ЧТО РАБОТАЛО ВЧЕРА - СЕГОДНЯ УЖЕ НЕТ!

— Охваты в тг просели
— Подорожала реклама
— Люди больше не хотят тратить деньги импульсивно
— Старые воронки перестают приносить прежний результат

Так как же быть?

Мы с коллегами подготовили для вас АНТИКРИЗИСНУЮ ПЕРЕЗАГРУЗКУ, благодаря которой вы соберете систему которая приносит результат сегодня.

Что внутри?

• Автоворонки этого лета, которые продают за вас пока вы отдыхаете
• Секретные связки, которые обеспечивают поток заявок за 7 дней
• Как набрать первую 1000 подписчиков в Telegram бесплатно
• Жирная статья «30 актуальных способов трафика в Телеграм»
• Как бесплатно привлекать подписчиков из Threads и получать заявки системно
• АВИТО: Неочевидные связки
• База проверенных блогеров для рекламы в тг
• Шаблоны сообщений для закрытия клиентов на продажу по переписке
• Простые инструменты ИИ для ускорения работы и ведения вашего блога
• Схема продаж на холодную аудиторию
• Движуха в МАХ, где можно набрать подписчиков бесплатно!
• Подборка сервисов по поиску каналов для рекламы в МАХ
• Чек-лист топ-20 триггеров после которых невозможно не купить

И многое другое!

Чтобы получить доступ к ценным материалам:

Подпишитесь на всех экспертов из папки и перейдите в закрытый канал с названием «ПОДАРКИ»

👇👇👇
https://t.me/addlist/xUtEWKgWLxkwMDky

Виктор Боргезе:
Искусственный интеллект – сводка за 6 июля

GigaChat 3.5 Ultra: новая русскоязычная LLM от «Сбера» стала компактнее и генерирует текст до четырёх раз быстрее
🤖 “База Знаний Ai” пишет, что модель с 432 млрд параметров перезапроектировали с гибридной архитектурой внимания: она лучше держит длинный контекст, аккуратнее пишет код и заметно прокачала русскоязычный диалог и решение задач. Ставка — на сложные агентные сценарии, когда боту нужно не просто отвечать, а действовать по цепочке.

Открытый GigaChat 3.5 Ultra обошёл DeepSeek в ряде тестов и стал первой гигантской гибридной GatedDeltaNet+MLA-моделью
📊 “Сергей Марков: Машинное Обучение…” отмечает, что «Сбер» выложил GigaChat 3.5 Ultra под MIT, а версия Ultra-Instant по качеству близка к DeepSeek V3.2, будучи в полтора раза меньше. Для российского open source это редкий случай, когда локальная модель тянет сотни миллиардов параметров и конкурирует с глобальными лидерами.

Hermes v0.18 от Nous Research научили нескольким ИИ-моделям думать «коллегией» в стабильном MoA-режиме
🧠 По данным канала “Psy Eyes”, обновление стабилизировало Mixture-of-Agents: теперь, например, связка opus-4.8 + gpt-5.5 даёт ответ лучше, чем любая модель поодиночке, а цепочки рассуждений подписываются, чтобы было ясно, кто к чему пришёл. Это шаг к прозрачным «советам ИИ», где видно, как разные модели спорят и приходят к решению.

Tencent представила Hunyuan 3: MoE‑модель на 295B параметров, которая в коде и агентах обгоняет GPT‑5.5
💻 “Неискусственный Интеллект” пишет, что Hy3 с 256K контекстом и лицензией Apache‑2.0 нацелена на разработчиков и корпоративные сценарии, где нужно много кода и сложные агенты. В стандартных код-бенчмарках модель ещё не первая в мире, но в живых сценариях программирования и задачах для агентов уже вырывается вперёд.

Anthropic заглянула в «подсознание» Claude и нашла J‑space — слой, где хранятся мысли модели
🔍 “Futuris” рассказывает, что с помощью метода Jacobian Lens можно читать и даже редактировать тихое «внутреннее мышление» ИИ, меняя тем самым итоговый ответ. Это открывает и возможности для дебаггинга, и новые вопросы: если можно покрутить мысли модели по пути, кто тогда несёт ответственность за её решение?

Anthropic Academy запустила более 20 бесплатных курсов по работе с Claude и ИИ для студентов, НКО и бизнеса
🎓 Канал “Hi, Ai • Новости Технологий” отмечает, что курсы учат формулировать запросы, проверять ответы и автоматизировать задачи без навыков программирования, а по многим программам дают официальные сертификаты. Это шанс для преподавателей, небольших компаний и разработчиков быстро «подружиться» с ИИ-инструментами без платных буткемпов.

Tencent Hunyuan ускорила генерацию картинок ИИ в 10 раз новым методом GEAR
⚡ По информации “Omg Gpt: Midjourney, Deepseek, It”, GEAR совместно обучает VQ‑токенизатор и авторегрессивный генератор end‑to‑end, убирая потери между этапами и резко ускоряя вывод. Особенно это выгодно для AR‑подходов, где каждая миллисекунда рендеринга важна: генерация становится и быстрее, и дешевле.

HeyGen выкатили опенсорсный Keyframes — инструмент, где ИИ‑агенты создают видео, а человек правит анимацию по кадровой шкале
🎬 “Psy Eyes” пишет, что в рамках фреймворка HyperFrames можно руками двигать объекты по таймлайну, а изменения автоматически уходят в код, с которым дальше работает агент. Такой режим «режиссёр + ИИ‑программист» превращает правки видео в совместную разработку, где модель не только рендерит, но и правит баги или пишет логику с нуля.

Selectel и ИТМО запустили мультиагентную ИИ‑платформу для автоматизации корпоративных процессов
🤝 “База Знаний Ai” рассказывает, что система собирает набор LLM‑агентов под конкретные бизнес‑задачи, подключает их к корпоративным данным и следит за качеством работы. Это уже не один чат‑бот, а целая команда цифровых сотрудников, которую можно настраивать под свои процессы.