Я собрал «команду мечты» из AI-агентов, чтобы заменить продакт-менеджера и консультанта. И знаете что? Это работает / Хабр https://share.google/aamuzGvU3He9Kq6Qs

Как мы сделали AI-агента и пользуемся им на практике / Хабр https://share.google/MvvB1aWRfb6PZNxfA

Toп-5 возможностей недели от Трендоскоп Lab

1️⃣ Anything AI: новый агент для создания сайтов и приложений, с дизайном «который не выглядит сделанным ИИ». В честь запуска в Твиттере раздают бесплатные кредиты и проводят хакатоны.

2️⃣ Zhipu AI выпустили мультимодальную опенсорс-модель GLM-4.5V. По бенчмаркам побивает остальные модели с открытым исходным кодом в своей весовой категории (106В). Попробовать можно в чате.

3️⃣ Конструктор ИИ-приложений Bolt решил выйти в «настоящий full-stack». Сделали интеграции, через которые можно настроить хостинг, домен и SEO вашего сайта. В ближайшие недели добавят и другие сервисы.

4️⃣ Matrix-Game 2.0 — опенсорс-версия Genie 3, модель для генерации интерактивных 3D-миров из текста в реальном времени. Можно обучать на своих видео и получать миры, по которым можно бегать.

5️⃣ В ChatGPT скоро добавят доступ к Gmail и Google Calendar. При этом у зумеров сейчас новая волна популярности GCal — они планируют в календаре всё, от совместного просмотра фильмов в общаге до свиданий.

Спасибо за подсветку возможностей участникам комьюнити Трендоскоп Lab: @phil9l, @vitek_ru, @Rslahta, @haradzetski. Присоединяйтесь к нам — подать заявку можно в этой Гугл-форме. Велкам!

А вот что удалось соорудить за пару часов с помощью ИИ и приложения bolt, вполне рабочее веб-приложения. Да, джунам-программерам уже замена подоспела :)
https://moorhuhn-apps.netlify.app/

Способ стабильного создания больших приложений с помощью ИИ / Хабр https://share.google/teaIma8hTqM0bu3SV

Koda: AI-помощник разработчика – бесплатно, без VPN, с поддержкой русского языка / Хабр https://share.google/cUNMQewpCGlRf3NnB

Программисты против вайбкодеров / Хабр https://share.google/CCBDDIGCNF6916jqO

Революция вайб-кодинга отменяется / Хабр https://share.google/mX6rdsMK1Bvx4Ogji

Kwork — кладбище фрилансеров или золотая жила? Две стороны одной монеты / Хабр
https://habr.com/ru/articles/941152/

ИИ-программист: от создания сайтов до ремонта кода. Где реальность, а где фантазии? / Хабр https://share.google/oboY2rKBEBoH2BxxC

Фриланс с ИИ: генерация копирайта и рерайта по топу поиска для заработка от 100к рублей в месяц / Хабр https://share.google/6mSzDl9Qvn64djuk8

Вайб-кодинг глазами старого разработчика / Хабр https://share.google/uGrF1Sr5aKTHI7KlI

Честно про вайб-кодинг с нуля для гуманитария / Хабр https://share.google/DiNZgEIzDX95ECzCK

Как метод из аниме Mononoke помогает техническому писателю найти информацию / Хабр https://share.google/VdZRdi3TkbsqIK3BI

🌶️Новая система лицензирования Real Simple направлена на упрощение лицензий на учебные данные для ИИ, поддерживается Reddit, Yahoo и другими издателями.

