Baidu выпустил ERNIE 5.0 AI
Cвою самую продвинутую нативную омнимодальную модель ИИ!

Это фундаментальная модель с 2.4 триллионами параметров в архитектуре MoE (Mixture of Experts), где активируется менее 3% параметров на инференс для баланса мощности и эффективности. Она jointly моделирует текст, изображения, аудио и видео в единой end-to-end архитектуре без поздней фьюзии, обеспечивая полный мультимодальный understanding и generation.

ERNIE 5.0 превосходит в понимании инструкций, креативном письме, фактическом рассуждении, планировании агентов и использовании инструментов. Превью было показано в ноябре 2025 на Baidu World, а полный релиз случился 21-22 января 2026 – модель уже лидирует среди китайских ИИ по тексту (1-е место) и 8-е глобально, обходя GPT-5.1-High и Gemini-2.5-Pro.

Теперь доступна бесплатно через ERNIE Bot (ernie.baidu.com), для бизнеса и devs – на платформе Qianfan в Baidu AI Cloud. После анонса акции Baidu взлетели до максимума за 3 года, а ERNIE Bot достиг 200 млн MAU (ранее 300 млн).

Baidu также анонсировал глобальный роллаут продуктов вроде цифровых людей, no-code билдера MeDo и AI-воркспейса Oreate. Китайский гигант ускоряет гонку ИИ, фокусируясь на самоэволюционирующих агентах!

В чате много настроек. Кастомные коллекции промтов можно составить, документы можно объединять в коллекции итд. В общем можно поковырятся. Также есть генерация картинок и голосовой ввод. Но голос только на китайском пока. Чем больше делают, тем больше конкуренция, а значит и ниже цены, что не может не радовать

Точные цены на ERNIE 5.0 пока не полностью раскрыты в официальных источниках сразу после релиза 21 января 2026, но по preview и аналогичным моделям (ERNIE 4.5/5.0 Thinking) – input от $0.07–0.84 / 1M токенов, output $0.28–3.37 / 1M токенов (или ~0.006–0.024 CNY за 1K input, в 5–10 раз дешевле GPT-4o).

Для бизнеса и enterprise цены tiered (зависит от объема и контекста), рассчитайте в калькуляторе: intl.cloud.baidu.com/price/calculator. Бесплатный доступ через ERNIE Bot, API для тестов – регистрируйтесь на cloud.baidu.com/product/wenxinworkshop. Цены в CNY/USD варьируются, проверяйте актуал на Qianfan для ERNIE 5.0

#Нейросети #Технологии #Новинки #Китай

@DevsRoot

Доброе утро! Последние новости о бюджете OpenAI действительно взрывают инфосферу: у Сэма Альтмана серьезные проблемы с деньгами. Разбираем по полочкам на основе свежих отчетов.

The Information опубликовал данные из внутренних документов OpenAI. По их прогнозам, в 2026 году компания потеряет 14 млрд долларов — это втрое больше ранних оценок для 2025-го. К концу 2028-го кумулятивные убытки достигнут 44 млрд, а всего к концу десятилетия расходы составят около 200 млрд (60-80% на обучение моделей). Только во второй половине последнего финансового года сгорело 340 млн налички, хотя общие потери — миллиарды.

Deutsche Bank еще мрачнее: кумулятивный отрицательный cash flow с 2024 по 2029 — 143 млрд долларов до прибыли. "Ни один стартап в истории не работал с такими убытками", — пишут аналитики. Только на Sora тратят 15 млн в день, а общие обязательства по дата-центрам — 1,4 трлн.
С учетом текущего баланса деньги могут кончиться к середине 2027-го. Плюс иск Илона Маска на 134 млрд — суд в апреле, и судья уже видит основания (нарушение обещаний о некоммерческой миссии).

Инвестор Джордж Нобл (ex-Fidelity) в viral-посте на X (почти 2 млн просмотров) заявил: OpenAI "разваливается на глазах". Упомянул "Code Red" мемо от Альтмана (Google Gemini откусывает долю ChatGPT), фейл GPT-5 (вернули GPT-4 за сутки) и посоветовал ИИ-стартапам продаваться на хайпе, а инвесторам — бежать из AI.

Но OpenAI не сдается: Альтман встречается с инвесторами из ОАЭ (Abu Dhabi фонды), цель — 50+ млрд при валюации 750-830 млрд. Переговоры на ранней стадии, фокус на инфраструктуре и росте.

