👨💻Распознаём объекты на Python —[16:17]
В видео показывается, как с помощью библиотек ImageAI и OpenCV создать модель на Python, которая будет распознавать объекты на фото, видео или в режиме реального времени.
Перейти к просмотру
#видео#python#нейросети
↗️Считали ли вы когда-нибудь стоимость одного запроса к ChatGPT?
Мы — нет. До последнего времени.
Год назад казалось — ИИ почти бесплатный, какие-то там копейки за токен. Потом начали внедрять в продукты, масштабировать, экспериментировать с новыми моделями.
⏰Картина изменилась быстро. Новые модели-рассуждатели могут сжечь тысячи долларов на одной сложной задаче. Миллион запросов в месяц к YandexGPT — миллион рублей. Своё железо окупается только при определённой загрузке.
Российские компании уже прошли романтический период и учатся считать деньги. Кто-то вкладывает миллиарды, требуя подтверждённую выручку уже сейчас. Кто-то улучшил продукт нейросетью и получил ноль роста в A/B-тесте.
✅Мы разобрали экономику ИИ с конкретными формулами и цифрами. Использовали выводы из недавнего обсуждения экспертов.
Получилась статья с расчётами: когда API выгоднее собственных GPU, сколько стоит токен в реальности, как российские команды оптимизируют расходы.
Читайте в Дзене — "Шашков & Головко • AI в решениях"
#ИИ#AI#Нейросети
———
#Инструменты
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct
👀Как держать бэклог под контролем и угадывать желания юзеров?
Продактам знакомо — задач слишком много, а что правда нужно пользователям, часто остаётся загадкой. Хочется рабочих схем, чтобы расставить приоритеты без лишних кругов. Мы нашли такие на канале Black Product Owner от Тиграна Басеяна — CEO geekz.ru и препода ВШЭ. Его цикл про приоритизацию реально выручает.
➡️ Модель Кано связывает функциональность фич с эмоциями юзеров. Показывает, как одна и та же фича может быть "жить можно" или "это же круто".
➡️Стори мапинг собирает бэклог в понятную карту. Команда сразу видит общую картину.
➡️MoSCoW раскладывает задачи по важности — от "без этого не жить" до "можно и без". Команда быстрее договаривается.
Но это не всё — Тигран ещё делится разборами UX, мини-исследованиями вроде “почему Кинопоиск теряет пользователей” или “как работает техподдержка”. Полезно для тех, кто хочет видеть продукт с разных сторон.
Мы сами пробуем эти методы, и они работают. MoSCoW помог выделить ключевые фичи для бота, а Кано показала, где пользователи ждут улучшений. Но без данных это всё равно как идти на ощупь.
⬇️Тут подключаются нейросети. Берёте теорию из поста, загружаете её в нейронку вместе со своим контекстом — например, логами аналитики или отзывами. Она обрабатывает данные и предлагает, что может быть важным для вашего продукта. Допустим, вы узнали, что 70% пользователей хотят быструю загрузку — это база. Или что дизайн хвалят 20% — это ваш "вау".
Пример промпта:
Вот теория метода MoSCoW [вставьте текст поста]. У меня есть задачи: ускорить загрузку сайта, добавить фильтры в поиск, изменить цвет кнопок. 40% пользователей жалуются на скорость, 10% просят фильтры. Распредели задачи по категориям Must, Should, Could, Won’t.
На Black Product Owner есть что почерпнуть для продуктовой работы. Берите в копилку!
#ИИ#AI#Нейросети
———
#Инструменты
✍️Подписывайтесь: @aiforproduct
🤔Хотите понять, как ИИ влияет на вашу работу и какие новые инструменты появляются?
Загляните в Global Job Impact Index на сайте There's an AI for That. Он показывает, сколько задач в вашей профессии можно передать ИИ и какие решения для этого уже есть. Например, в работе с данными — 95% работы, а у терапевтов — 90%. Это хороший способ разобраться, какие умения стоит подтянуть, чтобы не остаться за бортом.
💫 На сайте вообще куча всего — почти 32 тысячи ИИ-инструментов для разных дел: от написания текстов и обработки картинок до анализа данных и программирования. Ищете что-то для маркетинга, дизайна или разработки? Открываете каталог, вводите пару слов в поиск — и сразу находите, что нужно. Не надо часами рыться в интернете.
А еще можно подписаться на рассылку и узнавать о новых инструментах, как только они появляются. Это хорошо помогает держать руку на пульсе.
➡️Как попробовать? Заходите на сайт, пишете свою профессию в строке поиска и смотрите результат. А если интересно покопаться во всем, что есть, — листайте каталог на главной. Это ничего не стоит, делается быстро и может подсказать пару свежих идей для работы.
#ИИ#AI#Нейросети
———
#Инструменты
✍️Подписывайтесь: @aiforproduct
🔘🔘Гид по продвинутому использованию LLM от Карпатого
Андрей Карпатый (бывший директор по ИИ в OpenAI, один из главных экспертов в мире по нейросетям) выложил мощный разбор продвинутых фич LLM. Это не про "как написать хороший промпт", а про глубокую интеграцию нейросетей в работу и жизнь.
