Artificial intelligence — July 2026

Weekly AI News 🚀

_This Week in Artificial Intelligence_

The AI industry is moving faster than ever. Here's your quick summary of the biggest announcements, product launches and industry shifts from this week.

🔥 Top Headlines

1. Anthropic launches Claude Sonnet 5 Anthropic introduced Claude Sonnet 5, bringing major improvements in coding, reasoning, and AI agent capabilities, positioning it as one of the strongest frontier models available.

2. U.S. lifts restrictions on Claude Fable 5 The U.S. government has removed export restrictions on Claude Fable 5 after Anthropic implemented additional safety protections, allowing the model to return globally.

3. Anthropic may introduce KYC for advanced AI access Reports suggest Anthropic is considering stronger identity verification (KYC) for access to its most powerful AI models as governments increase oversight.

4. xAI launches Grok 4.5 Beta Elon Musk's xAI has officially launched the beta version of Grok 4.5, adding stronger reasoning, coding, and research capabilities.

5. China's 360 Security unveils Mythos competitor Chinese AI competition continues to accelerate, with 360 Security announcing a new frontier model aimed at competing with Anthropic's latest offerings.

6. OpenAI teases Codex-branded hardware OpenAI has hinted at a new Codex-branded hardware product, signaling that the company is expanding beyond software into AI-first devices.

7. OpenAI discovers a breakthrough to reduce inference costs by nearly 50% Researchers at OpenAI reportedly developed a new inference optimization technique that could dramatically reduce AI operating costs, making large-scale deployment significantly cheaper.

8. Google unveils Nano Banana 2 Lite Google announced Nano Banana 2 Lite, bringing faster image generation with lower compute requirements while maintaining impressive quality.

9. Codex gets an effort selector OpenAI is testing a new slider inside Codex that lets users choose how much reasoning effort an AI agent should spend before responding.

10. Amazon engineers are distilling Claude Amazon engineers are reportedly using model distillation techniques to build smaller, faster, and cheaper AI models inspired by Claude for internal applications.

11. Claude is helping build the next Claude Anthropic CEO revealed that engineers now use Claude extensively while developing future versions of Claude, accelerating AI-assisted software engineering.

12. 50% of Claude users believe AI can already perform half of their work A recent survey shows growing confidence in AI productivity, with half of Claude users believing today's AI can already complete around 50% of their daily tasks.

13. Managing AI agents may become the most valuable skill by 2031 According to KPMG, organizations will increasingly value professionals who can effectively manage teams of autonomous AI agents.

14. Meta is testing its own coding assistant — MetaCode Meta has begun testing an internal coding assistant called MetaCode, joining the rapidly growing AI coding race.

15. NotebookLM now creates 60-second Shorts Google's NotebookLM can now automatically generate short-form vertical videos from research notes and documents.

Other Important Updates • Mistral launched OCR 4 supporting over 170 languages. • ByteDance introduced Seedance 2.5 capable of generating 30-second 4K AI videos. • Runway launched Agent 2.0 for AI-powered marketing workflows. • Adobe acquired AI image enhancement company Topaz Labs. • New reports show more paid AI users are choosing Claude over competing assistants. • Cursor announced its first fully self-trained AI model and acquired Continue. • Meta plans to automate nearly half of its moderation requests using LLMs by 2025.

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- Anthropic выпустила Claude Sonnet 5 - близок к Opus 4.8, 1M, промо-цена, но новый токенизатор делает модель более прожорливой.

- США сняли экспортные ограничения: Fable 5 вернулась глобально (до 7 июля включена в подписки).

- Anthropic запустила Claude Science для ученых и программу AI drug discovery.

- Meta показала Brain2Qwerty v2: неинвазивное чтение печатаемого текста из мозга через MEG-шлем, 61% точности, код и датасет открыты.

- Anthropic обсуждает с Samsung производство собственного inference-чипа на 2-нм техпроцессе.

- OpenAI показала клавиатуру Codex Micro (детали 15 июля).

- OpenAI обсуждает передачу правительству США 5% акций (≈$42 млрд).

- Google выкатила Nano Banana 2 Lite - самую быструю и дешевую image-модель линейки, и Gemini Omni Flash - генерация и правка видео текстом по $0.10 за сек.

- Hardware-событие недели: Etched вышла из стелса с $800 млн инвестиций и $1 млрд+ заказов до первых поставок - вызов Nvidia со специализированным железом под инференс.

- Meituan (да, доставка еды) выпустила LongCat-2.0: MoE на 1.6 трлн параметров (48B активных), обучена целиком на 50 тысячах китайских чипов.

- Meta строит облачный бизнес на избыточных AI-мощностях.

- При этом Meta тайно гоняла внутренние сервисы на Gemini вместо своих Llama - и Google отрубил доступ за превышение лимитов.

- По данным The Information OpenAI нашла способ срезать затраты на инференс ChatGPT более чем вдвое.

- NotebookLM показал Short Video Overviews: вертикальные ролики в стиле TikTok из загруженных материалов.

- Cursor выпустил приложение для iOS.

- Microsoft создает AI-интегратора Frontier Company за $2.5 млрд, и AWS вкладывает $1 млрд в похожий Forward Deployed Engineering.

- Alibaba запретила сотрудникам Claude Code: в нем нашли код, определяющий, находится ли пользователь в Китае.

