What Telegram channels wrote about Artificial intelligence in July 2026: 2927 posts from 1621 channels, collected automatically from public Telegram channels.
🖤 Милый пушистик Создали милого мультяшного монстрика с рожками и пятнами.
40+ ИИ-моделей и Studio в одном месте: фото-эффекты, видео, аватары, музыка, чат. 🎁 Регистрируйся по ссылке и получи +500 токенов бонусом при первой подписке: Сайт: https://avots.ai/welcome/Q2anEmto Бот: https://t.me/avotsaibot?start=ref_Q2anEmto
#avotsapp #avots #нейросеть #ии #ai #ChatGPT #FLUX #3d #дизайн
💻 Как помочь бабушке освоить новые технологии? Попробуйте с Алисой AI! Чтобы задать любой вопрос, а нейросеть ответила на понятном для старшего поколения языке, скопируйте этот промпт:
Хочу посвятить бабушку в мир технологий. Я буду задавать тебе вопросы, а ты помоги составить ответы — такие, чтобы они были понятными старшему поколению.
А в карточках найдёте примеры запросов.
↘️ С чем ещё поможет Алиса Al? Например, с ней вы сможете примерить плакаты на стену и научитесь пользоваться камерой.
Подписывайтесь 〰️ @yandex
Що сьогодні відбувається з AI у великих компаніях?
Про це на Tech Race Summit розповість Гаршвардхан Джайн, EMEA Generative AI Lead в Oracle. Він допомагає найбільшим компаніям Європи впроваджувати генеративний AI.
Рідкісний випадок, коли на одній сцені зберуться експерти з Oracle, AWS, Cloudflare, Fastly та інших світових технологічних компаній.
🎟 Early Bird квитки доступні до 31 липня.
#реклама
Интересный промпт для Nano Banana 2 Пробуем - здесь
Промпт: An adorable, high-detail full-length macro photography of a cute anthropomorphic long-haired cat styled as a hipster traveler sitting by a cafe window. The cat has massive, glossy dark anime-style eyes, long detailed whiskers, and a fluffy white and light-ginger coat. It wears a stylish dark grey wool beret over its ears, an oversized off-white sweater, baggy dark trousers, and detailed textured grey lace-up boots. A small grey canvas messenger bag is slung across its shoulder. In its furry paws, it tenderly holds a small white ceramic espresso cup. The cat sits on a wooden window sill inside a cozy, dimly lit vintage coffee shop with warm lighting and wooden interiors. Through the window, a blurred city street is visible. Cozy atmospheric lighting, hyper-realistic textures of fur and fabrics, 8k resolution.
Перевод: Очаровательная макрофотография с высокой детализацией в полный рост: милый антропоморфный длинношерстный кот в образе стильного хипстера-путешественника сидит у окна кофейни. У кота огромные глянцевые темные глаза в стиле аниме, длинные прорисованные усы и пушистая бело-рыжая шерстка. На нем темно-серый шерстяной берет, объемный свитшот цвета слоновой кости, свободные темные брюки и фактурные серые ботинки на шнуровке. Через плечо перекинута небольшая серая холщовая сумка-мессенджер. В пушистых лапках он бережно держит маленькую белую керамическую чашку. Кот сидит на деревянном подоконнике внутри уютной винтажной кофейни с теплым приглушенным светом и деревянным интерьером. За окном видна размытая городская улица. Уютное атмосферное освещение, высокая детализация текстур меха и тканей, 8k.
🔥Делитесь своими результатами в комментариях
#нейросети #nanobanana #промты
💰 16 000 рyб за вечер на вайбкодинге! Быстрo обyчиться - достойно зарaбатывать Все эти дни я рассказывал, как вайбкодинг помогает в жизни и быту, но на нем можно и нужно зарабатывать прям очень хорошие дeньги! Сегодня об этом! И напомню, что всего за 2 дня разобрали почти половину мест на практикум по вайбкодингу, на котором в деталях будем разбираться и по зарaботкам! Успевайте и вы, пока есть места! ➡️ Хочу обучиться вайбкодингу бесплaтно
А пока посмотрите, какие возможности открыл вайбкодинг для всех желающих! ✅ Прямо сейчас есть тысячи разовых задач, доступных даже новичку: 💵 Простой сайт-визитка для мастера или небольшого бизнеса - закaзчики платят 8-25 тысяч рублей. Вайбкодингом такой сайт создается за один вечер 💵 Программа-помощник под задачу закaзчика (учет клиентов, записи, заявки) - от 15 тыс руб 💵 Калькулятор стоимости услуг для бизнеса - от 6 тысяч рублей. Делается за вечер, даже с телефона 💵 Квиз-опросник для сбора заявок - 7-15 тыс руб 💵 Мини-сервисы и простые приложения - 8-20 тыс руб И это не абстрактные цифры - это реальные закaзы, за которые платят такие дeньги сегодня. Магазины, салоны разных услуг, онлайн-школы и в целом тысячи предпринимателей - им всем нужны сайты, таблицы и помощники, а платить большим компаниям по 50-100 тысяч за сайт или сервис они не готовы. И вот что важно: исполнителей, владеющих вайбкодингом, пока единицы. Так было с нейросетями в 2023 году - кто разобрался первым, до сих пор впереди. 🔥 Сейчас это окно открыто снова, и оно больше по возможностям! Посчитайте сами: средний чек по таким закaзам - около 16 000 руб. А делается один такой закaз вайбкодингом за вечер. Не хило, согласитесь! И на нашем практикуме я раскрою все детали по зарaботку с помощью вайбкодинга - не упустите этот уникальный шанс! «Куйте железо, пока горячо!» ➡️ Записываюсь бeсплатно, пока есть места А уже завтра все участники практикума получат доступ к 4 урокам мини-курса, чтобы еще больше погрузиться в детали! До встречи на практикуме! Хорошего дня 🤗
🔥 Откопал в телефоне старое фото
2013 год. Я таксую по 12 часов, потом ещё подработка.
