This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Higgsfield представляет AI Face Swap — инструмент, который меняет лица на фото в один клик с невероятной реалистичностью. 🌟
Основные функции:
✅ Подстраивает свет и тени.
✅ Сохраняет черты лица и геометрию.
✅ Работает без промтов и ручной правки.
Как использовать?
Просто загрузите исходное и reference-изображение — AI сделает всё остальное.
Лучшие кейсы:
- Примерка причёсок и макияжа для стилистов.
- Поддержание консистентности персонажей в фильмах.
- Реставрация старых повреждённых фото.
Ссылка
#tools #ai #faceswap
Основные функции:
✅ Подстраивает свет и тени.
✅ Сохраняет черты лица и геометрию.
✅ Работает без промтов и ручной правки.
Как использовать?
Просто загрузите исходное и reference-изображение — AI сделает всё остальное.
Лучшие кейсы:
- Примерка причёсок и макияжа для стилистов.
- Поддержание консистентности персонажей в фильмах.
- Реставрация старых повреждённых фото.
Ссылка
#tools #ai #faceswap
🔥4
PaddleOCR 3.3.0 - набор моделей для преобразования документов и изображений в структурированные данные (JSON, Markdown) с высокой точностью.
✅ PaddleOCR-VL: Компактная модель (0.9B параметров) для анализа документов. Поддерживает 109 языков, хорошо распознаёт текст, таблицы, формулы и графики, потребляя минимум ресурсов.
✅ PP-OCRv5: Универсальная модель для распознавания текста. Поддерживает 109 языков, включая кириллицу и арабский, всего с 2M параметров.
✅ PP-StructureV3: Превращает сложные PDF и изображения в Markdown и JSON, сохраняя исходную структуру и layout документа.
✅ PP-ChatOCRv4: Интеллектуальное извлечение данных. Модель «понимает» ваши вопросы по документам и даёт точные ответы благодаря интеграции с ERNIE 4.5.
GitHub
HuggingFace
#ocr #opensource #tools #ai
GitHub
HuggingFace
#ocr #opensource #tools #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1
Нейросети для презентаций: Обзор лучших инструментов
Нейросети полностью изменили процесс создания презентаций, автоматизируя рутину и экономя часы работы. Они сами генерируют структуру, текст, подбирают дизайн и картинки по вашему запросу.
Топ-5 сервисов:
1. Gamma AI — Многофункциональный сервис 🥇
Ссылка: https://gamma.app/
➕ Фишки: Генерация из промпта, интерактивные слайды, аналитика просмотров.
➖ Минусы: Ошибки в русском тексте, лимиты в бесплатной версии.
2. SlidePoint — Лучший для России 🇷🇺
Ссылка: https://slidepoint.online/
➕ Фишки: Полная поддержка русского, простой интерфейс, работает без VPN.
➖ Минусы: Всего 2 генерации в день в бесплатном тарифе.
3. Presentations AI — Точность для бизнеса 📈
Ссылка: https://www.presentations.ai/
➕ Фишки: Встроенная визуализация данных и графиков, корпоративные шаблоны.
➖ Минусы: Дорогая подписка, бесплатная версия сильно ограничена.
4. Tome AI — Визуальный сторителлинг 🎬
Ссылка: https://tome.app/
➕ Фишки: Кинематографичные анимации, динамичные сцены, идеален для маркетинга.
➖ Минусы: Требует VPN, средний перевод на русский.
5. SendSteps AI — Интерактив для образования 🎓
Ссылка: https://www.sendsteps.com/
➕ Фишки: Встроенные опросы и викторины в реальном времени, геймификация.
➖ Минусы: Ориентация на образование, не всегда подходит для других задач.
#presentations #tools #ai
Нейросети полностью изменили процесс создания презентаций, автоматизируя рутину и экономя часы работы. Они сами генерируют структуру, текст, подбирают дизайн и картинки по вашему запросу.
Топ-5 сервисов:
1. Gamma AI — Многофункциональный сервис 🥇
Ссылка: https://gamma.app/
2. SlidePoint — Лучший для России 🇷🇺
Ссылка: https://slidepoint.online/
3. Presentations AI — Точность для бизнеса 📈
Ссылка: https://www.presentations.ai/
4. Tome AI — Визуальный сторителлинг 🎬
Ссылка: https://tome.app/
5. SendSteps AI — Интерактив для образования 🎓
Ссылка: https://www.sendsteps.com/
#presentations #tools #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1
Всё, что нужно знать о промптах — в одной бесплатной книге! 📖
Команда GPTML выпустила справочник по промпт-инжинирингу на 380 страниц. Внутри — только практика: готовые промпты, которые можно копировать и использовать сразу. Разобраны все уровни: от базового до продвинутого, с примерами из маркетинга, кода, аналитики и других сфер.
