Неограниченная персонализация 🙌

Джарв — не просто агрегатор нейросетей, а полноценный помощник в ведении личных проектов и для командной работы.

Новая крутая фича — базы знаний. Есть и в веб-версии, и в чат-боте.

Сегодня расскажу про чат-бота.

Теперь при работе с документами или ссылками Джавр предлагает их сохранить.

Сохраненная информация в базе знаний информация будет использоваться, если запрос соответствует содержанию документов / ссылок. Даже если вы начнете новый чат и в любом режиме.

📍 Поддерживаемые типы файлов: pdf, docx, pptx, xlsx, txt ,csv, json, md, html, xml, py, ipynb.

📍 Поддерживаемые ссылки: любые ссылки на сайты, Google Docs / Sheets (с правами на чтение).

Шаблоны промптов в веб-версии 😉

Добавили раздел «Шаблоны промптов», в котором можно использовать общедоступные шаблоны или создавать свои.

Как использовать?

Перейти на chat.jarv.tech → раздел «Галерея» → «Шаблоны промптов».

Генератор промптов в chat.jarv.tech и чат-боте

Используйте, чтобы превратить простой запрос в детализированный промпт под любую задачу.

P.S. В веб-версии промпт можно сохранить в «Мои шаблоны» и использовать в два клика 🙌

🔥 После SEO приходит GEO. Готовимся к новой эре AI

Все годами учились оптимизировать контент для поисковиков (SEO), чтобы нравиться алгоритмам Google и Яндекса. Но правила игры меняются. Теперь на первый план выходит умение «нравиться» нейросетям.

Встречайте — Generative Engine Optimization (GEO).

Если коротко:

SEO — это как сделать так, чтобы вас нашел поисковик.
GEO — это как сделать так, чтобы вас правильно поняла нейросеть (ChatGPT, Gemini и, конечно, JARV) и выдала гениальный, а не шаблонный результат.

Это не просто написание промптов. Это целая система, которая включает:

📍 Промпт-инжиниринг: Умение давать точные и многослойные инструкции.
📍 Подготовку данных: Обучение AI на вашем контексте — статьях, документах, гайдлайнах.
📍 Настройку Tone of Voice: Как заставить нейросеть говорить голосом вашего бренда.
📍 Оценку результатов: Как понять, что сгенерированный контент действительно работает.

Зачем это нужно?

Чтобы перестать получать от AI «воду» и начать генерировать контент, который решает конкретные бизнес-задачи, экономит часы и попадает точно в цель.

Подробный разбор методологии, механик, и чек-листы тут 👉 https://blog.jarv.tech/article/generative-engine-optimization-geo-ultimate-guide

🚀 Новые нейросети в JARV: Триллион параметров — уже не главное

Мы добавили в JARV три мощные модели: Kimi K-2, Qwen3 Coder и Qwen3 Thinking.

Но сегодня интересно не только это, а тренд, который они демонстрируют. Давайте разберемся, как меняется гонка AI-технологий.

Сначала — кратко о новинках:

• Kimi K-2: Универсал для сложных многошаговых сценариев. Параметры: 1 трлн общих / 32 млрд активных.

• Qwen3 Coder: Специалист для разработчиков, который понимает контекст целых репозиториев. Параметры: 480 млрд общих / 35 млрд активных.

• Qwen3 Thinking: Мозг для сложной логики и математики. Параметры: 235 млрд общих / 22 млрд активных.

А теперь — самое интересное. У каждой модели два характеристика параметров.

🧠 Технический ликбез: почему размер больше не имеет значения?

Ещё совсем недавно главным показателем крутости AI было общее число параметров. Модели использовали всю свою мощь для любой задачи.

Это как заставлять всю компанию из 1000 человек писать один рекламный текст.

Сейчас тренд — архитектура MoE (Mixture-of-Experts) или «Смесь Экспертов».

Представьте, что у вас в компании 1000 сотрудников (общие параметры), но для решения задачи по маркетингу вы привлекаете только 30 профильных специалистов (активные 
параметры).

Это намного эффективнее и быстрее. Именно так работают новые Qwen и Kimi. У них огромный «штат» экспертов, но в каждый момент времени активны только те, кто нужен для конкретной задачи.

🔥 В чем преимущество?

1. Глубокая экспертиза. Модели становятся не просто «умнее», а глубже в конкретных областях — коде, логике, анализе.

2. Эффективность. Такой подход требует меньше ресурсов. Именно поэтому мы можем дать доступ к супермощной Qwen3 Thinking бесплатно — это результат технологической оптимизации.