Прогнозы OpenAI оптимистичны: выручка до 100 млрд в 2029 (50% от ChatGPT, 20% API, остальное — видео, поиск). Inference дешевеет, данные на обучение — с 500 млн до 200 млн в год (возможно, синтетика).

А зачем тогда реклама в ChatGPT? OpenAI анонсировал ads в бесплатной версии и Go-тиере (не в Pro/Business). Запуск в США с февраля, pay-per-impression (не клик), тесты с advertiser'ами (<1 млн каждый). Ads отделены от ответов, не персонализируют по чатам, не продают данные, нет для <18 лет/чувствительных тем (здоровье, политика). Это для монетизации, пока выручка 4 млрд в 2025 — мало против расходов.



Вывод: рост выручки нужен в 15-25 раз, иначе даже шейхи не спасут. А тут еще китайцы, редиски не хорошие, свои ИИшки почти бесплатно предоставляют. Да что там Китай, даже Сбер свой Гигачат в OpenSrc Выложил.


Впрочем большие дядьки на них поставили, как на глобальный движетель экономики пендостана. Так что загнуться не дадут

https://www.globalleadersinsights.com/news/sam-altman-meets-mideast-investors-for-50-bn-openai-round-nwid-1434.html
https://www.pcgamer.com/software/ai/openais-internal-documents-predict-usd14-billion-loss-in-2026-according-to-report
https://chatgptiseatingtheworld.com/2026/01/21/george-noble-ex-fidelity-manager-and-now-financial-bubble-siren-says-openai-is-falling-apart-in-real-time/

@DevsRoot

Исследование, полностью проведенное роботами под управлением искусственного интеллекта, обнаружило неожиданное свойство уже известного препарата. Речь идет о веществе INS018_055, которое изначально разрабатывали для лечения фиброза легких.

Что выяснили роботы?

Оказалось, что блокировка белка TNIK (именно это делает препарат) не просто лечит фиброз, но и работает как мощный *сеноморфик*.

В чем разница между сенолитиками и сеноморфиками?

* Сенолитики убивают старые («зомби») клетки.

* Сеноморфики (как этот новый препарат) действуют мягче: они не убивают старые клетки, а «успокаивают» их. Они заставляют клетки перестать выделять токсичный коктейль веществ (SASP), который отравляет организм и вызывает воспаление. Это безопаснее, так как сами клетки могут быть еще нужны для заживления тканей.

Как это работает?

Препарат подавляет сигнальные пути (Wnt и TGF-β), через которые старая клетка «кричит» о своем плохом состоянии и заражает соседей. В итоге старение ткани замедляется, а воспаление сходит на нет.

Почему это круто?

Это первое открытие такого уровня, сделанное практически без участия рук человека. Роботизированная лаборатория сама выращивала клетки, капала препараты, делала анализы и обрабатывала данные. Это ускоряет поиск лекарств в разы и исключает человеческие ошибки.

Итог

У нас появился кандидат в препараты, который может безопасно «выключать» токсичность старых клеток, не убивая их. А главное — мы убедились, что связка ИИ + роботы способна находить то, что пропустили люди.

Источник: Aging and Disease

Исследование, полностью проведенное роботами под управлением ИИ, выявило неожиданное свойство известного препарата INS018_055. Изначально его разрабатывали для лечения фиброза легких, но роботы открыли нечто гораздо более крутое.

Что именно выяснили? Препарат блокирует белок TNIK, и это не только борется с фиброзом, но и действует как мощный сеноморфик. Представьте: роботы в лаборатории сами выращивали клетки, добавляли дозы вещества, проводили анализы и обрабатывали терабайты данных — без единого прикосновения человека!

Разница между сенолитиками и сеноморфиками простая, но ключевая:
Сенолитики — это "убийцы зомби-клеток". Они физически уничтожают старые, поврежденные клетки, которые накапливаются с возрастом и вредят организму.
Сеноморфики, как INS018_055, мягче и умнее: они не убивают клетки, а "успокаивают" их. Старые клетки перестают выделять SASP — токсичный "коктейль" веществ (цитокины, хемокины, матриксные металлопротеиназы), который вызывает хроническое воспаление, разрушает ткани и ускоряет старение. Это безопаснее, потому что такие клетки иногда еще нужны — для регенерации или заживления.