Книга доступна на Литрес:
#book #promptengineering
Команда GPTML выпустила справочник по промпт-инжинирингу на 380 страниц. Внутри — только практика: готовые промпты, которые можно копировать и использовать сразу. Разобраны все уровни: от базового до продвинутого, с примерами из маркетинга, кода, аналитики и других сфер.
Книга доступна на Литрес:
#book #promptengineering
🔥2
Как отличить в трансформере механизмы запоминания от способности к обобщению?
Новое исследование показывает, что «запоминание» и «обобщение» можно разделить, анализируя кривизну ландшафта функции потерь модели. Оказалось, что:
🔍 Запоминание связано с «плоскими» направлениями в пространстве весов — теми, которые важны лишь для небольшого числа примеров.
🧠 Обобщение, напротив, опирается на «острые» направления, которые используются постоянно и согласованно.
Авторы предложили метод редактирования весов (K-FAC), который подавляет воспроизведение memorized-данных, просто удаляя компоненты с низкой кривизной. При этом:
✅ Снижается запоминание, даже для данных, не участвовавших в обучении.
✅ Сохраняется качество логических рассуждений и ответов на вопросы по контексту.
❌ Но страдают арифметика и закрытые фактологические вопросы — они тоже зависят от «узких» направлений в весах.
Это важный шаг к пониманию того, как модели сочетают запоминание и рассуждение, и как управлять этим балансом.
Ссылка на arXiv
#reasoning #transformer #research
Новое исследование показывает, что «запоминание» и «обобщение» можно разделить, анализируя кривизну ландшафта функции потерь модели. Оказалось, что:
🔍 Запоминание связано с «плоскими» направлениями в пространстве весов — теми, которые важны лишь для небольшого числа примеров.
🧠 Обобщение, напротив, опирается на «острые» направления, которые используются постоянно и согласованно.
Авторы предложили метод редактирования весов (K-FAC), который подавляет воспроизведение memorized-данных, просто удаляя компоненты с низкой кривизной. При этом:
✅ Снижается запоминание, даже для данных, не участвовавших в обучении.
✅ Сохраняется качество логических рассуждений и ответов на вопросы по контексту.
❌ Но страдают арифметика и закрытые фактологические вопросы — они тоже зависят от «узких» направлений в весах.
Это важный шаг к пониманию того, как модели сочетают запоминание и рассуждение, и как управлять этим балансом.
Ссылка на arXiv
#reasoning #transformer #research
OpenAI представила новую модель — GPT-5.1
Основной фокус обновления — усиление интеллекта и улучшение качества диалога.
Ключевые улучшения затронули две версии модели:
✅ GPT-5.1 Instant теперь обладает функцией адаптивного мышления, позволяя ИИ самостоятельно анализировать сложные задачи. Это повысило её результаты в решении математических задач (AIME 2025) и соревнованиях по программированию (Codeforces). Модель стала точнее следовать инструкциям и общаться в более дружелюбном стиле.
✅ GPT-5.1 Thinking быстрее справляется с простыми запросами и даёт более чёткие и понятные ответы, без сложных терминов.
Обновление уже доступно платным подписчикам, а API-доступ появится в ближайшие дни.
#gpt #news #llms
Основной фокус обновления — усиление интеллекта и улучшение качества диалога.
Ключевые улучшения затронули две версии модели:
✅ GPT-5.1 Instant теперь обладает функцией адаптивного мышления, позволяя ИИ самостоятельно анализировать сложные задачи. Это повысило её результаты в решении математических задач (AIME 2025) и соревнованиях по программированию (Codeforces). Модель стала точнее следовать инструкциям и общаться в более дружелюбном стиле.
✅ GPT-5.1 Thinking быстрее справляется с простыми запросами и даёт более чёткие и понятные ответы, без сложных терминов.
Обновление уже доступно платным подписчикам, а API-доступ появится в ближайшие дни.
#gpt #news #llms
👍3❤1
Почему мышление через видео — следующий шаг для ИИ?
Новый бенчмарк VideoThinkBench проверяет способность моделей решать сложные задачи, требующие глубокого понимания видеоряда. В отличие от простого описания сцен, он фокусируется на вопросах, для ответа на которые нужно анализировать причинно-следственные связи, пространственные отношения и временные последовательности.