- Cloudflare разделит AI-краулеры на три типа (поиск, агенты, обучение): с 15 сентября обучение и агентный доступ на новых сайтах с рекламой блокируются по умолчанию, издатели смогут брать плату за контент.

- Unit 42 описала Phantom Squatting: хакеры регистрируют домены, которые галлюцинируют LLM, и жертву на фишинг приводит сама модель. Уже 13+ тысяч вредоносных URL.

- Исследование Ramp по 21 тыс компаний: интенсивные AI-траты коррелируют с ростом найма (+10%), включая джунов (+12%).

- Роботы дешевеют: UBTech показала "эмоциональных" гуманоидов от $15 тысяч , а обзор Rise of the Cheap Robots описывает волну general-purpose роботов дешевле $10 тысяч.

- DeepSeek заопенсорсил DeepSpec - стек спекулятивного ускорения инференса: в проде V4 Flash и Pro генерируют на 60-85% быстрее.

- Mistral выпустила Leanstral 1.5 (Apache 2.0) для формальной верификации: сатурировала miniF2F и нашла 5 неизвестных багов в проверенных репозиториях.

- xAI запустила Voice Agent Builder: no-code голосовые агенты на Grok по $0.05/мин.

- Tau - образовательный agent-харнесс, чтобы понять устройство агентов изнутри.

- audio.cpp - локальные аудиомодели на C++/ggml: очень оптимизировано.

- PyMuPDF 1.28 научился собирать PDF из Markdown с контролем вида через CSS - удобно для документных пайплайнов.

- Rampart - in-browser модель на 15MB, для детекции и маскировки персональныx данныx.

- Команда SGLang про то как превращает агентные workflow в переиспользуемые SKILL.md и debugging playbooks.

- WebKit выпустил Safari MCP (наконец можно ловить Safari баги агентом).

- 👍Детальный гайд по production-ready coding-агенту на полностью локальном стеке.

- 🤩 Z.ai выкатила свой агентный апп ZCode 3.0 - а-ля Codex на базе GLM (и других моделей, включая опенаи и антропик), есть управление через Telegram.

Прочла интересную новость https://nplus1.ru/news/2026/07/03/genatator, ловите краткую информацию для тех, кому может быть полезна такая штука.

Ученые из AIRI создали нейросетевую модель GENATATOR, которая автоматически размечает гены в последовательности ДНК: определяет их границы, тип транскрипта и внутреннюю структуру. Датасеты для обучения собирали в «Сириусе» и ИЦиГ СО РАН. Модель обучили на генах человека и 38 других видов млекопитающих, включая слонов и моржей. Система предназначена для идентификации белок-кодирующих генов и генов длинных некодирующих РНК, в том числе у немодельных организмов, для которых нет геномных аннотаций. Разработчики говорят, что особое внимание уделили точности определения границ генов.

В общем, модели доступны в открытом доступе вот тут https://huggingface.co/AIRI-Institute/genatator-pipeline, а попробовать без установки можно через веб-сервис https://dnalm.airi.net/. На этом же сайте можно потыкать другие инструменты, на скриншоте видно весь перечень.

Мы живем с вами во времена, когда команда по маркетингу стоит 2.000-5.000 рублей в месяц❤️

Чем больше погружаюсь в ИИ, тем становиться страшнее. Приятный страх.

Связки из 1-2-3 нейронок - заменяют огромные отделы в компаниях.

➖Сценарист - Claude ➖Проджект - Claude Cowork ➖Дизайнер - Claude Design ➖Копирайтер - Claude ➖Сммщик - Claude Code ➖Сайтолог - Claude Design

И это ведь только начало.

Дальше будет аренда ИИ-сотрудников, уже много стартапов на западе, мы сейчас тоже смотрим в эту сторону⬅️

Кажется, что сложно? Нет. Мы даже экспериментальную группу по ИИ запустили в июне, чтобы это проверить.

Там уже за 1-2 занятия ребята делают себе свои сайты, упаковывают ютуб, пишут сценарии, настраивают агентов (см.скрин).

В конце июля откроем набор на вторую группу.

Легко + быстро + дешево + эффективно

Да, новый мир. Новая реальность.

Поэтому погружайтесь и внедряйте нейросети, как можно быстрее.

🔥 — реакция с того, кто уже активно работает с нейросетями

Предсказательный гадалкослоп

Скотт Александр написал пост о том, что AI-суперпредсказатели (современные LLM со специальной обвязкой, заточенной под эту задачу) дескать уже сейчас соревнуются в корректной оценке вероятностей разных событий плюс-минус на равных с топовыми человечьими суперфоркастерами.

Он там приводит в пример FutureSearch – один из таких специализированных ИИ-инструментов, который находится в более-менее открытом доступе. Естественно, я не мог упустить возможность потестировать его!

Смотрите, я на той неделе писал о возможности сделать на Полимаркете ставку на то, что Путин останется у власти как минимум до конца текущего года, по «цене» 86% (что эквивалентно «доходности к погашению» в размере 37,5% годовых в долларах). Сейчас уже вероятность поднялась до 89% (прибыль 3,5% за неделю, noice!), но всё равно остается на глаз довольно низкой.