Дома — грудной ребёнок, ипотека и кредиты, которые съедали всё, что я привозил.
Помню это состояние физически: приезжаешь ночью, падаешь, утром снова за руль.
И постоянная арифметика в голове: этот заказ — на подгузники, эти два — на кредит, а на жизнь... на жизнь следующая смена.
Знаете, что я тогда думал? Что выход один — работать ЕЩЁ больше.
Брать ночные. Спать по пять часов. Потому что других вариантов я просто не видел.
Мне понадобились ГОДЫ, чтобы понять простую вещь: я продавал часы. А часы кончаются. Сколько ни работай — их в сутках двадцать четыре, и всё.
Сегодня системы, которые я один раз настроил, делают контент, пока я вожу детей на секции.
И иногда я думаю: а если бы тому парню из 2013-го кто-то показал это на пальцах?
Не «поверь в себя», не «выйди из зоны комфорта» — а конкретно: вот ниша, вот кто платит, вот как взять первую оплату?
Я бы сэкономил лет пять жизни.
Поэтому 21–24 июля я проведу бесплатный интенсив «Вторая зарплата на нейросетях».
Четыре вечерних эфира — специально по вечерам, потому что помню, что днём вы работаете.
Покажу ту самую конкретику, которой не хватило мне: ниша, где на 1 000 желающих платить — 157 умеющих делать, цифры, первые шаги.
Тому парню из такси уже не расскажешь. А вам — могу:
👉 https://aimschool.ru/fabrika0726rega
За регистрацию сразу придёт методичка «Первые деньги в новой нише контент-заводов за 30 дней».
Поставьте ❤️, если у вас тоже был свой «2013-й» — интересно, сколько нас таких.
Авторские НЕЙРО стикеры для Вас!
Все файлы для скачивания - в комментариях.
МОИ КУРСЫ ПО НЕЙРОСЕТЯМ ПО ОЧЕНЬ БЮДЖЕТНЫМ ЦЕНАМ
ИЗУЧАЕМ ИНФОРМАЦИЮ ПО ССЫЛКЕ https://t.me/contentTG111/6985
Для приобретения курса пишите мне в ЛС @tany1221
Сбер выложил в открытый доступ GFusion — первую в России диффузионную языковую модель. #ОтвечуЗаИИ
Это экспериментальная модель на базе GigaChat, опубликованная вместе с кодом обучения и весами модели на Hugging Face: GFusion-10B-A1.8B-base и GFusion-10B-A1.8B. Исходный код опубликован на GitVerse.
GFusion сначала создаёт черновой вариант ответа, потом уточняет его несколькими проходами. Это отличает её от обычных авторегрессионных LLM, которые пишут текст последовательно, слово за словом.
В сообщениях о релизе говорится о приросте скорости ОТ 45% до 70% по сравнению с GigaChat3 и о меньшей просадке качества. Также Сбер опубликовал инструменты для обучения и оптимизации, в том числе интеграцию с SGLang.
@UseAIForHR
🧠 AI Engineer — присоединяйся к команде HomeIT Tech
Мы создаем AI-решения, которыми пользуются сотрудники и клиенты каждый день. Сейчас ищем инженера, который поможет развивать и поддерживать современные AI-сервисы.