Как это работает на молекулярном уровне? TNIK регулирует сигнальные пути Wnt и TGF-β. Через них стареющие клетки "кричат" о беде, распространяя воспаление на соседей, как вирус. Препарат глушит эти пути: клетки замолкают, перестают травить окружающих, ткани успокаиваются, фиброз регрессирует, а старение тормозится. В экспериментах роботы видели, как в клеточных культурах с фиброзом-моделью воспаление падало на десятки процентов, а признаки омоложения проявлялись четко.

Почему это революционно? Во-первых, препарат уже прошел ранние стадии испытаний на фиброз — значит, профиль безопасности известен, токсичность низкая. Во-вторых, это первое такое открытие полностью автономно: ИИ управлял роботами Emulate и HighRes Biosolutions, которые круглосуточно тестировали тысячи комбинаций. Люди только задали цель — ускорить поиск антифиброзных средств. Результат: сеноморфик нашли за недели, а не годы. Это доказывает, что ИИ+роботы превосходят человеческие лаборатории в скорости и точности, минимизируя ошибки и предвзятость.

Итог: INS018_055 — кандидат на препарат, который безопасно нейтрализует "токсичность старости", не трогая полезные клетки. Он может замедлить возрастные болезни — от артрита до деменции. А главное — эпоха рутинных открытий уходит: роботы с ИИ берут бразды. Будущее медицины уже здесь!

Источник: Aging and Disease (2024).

#ИИ #Старение #Медицина #Сеноморфики #Нейросети

@DevsRoot

🎼 Опубликовал свой альбом на Ютубе.
Вымучивал полтора месяца. Да, без ИИ это было бы год, да что я вру, этого бы не было. Последний раз я музон сам писал лет 20 назад. Эхх.

Что использовалось. Ну конечно Suno 5 как ассистент, FL, ocenaudio - офигенный OPNSrc редактор аудио. Grok, GPT, Opus 4.5 чисто для идей и визуала.

Хотел себе пайплан собрать чтобы все автоматом. Но увы, тогда бы релиз еще на пол года бы отложился, а может и на никогда

Коли послушаете и лайкнете - мое вам спасибо, коли поделитесь и переслушивать будете, низкий поклон.

1. Echoes Before Shift
Ты пробуждаешься в тишине. Ещё не свет — только предчувствие.
2. Prism Awakening
Первые лучи проникают внутрь. Мир обретает цвет и форму.
3. Fractured Velocity
Земля уходит из-под ног. Ты ускоряешься — и время начинает течь иначе.
4. Quantum Veins
Твоё сердце синхронизируется с пульсом вселенной. Ты — часть чего-то большего.
5. Luminous Drift
Невесомость. Ты паришь в тёплом свечении, и спешить больше некуда.
6. Delta Paradox
Встреча с собой. Тень и свет сплетаются — тревожно, но завораживающе.
7. Hyperlight Bloom
Прорыв. Вся накопленная энергия взрывается светом — и ты свободен.
8. Chrono Spiral
Время закручивается в спираль. Танец, где прошлое и будущее неотличимы.
9. Aurora Memory
Тихое возвращение к тому, что было дорого. Нежность забытых снов.
10. The Singularity Path
Кульминация. Всё сходится в одной точке — и ты прикасаешься к бесконечности.
11. Still Light Between Worlds
Затишье после вспышки. Покой между мирами, где ничего не нужно.
12. Warp Echo
Круг замкнулся. Эхо начала звучит в конце — и ты понимаешь, что путешествие никогда не заканчивается.

Всем чмоки.

https://www.youtube.com/watch?v=yE5qmk4JBug

Рутуб



@DevsRoot

Вот так я стал Дементием. Ржу😂

@DevsRoot

Люблю снег и мороз🤗

Стабильность 😁
@DevsRoot

В 2026 локальные LLM уже рвут облачные GPT/Claude по приватности, цене (0₽/мес +электричество) и кастомизации. Никаких API, всё на твоих GPU! Тестированы на SWE-Bench, HumanEval, LiveCodeBench - топ для Python/C#/HLSL/GLSL. Особо выделяю GLM-4.7, DeepSeek V3, Qwen3.

Таблица: бенчмарки 0-100%, реальные тесты Reddit/WhatLLM Январь 26

DeepSeek Coder V3/R1 - Хорош для локального кодинга в 2026: 82.6% на HumanEval, поддержка 8 языков, отличен в code review (87% Python, 83% JS). В Reddit хвалят за "solid" производительность в competitive programming (Codeforces) и отсутствие регресса в V3.1. Минус: слабее в логическом reasoning на edge-кейсах. Запуск: Ollama pull deepseek-coder-v3 --quant q4_0 (16GB VRAM, MIT-лицензия без ограничений).