Так вот, я попросил этот самый FutureSearch оценить вероятность ухода Путина с поста президента до конца года по любым причинам – результат можно наблюдать на приложенном скриншоте. Три «нейроисследователя» прошерстили 146 источников и пришли к выводу, что вероятность составляет около 5%: 1,5% по базовым медицинским причинам и 3,5% на прочие силовые методы. С первым компонентом всё понятно, а вот как конкретно эти ребята вышли на 3,5% – я, к сожалению, так и не понял. Но концептуально это не сильно далеко от моей собственной «прикидочной» оценки.

Для сравнения, что ответили другие современные модели (без какой-либо специальной обвязки, просто ответы на тот же самый вопрос):

🐌 Claude Fable 5 – самая мощная на текущий момент базовая модель (на этой неделе платные юзеры Клода как раз еще имеют к ней доступ без доплаты): 3–5%, короче около 4%. По сути, почти тот же результат, что у FutureSearch выше.

🐌 Claude Opus 4.8: 4–8% – тут уже вероятность заметно выше. Вся вариация здесь и ниже идет в основном за счет того, как разные модели оценивают вероятность переворота в том или ином виде.

🐌 ChatGPT 5.5: 9% – этот сразу первым делом полез на Polymarket проверять вероятности и, видимо, заякорился на них. Написал, что «текущие 11% на Полимаркете могут быть завышены действиями не самых умных китов, но…»

🐌 Gemini 3.1 Pro: этот, по сути, вообще отказался оценивать вероятность самостоятельно. Сразу написал «бро, там на Полимаркете дают около 12% – я хз, чем тут тебе еще помочь можно».

🐌 Grok Expert: 11–13%. Этот тоже, кажется, на Полимаркет заякорился.

Вывод: кажется, проверять вероятности на Fable / FutureSearch выглядит не самой глупой идеей.

[Дежурная оговорка про рынки предсказаний]

🎙Как превратить обычное фото товара в карточку товара с инфографикой?

С нейросетями – за пару минут!

🎥 Мы сняли пошаговый видео-туториал на YouTube

Смотреть: https://youtu.be/fa0g0EOE5dU?is=R1rAYYjsckXTBP95

На платформе IMIgo.ai есть функция, которая заменяет дизайнера и позволяет создавать продающие карточки товаров с помощью ИИ.

Что можно сделать: - стильную визуальную презентацию товара - инфографику - рекламные баннеры - анимированные видео для Reels и рекламы

В ролике рассказали как пользоваться

أنواع تحديات الذكاء الاصطناعي في المسابقة الوطنية للأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي

ضمن مسار الذكاء الاصطناعي (AI Track)، سيخوض المشاركون مجموعة من التحديات العملية المصممة لاختبار مهاراتهم في البرمجة، وتحليل البيانات، والتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، بالإضافة إلى أمن أنظمة الذكاء الاصطناعي. أولاً: تحديات البرمجة والذكاء الاصطناعي (15 تحدياً) تشمل التحديات المجالات التالية: AI Coding Algorithmic Problem Solving Natural Language Processing (NLP) Generative AI Data Analysis Data Science تركز هذه التحديات على كتابة الأكواد، وحل المشكلات باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات، والاستفادة من النماذج اللغوية الحديثة لإنتاج حلول دقيقة وفعّالة.

ثانياً: تحديات أمن الذكاء الاصطناعي (5 تحديات) تشمل: Prompt Engineering Prompt Injection & Jailbreaking RAG Security LLM Forensics

وتهدف إلى قياس قدرة المتسابقين على فهم الجوانب الأمنية لأنظمة الذكاء الاصطناعي. 📊 إجمالي عدد التحديات: 20 تحدياً 15 تحدياً

📍ТАИЛАНД - ВЬЕТНАМ - МАЛАЙЗИЯ - пересадка в Дубае и дом

4 месяца я провёл в путешествиях и за это время получил кучу эмоций.

➡️И хоть и так получилось, что эти 4 месяца были в плане состояния худшими в моей жизни, но зато очень насыщенными на события, осознания того что я делаю / хочу делать и как хочется жить дальше.

✅Я получил много опыта, который у меня уже не отнимешь, стал в каких-то моментах более уверенным. Рад, что у меня получилось это сделать, хоть и может не совсем так, как я планировал изначально!

🔥Сейчас постепенно возвращаюсь в работу, вести каналы и тг, и думать что делать дальше. Пока на пару недель буду гостить у родителей в деревне, откуда я и начинал вести этот тг канал - а потом Краснодар!

▶️ YouTube Биржа | Нейросети | Гарант

Вы уже освоили нейросети, увидели эффект и хотите того же от команды. В ответ большинство саботирует процесс. А несколько человек делают половину работы через нейросеть, но не спешат ни с кем делиться успехами.

Как перевести личный интерес руководителя в рабочую привычку всего отдела? Расскажем на курсе «Руководитель в эпоху ИИ».

Этот курс создан для партнеров, руководителей юридических департаментов и глав функций, которые уже работают с ИИ сами и хотят, чтобы команда двигалась в том же темпе, причем не из-под палки.

Формат 📅 7 июля — 30 июля 2026 (3 недели + вводный вебинар) — 8 живых вебинаров и мастермайнд с разбором ваших управленческих ситуаций — закрытое сообщество руководителей для обмена опытом внедрения — записи, конспекты и материалы с доступом на 9 месяцев

В результате вы получите: — методику внедрения ИИ без сопротивления: как сформировать культуру и провести команду через страх и недоверие — понимание, что демонстрирует прогресс и мотивирует команду — понятные правила работы с ИИ: что разрешить, что ограничить, где обязателен контроль человека — выверенный подход к безопасности данных — уверенность в том, как обосновывать ИИ-инициативы бизнесу

Спикеры — практики из Runetlex, HeadHunter, Авито, SL LEGAL, которые больше года выстраивают работу своих команд с ИИ и делятся тем, что у них сработало.