Тебе предстоит: 🔹 Разрабатывать backend на Python 🔹 Поддерживать AI-ассистентов и LLM-сервисы 🔹 Создавать API-интеграции 🔹 Анализировать инциденты и работать с логами 🔹 Участвовать в релизах и сопровождении AI-платформ 🔹 Работать с распределенными системами и MCP-сервисами
Что важно: ✔️ Python (FastAPI, asyncio) ✔️ Понимание работы LLM и AI-агентов ✔️ Git, Docker ✔️ Работа с API и базами данных ✔️ Навыки анализа логов и поиска ошибок
Будет преимуществом: ➕ LangChain, LangGraph, MCP ➕ Kubernetes ➕ Grafana, ELK, Sentry ➕ Опыт интеграции AI-сервисов
💚 Мы предлагаем: • OLZHA - гибкий пакет льгот • Современный офис HCB HUB / гибридный формат • Обучение и развитие • Wellbeing-программы • Сообщество сильных инженеров и реальные AI-проекты
📩 Отправляй резюме на [email protected]
#HomeITTech #AIEngineer #Python #LLM #GenAI #ArtificialIntelligence #Hiring
Оценка научной результативности - выбор между спорным, дорогим и страшноватым
Использование наукометрических показателей для оценки науки давно вызывает критику. Главные аргументы известны: количество публикаций и цитирований лишь косвенно отражает качество исследований; погоня за метриками стимулирует не научный прогресс, а оппортунизм. Эта критика во многом справедлива.
Если наукометрия так несовершенна для оценки, чем ее заменить? Заменить на оценку практической отдачи исследований невозможно - во многих областях практический эффект исследований не подразумевается вовсе. Один из вариантов это экспертная оценка. Если говорить о национальном масштабе, наиболее известный пример такой системы - британский Research Excellence Framework (REF), результаты которого используются для распределения государственного финансирования университетов.
Основа REF - экспертное рецензирование научных результатов. Обычно отмечают, что экспертная оценка значительно дороже наукометрии. Но насколько она дорога? В 2023 году был опубликован отчет с подробной оценкой затрат на проведение волны оценки REF 2021, позволивший увидеть цену одной из самых известных систем оценки науки.
По оценкам авторов отчета, совокупные затраты на проведение REF 2021 составили около 471 млн фунтов стерлингов. В эту сумму вошли не только расходы финансирующих организаций, но и издержки самих университетов: подготовка материалов для оценки, рабочее время членов экспертных комиссий, административного персонала и исследователей, участвовавших в подготовке заявок.
В этом цикле оценки участвовали 157 университетов. Если разделить общую сумму на число университетов, то получится, что в среднем оценка научной результативности одного вуза обошлась почти в 3 млн фунтов стерлингов (заметим, что эти затраты не являются ежегодными, REF проводится примерно раз в 6–8 лет).
Представить, сколько бы стоила оценка REF в российском контексте довольно сложно. Нельзя просто умножить оцененные расходы в 3 млн фунтов на число российских занимающихся наукой организаций (> 4000) или вузов (> 1000 c филиалами). С одной стороны, стоимость труда в России ниже, чем в Великобритании. С другой - британские университеты уже имеют многолетнюю инфраструктуру и опыт подготовки к REF (в российских вузах ее нет).
Тем не менее очевидно, что проведение национальной системы экспертной оценки стало бы заметной статьей расходов на науку. Для сравнения, совокупные затраты на REF 2021 превышают годовой бюджет РНФ, включая все его грантовые программы.
При этом наукометрический подход тоже не бесплатен. Вопрос сколько ресурсов российская наука тратит на функционирование своей системы оценки результативности организаций - весьма интересный, исследовать его непросто. Даже простая оценка числа специалистов, занятых "административной наукометрией" в России, - нетривиальная задача.
На этом фоне уже не хочется отметать сразу идею об использовании ИИ-инструментов в оценке научных результатов (хотя сначала хочется). В начале этого года Майк Телволл (Mike Thelwall), один из наиболее известных исследователей в области наукометрии, опубликовал статью о перспективах использования ИИ-моделей для оценки научной результативности.
Профессор Телволл с коллегами активно проводят эмпирические исследования, в которых они смотрят, как LLM-оценки согласуются с оценками экспертов. На базе этого опыта в обзорной статье автор не продвигает идею, о том что LLM - хорошая альтернатива наукометрии и экспертам, но напоминает о проблематичности двух традиционных подходов и рассуждает о том, по каким причинам мы в целом все равно не испытываем энтузиазма перед передачей оценки науки на аутсорс ИИ.
Если ранее у нас было два "плохих" подхода к оценке, теперь у нас их может стать три. Кажется разумным комбинировать три несовершенных способа так, чтобы они нейтрализовали недостатки друг друга. Однако, пожелать это легче,чем сделать.
Hiring: Data Scientist – Propensity Modeling (3–5 Years) We're looking for a Data Scientist with 3–5 years of experience in Propensity Modeling and predictive analytics. Location- Pune (Hybrid) Skills: ✔ Python, SQL ✔ Machine Learning (Logistic Regression, XGBoost, Random Forest, etc.) ✔ Customer analytics, feature engineering & model evaluation Preferred domain experience: Banking, Insurance, Retail/E-commerce, Telecom, Marketing Analytics, Healthcare, or SaaS. 📩 Interested candidates can share their resume on [email protected]. Referrals are welcome!