В ответ на растущее количество исков о нарушении авторских прав, включая значительное урегулирование на сумму 1,5 миллиарда долларов, связанное с компанией Anthropic, была внедрена новая система под названием Real Simple Licensing (RSL), предназначенная для упрощения масштабируемого лицензирования данных для компаний, работающих в сфере ИИ.
Поддерживаемая крупными издателями, такими как Reddit и Quora, система RSL стремится установить стандартизированные машиночитаемые лицензионные соглашения по всему Интернету.
Она включает технический протокол для условий использования контента и объединение для ведения переговоров по гонорарам, аналогично организациям по лицензированию музыкальных прав.
Основным вызовом остаётся вопрос: примут ли компании в сфере ИИ эту систему, направленную на обеспечение справедливой компенсации за использование данных.

https://telegra.ph/Novaya-sistema-licenzirovaniya-Real-Simple-napravlena-na-uproshchenie-licenzij-na-uchebnye-dannye-dlya-II-podderzhivaetsya-Reddi-09-10


Оригинальный текст СМИ: https://techcrunch.com/2025/09/10/rss-co-creator-launches-new-protocol-for-ai-data-licensing/

А вот эта новость прям бомба - Anthropic теперь может вызывать специальную компьютерную среду для того, чтобы редактировать ваши эксельки, документы, презентации и PDF.

Для редактирования документов раньше использовал Gemini в Workplace (Google Docs, Sheets, Slides), очень удобно, что все форматирование сохраняет и внедряет реально точечные изменения. Ну а PDF-ки - только вручную.

Клод же в анализе данных гораздо круче, так что всякий сложный анализ или подготовку документов можно будет делать гораздо эффективнее, и сразу править, если что-то не так. Вот что они пишут по сценариям использования:

Постройте финансовую модель в Excel
Создайте электронные таблицы с рабочими формулами и расчетами, описав свои потребности. Попробуйте: «Создайте ежемесячный бюджетный трекер с категориями доходов, расходов и автоматическим расчетом экономии». Клод создаст файл Excel с правильными формулами, форматированием и даже диаграммами для визуализации ваших данных.

Создайте профессиональный отчет
Совместите анализ данных с созданием документов, предоставив свою информацию и требования. Попробуйте: «Создай квартальный отчет о продажах, используя эти данные CSV, включая анализ тенденций и рекомендации». Клод проанализирует ваши данные и создаст отформатированный документ Word или PDF с диаграммами, аналитикой и профессиональным форматированием.

Конвертация между форматами файлов
Преобразуйте любой документ из одного формата в другой, сохраняя или улучшая его содержимое. Попробуйте: «Конвертируйте этот документ Word в презентацию» или «Поясните эту таблицу Excel в отчете Word с комментариями». Клод может даже поддерживать рабочие процессы, требующие преобразования нескольких форматов файлов. Например, вы можете загрузить CSV-файл и попросить Клода создать финансовую модель, написать краткую записку и создать презентацию PowerPoint для публикации результатов.

Извлечение и анализ данных из PDF-файла
Загрузите PDF-файл с таблицами или формами и попросите Клода извлечь информацию. Попробуйте: «Извлеките все данные из этого PDF-файла в таблицу Excel и создайте сводную диаграмму». Клод извлечёт данные, организует их в формате электронной таблицы и добавит визуализацию для быстрого анализа.

Выполнение сложного анализа
Загрузите CSV-файл с данными и попросите Клода построить модель машинного обучения для прогнозирования конкретного результата. Попросите Клода вывести отчёт с кратким описанием проделанной работы и полученных результатов. Клод обучит модель на ваших данных с помощью Python и объяснит, что именно было сделано, включая качество модели и полученные результаты.

Пока доступна только в Enterprise/Teams планах, но скоро будет и в Pro. Надо будет включить отдельно в Settings > Features > Experimental

Вот пример: https://youtu.be/EV89Ws8Ui9Y

Пост: 🧠 ИИ генерирует научный код лучше людей.
​Сегодняшний дамп статей от Google Research — это не очередной инкрементальный апдейт, а знаковое событие.
​Исследователи представили систему, которая автоматически создаёт экспертное ПО для научных задач, и она уже побеждает на профессиональных лидербордах.
​Это не просто ещё один кодогенератор.
​Система использует LLM (Gemini), управляемую древовидным поиском (Tree Search) — алгоритмом из мира AlphaGo.
​Её цель — не просто скомпилировать код, а итеративно улучшать его, максимизируя конкретную метрику качества (score) на реальных данных.
​Учёные называют такие задачи «scorable tasks».
​⚡️ Что система сделала на практике:

