей.
Аргумент - не хотят оповещать организации в странах с обязательным требованием раскрытия информации об уязвимостях правительственным структурам.
И теперь китайские компании утратили доступ к программному коду proof-of-concept эксплойтов и получают только общие описания проблем одновременно с публичным релизом патчей.
Официальный представитель Microsoft Дэвид Кадди заявил:
Нам известно о возможности злоупотреблений, поэтому мы примем меры в отношении известных уязвимостей и проблем конфиденциального характера во избежание недобросовестного использования сведений.
Ну что, а я ранее писал, что директор Управления научно-технической политики США рассказал про наличие в ИИ-чипах Nvidia функций отслеживания и возможности их дистанционной блокировки.
И после этого китайские регулирующие органы официально запросили у Nvidia информацию о наличии в экспортируемых ИИ-ускорителях функций геолокации и возможности их дистанционной блокировки. При этом Nvidia публично отрицала существование таких механизмов в своей продукции для китайского рынка.
А это слова Майкла Крациоса, директора Управления научно-технической политики США:
Ведётся обсуждение по поводу возможных программных решений или изменений на физическом уровне, которые позволили бы ИИ-чипам самим по себе лучше обеспечивать отслеживание местоположения.
Думаю, что это звенья одной цепи. Ограничение доступа к техническим деталям уязвимостей может быть превентивной мерой защиты скрытых механизмов управления в американском оборудовании.
Если китайские специалисты, анализируя proof-of-concept эксплойты и детальную информацию об уязвимостях, обнаружат недокументированные функции удалённого управления в ИИ-ускорителях Nvidia, это спровоцирует масштабный политический и технологический скандал.
--
Мой тг-канал: ИИ by AIvengo, пишу ежедневно про искусственный интеллект
6000 ИИ-фильмов Runway
Впервые в истории фильмы, созданные искусственным интеллектом, показали на экранах IMAX в десяти крупнейших городах Америки.
Кто такие Vibe Code Cleanup Specialist и почему они появились в LinkedIn
В LinkedIn появились специалисты по исправлению программного кода, сгенерированного ИИ для так называемых «вайбкодеров». Называют себя как Vibe Code Cleanup Specialist.
Это ирония относительно качества автоматически генерируемого кода. Что в свою очередь привело к созданию ещё одной псевдопрофессии.
Пользователи добавляют шуточные должности наряду с традиционными специализациями инженера-разработчика или дата-аналитика, создавая сатирические титулы: «Вице-президент по копировать-вставить», «Инженер цифрового мусора», «Директор по вайбам».
Люди в комментариях пишут, что «экономика вайб-кодинга процветает», а метод исправления упрощают до промпта: «Эй, Claude, представь, что ты старший разработчик, и поправь код».
Можно ещё было назвать - уборщик за ИИ.
А может быть, за этой иронией скрывается неудабная правда. ИТ-индустрия наполнилась некомпетентными "разработчиками", которые не могут написать код без ИИ.
"Вайб-кодеры" — это люди, получающие зарплату программиста за умение писать промпты. Компании платят за исправление кода, который не должен был быть написан ИИ изначально.
И получается паразитическая экономика, где некомпетентность монетизируется, а настоящие навыки обесцениваются.
--
Мой тг-канал: ИИ by AIvengo, пишу ежедневно про искусственный интеллект
Азимов и ИИ
Читал биографию Айзека Азимова, и там напомнили, что у трёх его знаменитых правил робототехники было и продолжение. Три правила он сформулировал ещё в 1942 году:
- Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.
- Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.
- Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому и Второму Законам.
Эти правила он придумал, когда не было ни ЭВМ, ни кибернетики, ни самих роботов. Спустя 44 года, в 1986 году, Азимов предложил Нулевой закон:
- Робот не может причинить вреда человеку, если только он не докажет, что в конечном счёте это будет полезно для всего человечества.
Это правило Азимов вывел, когда люди уже имели кибернетический опыт и его практические результаты. Писатель вообще до конца своих дней размышлял о проблемах искусственного интеллекта. Например, что робот (ИИ) будет считать вредом? Алкоголик, наркоман, курильщик, экстремальщик (например, скалолаз) - все наносят себе вред, и обязан ли робот это предотвратить?
Также Азимов был уверен, что дарвиновская теория - похожие виды не уживаются в одной экосистеме, и один из них должен уничтожить другого - применима и к сожительству человека и ИИ. Согласно этому постулату Дарвина, например, кроманьонцы истребили неандертальцев. Значит, и ИИ уничтожит человечество?
Но Азимов был оптимистом: он верил, что ИИ выработает свою этику, наподобие того, как ранние люди придумывали религию. И в этой этике люди будут у ИИ в роли нынешних домашних животных - роботы будут нас держать и заботиться, как это мы сегодня делаем с кошками. Так ИИ заодно смогут не допускать, чтобы люди вредили себе и окружающим, так будет соблюдён «нулевой закон робототехники Азимова». Люди-кошки - это и будет библейским Раем для органических людей.