Пробуйте новинки в чат-боте и chat.jarv.tech 👈

P.S. В Джарве Qwen3 Thinking — бесплатная и безлимитная для всех 😉

Будущее маркетологов с AI — исследование Microsoft

🔥 Microsoft выпустили масштабное исследование «Working with AI», которое развеивает главный страх digital-специалистов: заменит ли нас нейросеть? Учёные проанализировали 200 000 чатов с AI-помощниками и пришли к очень важному выводу, основанному на реальных данных.

Разобрал это исследование через призму влияния на профессию маркетинга.

Когда появились банкоматы, банковские кассиры не исчезли, но их роль изменилась. Они перестали заниматься рутинной выдачей купюр, сосредоточившись на более сложных задачах — консультировании клиентов, продаже продуктов, решении нестандартных ситуаций.

Так и в digital: AI, как банкомат, берет на себя рутинные операции, высвобождая время и внимание специалистов. Функции контент-маркетинга, аналитики, коммуникаций и планирования показывают очень высокий потенциал для автоматизации рутины.

Вывод, кратко:

Маркетолог будет художником, а ИИ – кистью.

AI возьмет на себя генерацию черновиков текстов, первичную обработку данных, составление простых отчётов и базовый брейншторминг. А мы, маркетологи, сможем инвестировать его в то, что действительно важно и требует человеческих качеств:

🧠 Стратегическое планирование и принятие решений, основанных на глубоком понимании бизнеса.

💫 Креативность и создание эмоциональных связей с аудиторией.

🛠 Мастерство промпт-инжиниринга – как художники с кистью, мы управляем AI, а не наоборот.

📊 Интерпретация глубинных инсайтов из данных, которые неочевидны машине.

🤝 Построение отношений и нетворкинг – это не заменить скриптом.

Исследование Microsoft — тут.
Полная статья — здесь.

OpenAI все-таки выпустили open-weight модели, и они уже в Джарве, обе доступны бесплатно.

По бенчмаркам близки к o3, поддерживают ризонинг, но не работают с изображениями.

Попробовать:

👉 GPT OSS 20B
👉 GPT OSS 120B
👉 в чат-боте

JARV API: удобный и выгодный доступ к ~30 моделям 🧠

Ура, открыли доступ к топовым нейросетям для команд и компаний:

— удобный и простой API,
— выгодно и оплата в ₽,
— самые последние модели.

👉 Подробнее в документации.

GPT 5 — уже в Джарве

👉 GPT 5
👉 GPT 5 mini
👉 GPT 5 nano (бесплатно)

OpenAI представили GPT-5 — не минорное обновление, а скачок вперед.

Что под капотом?

Единая система с «маршрутизатором»: Модель сама решает, когда ответить быстро, а когда «подумать усерднее» для задач, требующих глубокого анализа. Больше не нужно переключать режимы вручную.

Стиль без «воды»: GPT-5 стала менее «угодливой» и многословной. Обещают, что общение будет больше похоже на диалог с PhD-экспертом.

Резкий скачок в ключевых областях. Заявлены прорывные улучшения в кодинге, написании текстов, анализе данных и даже в вопросах здоровья.

На 45% меньше ошибок, чем у GPT-4o. В режиме «глубокого мышления» — в 6 раз меньше галлюцинаций, чем у предыдущей pro-модели o3. Это огромный шаг к большей надежности.

Прорыв в кодинге: Установлен новый рекорд на бенчмарке SWE-bench (74.9%), что подтверждает серьезный рывок в решении реальных задач по разработке, а не только академических тестов.

Почти не обманывает: В тестах, где модели давали задачу с несуществующим файлом, GPT-5 признавала ошибку в 91% случаев. Для сравнения, o3 пыталась обмануть в 87% случаев.

🧠 Новый режим — «Наставник в обучении»

Теперь Джарв не просто выдаёт ответ, а ведёт вас к нему пошагово, задавая наводящие вопросы, помогает вспомнить формулы и разобраться в теме.

На скрине — пример по задаче из физики про свободное падение.
Вместо готового решения — разбор, что мы знаем, какие уравнения подойдут, и приглашение самому сделать следующий шаг.

🎯 Для кого это полезно:

— студенты и школьники, которые хотят не списать, а понять;
— специалисты, осваивающие новую тему;
— все, кто любит разбираться в сути, а не просто получать готовые ответы.

👉 Попробовать

Attention в нейросетях: почему середина текста теряется и как это исправить

Вы знали, что даже самые умные модели чаще «помнят» начало и конец длинного контента, а середина остаётся без должного внимания?

