Вытаскиваем текст из любых скриншотов и фото — нашли тулзу, которая убирает пиксельный хаос и делает буквы читаемыми.

Depixelization PoC работает словно софт из шпионских фильмов:

— Починит даже самые безнадёжные блоки текста.
— Использует метод De Bruijn sequence для точного восстановления букв.
— Подходит для документов, конспектов, рефератов и всего учебного.
— Платить и регаться не нужно.

Берите на вооружение — здесь.

GeekNeural | #Useful

По-настоящему счастливая семья по мнению ChatGPT выглядит так.

На всякий случай осуждаем.

GeekNeural | #Lol

Илон Маск выпустил убийцу Википедии — свою ИИ-энциклопедию под названием Грокпедия.

Сейчас доступна тестовая версия 0.1 на английском. Работает как полноценная вики: вводишь любой запрос, и нейросеть генерирует статью со ссылками и разделами.

Тестим тут.

GeekNeural | #Useful

Вышел настоящий спасатель для студентов — ИИ-агент, который пишет всё: от эссе до диплома.

Он ищет статьи по любой теме, вставляет цитаты через команды /cite и /insert, сам форматирует текст и даже выводит результат в Word, PDF или LaTeX.

Встроенный Deep Research анализирует научные работы по всему интернету и собирает из них аргументы. Учёба закончилась — начался апгрейд.

Пробуем — тут.

GeekNeural | #Useful

Операционная система be like.

GeekNeural | #Lol

Айтишник сделал Netflix для котов — да, со стримингом по настроению.

Алгоритм отслеживает движения и звуки пушистиков, чтобы понять, скучно ли им, и включает подходящие видео. Все запускается автоматически, когда хозяин уходит из дома.

Подрубить залипалово для пушистых можно — тут

GeekNeural | #Useful

Изучаем любой навык с помощью ChatGPT — пользователь Reddit опубликовал имбовейший промт.

Пояснение:

[SUBJECT] — Тема или навык для изучения
[CURRENT_LEVEL] — Текущий уровень знаний (начальный/средний/продвинутый)
[TIME_AVAILABLE] — Сколько часов в неделю готовы уделять
[LEARNING_STYLE] — Метод обучения (визуальный/слуховой/практический/чтение)
[GOAL] — Цель обучения

Промт:

[SUBJECT]=Topic or skill to learn
[CURRENT_LEVEL]=Starting knowledge level (beginner/intermediate/advanced)
[TIME_AVAILABLE]=Weekly hours available for learning
[LEARNING_STYLE]=Preferred learning method (visual/auditory/hands-on/reading)
[GOAL]=Specific learning objective or target skill level

Step 1: Knowledge Assessment
1. Break down [SUBJECT] into core components
2. Evaluate complexity levels of each component
3. Map prerequisites and dependencies
4. Identify foundational concepts
Output detailed skill tree and learning hierarchy

~ Step 2: Learning Path Design
1. Create progression milestones based on [CURRENT_LEVEL]
2. Structure topics in optimal learning sequence
3. Estimate time requirements per topic
4. Align with [TIME_AVAILABLE] constraints
Output structured learning roadmap with timeframes

~ Step 3: Resource Curation
1. Identify learning materials matching [LEARNING_STYLE]:
- Video courses
- Books/articles
- Interactive exercises
- Practice projects
2. Rank resources by effectiveness
3. Create resource playlist
Output comprehensive resource list with priority order

~ Step 4: Practice Framework
1. Design exercises for each topic
2. Create real-world application scenarios
3. Develop progress checkpoints
4. Structure review intervals
Output practice plan with spaced repetition schedule

~ Step 5: Progress Tracking System
1. Define measurable progress indicators
2. Create assessment criteria
3. Design feedback loops
4. Establish milestone completion metrics
Output progress tracking template and benchmarks

~ Step 6: Study Schedule Generation
1. Break down learning into daily/weekly tasks
2. Incorporate rest and review periods
3. Add checkpoint assessments
4. Balance theory and practice
Output detailed study schedule aligned with [TIME_AVAILABLE]

Отвечай на русском языке.

GeekNeural | #Useful