Друзья, привет! 👾

Лето в самом разгаре, поэтому ловите отличный повод выбраться из-за ноутбука.

В этом году июль в Москве начнется с ИИ КОНФЫ 2026 ✨

📅 1 июля 2026
📍 Москва, Бизнес.Техноград, ВДНХ

Это большая практическая конференция про искусственный интеллект без страшных терминов, магии и обещаний «заменить всех людей к следующему вторнику».

На одной площадке соберутся 50+ спикеров и больше 500 человек, которым тоже интересно, как заставить нейросети работать на себя, а не наоборот 😎

Вы можете выбрать самый интересный для себя трек:

👁️ ИИ для руководителей и команд
👁️ ИИ в рекламе и маркетинге
👁️ ИИ для роста продаж
👁️ ИИ в клиентском сервисе
👁️ ИИ в HR и корпоративном обучении
👁️ ИИ для креаторов
👁️ ИИ для личной эффективности

В общем, отличный вариант провести день с пользой и вдохновением.

Идем за общением, новыми знакомствами, полезными инсайтами и крутыми идеями! ❤️

👉 Регистрируйтесь здесь.

Напоминаем: 21 июня в 12:00 встречаемся в Москве на июньском слёте зерокодеров 🧑‍💻

Неформальная встреча людей, которым интересны ИИ, вайбкодинг и новые инструменты. Вход свободный.

📍 Москва, ул. Мастеркова, 2

Все детали и регистрация — в первом посте 👉 [ссылка]

Мы готовим детей к профессиям, которых не будет 💬

ИИ меняет профессии быстрее, чем люди успевают на них выучиться. Отсюда возникает неприятный вопрос: а не готовим ли мы детей к миру, которого уже не будет?

Кирилл Пшинник обсудил это с Богданом Грицевцем — основателем Айтигенио, одной из крупнейших русскоязычных онлайн-школ для детей.

В новом выпуске разобрались 👇

⭐️ чему учить детей, если никто не знает, что будет завтра
⭐️ какие два навыка развивать
⭐️ как вырастить счастливого ребёнка, а не тревожного отличника

[ССЫЛКА НА ВЫПУСК]

Родители, а вы как отвечаете себе на этот вопрос? Делитесь в комментариях ❤️

Как автоматизировать управление рекламой с помощью ИИ ❔

Наш директор по маркетингу Валерий Курземнек выпустил подробный кейс на VC про Голиаф — ИИ-агента для управления рекламой в Яндекс Директ.

В статье Валерий подробно разбирает:

➖ как работает система;
➖ какие задачи уже можно передать ИИ;
➖ как автоматизация помогает экономить время специалистов;
➖ какие результаты это дает на практике.

Читайте кейс:
https://vc.ru/marketing/2988839-goliaf-agent-po-upravleniyu-yandeks-direkt

А уже завтра Валерий проведет эфир, где расскажет гораздо больше, чем поместилось в статью.

👁️ Разберем реальные сценарии автоматизации отдела маркетинга.
👁️ На чем строится агентская инфрасистема.
👁️ Почему это доступно уже сейчас и с чего можно начать.
👁️ Живое общение. Вы сможете задавать вопросы — а Валерий ответит. На каверзные и не очень ;))

Если интересно, как сегодня выглядит автоматизация рекламы с помощью ИИ не в теории, а на практике, приходите.

Кто уже успел прочитать статью, что показалось самым интересным? 👇

ИИ-модель за несколько часов нашла дыры в засекреченных системах спецслужб. Дальше — интереснее 👇

Mythos от Anthropic за несколько часов нашёл уязвимости почти во всех системах АНБ — и это был авторизованный красный тест, не реальный взлом. Цитата генерала Радда попала в The Economist и взорвала соцсети, редактор потом уточнил, что фразу нельзя воспринимать буквально: работало в особых условиях, вместе с другими инструментами. В тот же день Amazon нашёл джейлбрейк в моделях Anthropic, Трамп закрыл иностранцам доступ к Mythos и Fable, а Anthropic отключила обе модели полностью — под раздачу попали даже союзники по Five Eyes. Anthropic считает полный отзыв избыточным и сейчас договаривается с Белым домом. Вопрос не в том, насколько модель мощная, а в том, кто и на каких условиях решает, кому она доступна.

Наше мнение: история показывает, что разрыв между «ИИ как инструмент продуктивности» и «ИИ как инструмент государственной политики» закрывается быстрее, чем успевает сформироваться регулирование. И пока компании договариваются с правительствами в ручном режиме, правила игры меняются буквально за сутки.

А вы бы доверили Mythos одной компании — или лучше международный контроль❔

Чек-лист: вы уже думаете как зерокодер 🧑‍💻

Иногда мы даже не замечаем, как начинаем мыслить по-новому и автоматизировать всё вокруг.

Отмечайте, сколько пунктов вам уже знакомо и делитесь в комментариях 👇

Почему один и тот же запрос даёт совершенно разные ответы? 👀

Дело не всегда в выборе модели.

Чаще всего качество результата зависит от того, сколько полезного контекста вы дали ИИ.

❕Роль, цель, аудитория, формат и примеры помогают модели лучше понять задачу и выдать результат, который можно использовать сразу.

Собрали для вас памятку по улучшению качества ответов ИИ👆

Сохраняйте, чтобы не получать шаблонные ответы от нейросетей 🤖

Запускаем нейросети прямо на своём компьютере 💥

Мы уже рассказывали про Ollama — инструмент, который позволяет запускать нейросети локально без облачных сервисов и постоянных подписок.

А теперь нашли ещё два интересных инструмента👇

💻 Locally Uncensored

👁️Лаунчер, который собирает локальные модели в одном месте.

Сервис поддерживает более 80 моделей для разных задач: работы с текстом, кодом, изображениями и файлами.

Также он анализирует характеристики компьютера и подсказывает, какие модели будут работать лучше всего.

🚀 LM Studio

👁️Один из самых удобных инструментов для запуска локальных LLM.

Достаточно скачать понравившуюся модель и запустить её через удобный интерфейс в формате чата.

Поддерживаются популярные открытые модели, а работать с ними можно даже без подключения к интернету.

Если было полезно — поставьте ❤️ и подписывайтесь @oqode

🤩 Подводим итоги опроса: каким ИИ вы пользуетесь чаще всего?

Спустя пять дней получили любопытные результаты:

🥇 ChatGPT — 28%
🥈 DeepSeek — 27%
🥉 Claude Code — 21%
📍 Gemini — 12%
📍 Свой вариант — 12%

Но самое интересное было в комментариях.

Кто-то голосует за Perplexity, кто-то работает через Qwen, Kimi или Grok. А кто-то вообще выбирает модель под конкретную задачу: сегодня ChatGPT, завтра Claude, послезавтра DeepSeek.

Похоже, эпоха «одной любимой нейросети» заканчивается. Все больше людей собирают собственный ИИ-стек из разных инструментов.

И еще один любопытный вывод: разрыв между лидерами оказался минимальным. ChatGPT и DeepSeek идут практически вровень, а Claude уверенно держится в тройке лидеров.

Похоже, пора делать подробный разбор сильных и слабых сторон популярных ИИ. С чего начнем❔