Это не баг, а особенность механизма Attention.

Если знать, как он работает, можно формулировать промпты так, чтобы ИИ выдавал точные и полезные ответы даже при длинных контекстах.

💡 В новом разборе:

— что такое Attention простыми словами;
— эффект Primacy / Recency и U-образная кривая внимания;
— практические приёмы: куда ставить важную инфу, как повторять запрос и структурировать контент;
— готовые шаблоны промптов.

📖 Читать полную статью в блоге

🛠 AI Practice: RAG с кешированием через API Джарва 🚀

Семантический поиск по большим массивам данных часто «съедает» бюджет на эмбеддинги, особенно при повторных запросах.

В JARV AI теперь можно работать с RAG Reranker через API и включать кеширование эмбеддингов — это экономит до 90% затрат при повторных запросах.

📋 Как это работает

1. Отправляете запрос на https://chat.jarv.tech/api/v1/rerank с параметром "caching": true.

2. Джарв сохраняет векторные представления документов.

3. При повторных обращениях с тем же контентом эмбеддинги не пересчитываются — оплата только за токены запроса.

💡 Плюсы:
• До 90% экономии бюджета при частых поисках в одной базе знаний.
• Поддержка текста, массивов документов и таблиц.
• Выбор между быстрой (small) и точной (large) моделями.

⚡ Пример

curl -X POST https://chat.jarv.tech/api/v1/rerank \
-H "api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "как оформить отпуск",
"content": [...документы...],
"model": "large",
"caching": true
}'

📊 Профит

При большом массиве (100k токенов) на модели large первый запрос — ~78₽, повторный с кешем — меньше 1 копейки.

👉 Подробнее — https://chat.jarv.tech/api/v1/docs/rag-reranker

Подключайте целые Google Диски к базе знаний 🚀

Теперь в базу знаний можно добавлять ссылку на Google Диск (с правами на чтение), и Джарв:

📍 Автоматически извлечёт документы с диска — даже из вложенных папок.
📍 Преобразует их в эмбеддинги для поиска и точных ответов.
📍 Сохранит их в базе знаний для работы через технологию RAG.

💡 Как это работает:

1. Откройте настройки базы знаний в Джарве.
2. Перейдите в раздел «Ссылки».
3. Вставьте ссылку на папку Google Диска с открытым доступом на чтение.
4. Джарв сам загрузит всё содержимое и подготовит для аналитики и поиска в чатах.

Это ускорит работу с технической документацией, материалами команд, исследовательскими отчётами и любыми массивами данных — без ручной загрузки каждого файла.

В результате вы сможете задавать Джарву вопросы по всей содержимой информации, как будто это ваш умный ассистент, который всё прочитал и запомнил.

Работает с типами файлов pdf, docx, txt, md, csv, json, py, ipynb, xlsx, pptx, html.

🚀 Как мы приручали хаос и превратили его в JARV

Когда появился ChatGPT 3.5, у нас был тот самый «вау-момент». Нейросети начали выдавать результаты, похожие на магию. Тогда мы собрались небольшой командой, чтобы понять: как применить эту силу в реальной работе?

Сначала это были микро-эксперименты: чат-бот с простыми задачами, тесты с текстами, первые интеграции. Что-то срабатывало, что-то отсеивалось. Шаг за шагом стало ясно: главная проблема digital‑специалистов — информационный хаос.

Файлы, Google Docs, переписки, задачи. Постоянная потеря фокуса: чтобы начать, нужно каждый раз «вгружаться» заново.

🧠 Мы поняли, что ценность не в «ещё одной нейросети», а в том, чтобы соединить её интеллект с контекстом задач. Так появились «проекты» в JARV — пространство, где AI держит все материалы под рукой, помня детали ваших задач.

Но есть и вторая сторона хаоса: какую нейросеть включить под конкретную задачу?

Одна лучше пишет тексты. Другая сильнее в коде. Третья — в аналитике. Чтобы не тратить время на выбор, мы сделали «авторежим» — JARV сам решает, какую нейросеть подключить под ваш запрос.

⚡ Итог:

• Экономия до 10–15 часов в неделю
• Меньше прокрастинации — проще стартовать задачу
• Больше результативности — AI сразу даёт релевантный результат
• Правильная нейросеть для каждой ситуации без мучительных выборов

Было: потерянный час в поиске файлов и выборе инструмента
Стало: один запрос → JARV знает контекст и подключает оптимальную нейросеть

Для меня JARV — это про освобождение внимания от хаоса. Всё лишнее — нейросети и проекты берут на себя, вам остаётся фокус на деле.