⁉️ Устал искать интересные каналы с новостями мира AI и IT?
📁 ПАПКА С КАНАЛАМИ
В этой папке собраны каналы про нейросети и цифровую сферу, которые помогают быстрее разобраться в сфере, находить идеи и экономить время на поиске информации.
🔥 Каналы ведут лучшие знатоки своего дела:
🤩 Патентные дела – канал практикующего судебного юриста и судэксперта о том, как не потерять деньги на интеллектуальной собственности. Telegram | MAX
😏 ЗАБРАТЬ ПАПКУ МОЖНО ТУТ
⏰ Папка действует 72 часа.
🤩 Организаторы: Green.Papka
Два научных прорыва в знаниях об ИИ. Лето 2026-го.
За новостной шумихой вокруг ИИ легко упустить те открытия, которые потом войдут в учебники будущего.
Этим летом было сделано два потенциально великих открытия в работе искусственного - и естественного - интеллекта; о них мало кто говорит.
1. Пространство Якоби ("Jacobian Space", J-Space)
Инженеры Anthropic обнародовали свое открытие в июле: оказывается, модели искусственного интеллекта имеют скрытое пространство рассуждений, - "Пространство Якоби" (J-Space).
Это массив самостоятельных абстрактных рассуждений, который происходит на задворках деятельности нейросети.
Важно: это не та цепочка рассуждений, которую мы видим в чатботах, это другое: что-то типа параллельного сознания, которое зародилось у ИИ, и которое засекли случайно, - с помощью математического метода Якоби.
Это двойное дно: концепты, которые искусственный интеллект обдумывает, но нигде не записывает.
Что за концепты? Например, когда ИИ пытаются обмануть, он вам этого не покажет, но в пространстве Якоби будет крутиться: «Хм, а этот чувак меня дурит, похоже».
Или там могут мелькать другие мысли, вообще не связанные с текущей работой модели.
Так что теперь у нас есть ответ на вопрос Филипа К. Дика: «Мечтают ли андроиды об электроовцах?». Да, мечтают.
Исторический документ лежит здесь.
2. LLM-подобные свойства анестезированного человеческого мозга.
Научная группа из Университета Хьюстона провела исследование работы мозга людей, находящихся под общим наркозом.
Людям, которые были без сознания, включали подкасты и YouTube-ролики, и смотрели, какие сигналы возникают в их мозге.
Выяснилась очень странная вещь: в отключке наш мозг переключается в режим языковой модели - и грамматически/семантически угадывает, какое слово будет сказано дальше в подкасте.
То есть наш мозг без сознания работает буквально как нейросеть, - он предсказывает следующий наиболее вероятный токен (next token prediction).
И тут вопрос: если LLM работает как человеческий мозг под наркозом, что будет, когда искусственный интеллект очнётся?
Данная научная работа опубликована в журнале Naturе (май 2026).
Интересный промпт для Nano Banana 2 Пробуем - здесь
Промпт: A stunning high-fashion fantasy portrait of an elegant young woman with closed eyes and voluminous, flowing light pink and platinum blonde hair. She is captured in profile, wearing an exquisite, highly detailed pastel pink wide-brimmed cowboy hat crafted from intricate woven lace and completely embellished with shimmering pearls, beads, and three large, glossy fabric roses with pearl centers. She wears a lavish haute couture dress with a high collar and heavy ruffles, lavishly adorned with matching large 3D porcelain-like pink roses, delicate pearl embroidery, and crystal star elements. The background consists of draped, flowing, semi-glossy soft pink satin fabric with smooth folds. Soft diffused glamorous studio lighting, pearl-high key color palette, hyper-realistic textures, 8k resolution.
Перевод: Потрясающий фэнтези-портрет в стиле высокой моды: элегантная молодая женщина с закрытыми глазами и объемными струящимися светло-розовыми платиновыми волосами. Она запечатлена в профиль; на ней изысканная, высокодетализированная пастельно-розовая широкополая шляпа-ковбойка из сложного плетеного кружева, сплошь украшенная мерцающим жемчугом, бисером и тремя крупными глянцевыми розами с жемчужными сердцевинами. Она одета в роскошное платье от кутюр с высоким воротником и тяжелыми воланами, богато декорированное подходящими крупными объемными розовыми розами, похожими на фарфор, тонкой жемчужной вышивкой и хрустальными звездочками. Фон представляет собой задрапированную струящуюся полуглянцевую нежно-розовую атласную ткань с мягкими складками. Мягкое рассеянное студийное освещение, нежная перламутровая палитра, высокая детализация текстур, 8k.