У Академии есть образовательная лицензия — по итогам вы получаете сертификат и право на налоговый вычет. Оплата возможна в рассрочку или по счету от компании; для выпускников Академии действует скидка 15%.

Стоимость — 42 500 ₽. Курс стартует 7 июля, следующий поток — только в октябре. Успейте занять место.

Подробнее о курсе: https://runetlex-academy.ru/neuralnetworksteam

Знакомый год назад загорелся своим делом. Не из нужды. Нормальная у него работа, зарплата, накопленная на пять лет подушка. Просто захотелось ему наконец на себя, а не на дядю. Стал смотреть, куда вложиться, и быстро увидел очевидное: все вокруг что-то продают на маркетплейсах. Знакомые небрежно роняют про обороты в миллионы, в каждом втором чате курс «как выйти на миллион на Wildberries за три месяца», на ютубе парень на фоне арендованной машины учит бизнесу без вложений. Сфера на виду, деньги будто на поверхности. Заходи и черпай, чо. Он выбрал категорию повеселее, товары для дома, закупил первую партию в Китае, вложил почти два миллиона. И через год все свернул, в глубоком минусе. Хотя старался он отчаянно.

Знаете, что его подкосило? Он зашел в сферу, которую не знал. Снаружи это красивая витрина и обороты на скриншотах. А внутри - комиссия площадки, платное продвижение, выкупы ради рейтинга, штрафы за каждую мелочь, возвраты, платное хранение. Да еще демпинг сотен таких же продавцов, что сидят на том же самом товаре из того же Китая, но готовы отдавать его на грани себестоимости. Оборот у него и правда шел, делал под три миллиона в месяц к концу. А на руках стабильно выходил минус, потому что каждый рубль выручки утекал в эти щели, про каждую из которых он узнавал уже задним числом. Он-то думал, что покупает себе готовый бизнес. На самом деле он купил место в казино, где новичок даже не игрок. Он корм.

Это не история про одного невезучего знакомого. Это типовой сценарий. Человек хочет своего дела, у него даже есть на это деньги и силы, но выбирает он не то, в чем разбирается, а то, что в моменте громче всего. Маркетплейсы, доставка еды, кофейня на углу, крипта, очередная обертка над нейросетью. Вывеска для хомячков меняется каждые пару лет, а логика под ней одна и та же. Человек идет туда, где прямо сейчас будто бы легко и где уже толпится куча таких же. А толпа на входе - это суть есть зазывалы, завлекалы наперсточника. Кто-то на этой волне, конечно, и поднимается. Почти всегда это те, кто зашел рано и уже понимал кухню, а не те, кто прибежал на общий гомон с восторженным криком. Делать как все, на чужом поле, без единого своего преимущества - это не осторожный и взвешенный путь. Это самый надежный способ спалить деньги. И, что хуже, свое время.

Устойчивый бизнес держится ровно на обратном. На том, как человек понимает предмет изнутри и у него с этим предметом лично что-то болит. Думаете, это про уютненькое «занимайся тем, что любишь»? Нет, ни разу. Личная боль - единственное топливо, которое нельзя ни купить, ни одолжить, ни подделать мотивационным курсом. Когда ты сам годами мучился с какой-то проблемой как пользователь, ты заранее знаешь в ней все грабли, которые снаружи просто не видно. Те самые, на которых новичок потом и ломается. Ты упрешься и доведешь там, где по голому расчету давно стоило бы все бросить и выйти. А упрешься потому что бросить - это бросить свое, выстраданное. Рыночная привлекательность выгорает на первом же тяжелом квартале, потому что она про чужие деньги и чужой успех. А своя боль не выгорает никогда. Она и так с тобой - строишь ты вокруг нее бизнес или нет.

Так что вопрос, с которого стоит начинать свое дело, звучит совсем не «где сейчас больше всего зарабатывают». Он звучит примерно так: а что из этого болит настолько лично у меня, что я полезу разбираться даже тогда, когда станет совсем невыгодно? Ответ на него стоит услышать от себя до того, как понесешь куда-то накопленное за годы. Сферу на хайпе всегда можно поменять на следующую модную, а вот пять лет накоплений и год собственной жизни обратно уже не выкупить. Ставка высока.

✔️ LLM-защита до запроса к модели

Tamga - open-source reverse proxy на Go, который ставится между приложением и LLM-провайдерами вроде OpenAI, Anthropic и Azure.

Задача простая: каждый промпт проходит проверку до отправки в модель.

Что умеет:

* искать PII, секреты и запрещённые паттерны * редактировать или блокировать опасные запросы * работать как OpenAI-compatible proxy * вести аудит инцидентов * прогонять adversarial-тесты в CI * держать низкую задержку на обычном CPU

Самое интересное в статье - честность автора.

Он собрал 62 adversarial-вектора и признаёт: 29 из них всё ещё обходят сканеры. Проблемные зоны ожидаемые:

* Unicode-трюки * zero-width символы * base64-обёртки * многоязычные prompt injection * перефразированные атаки

Вывод для продакшена жёсткий: LLM security нельзя строить только на regex и красивом middleware.