📌 И важный штрих: JARV создан digital‑специалистами и для digital‑профессий. Мы сами прошли через те же боли — и адаптировали инструмент под реальные задачи маркетологов, продактов, копирайтеров и других коллег в digital.

⚡️ Работайте с проектами и базами знаний через API

Теперь можно подключать внешние сервисы к своим Проектам / Базам знаний, делая запросы через API.

Что это значит?

Теперь достаточно передать id проекта или базы знаний в запросе — и нейросеть автоматически подтянет:

• файлы (PDF, Excel, Word, изображения)
• ссылки (Google Docs, YouTube, сайты)
• базы знаний (до 100 документов)
• историю чатов и даже переписки из ваших Telegram-чатов.

🔍 Примеры кейсов:

• Генерация executive summary на основе отчётов в пару строк запроса.
• SWOT-анализ конкурентов по материалам проекта.
• Подключение техподдержки к базе знаний через API → готовые ответы за секунды.

Хранение и обработка данных через RAG — бесплатно. Оплата — только за обработку запросов AI.

👉 Подробнее в документации.

🔥 Новые нейросети в Джарве

Модели доступны в чат-боте и веб-версии chat.jarv.tech⚡️

🔹 DeepSeek V3.1

Отлично работает с кодом, анализирует большие массивы данных. В ряде бенчмарков уже обгоняет Claude Opus. Отлично подходит для исследовательских задач, длинных документов и multi‑lingual задач (включая русский).

🔹 Grok Code Fast

Специализированная модель для кода. Основная фишка — скорость. Затачивалась под автодополнение, исправление ошибок и генерацию структурных подсказок для разработчиков. Идеальна, если вы хотите быстро найти баг или получить оптимизированный фрагмент кода.

🔹 Kimi K2 0905

Малоизвестная широкому кругу модель из свежих релизов китайских разработчиков. Фокус — диалоговый режим и генерация текстов с живым, естественным звучанием. Используется для чат‑ботов и сценариев, где важна естественная разговорная речь и удержание длинного диалога.

🔹 Qwen 3 Max

Флагманская версия семейства Qwen. Отличается расширенным контекстом и усиленными аналитическими функциями. По сути, это «универсальный солдат»: подходит для анализа больших документов, генерации идей для маркетинга, написания кода и длинных рассуждений.

Ровно год назад с Егором из Майндбокса обсуждали, как автоматизировать CRM-маркетинг, быстро запускать сценарии и автоматизировать рутину.

Ну и, конечно, нейроночки немного затронули 😉

Лучше поздно, чем никогда, ссылочка на запись вебинара.

📊 ROAS: как не обмануться красивыми цифрами и не слить бюджет

Недавно с Mindbox написали подробную статью про ROAS. Это ключевая метрика для любого маркетолога, но с ней есть нюанс: если считать ее неправильно, можно легко уйти в минус, даже видя в отчетах красивые 200-300%.

Собрали в ней «базу», чтобы принимать верные решения по рекламным бюджетам:

📍 Ключевое различие: почему считать ROAS по выручке опасно, а по прибыли — правильно (главная мысль статьи).

📍Связь метрик: как ROAS, ROMI и ROI связаны между собой и на какие из них смотреть при перераспределении бюджета.

📍 Подход с LTV: как использовать пожизненную ценность клиента в расчете ROAS. Это особенно важно для CRM-маркетинга, чтобы оценить реальную пользу от привлечения, а не только от первой покупки.

📍 Алгоритм действий: что делать с низким ROAS в разных каналах и какие кампании отключать.

📍 4 способа повышения: что можно оптимизировать, если рентабельность рекламы не окупается.

Ссылка — https://mindbox.ru/journal/education/chto-takoe-roas/

🔥 Пополнение нейросетей в Джарве

Модели уже доступны в чат-боте и веб-версии chat.jarv.tech ⚡️

🔷 Claude Sonnet 4.5

Самая свежая модель от Anthropic с контекстом до 1 млн токенов. Лидер в разработке — топовые результаты в бенчмарках по коду: LiveCodeBench. Понимает целые репозитории (75K+ строк) и сложные цепочки зависимостей.

🔷 Grok 4 Fast

2 млн токенов контекста при минимальной цене. На LiveCodeBench обходит Grok 4. На уровне Gemini 2.5 Pro и Claude Opus, но в 25 раз дешевле.

🔷 DeepSeek-V3.2-Exp

Экспериментальная модель с новой схемой разреженного внимания (DSA). Почти то же качество, что у прошлой версии, но в разы дешевле.