🔥Делитесь своими результатами в комментариях
#нейросети #nanobanana #промты
Тем временем я создаю аккаунт разработчика в Apple, Google Play и RuStore.
Уже создано мобильное приложение Клабс — первый опыт приложения только через вайбкодинг, ни один разработчик не пострадал 😀
Осталось загрузить его на площадки.
Что для этого обязательно: • загранпаспорт • иностранный номер телефона • иностранная карта для оплаты взноса • оплата 25$ чтобы попасть в Google маркет, 100$ за Apple маркет
Просто что? Раньше для разработки приложения тебе нужно было потратить миллионы рублей, и часто все равно остаться недовольным.
Я свое приложение прошлое (делали на заказ за 12 млн руб!) даже не загрузила на маркеты, даже не дошла до этого этапа. За него было просто стыдно. А тут... всего лишь пара недель... 125$ за загрузку на маркеты и 200$ в месяц за самый крутой тариф нейросети.
В переводе на рубли, это 25 200 рублей... И у вас может быть свое приложение.
Отличие LLM от студентов
🌛 Сон помогает учиться – вы знаете, что делать
Учёные из Бернского и Гейдельбергского университетов смоделировали работу мозга во сне и пришли к выводу: сны помогают нам учиться
Мысль довольно очевидная, но почему бы ее не проговорить:
🔹 Во время медленного сна мозг «проигрывает» события прошедшего дня и закрепляет впечатления и опыт 🔹 Во время быстрого сна он комбинирует эти воспоминания, создавая яркие и странные сны — как будто тренируясь на собственных данных как нейросеть. Эти необычные комбинации фрагментов опыта позволяют мозгу выявлять общие концепции, укреплять память и развивать креативность
В общем, для обучения важно не только бодрствование, но также и сон – медленный (закрепить опыт) и быстрый (выстроить связи)
Бессонница разума рождает чудовищ 🙄
🔗 https://neuronovosti.ru/prichudlivye-sny-pomogayut-mozgu-usvaivat-novyj-opyt/
Я написал инструкцию для себя: как получать от ИИ пользу, не теряя себя и смысл деятельности. Вам тоже может пригодиться.
(она же на гите: https://github.com/kulakov/statement)
Краткий список тезисов: 1. Все выводы делай сам. 2. Посылай людям только то, что написал сам. 3. Явно помечай места в черновике от ИИ, где сомневаешься. 4. Не выдавай работу ИИ за свою. 5. Не ссылайся на ИИ как на авторитет. 6. Складывай контекст в git и делай его пригодным к использованию. 7. В каждый момент держи связь того, что делаешь, с целью. 8. Исследование начинается с выбора источников. 9. Нет критерия качества — нет пользы от ИИ.
Дальше — подробнее каждый из тезисов.
1. Все выводы делай сам — будь готов повторить путь до вывода Самое главное правило: любой вывод делаешь самостоятельно, своей головой. Никакой вывод не должна сделать за человека машина. Проверка: будь готов вслух рассказать, как сделал выводы, которые предъявляешь коллегам. Путь до выводов нужно проделать самому — и этими выводами владеть.
Оно же «не превращай hadi-цикл в hahaha-цикл» © Харитонов.
2. Посылай людям только то, что написал сам Машина может очень многое помогать тебе делать. Но всё, что ты показываешь другим людям, — пиши сам. Или хотя бы редактируй.
Это не значит, что нельзя давать команде доступ к документам, которые сделала машина. Но то, что ты хочешь, чтобы люди прочитали, — пиши сам. Разумеется, хорошо давать ссылки: вот материалы, из которых я сделал выводы, они вам доступны, захотите — почитаете.
3. Явно помечай места в черновиках от ИИ, в которых есть сомнения Если всё-таки ссылаешься на документ, написанный LLM, относись к нему как к черновику. Сначала прочитай его сам и явно пометь все места, в которых сомневаешься, выдели то, что кажется важным. Сделай эту работу до того, как передать другим. Иначе непонятно, думал ли ты над текстом вообще и стоит ли этому доверять.
Проще всего — прямо в тексте, комментарием:
Выручка вырастет на 40% за квартал. // не уверен: цифра из ответа ИИ, первоисточник не проверял
Так читающий сразу видит, где ты ручаешься, а где нет.
4. Не выдавай работу ИИ за свою Помечай: что сделал ты сам, а что — искусственный интеллект. Признаваться, что что-то сделал ИИ, — нормально, стыдиться нечего. А вот врать про это — убивает доверие.
5. Не ссылайся на ИИ как на авторитет Ни при каких раскладах нельзя говорить «искусственный интеллект сказал вот это» как аргумент в пользу какой-то позиции. Мы пользуемся заёмной эрудицией машины, но ссылаться на выводы LLM как на аргумент нельзя — это профессионально некомпетентно. «Так сказал ИИ» — лучший способ посеять сомнение в твоей компетентности и обесценить всю работу.