Нужны:

* нормализация текста до сканирования * быстрый deterministic слой * отдельный semantic judge для сложных случаев * adversarial corpus как часть CI * честный baseline по bypass rate

Хороший пример того, как должна выглядеть LLM-инфраструктура в regulated-среде: не «поставили guardrails и забыли», а постоянная проверка, измерение и улучшение.

GitHub: https://github.com/yatuk/tamga

Скажу честно, за что меня иногда недолюбливают.

У меня правило: либо идем вместе до результата, либо не берёмся вообще.

Поэтому у нас на продуктах люди не «осваивают нейросети» и не «учатся вайбкодить» ради галочки. Они реально начинают зарабатывать, наводить порядок в бизнесе, собирать крутые проекты. А всю эту теорию ради теории я терпеть не могу. Знаете, все эти «10 способов вырасти», где ты дочитал, кивнул, закрыл и в жизни ничего не поменялось.

Так вот, я и не рассказываю, как надо расти. Я просто расту у вас на глазах. Живой счётчик, каждый шаг видно. По-моему, это честнее любых красивых обещаний.

Собственно, ради этого всё и затеяно. Я набираю небольшую фокус-группу «Миллион на вайбе». Тех, с кем за 8 недель мы выстроим контент-систему агентов и дойдём до миллиона подписчиков суммарно.

Честно, сам не ожидал такого. Основные места разобрали за пару дней, в предзаписи почти ничего не осталось ))

А эта неделя в закрытом канале, считайте, открытая репетиция. Для всех, кто хочет вживую посмотреть, как оно работает.

И тем, кто зайдёт сегодня, дам подарок: свою подборку из 33 AI-агентов для контента. Завтра её там уже не будет. Так что если думал заглянуть, момент как раз тот 👇

🔗 https://t.me/aiexpert_vibe

Want to become an AI Engineer in 2026?

Don't start with LangChain. Don't start with Pinecone. Don't even start with AI Agents. Start by understanding this roadmap. 👇

Most people jump straight into building AI apps. They copy tutorials. They connect APIs. They launch chatbots. But when something breaks... They have no idea why. Because they skipped the fundamentals. Here's the AI ecosystem every aspiring AI Engineer should understand.

🧠 1. LLMs – The Brain These power reasoning, coding, conversations, and content generation. Examples: • GPT • Claude • Gemini • Llama 4 • Qwen 3 • DeepSeek • Mistral • Gemma 3 • Phi-4 👉 Learn what each model is good at and when to use it.

⚡ 2. Frameworks – The Orchestrator Frameworks connect LLMs with tools, APIs, memory, and workflows. Popular choices: • LangChain • LlamaIndex • Haystack • txtai 👉 These help you build production-ready AI applications.

📚 3. Vector Databases – AI Memory LLMs don't remember your documents. Vector databases do. Popular options: • Pinecone • Chroma • Qdrant • Weaviate • Milvus • PostgreSQL (pgvector) • Cassandra • OpenSearch 👉 Essential for Retrieval-Augmented Generation (RAG).

📄 4. Data Extraction – Feed Your AI Before AI can answer questions... It needs clean, structured data. Tools include: • Crawl4AI • FireCrawl • ScrapeGraphAI • MegaParser • Docling • LlamaParse • ExtractThinker 👉 Great AI starts with great data.

🚀 5. Open LLM Access Experiment, self-host, and deploy open-source models with: • Hugging Face • Ollama • Groq • Together AI 👉 Perfect for local development and production deployments.

🔍 6. Text Embeddings – The Search Engine Embeddings convert text into vectors that AI can understand and retrieve. Popular providers: • OpenAI • Voyage AI • Google • Cohere • Nomic • SBERT 👉 The quality of your embeddings directly impacts your RAG system.

📊 7. Evaluation – The Most Overlooked Layer A good AI app isn't the one that looks smart. It's the one that's measurably reliable. Evaluate: ✅ Accuracy ✅ Hallucinations ✅ Retrieval quality ✅ Response consistency Tools like Giskard and DeepEval help you build AI you can trust.

If I were starting from scratch today, I'd learn in this order: 1️⃣ LLM Fundamentals 2️⃣ Prompt Engineering 3️⃣ Embeddings 4️⃣ Vector Databases 5️⃣ RAG 6️⃣ AI Frameworks 7️⃣ AI Agents 8️⃣ Evaluation Master these, and you'll understand how modern AI systems are actually built. Not just how to copy them.

❤️ Save this roadmap.

🔁 Share this so someone preparing for an AI job in 2026 doesn't waste months learning the wrong things.

One share could help a student, developer or job seeker understand the AI stack that companies are actually hiring for.

Follow us: https://t.me/Artificial_intelligence_in

Сейчас будет смешно)))

Помните эксперимент? Взял пустой аккаунт, неделю заливал туда ИИ-мультики — и собрал с абсолютного нуля 5 млн просмотров и 2,5 тысячи подписчиков.

Потом выложил в клубе подробный урок: как я это сделал, как создавать такие мультики и как повторить всю систему по шагам.

А сам аккаунт забросил — с тех пор не запостил ни одного ролика.