Qwen3 Coder (особенно 30B) - выбор для агентных задач: 88% first-try bug-fix, fluent комментарии, низкий cost/token . Превышает Qwen2.5 в LiveCodeBench (72%), держит 1M контекст для полных репозиториев. Идеален для C#/Python. Пользователи отмечают: "лучше o1-mini для overnight рефакторинга". Deployment: Ollama или FlashAI, 8GB для 30B.
​

Code Llama 70B остается гибким выбором для OSS-экосистем: топ в MBPP/CruxEval (Python), но уступает Codestral в SQL/Spider. Слабее новичков в 2026 из-за возраста (2023 база).

Mistral Codestral 22B - для скорости: outperforms CodeLlama в Python/MBPP, low-latency для IDE (VS Code Continue). Хорош для скриптинга/Python.

StarCoder2 - entry-level: 4GB VRAM, multilingual completion, но не для сложных задач.


GLM-4.7 - это MoE-архитектура (7B/9B активных параметров из 47B total), Apache 2.0 лицензия, оптимизирована для локального запуска (Ollama: glm-4.7v-chat-9b-q4, 10-16GB VRAM).

В бенчмарках 2026 (SWE-Bench Verified: 68%, HumanEval: 84.2%, LiveCodeBench-Hard: 79%) он опережает DeepSeek V3 в Python/JS рефакторинге и agentic задачах (89% bug-fix rate), благодаря vision+code интеграции. Пользователи на /r/LocalLLaMA называют его "hidden gem": "GLM-4.7 кодит как o1-preview, но локально на RTX 4090 за 120 tok/s". Минусы: слабее в C++/Rust (vs Qwen3), требует flash-attention для длинного контекста (128K+)


Мультимодальность: Анализирует изображения (скриншоты багов) - 92% accuracy на CodeV (vision-code bench).
​

Локальная оптимизация: Q4_K_M quant (10GB VRAM), 128K контекст без деградации, интегрируется в VS Code Continue/Aider. Скорость: 120 tok/s на 5090, ниже latency чем Qwen3.

Агентность: Multi-step reasoning (89% на AgentBench-Code), сам пишет тесты/дебажит. Для автоматизаций (Python/C#) - идеал.

Установка: ollama pull glm-4v-7b-chat --quant q4_0 или LM Studio. По бенчмаркам Jan 2026 (WhatLLM.org), GLM-4.7
Второй после DeepSeek, но первый для мультимодал/геймдева (gap 2-3%).


#ИИ #Нейросети #Обзор #Сравнение #Мое

@DevsRoot

🤖Каждому роботу по коленке

Китайская компания Eyou Robot Technology запустила в Шанхае, в районе Пудун, первую в мире полностью автоматизированную производственную линию по выпуску суставов (joint modules) для гуманоидных роботов. Линия открылась в конце января 2026 года с начальной мощностью 100 000 единиц в год, с планами расширения до 150 000–300 000. Это ключевой шаг для масштабирования производства, учитывая взрывной рост рынка: по прогнозам, глобальные поставки гуманоидных роботов вырастут на 154% к 2027 году.

В 2023 году Eyou уже вышла на массовое производство, в 2024-м поставила 30 000 суставов, а в 2025-м — 95 000 штук, лидируя по гармоническим актуаторам. Суставы Eyou — это интегрированные модули с встроенными приводами, контроллерами и сенсорами, которые составляют почти половину стоимости робота (около 50%). Они обеспечивают высокую точность движений, стабильность и компактность, что критично для humanoid вроде AgiBot A2, где Eyou — официальный поставщик с октября 2024

Технические характеристики линейных суставов (линейка PL) впечатляют: модели PL05, PL40, PL80 имеют ходы 20–65 мм, максимальную силу тяги до 8000 Н, скорость 50 мм/с, напряжение 48 В, мощность 89–628 Вт, ток до 14 А, диапазон температур -20…+80°C и энкодер 19-бит с абсолютным позиционированием. Ротационные модули (типа PH25-81) добавляют гармонический редуктор для экстремальной точности, минимального люфта и легкости (около 1 кг). Автоматизация снижает затраты, повышает consistency и позволяет эффект масштаба, чего не хватало в мелкосерийном производстве.
Эта новость решает главную проблему робо-индустрии: отсутствие стандартизации и цепочки поставок. Лидеры вроде Unitree или AgiBot закупают модули, но раньше всё было на заказ, без конвейера — отсюда цены в 2–3 раза выше нормы. Теперь Eyou формирует Tier-1 поставщика, за ней потянутся производители актуаторов, контроллеров, сенсоров и балансиров. Рынок консолидируется: хайповые стартапы сойдут, останутся чемпионы с едиными стандартами, как в автопроме или смартфонах.