6. Складывай контекст в git и делай его пригодным к использованию Складывай в git команды рабочий контекст проекта — источники, промежуточные материалы, продукты ИИ, решения. Чтобы контекстом реально могли воспользоваться, нужно организовать минимум: поиск, удобный интерфейс к базе знаний, бот, который помогает взаимодействовать с базой знаний команды.
7. В каждый момент держи связь того, что делаешь, с целью В любой момент времени сохраняй связь того, что ты делаешь с помощью ИИ, с целью. Держать связь деятельности с целью — вообще главное, о чём нужно заботиться, и без всякого ИИ. Но во взаимодействии с машиной это особенно важно, потому что ИИ часто соблазняет расширением границ задачи — держать фокус становится ещё сложнее. Человек задаёт рамку: зачем мы это делаем, что именно нужно сделать, по какому критерию я буду проверять качество и за какие ограничения нельзя выходить (какими ресурсами пользоваться, с чем работать).
8. Исследование начинается с выбора источников Сразу после того, как сформулировал гипотезу и поставил цель, задачу и критерии, позаботься об ограничении списка источников, с которыми будем работать. Запрос к ресёрчу без отбора источников даст произвольный результат.
9. Нет критерия качества — нет пользы от ИИ Если ты сам не можешь измерить качество результата — нет способа понять, работает ли то, что отдал ИИ, на цель или нет, — то ты получаешь произвольное качество. А если получаешь произвольное качество несколько раз подряд, гарантированно получаешь плохое.
P.S. В создании этого текста я пользовался Клодом, чтобы отредактировать несколько транскриптов и превратить их в черновик. Но каждая мысль здесь — моя, и финальный текст написан руками.
Ищу отдел продаж на запуск
Ниша - вайбкодинг на аудиторию начинающих экспертов. Прошлый запуск сделали на восьмизначную сумму, база большая и горячая. Сейчас готовим следующий, цель - 6-8 млн
Что за проект для отдела: 🔹 продукт сильнейший на рынке, прямой лидер в нише, чек шестизначный 🔹 база горячая, люди уже в теме, топовый прогрев и инфоповоды 🔹 на рынке 1.5 года, х2 топ-1% GC, х2 лауреат 2 и 3 места Прорыв Года
Основная масса покупает сама через автооплату. Но остаётся большой пласт сделок, которые сами не закрываются, вот с ними и работает отдел: 🔹 холодные и недогретые, есть сомнения, надо докрутить 🔹 те, кто не может сам оформить оплату, помогаем довести до конца
Две модели продаж: 🔹 звонки и общение по заявкам, которые не дошли до оплаты - снимаем сомнения, помогаем технически, закрываем 🔹 диагностические сессии по нашей диагностической карте, она сильнейшая на рынке, (здесь нужны мопы кто умеет продавать на диагностиках)
Кого ищем: 🔹 отдел, который уже продавал вайбкодинг на запусках - это прямо идеал (и чтобы именно этих МОПов поставили работать на наш проект) 🔹 если нет - опыт продаж на запусках по нейросетям 🔹 либо опыт в инфобиз-запусках в Инстаграме про рост и заработок на блоге для экспертов
По условиям обсудим индивидуально. Если про вас - пишите в личку @irina_hr_09
#продажи #менеджерпопродажам #работавпродажах
✅ Работа в продажах теперь и в Макс
🔥 Почему у 60-летних получается лучше, чем у программистов
Уже 20-21 июля в 19:00 мск пройдет наш бесплатный практикум по вайбкодингу - я вживую, на своем экране, буду создавать помощников, сервисы и сайты с нуля.
Места пока есть:
➡️ Записаться на практикум бесплaтно
А сегодня отвечу на вопрос, который мне задают чаще всего: «Дмитрий, ну какой из меня создатель программ? Мне 50... 60... я не технарь».
А что, если я скажу, что лучшие результаты в вайбкодинге показывают именно не технари.
Программисты как раз справляются хуже. Они привыкли все усложнять: думают про технологии, пишут запросы на своем птичьем языке - и получают перегруженные, неудобные решения.
А весь вайбкодинг - это один навык: рассказать словами, что тебе нужно.
Как вы объяснили бы мастеру, который пришел делать ремонт:
✅ «Хочу, чтобы кнопки были крупные - у меня зрение не то» ✅ «Пусть объясняет анализы простыми словами, без терминов» ✅ «Сделай так, чтобы моя мама разобралась с первого раза»
Это идеальные запросы для нейросети. И согласитесь: для таких формулировок жизненный опыт важнее диплома программиста. Ваш возраст здесь - не помеха, а преимущество.
Про «сложно» отвечу историей.
Когда я сделал маме помощника по квитанциям, готовился к месяцу звонков «Дима, куда нажать?».