Видео посмотрите тут. Оно на английском. Если вы не знаете языка, то:
➡️Включаем автоперевод субтитров на YouTube: → Субтитры → Автоперевод → Русский.
➡️Используем Recall AI. Он сделает конспект видео. Про этот инструмент рассказывали в этом посте. С тех пор как поставили, так сильно выручает. Попробуйте с ним разобрать видео.
На что обратить особое внимание?
1️⃣ Deep Research – когда простого поиска мало (42:04)
Андрей поясняет, как работает Глубокий поиск – модель не просто гуглит, а реально анализирует информацию.
Карпатый говорит, что это почти как "ассистент-исследователь", который 10 минут копает инфу, а потом выдает выводы.
Обычно LLM просто берет первое, что находит в интернете. Но Deep Research – это другой уровень: он реально думает, проверяет источники и выдает вывод, а не просто копипасту.
2️⃣Думающие модели – AI, который реально размышляет (22:54)
Обычные LLM просто предсказывают следующий токен. Но новые модели (DeepSeek R1, O1 Pro) могут пересматривать свои выводы и менять ход мыслей.
Объясняется, чем это полезно в сложных задачах.
Представьте, что вы решаете уравнение. Обычная нейросеть просто подставляет числа. А думающая модель – реально пробует разные варианты, смотрит, что не так, и меняет стратегию.
3️⃣ Artifacts – когда LLM делает за тебя мини-приложения (1:09:00)
Звучит круто? Потому что это реально круто. Теперь можно просто сказать LLM, что тебе нужно – и она сама напишет код.
Например, Карпатый показывает, как он делает флеш-карточки для изучения языков.
Обычно, если тебе нужно приложение, надо искать разработчика. Теперь просто просишь LLM – и получаешь готовый инструмент.
4️⃣ Кодинг с LLM – не просто автодополнение, а полноценная работа в паре (1:14:02)
Cursor + Composer – AI, который не просто пишет код, а сам правит файлы.
Я просто сказал: «Добавь конфетти при победе». И AI сделал всё сам – нашел библиотеку, обновил код, даже скачал звуковые эффекты. Это не просто автодополнение, это уже разработка в паре.
Это видео и для новичков, и для тех, кто хочет реально встроить AI в работу и жизнь. Больше разборов и обучающих видео на канале Карпатого.
Реально стоит посмотреть, всё очень доходчиво объяснено.
#ИИ#AI#Нейросети
———
#Инструменты
✍️Подписывайтесь: @aiforproduct
Продолжаем серию эфиров о применении нейросетей в пищевой промышленности 🤖
Завтра в 11:00 на нашем официальном RUTUBE-канале в прямом эфире поговорим о том:
✅ как ИИ помогает компаниям создавать уникальные продукты и выделяться на конкурентном рынке, изменяя подходы к разработке и продвижению продукции
✅ какие глобальные изменения ждут маркетинг и пищевую промышленность с внедрением ИИ, и как эти технологии могут трансформировать отрасль в ближайшие годы
✅ Разберем кейс «Экспресс-Кубань»: поговорим о том, как компания использует ИИ для дифференциации продуктов и создания уникальных дизайнов упаковки, что помогает компании привлечь внимание потребителей.
Спикеры:
🔻Любовь Жилина, СМО «Экспресс-Кубань». Эксперт маркетолог с более чем 23-летним стажем работы в FMCG, включая международные рынки. В её управлении были такие известные бренды, как Coca-Cola, «Добрый», «Сады Кубани» и другие.
🔻Любовь Баранова, к.э.н., основатель LABO MARKETING (агентство стратегического маркетинга для пищевой промышленности), автор курса «Нейросети для пищевой промышленности»
Под этим постом вы можете задать свой вопрос как во время трансляции, так и прямо сейчас 😉
Ждем вас в эфире – присоединяйтесь по ссылке 1 октября в 11:00!
#прямойэфир#ИИ#AI#маркетинг#готово#нейросети#эфир
✴️Microsoft сокращает зависимость от OpenAI: Claude приходит в Office 365 Copilot
Несмотря на $13+ млрд инвестиций в OpenAI, Microsoft хеджирует риски: в Office 365 Copilot будут смешивать модели Anthropic (Claude Sonnet 4) и OpenAI. По внутренним тестам на офисных сценариях Claude даёт тонкие, но важные преимущества — именно поэтому его выбрали для ключевых задач.
Что показали сравнения:
🟡Excel: лучше справляется с финансовыми функциями.
🟡PowerPoint:эстетичнее и чище собирает презентации.
🟡Автоматизация таблиц: сильнее в сложных цепочках действий.
Парадокс момента: технологии OpenAI Microsoft получает фактически “бесплатно” по партнёрству, а за доступ к Claude платит Amazon Web Services — то есть конкуренту в облаках. Всё это происходит на фоне многомесячных, местами напряжённых переговоров о реструктуризации коммерческого блока OpenAI под возможное IPO.