Ключевые особенности VideoThinkBench:
🤔 Сложные задачи: Вопросы на логику, счет, физику мира и пространственное мышление.
Минимальные «подсказки»: Промпты для модели сформулированы лаконично, без наводящих деталей.
💬 Оценка рассуждений: Важен не просто верный ответ, а ход мыслей, который к нему привел.
Модель Sora-2 демонстрирует SOTA-результаты, используя видео как «рабочее пространство». Вместо текстовых размышлений она может генерировать визуальные сценарии, чтобы проработать проблему. Например, чтобы посчитать предметы, она может «прокрутить» в голове видео, где они последовательно появляются. Это открывает возможности для решения задач, где чисто текстового анализа недостаточно.
Вывод: VideoThinkBench показывает, что будущее ИИ — за мультимодальными системами, которые мыслят не только текстом, но и образами. Sora-2, используя видео как инструмент для рассуждений, делает шаг к созданию ИИ с более глубоким и человеческим пониманием реального мира.
Статья на arXiv
Код на GitHub
#ai #research #sora
Новый бенчмарк VideoThinkBench проверяет способность моделей решать сложные задачи, требующие глубокого понимания видеоряда. В отличие от простого описания сцен, он фокусируется на вопросах, для ответа на которые нужно анализировать причинно-следственные связи, пространственные отношения и временные последовательности.
Ключевые особенности VideoThinkBench:
🤔 Сложные задачи: Вопросы на логику, счет, физику мира и пространственное мышление.
Минимальные «подсказки»: Промпты для модели сформулированы лаконично, без наводящих деталей.
Модель Sora-2 демонстрирует SOTA-результаты, используя видео как «рабочее пространство». Вместо текстовых размышлений она может генерировать визуальные сценарии, чтобы проработать проблему. Например, чтобы посчитать предметы, она может «прокрутить» в голове видео, где они последовательно появляются. Это открывает возможности для решения задач, где чисто текстового анализа недостаточно.
Вывод: VideoThinkBench показывает, что будущее ИИ — за мультимодальными системами, которые мыслят не только текстом, но и образами. Sora-2, используя видео как инструмент для рассуждений, делает шаг к созданию ИИ с более глубоким и человеческим пониманием реального мира.
Статья на arXiv
Код на GitHub
#ai #research #sora
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
RAG: Подробный обзор архитектуры, векторных БД и фреймворков
RAG — это архитектурный подход, который объединяет информационный поиск с генеративными возможностями больших языковых моделей (LLM). Вместо того чтобы хранить все знания внутри модели, RAG подключается к внешним базам данных, что позволяет получать точные и актуальные ответы.
📐 Архитектура RAG
Классический RAG-пайплайн состоит из трех этапов:
- Индексация: Данные разбиваются на чанки, преобразуются в векторы (эмбеддинги) и сохраняются в векторной БД.
- Поиск (Retrieval): Запрос пользователя тоже векторизуется. Система находит в БД наиболее релевантные чанки по схожести векторов.
- Генерация (Generation): Найденные чанки и исходный запрос передаются в LLM (например, GPT-4), которая формирует контекстно-зависимый ответ.
🗄 Векторные БД и хранилища эмбеддингов
- FAISS: Библиотека от Facebook AI для высокопроизводительного поиска. Идеальна для локальных прототипов и офлайн-поиска.
- Milvus: Масштабируемая open-source векторная СУБД с поддержкой GPU.
- Qdrant: Высокопроизводительная база на Rust, известная богатыми возможностями фильтрации.
- Pinecone: Полностью управляемый облачный сервис, минимизирующий DevOps-нагрузку. Отлично интегрируется с OpenAI.
- Weaviate: Гибкая open-source СУБД с развитым GraphQL API и поддержкой мультимодальности.
- Chroma: Легковесное хранилище на Python, идеальное для быстрого прототипирования.
🛠 Фреймворки и библиотеки для RAG
LangChain: Модульный фреймворк, предоставляющий готовые абстракции для каждого этапа (загрузчики документов, сплиттеры, векторные хранилища, chains - последовательности вызовов компонентов). Максимальная гибкость и контроль для сложных сценариев.
LlamaIndex: Сфокусирован именно на индексации и поиске по документам. Позволяет очень быстро создать работающий прототип RAG-системы.
Haystack: Модульный фреймворк для построения систем вопрос-ответа, предлагающий детальный контроль над конвейерами.
Hugging Face Transformers: Предоставляет готовые модели (например, RAGSequence) для эндо-ту-энд подхода, но на практике менее гибок, чем комбинация отдельных компонентов.