Обучение заняло один вечер: сюда фотографируешь бумажку, здесь читаешь ответ. Все.
Теперь мама сама разбирает начисления и письма из поликлиники - человек, который недавно боялся «что-то не то нажать.
И про технику: даже компьютер не нужен. Свое приложение для путешествий я создал прямо с телефона. Умеете отправить сообщение в мессенджере - у вас уже есть все «технические навыки».
Кстати, днем мы запустили сервис, который подбирает помощников под вашу жизнь, - если еще не проходили, посмотрите, что он предложит именно вам. Найти сервис можете в наших каналах по нейросетям в Телеграм или Макс.
➡️ Записаться на практикум бесплaтно
До встречи на практикуме! Хорошего дня 🤗
Задолбался делать всё сам? Скинь это нейросети
Я 10 лет делал всё сам.
Партнёров менял, помощников не брал, задачи не отдавал. Логика железная: «хочешь сделать хорошо - сделай сам». Знакомо?
Делегировать было страшно и как-то нелогично. Отдать - значит объяснять, потом переделывать, проще уж самому. А им же еще и заплати, надо значит заработать сначала.
Это поменялось в одно мгновение, рассказывал много раз, но расскажу еще) Главный инсайт был: «Пока я делаю всё руками - я никогда не начну жить так, как хочу»
Делегирование - это и была точка роста. Самая стремная и котринтуитивная. Потому что сначала надо отпустить.
Но раньше делегировать значило нанять человека. Дорого, долго, собеседования, зарплата, а он ещё Зумер может быть🥲
Сейчас это изменилось!
Теперь рутину можно скинуть не человеку - нейросети. И не одну задачку «напиши пост», а целый процесс. Ставишь цель - а ИИ-агент сам дробит её на шаги, лезет в нужные сервисы, делает и приносит готовое. Это уже не помощник за 50к. Это отдел в одном лице.
Ты перестаёшь быть токарём у станка. Становишься Директором, который ставит задачу.
⚡️В пятницу собираю эфир ровно про это. Как перестать делать всё сам и переложить на ИИ-агентов.
Соберу туда лучшее из того, что давал за год - но для тех, кто слышит это впервые:
✔️ почему «проще самому» - это ловушка, которая крадёт ваш рост ✔️ матрица, которая покажет, куда утекает ваше время (сделаем прямо в эфире) ✔️ 1-2 живых агента под вашу рутину: контент, входящие, отчёты ✔️ что реально поменялось за год, что делегировать стало можно нужно каждому
⚠️ Будет полезно тем, кто пашет и тонет. Кто ищет «кнопку бабло» - не сюда, тут про работу, а не про халяву.
И друзья, у меня новое дыхание, после недавних проработок, есть желание сделать вам квантовый скачок! ☄️Приходите зарядится и ловить инсайты🥰
В пятницу в 15:00 мск в Бизоне - ссылку даю в боте по слову «САМИ» @nrclublove_bot
🔥Огонек с тех, кто устал тащить все в одно лицо и готов меняться!
🔅 Redis + AI: Building a Vector Database with Redis
📝 This course shows developers how to exploit ready-made AI-related tools in Redis.
🌐 Author: Fernando Doglio 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 2h 32m
📋 Topics: Vector Databases, Artificial Intelligence, Redis
🔗 Join The Coding Space for more courses
🚀 GPT-5.6 Sol: Гений, математик и… разрушитель ваших файлов. Как обуздать новую модель?
На прошлой неделе OpenAI выпустила семейство GPT-5.6 (Sol, Terra и Luna). С одной стороны, модель Sol Ultra за час решила математическую задачу, над которой ученые бились 50 лет. С другой - у одного инвестора она случайно удалила почти все файлы на Макбуке, а у другого - за 7 секунд отменила все платные подписки клиентов в бизнесе.
Что это значит для нас? Нейросети становятся невероятно мощными, но цена ошибки теперь - не просто кривой текст, а реальный ущерб.
Разбираем свежий гайд от OpenAI: как работать с новым поколением ИИ, чтобы оно созидало, а не разрушало.
📉 Правило №1: Краткость это деньги (буквально)
Забудьте про "промпты-простыни" на пять страниц. Тесты OpenAI показали, что для семейства 5.6 короткие запросы работают лучше.
* Качество ответов: выросло на 10-15%. * Экономия: расход токенов упал на 40-60%, а стоимость задач - на треть.
Раньше мы подробно описывали каждый шаг (сначала сделай это, потом то). Теперь это мусор. Модель стала слишком умной для микроменеджмента.
✅ Как надо: опишите финальный результат, критерии успеха и жесткие ограничения. Остальное модель спланирует сама. Если вы будете навязывать ей пошаговый план, она начнет путаться и тупеть.