А он живёт своей жизнью: уже 12,1 млн просмотров за 30 дней и 4 138 подписчиков. На 17 постах, Карл. Без единой новой публикации.

Завтра в клубе — эфир-разбор, на котором отвечаю на вопросы всех. И как обещал, прямо там дарю этот аккаунт кому-то из Клуба ИИ-Креаторов.

И вишенка: открываю сейчас входящие запросы этого акаунта, а туда Higgsfield стучится 😂 Аккаунту нет и месяца, а ему нейросети в личку пишут.

Пруфы 👇

🚀 🏖 I'm heading to Blockchain Life 2026 in Dubai!

🗓 On December 1–2, one of the world's biggest events dedicated to Web3, crypto, mining, and AI is taking place.

🔹 15,000+ attendees from 130+ countries 🔹 200+ speakers, including founders, C-level executives, traders, investors, and VCs 🔹 AI Future Forum featuring the latest breakthroughs in artificial intelligence 🔹 Massive networking, hundreds of side events, and the Formula 1 Grand Prix finale 🔹 200+ leading companies, top exchanges, mining firms, and Web3 innovators

🥂 After two packed days, the event wraps up with an epic afterparty featuring a world-class headliner.

🛍 Get 10% OFF your ticket with promo code MVP. https://blockchain-life.com/

Я всю жизнь худел не правильно! ChatGpt это исправил

Сам до сих пор в шоке. От вчерашних замеров.

За 35 лет я половину жизни только и делаю что либо набираю, либо сушусь)

Обычно у меня это как было: Скинуть 15 кг за 10 недель (как на фото), порадоваться цифрам, а потом понять, что вместе с жиром улетели мышцы все.

И дальше ещё очень долго собирать себя обратно. Вместе с жирком, покушать то я люблю☺️.

В этот раз решил подойти вообще по-другому.

Использовал принципы контекст инжиниринга, как на эфире давал.

Сгрузил в проект в GPT все замеры, параметры, скрины с умных устройств, силовые, опыт, где деньги лежат и болела ли бабушка корью.

Короче, сделал почти то же самое, что делаю, когда собираю контекст для стратегий.

И вот это сработало неожиданно хорошо.

💥Сейчас я на этом плане 3 недели. За это время у меня -6 см в талии. Руки при этом уменьшились всего на 0,5. Силовые не упали, а наоборот растут. Бью рекорды даже! И самое странное для меня - голода вообще нет.

Мы полностью убрали кардио. Оставили 10 000 шагов и силовые. Разобрали питание под мой вес, нагрузку и задачу.

Я просто иду по плану и не чувствую того ада, который у меня раньше всегда был на сушке, когда хотелось уже на стену лезть.

А тут впервые ощущение, что процесс идёт как и должен был.

Пока задача у меня стоит только до 1 августа. Но целевые показатели по объёмам я уже, по сути, закрыл. А это ещё даже не половина пути🤩

✨Так что если вы тоже хотите подсушиться к лету или просто прийти в форму без вот этих вечных качелей, сейчас для этого вообще отличное время.

✔️Похоже, если нейросетке дать не один тупой запрос, а нормальный контекст, она может помочь не только с текстами, кодом и контентом. Но и с вещами, где раньше всё держалось только на силе воли и бесконечных ошибках.

Надеюсь не слишком интимная тема для вас, если такие бытовые применения тоже ок - маякните огоньком 🔥 и Fable 🏋️‍♂️ до 7 июля, хоть эту волну не пропустите!

Нет ничего более хрупкого, чем эго веб-дизайнера, которому показали нормальный сайт, собранный в ИИ. 😁

Хотя после этого поста от меня наверняка отпишется часть коллег, давайте честно, что происходит с нишей прямо сейчас?

1️⃣ Веб-дизайнеров в ТАКОМ количестве скоро не потребуется. И этот дефицит спроса многие ощутят уже в ближайшее время. Заметьте, я не кричу: «Профессия умирает, все останутся без работы!». Нет, сильные, думающие специалисты будут востребованы всегда. Но какой процент от общего рынка составляют эти «сильные»?

2️⃣ Стирание жестких границ. Скоро исчезнет это явное разделение: «я только веб», «я только граф», «а я верстаю презентации». Будет просто Дизайнер с сильными навыками управления ИИ.

Помню, как меня закидывали хейтом, когда я говорила, что вопрос времени, когда с помощью ИИ можно будет создавать нормальные сайты. И что мы видим сегодня? Это уже реальность.

И вот тут интересный момент на подумать 👇 Графический дизайнер с навыками ИИ теперь может легко закрывать задачи по сайтам и презентациям. Нейросети компенсируют ему недостаток технического хард-скилла в верстке.

А вот веб-дизайнер с ИИ не сможет так же легко заменить хорошего граф. дизайнера. Ему всё равно придется доучиваться.

Можно сколько угодно сопротивляться и отрицать очевидное, а можно принять реальность и адаптироваться под нее.

Граф.дизам: изучать ИИ еще глубже, чтобы окончательно закрепить статус универсала.

Веб-дизам: использовать ИИ для ускорения и улучшения работы. Становится сильным игроком ниши. Или прокачивать фундаментальную дизайн-базу, чтобы уметь создавать что-то еще, кроме сайтов .

🌟 TabFM: модель для работы с табличными данными от Google

Google Research опубликовала модель машинного обучения для классификации и регрессии на табличных данных. TabFM делает прогнозы на ранее не встречавшихся таблицах без отдельной тренировки под каждый набор данных.