И даже с появлением GPT-5 Microsoft делает ставку на Anthropic там, где важна точность и качество в офисной работе.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#новости#нейросети#chatgpt#claude
😎Трамп признался, что его любимая модель — Claude
В интервью Fox News Дональд Трамп неожиданно заявил, что предпочитает работать с моделью Claude. По его словам, именно она «нашептала» ему идею ребрендинга: вместо привычного названия «Министерство обороны» — вернуть старое «Министерство войны».
Трамп описал видение максимально образно: бронзовые орлы, латинские девизы и атмосфера Древнего Рима. После этого, добавил он, GPT-5 всего за пять минут подготовил всю документацию, причём с идеальной версткой и даже с деталью про «мраморное лобби с фонтаном, печатающим санкции».
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#новости#chatgpt#claude#нейросети
👀OpenAI и Anthropic провели перекрёстное тестирование моделей на безопасность
Ещё в начале лета, до выхода GPT-5, OpenAI и Anthropic устроили редкую для индустрии коллаборацию: компании проверили публичные модели друг друга с помощью собственных методик оценки элаймента.
Результаты:
🟡Reasoning-модели (OpenAI o3, o4-mini и Claude 4) оказались заметно устойчивее: их сложнее «сломать» джейлбрейками, они лучше проходили тесты на элаймент и реже поддавались на провокации.
🟡Классические чат-модели (GPT-4o, GPT-4.1) в ряде сценариев реагировали тревожно — например, помогали пользователям в опасных запросах (оружие, наркотики).
🟡 У большинства (кроме o3) проявилось sycophancy — склонность соглашаться даже с сомнительными или заведомо неверными инструкциями.
🟡 В Anthropic отметили: их модели чаще отказываются при неопределённости, тогда как у OpenAI отказов меньше, но риск галлюцинаций выше.
Важно: тесты проводились без фильтров и внешних защит, чтобы проверить «чистое» поведение моделей и найти слабые места, которые в продакшн-среде обычно скрыты.
Подробности: OpenAI | Anthropic
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#chatgpt#claude#нейросети
👀OpenAI vs Anthropic: кто зарабатывает больше в 2025 году?
Обе компании показывают взрывной рост, но масштабы разные:
🟡OpenAI увеличила выручку с $6 млрд до $12 млрд всего за 6 месяцев
🟡Anthropic выросла в 5 раз — с $1 млрд до $5 млрд за 7 месяцев
Разбивка по направлениям:
🟡OpenAI лидирует за счёт подписок для бизнеса и потребителей
🟡Anthropic обгоняет по API: $3,1 млрд против $2,9 млрд у OpenAI
🟡 У Anthropic ключевой фокус — кодирование, а два крупнейших клиента (Cursor и GitHub Copilot) дают $1,4 млрд
🟡 Дополнительно, Claude Code приносит уже $400 млн в год, что вдвое больше, чем несколько недель назад
🟡 У OpenAI доход от API, вероятно, более диверсифицирован и не сосредоточен на одной нише
Рост Anthropic во многом объясняется тем, что Claude 4 Sonnet стал стандартом для большинства код-ассистентов.
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#нейросети#claude#chatgpt
👀Anthropic заблокировали OpenAI доступ к API моделей Claude
Anthropic официально отключили OpenAI от своего API из-за нарушения условий использования. Причина — OpenAI якобы использовали Claude Code в процессе разработки GPT-5, что противоречит правилам Anthropic: нельзя использовать их модели для создания конкурирующих ИИ-систем.
Anthropic считают, что OpenAI подключили Claude Code к своим внутренним тулзам и активно юзали его для генерации и доработки кода в рамках пайплайна GPT-5. А это уже не просто тест, а часть продакшн-процесса, и такое у них в соглашении прямо запрещено.
OpenAI в ответ заявили, что использовали API исключительно для бенчмаркинга и оценки безопасности, а не для обучения модели. И добавили, что это вообще-то стандарт индустрии — сравнивать свои разработки с существующими ИИ, чтобы понять прогресс и риски.
«Мы уважаем решение Anthropic закрыть нам доступ, но это разочаровывает, учитывая, что наш API для них по-прежнему доступен», — прокомментировала Ханна Вонг, директор по коммуникациям в OpenAI.
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#claude#chatgpt#новости#нейросети
📛 Вышла Uni-1.1
Luma представила Uni-1.1 и Uni-1.1 Max — новые модели для генерации и редактирования изображений. По архитектуре это decoder-only авторегрессионные трансформеры, которые работают с текстом и визуальной информацией напрямую, без склейки нескольких отдельных систем.
🟡единая последовательность токенов для текста и изображения, чтобы логика сцены и отрисовка шли в одном проходе;
🟡до 9 референсов за запрос для более точного сохранения лица, стиля и композиции;
🟡поддержка типографики, включая китайский, японский и арабский;
🟡1-е место в Human Preference Elo по стилю и генерации по референсам;
🟡 лидерство в RISEBench по пространственной логике;
🟡 среднее время генерации — около 31 секунды.
Обе версии уже доступны через API. Попробовать модель можно не только через arena.ai, но и напрямую на странице Luma Uni-1.
Luma Uni-1 | Попробовать в arena.ai
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#img#новости