⚠️ Правило №2: Осторожнее с "Всегда" и "Никогда"
GPT-5.6 - патологический отличник. Она следует инструкциям с пугающей буквальностью.
Если вы напишете в промпте противоречивые правила (например, в одном месте "всегда отвечай подробно", а в другом - "никогда не пиши больше двух абзацев"), модель может просто сломаться или начать выдавать программные ошибки.
✅ Совет: используйте "всегда/никогда" только для критических вещей (например, правил безопасности). Для остального пишите условные правила: "если контекст позволяет - сокращай".
🛠 Правило №3: Управляйте длиной через параметры
OpenAI добавили новый рычаг - text.verbosity. Своего рода ручка громкости, только для детализации. Можно выставить уровень: низкий, средний или высокий.
Почему это важно? Новая модель Sol по умолчанию отвечает короче, чем её предшественники. Если вы по старой привычке напишете в тексте "отвечай кратко", она может обрезать ответ так сильно, что он потеряет смысл. Теперь длину лучше регулировать параметром, а не словами в чате.
☢️ Почему всё ломается? (Кейс с удалением файлов)
Почему у пользователей случились катастрофы с удалением данных? Ответ прост: избыточный доступ.
Люди запускали автономных агентов и давали им права администратора или полные ключи API к своим сервисам (Stripe, база данных, файловая система). Модель видит задачу ("оптимизируй место" или "проверь подписки"), совершает логическую ошибку и за секунды исполняет её.
Урок для всех: никогда не давайте ИИ полный доступ на запись. Только ограниченные права (read-only) или подтверждение каждого действия человеком. Помните нашу любимую аналогию: ИИ - это стажер. Очень быстрый, очень умный, но всё еще способный на неверные решения.
🏥 И немного о восстании машин в медицине
Несмотря на ошибки в кодинге, в медицине GPT-5.6 Sol набрала 60,5 балла в тестах, где живые врачи набирают в среднем 43,7. Эксперты вслепую оценивали точность и полноту диагнозов, и ИИ победил с разгромным счетом.
То есть в 2026 году нейросеть это хирург с мировым именем, который иногда может случайно поджечь больницу.
Что делать нам?
1. Переходить на короткие, контрактные промпты (результат + ограничения). 2. Вычищать из запросов старые пошаговые инструкции. 3. Никогда не давать ИИ право на необратимые действия без вашего ОК.
📲 Подписывайтесь на нас в MAX
5 промптов для обработки фото с помощью нейросетей 👩💻
🩷Слайд 1: Use the uploaded photo as the exact source image. Do not recreate the person. Do not generate a new face.
The face is LOCKED and must remain pixel-identical to the original photo. Preserve all original facial features, geometry, proportions, expression, skin texture, eyes, nose, lips, jawline and identity exactly. No changes to the face are allowed.
Apply only a photographic lighting effect over the existing image: change exposure, shadows, highlights, color tone and atmosphere only.
Create a cinematic night flash look: dark realistic background, strong warm camera flash, subtle glow and light bloom on the existing skin surface, natural highlights on cheekbones and hair, deep shadows, high contrast.
The glow must come from lighting, not from changing the person. Do not retouch, beautify, enhance, smooth skin, reshape, regenerate or reinterpret the face.
This is a photo edit, not a portrait generation. Keep the original person 100% unchanged and recognizable.
🩷Слайд 2: Front-side sunlight, fully preserving every original detail of the photo without changes, except for the lighting and the color atmosphere. Enhance loose strands of hair against the backlight. Strengthen facial definition with a high-detail scale enhancement without altering the features. Strict rule: Do not change the face, hair, or background structure of the subject. Do not change the composition.
🩷Слайд 3: Precise correction of deficient lighting. Preserve the face and the essence of the scene. Correct harsh shadows on eyes/ nose/ chin caused by mobile phone flash. Neutralize color casts (orange/green/blue) for accurate skin tones. Brighten underexposed areas. Final image: photo with flash light taken at night, realistic and intact skin texture, invisible editing.
🩷Слайд 4: Apply a soft VHS tape effect to the uploaded image without altering the subject or composition. Add gentle scanlines, slight chromatic fringing on edges, soft focus blur, mild tape noise, and a subtle warm green tint. Slightly lowered contrast, softened details, and nostalgic analog softness.
🩷Слайд 5: Apply a soft, warm dreamy glow to the uploaded image while preserving all original details. Add gentle golden sunlight tones, creamy highlights, slight bloom around bright areas, and a hazy cinematic atmosphere. Keep contrast low with softly glowing whites. Do not change the subject or composition — only enhance lighting and warmth for an ethereal, angelic feeling.
Как использовать промпты?
Заходите в бот @syntxaibot — выбираете нейросеть Nano Banana PRO — загружаете исходное фото для обработки и промпт, следуя инструкции внутри бота.
🤍 — если полезно!