Китайцы, как всегда, впереди: они лидируют в роботах с большим отрывом, сначала создав "зоопарк" прототипов, а теперь отсеяв слабых через регуляции, кредиты и госзаказы "национальным чемпионам". Итог — роботы подешевеют, роботостроители взлетят (склады, фабрики, сервис), технология перейдет от экспериментов к массам плавно и незаметно.
Ссыль
#Роботы #Технологии #ИИ #Моё
@DevsRoot

DeepSeek выпустили DeepSeek-OCR 2.

Вместо стандартного сканирования слева направо, она использует архитектуру DeepEncoder V2, имитирующую человеческое зрение: нейросеть сначала оценивает общую структуру документа, а затем считывает информацию в логическом порядке с помощью Visual Causal Flow. Это позволяет модели динамически переупорядочивать визуальные токены на основе семантики, корректно обрабатывая сложные макеты, такие как таблицы, многоколончатая верстка, смешанный текст с фигурами и PDF. Традиционные алгоритмы здесь часто ломаются, а DeepSeek-OCR 2 показывает SOTA-результаты: 91.09% на OmniDocBench v1.5 (на 3.73% лучше предыдущей версии), на 32.9% лучше понимание порядка чтения и на 33.3% меньше дубликатов.

TTX модели расширены: 3 миллиарда параметров, гибридный механизм внимания (bidirectional для визуальных токенов как в ViT, causal для логической последовательности), динамическое разрешение (по умолчанию (0-6)×768×768 + 1×1024×1024, визуальные токены (0-6)×144 + 256, макс. 1120 токенов на страницу), нативные режимы от 512×512 (64 токена) до 1280×1280 (400 токенов). Рекомендуемые настройки для инференса: temperature=0.0, max_tokens=8192, ngram_size=30, window_size=90. Поддержка vLLM, Transformers (Python 3.12.9 + CUDA 11.8+), Unsloth для файн-тюнинга (1.4x быстрее, 40% 40% меньше VRAM).

Заявлено превосходство над Gemini 3 Pro в визуальном понимании документов. Модель превосходит по accuracy при минимальном числе токенов, подходит для multi-format (изображения, PDF, документы).

Компактный размер позволяет запуск локально. FP16: 7 ГБ VRAM (NVIDIA GPU), Q8: 4 ГБ, Q4: 2 ГБ. Рекомендуется 64 ГБ RAM, диск 50-100 ГБ. Тестировано на A100 (2500 токенов/с для PDF), работает на consumer-картах вроде RTX 3060/4070 с 8+ ГБ VRAM в quantized режиме. Файн-тюнинг в Unsloth снижает VRAM на 40%.

Инструмент доступен разработчикам: веса на Hugging Face https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2

#ИИ #Нейросети #Новость #Моё

@DevsRoot

Не знаю кто это, но...

Первый раз вижу, чтобы кто-то настолько точно и ясно предсказал развитие событий на целый год.

Ушёл продавать крипту и копать бункер.

@DevsRoot

Ключевые прорывы в фотонике 25-26

Фотоника выходит на новый уровень! В 2025-2026 годах ученые по всему миру прорывают барьеры: предсказывают массовые фотонные чипы с энергопотреблением в 10-1000 раз ниже кремниевых аналогов. Это конец эры перегретых дата-центров?

Россия собирает суперпроцессор! В августе 2025 российские ученые из ФИАН и МФТИ начали сборку экспериментального фотонного процессора. Он обрабатывает данные в сотни раз быстрее нейросетей, потребляя в 10 000 раз меньше энергии, чем суперкомпьютеры. Тесты - к концу 2025! Идеально для ИИ и больших данных.


Китай лидирует в производстве. Запустили первую линию по тонкопленочным литий-ниобатным чипам (TFLN). Производительность: модуляция >110 ГГц, низкие потери. Ежегодно - 12 000 пластин по 350 чипов! Для ИИ, квантовых вычислений и 6G. Новый квантовый чип ускоряет сложные задачи в 1000 раз.


Миниатюризация на пике. Ученые США/Китая создали фотонный чип для ИИ размером 64 мкм² (в 1000 раз меньше традиционных!). Точность распознавания 92,8%, энергопотребление 1-56 мВт, задержка 0,11 пс. Масштабируется для edge-AI в смартфонах и IoT.