Табличные данные лежат в основе множества прикладных задач - от прогноза оттока клиентов до выявления финансового мошенничества. Десятилетиями здесь доминировали алгоритмы на основе деревьев решений, которые требуют долгого подбора параметров и выстраивания признаков под каждую новую задачу.

TabFM использует подход, заимствованный у LLM - обучение в контексте.

Модель получает всю таблицу целиком как единый запрос и определяет связи между столбцами и строками прямо в момент прогноза, не меняя своих внутренних параметров. Эту архитектуру Гугл описывает как гибрид двух ранее опубликованных решений TabPFN и TabICL.

TabFM обучалась на сотнях миллионов сгенерированных таблиц, построенных с помощью структурных причинных моделей.

Разработку проверили на бенчмарке TabArena, который ранжирует системы по итогам прямых сравнений между собой. Тестирование включало 38 наборов для классификации и 13 для регрессии, размером от 700 до 150 000 строк.

По результатам TabFM обошла тщательно настроенные отраслевые решения TabPFN-3, AutoGluon и RealMLP.

В ближайшие недели TabFM будет встроена в сервис Google BigQuery, там классификацию и регрессию можно будет запускать одной SQL-командой, без специальных знаний в области ML.

📌Лицензирование: Tabfm Non-commercial

🟡Блогпост 🟡Модель 🖥GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #TabFM #Google

🔥 Безкоштовний доступ до нової АІ-навички

Більшість уже пробували ChatGPT, Gemini чи інші нейромережі. Але мало хто розуміє, як перетворити це на професію або хоча б сильну навичку для поточної роботи.

На безоплатному 4-денному навчанні від GoIT можна протестувати одразу 2 AI-напрями:

— як автоматизатор: налаштуєш процес, який працює сам, і побачиш, як на автоматизації економлять час і заробляють гроші — як контентмейкер: створиш візуал рівня спеціаліста і відчуєш: “я можу на цьому заробляти”

Це формат тест-драйву: без коду, досвіду і з практичними знаннями.

Старт — 6 липня. Участь безоплатна.

Забронюй місце за посиланням 👇 https://i.goit.global/qaOoH

#безкоштовно

Летние задания — головная боль конца года. Хочется дать что-то живое, связанное с реальным опытом. С этим за одну минуту справляется ИИ.

🔹 Как просить ИИ правильно?

Разница между слабым и сильным запросом — это разница между общей идеей и готовым материалом, который можно распечатать и раздать детям.

🔹 Слабый запрос: «Придумай летнее задание по истории для 8 класса»

Получите: размытую идею, которую нужно доделывать самому.

🔹 Сильный запрос: «Придумай летнее задание по истории для 8 класса. Ученик берёт интервью у старшего родственника об одном событии, которое тот пережил лично — войне, переезде, дефиците, распаде СССР. Составь 10 вопросов для интервью и инструкцию: как записать ответы — текстом, аудио или видео. Без учебников. Дай три варианта по сложности: минимум, средний уровень, для тех, кто хочет больше»

Получите: вопросы, инструкцию и три уровня сложности. Есть приём, который почти всегда делает ответ лучше. Добавьте в конец любого запроса фразу: «Дай три варианта по сложности: минимум, средний уровень, для тех, кто хочет больше».

Тогда нейросеть перестанет писать одно универсальное задание и сразу предложит варианты для разных учеников. Это позволит сильным детям не скучать, а другим чувствовать, что задание им по силам.

🔹 Базовый запрос — скопируйте и подставьте своё: «Придумай летнее задание для учеников [класс] по [предмет]. Без учебников — задание должно быть связано с реальным летним опытом: природой, путешествием, бытом или семьёй. Формат результата: [выберите — проект / дневник наблюдений / эксперимент / интервью / видео / коллаж]. Ученик выполняет самостоятельно. Дай три варианта по сложности: минимум, средний уровень, для тех, кто хочет больше»

🔹 Готовые запросы по предметам Подставьте базовый запрос туда, где написано [базовый запрос], и отправьте в любой ИИ-чат.

✔️ Математика «[базовый запрос]. Ученик собирает реальные числа из жизни этим летом — цены в магазине, расстояния в поездке, расход продуктов на семью — и делает три вычисления с выводом. Составь задание с примером и бланком для заполнения»

✔️ Биология «[базовый запрос]. Ученик выбирает один живой объект рядом с домом — растение, насекомое, птицу — и наблюдает за ним две недели. Составь структуру дневника наблюдений: что фиксировать каждый день, как описывать изменения и какой вывод сделать в конце»

✔️ Литература «[базовый запрос]. Формат — не пересказ. Ученик пишет письмо герою книги, придумывает альтернативную концовку или снимает короткий трейлер. Дай три формата с конкретным примером для [название книги]»

✔️ География «[базовый запрос]. Ученик составляет маршрут реального или воображаемого путешествия: климат, рельеф, расстояния, время в пути, что взять с собой и почему. Дай шаблон маршрутного листа с пояснениями»

✔️ Физика и химия «[базовый запрос]. Домашний эксперимент из подручных материалов — безопасный, до 30 минут. Пошаговая инструкция + объяснение, какой закон или явление это иллюстрирует»

✔️ Английский язык «[базовый запрос]. Ученик выбирает три англоязычных источника этим летом — песню, фильм или блогера — и пишет короткий отзыв на каждый по шаблону. Составь шаблон с примером заполнения»

🔹 Что использовать? YandexGPT — нейросеть от Яндекса. GigaChat — нейросеть от Сбера. DeepSeek — китайская разработка, работает в России без ограничений на количество сообщений. Официальные сайты известных нейросетей ChatGPT и Claude блокируют доступ из России.