1.
​Биоинформатика (scRNA-seq): Открыла 40 новых методов для интеграции данных single-cell, которые побили лучшие человеческие методы на публичном лидерборде OpenProblems.
​ИИ не просто скопировал известный метод BBKNN, а улучшил его, скомбинировав с другим алгоритмом (ComBat), до чего люди не додумались.
​2.
​**Эпидемиология (COVID-19):** ИИ сгенерировал 14 моделей, которые в течение всего сезона 2024/25 стабильно показывали результаты лучше, чем ансамбль CDC и любые отдельные модели при прогнозировании госпитализаций.
​Работа с временными рядами обычно очень сложна, но здесь ИИ справился и превзошёл существующие подходы.
​3.
​Другие области: Система также показала SOTA в:
· Сегментации спутниковых снимков (DLRSD benchmark, mIoU > 0.80)
· Прогнозировании нейронной активности целого мозга zebrafish (ZAPBench)
· Прогнозах временных рядов (GIFT-Eval benchmark)
· Численном решении сложных интегралов, где стандартная scipy.integrate.quad() падает.
​🟠Как это работает?
​Вместо того чтобы с нуля генерировать код, система начинает с существующего решения (например, вызова quad() или простой модели) и запускает древовидный поиск.
​На каждом шаге LLM предлагает «мутации» — варианты изменения кода.
​Дерево поиска решает, какую ветку развивать дальше, балансируя между эксплуатацией (улучшение текущего лучшего решения) и исследованием (попытка радикально новых идей).
​Ключевая фишка — система умеет интегрировать научные идеи извне.
​Ей можно скормить PDF научной статьи, и она попытается реализовать описанный там метод.
​Более того, ИИ может комбинировать идеи из разных статей, создавая гибридные методы, которые и приводят к прорыву.
​🟠Что это значит?
​Это не замена учёным.
​Это мощнейший инструмент усиления.
​Система за часы прорабатывает и тестирует идеи, на которые у исследовательской группы ушли бы недели или месяцы.
​Она без устали перебирает «иголки в стоге сена» — те самые нетривиальные решения, которые ведут к скачку в качестве.
​Пока что система требует чётко определённой метрики для максимизации.
​Но для огромного пласта эмпирической науки (от биологии и медицины до климатологии и астрофизики) это и есть основной способ оценки гипотез.
​Вывод: Это один из самых убедительных на сегодня шагов к реальному ИИ-ассистенту для учёных.
​Он не просто отвечает на вопросы — он проводит вычислительные эксперименты и находит решения, превосходящие человеческие.
​🟢Оригинал статьи: An AI system to help scientists write expert-level empirical software
🟢Код и примеры решений: github.com/google-research/score



#AI #Science #MachineLearning #LLM #Research #GoogleAI

Телеграм: https://t.me/ai_machinelearning_big_data/8491

🌶️Reddit запускает бесплатные инструменты для статей в Reddit Pro — отслеживайте эффективность, получайте советы по распространению с помощью ИИ и увеличивайте охват.

Reddit представил набор бесплатных инструментов для издателей в рамках своей платформы Reddit Pro, которые позволяют лучше отслеживать эффективность статей и взаимодействие с сообществом.
Ключевые функции включают аналитические данные по статьям для анализа количества просмотров, голосов и кликов, а также синхронизацию RSS-лент для распространения материалов.
Компонент с искусственным интеллектом предлагает релевантные сообщества для публикации.
Платформа также улучшает пользовательский опыт, упрощая навигацию между статьями и комментариями.
Кроме того, Reddit заменит показатели количества участников сабреддитов статистикой посетителей за семь дней, что соответствует цели улучшения функций поиска.

https://telegra.ph/Reddit-zapuskaet-besplatnye-instrumenty-dlya-statej-v-Reddit-Pro--otslezhivajte-ehffektivnost-poluchajte-sovety-po-rasprostranen-09-10


Оригинальный текст СМИ: https://techcrunch.com/2025/09/10/reddit-launches-tools-for-publisher-to-track-and-share-stories/