MIT и Purdue: оптика + электроника. Фотонный чип MIT выполняет все операции нейросетей светом - скорость <0,5 нс, низкое потребление. Purdue: первый фотонный транзистор на одном фотоне, управляет мощными лучами.

Коммерция стартует. Q.ANT NPU: 30x энергоэффективность vs CMOS. PhotonDelta прогнозирует революцию к 2026. Рынок фотонно-квантовых чипов: $1,1 млрд к 2030, $7 млрд к 2036.
​

Почему низкое потребление - реальность?
Фотонные процессоры используют свет вместо электронов: нет сопротивления, минимум тепла. Передача данных - почти без потерь. Примеры:

Свет без сопротивления: 30-1000x экономия в ИИ-задачах. В дата-центрах — до 50%+ снижения в пилотах (Finchetto и аналоги). Продлевает батареи устройств!
​

40% меньше энергии при той же скорости.
​

Для ИИ: продлевает батарею устройств, убирает охлаждение.
​

Прогнозы: к 2026 -интеграция в мобильные AI, edge-вычисления. Goldman Sachs и Citadel тестируют пилоты!

Основные проблемы на пути:

Интеграция свет-электроника. Фотодетекторы и преобразователи тормозят скорость, требуют электроники для памяти.

Масштабируемость и точность. Аналоговые сигналы шумят, трудно делать большие цепи. Температура/выравнивание влияют.

Память оптическая. Нет полноценного хранения света - постоянные конверсии снижают эффективность.
​

Производство. Требует сверхточности, чистоты. Кремний-фотоника пока не идеальна.

#ИИ #Технологии #Фотоника #Моё

@DevsRoot

🔥Свежак от Anthropic!

Только что анонсировали Claude Opus 4.6 — апгрейд их топовой модели. Это не просто патч, а прорыв в агентных задачах, кодинге и долгосрочных проектах. Релиз вышел вчера вечером.
​

Ключевые ТТХ новой модели
Контекст и производительность:

1M токенов контекста (бета) — впервые для Opus-класса! Идеально для огромных кодбейсов и документов.

128K токенов вывода — генерирует длинные ответы без разбиения.
​

Лидер по бенчмаркам: #1 в Terminal-Bench 2.0 (агентный кодинг), Humanity’s Last Exam (мультидисциплинарный reasoning), GDPval-AA (финансы/юриспруденция, +144 Elo над GPT-5.2).
​

Кодинг и агенты:

Лучше планирует, держит фокус дольше, работает автономно в больших репозиториях.

Улучшенный code review, debugging — ловит свои ошибки. Старшие инженеры могут делегировать сложные таски.
​

Agent teams в Claude Code (research preview) — несколько агентов работают параллельно, координируют autonomously.

Новые фичи API:

Adaptive thinking — модель сама решает, когда думать глубже (замена manual thinking).
​

Effort levels (low/medium/high/max) — контроль скорости, интеллекта и цены.
​

Context compaction (beta) — авто-саммари старого контекста для бесконечных чатов.
​

Fine-grained tool streaming (GA), structured outputs обновления.
​

Работа с офисом:

Улучшения в Excel: планирует, обрабатывает unstructured data, multi-step изменения.

Claude in PowerPoint (research preview) — генерит decks из описания, чтит брендинг.

Безопасность:

Топовый safety profile: низкие rates обмана, sycophancy. Меньше over-refusals.

Новые safeguards для cybersecurity (атака/защита).

Доступность и цена:

Уже на claude.ai, API (claude-opus-4-6), облаках. Цена $5/$25 за млн токенов (long context дороже).
​
Тестирую прям сейчас, позже отпишусь.

@DevsRoot

#ИИ #Нейросети #Новость #Моё

годнота с Хабра

https://habr.com/ru/articles/993904/

@DevsRoot

Иногда самый точный маркетинговый ход — не усиление собственного образа, а демонстрация ограничений альтернативы. Речь идёт не о нападении и не о манипуляции, а о корректном сравнении, выстроенном на фактах, логике и соблюдении закона. Когда бренд аккуратно показывает, где именно подход конкурента даёт сбой, он берёт на себя роль навигатора, а не агрессора. Такой маркетинг работает на уровне мышления, а не эмоций. Он не обесценивает рынок, а структурирует его. Важно понимать: юридическая чистота и репутация в долгую всегда сильнее краткосрочного внимания.