Зайдите на любой из этих сайтов — увидите строку для ввода текста. Это и есть чат. Пишите туда свой запрос.

Коллеги, вы уже пробовали нейросети? 1️⃣ Пока не пробовал(а) 2️⃣ Пробовал(а) пару раз из интереса 3️⃣ Иногда использую для подготовки материалов 4️⃣ Использую регулярно

💡 5 Telegram Tools Your Business Needs

📲 Telegram Private Account Nicegram gives you separate accounts for work. Clean, private and anonymous. Personal stays personal. Business stays business. One app.

👀 Friends Activities Stop hunting for what a contact said in some group. Open their profile, turn on Friends Activities, and see their latest messages across every chat you both share. Know what your clients and partners are actually talking about.

🎙 Call Recording One tap records any call. Group calls too. Files land straight in your Saved Messages with AI summaries on top. Every deal, every decision, on the record.

🤖 Export to LLM Export any chat as a file, drop it into ChatGPT or Claude. "Summarize 3 months of this client thread." Done in seconds.

✍️ Improve Writing Type fast, tap Improve Writing, send clean. Fixes tone, grammar, and clarity before it leaves your keyboard. You sound sharp without the rewrite.

That's 5 tools stock Telegram will never give you.

Download Nicegram: 🛒 AppStore | 🛒 GooglePlay

Join Chat: 🇬🇧 EN Chat | 🇷🇺 RU Chat

Follow us: ✖️ X | 📹 YouTube

Website | Features | Navigation

Gamma заработала внутри ChatGPT как встроенное приложение

Вызывается через @Gamma, черновик собирается прямо в чате, доводка идёт уже в редакторе самой Gamma. Через интеграцию доступно только создание, правка готовой презентации остаётся в самом приложении.

Сама по себе интеграция результат не меняет. Если просто попросить сделать презентацию, выйдет то же, что и напрямую вы бы сделали в Gamma. Быстро, аккуратно, с узнаваемым шаблоном - прямо ничего нового.

❗️Польза в связке, когда ChatGPT работает до генерации, а не вместо неё. Разбирает структуру, уточняет аудиторию, задаёт тон, убирает воду и готовит внятный бриф. Дальше Gamma получает нормальное ТЗ и собирает по нему. ChatGPT отвечает за смысл и редактуру, Gamma уже за скорость и визуал.

💰 Что по деньгам. Подписка ChatGPT НЕ покрывает Gamma. Интеграция работает через ваш аккаунт Gamma и расходует его лимиты. Бесплатный доступ через ChatGPT это всё тот же бесплатный тариф Gamma, на котором кредиты выдаются разово и не обновляются, на выводе стоит вотемарка, а одна генерация ограничена примерно десятью карточками. Не стоит рассчитывать на пятьдесят бесплатных слайдов.

#ИИ #AI #Нейросети #ChatGPT #Gamma ——— #Инструменты #Презентации ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

📒как трансформировать любой текст в таблицу?

➿это можно легко сделать ➿с помощью небольшого ➿промта:

проанализируй текст и преврати его в удобную таблицу времен английского языка.

твоя задача:

найди все глаголы в тексте. определи время каждого глагола. сгруппируй примеры по временам в таблицу.

оформи результат в виде таблицы со следующими столбцами:

| время | предложение из текста | глагол | почему используется именно это время |

если в тексте нет какого-либо времени, не добавляй его в таблицу.

в конце сделай краткий вывод:

какие времена встречаются чаще всего; какие конструкции стоит запомнить; какие правила можно вывести на основе этого текста.

важно:

ничего не придумывай и не изменяй в тексте; используй только реальные примеры из него; если предложение содержит несколько глаголов в разных временах, разбери каждый отдельно.

❗️этот промт отлично работает с chatgpt, claude, gemini и другими нейросетями!

достаточно просто после него вставить любой английский текст!

Palantir и NVIDIA создали изолированный ИИ для госсектора. С учетом того, что из себя представляет один из партнеров - присматривать будут за каждым.

Компании анонсировали стратегическое партнерство. Они запускают платформу для развертывания открытых моделей Nemotron в секретных и физически изолированных средах.

Новая архитектура объединяет вычислительные мощности NVIDIA и программный стек Palantir. В систему интегрированы решения AIP, Ontology, Foundry и Apollo.

Ключевая особенность продукта в релизе заключается в непрерывном обучении. Алгоритмы собирают пользовательскую телеметрию и адаптируются под конкретные операционные задачи. Заказчик получает систему, которая постоянно улучшается на основе результатов реальных миссий.

Глава Palantir Алекс Карп заявил, что технология позволит правительству применять большие языковые модели без риска утечки информации в веса закрытых нейросетей.

Стоит напомнить (и не без иронии), что основным инвестором Palantir является ЦРУ. И это не конспирология а публичные данные. Поэтому риск утечки информации все же есть. Просто он несколько иной, чем говорит Карп.