Источник
#rag #tools #langchain
RAG — это архитектурный подход, который объединяет информационный поиск с генеративными возможностями больших языковых моделей (LLM). Вместо того чтобы хранить все знания внутри модели, RAG подключается к внешним базам данных, что позволяет получать точные и актуальные ответы.
📐 Архитектура RAG
Классический RAG-пайплайн состоит из трех этапов:
- Индексация: Данные разбиваются на чанки, преобразуются в векторы (эмбеддинги) и сохраняются в векторной БД.
- Поиск (Retrieval): Запрос пользователя тоже векторизуется. Система находит в БД наиболее релевантные чанки по схожести векторов.
- Генерация (Generation): Найденные чанки и исходный запрос передаются в LLM (например, GPT-4), которая формирует контекстно-зависимый ответ.
🗄 Векторные БД и хранилища эмбеддингов
- FAISS: Библиотека от Facebook AI для высокопроизводительного поиска. Идеальна для локальных прототипов и офлайн-поиска.
- Milvus: Масштабируемая open-source векторная СУБД с поддержкой GPU.
- Qdrant: Высокопроизводительная база на Rust, известная богатыми возможностями фильтрации.
- Pinecone: Полностью управляемый облачный сервис, минимизирующий DevOps-нагрузку. Отлично интегрируется с OpenAI.
- Weaviate: Гибкая open-source СУБД с развитым GraphQL API и поддержкой мультимодальности.
- Chroma: Легковесное хранилище на Python, идеальное для быстрого прототипирования.
🛠 Фреймворки и библиотеки для RAG
LangChain: Модульный фреймворк, предоставляющий готовые абстракции для каждого этапа (загрузчики документов, сплиттеры, векторные хранилища, chains - последовательности вызовов компонентов). Максимальная гибкость и контроль для сложных сценариев.
LlamaIndex: Сфокусирован именно на индексации и поиске по документам. Позволяет очень быстро создать работающий прототип RAG-системы.
Haystack: Модульный фреймворк для построения систем вопрос-ответа, предлагающий детальный контроль над конвейерами.
Hugging Face Transformers: Предоставляет готовые модели (например, RAGSequence) для эндо-ту-энд подхода, но на практике менее гибок, чем комбинация отдельных компонентов.
Источник
#rag #tools #langchain
🔥1
Как устроены современные LLMs - подробный разбор
🚩 Текст для нейросети — это не слова, а токены. Правильная токенизация — основа архитектуры: компрессия текста через подслова и байтовые токены позволяет модели обрабатывать любые слова, сленг и опечатки.
🚩 Каждый токен — точка в многомерном пространстве, а модель «думает» статистически, выбирая вероятное направление следующего токена. Логика и рассуждение возникают не как у человека, а как устойчивые статистические структуры больших данных.
🚩 Внимание — не биологическая аналогия, а расчетный механизм: каждый токен анализирует важность остальных, пересобирая контекст под задачу.
🚩 Модели с авторегрессией (GPT и др.) учатся продолжать последовательности. Масштабирование параметров приводит к появлению новых, «магических» свойств — но всё благодаря статистике.
🚩 Выборка токенов (температура, top-k/p) определяет, будет модель строгой или творческой.
🚩 Контекстное окно — физический предел: чем длиннее ввод, тем дороже вычисления и выше риск потери важной информации.
🚩 Для актуальности знаний всё больше моделей работают по принципу RAG: ищут информацию вне себя (обращаясь к базе встраиваний).
🚩 RLHF обучает модель быть социальной и безопасной, а квантование и адаптеры (PEFT, LoRA) делают крупные модели дешевле, доступнее и кастомизируемыми.
Подробнее
#llms #transformer #neuralnetworks
🚩 Текст для нейросети — это не слова, а токены. Правильная токенизация — основа архитектуры: компрессия текста через подслова и байтовые токены позволяет модели обрабатывать любые слова, сленг и опечатки.
🚩 Каждый токен — точка в многомерном пространстве, а модель «думает» статистически, выбирая вероятное направление следующего токена. Логика и рассуждение возникают не как у человека, а как устойчивые статистические структуры больших данных.
🚩 Внимание — не биологическая аналогия, а расчетный механизм: каждый токен анализирует важность остальных, пересобирая контекст под задачу.
🚩 Модели с авторегрессией (GPT и др.) учатся продолжать последовательности. Масштабирование параметров приводит к появлению новых, «магических» свойств — но всё благодаря статистике.
🚩 Выборка токенов (температура, top-k/p) определяет, будет модель строгой или творческой.
🚩 Контекстное окно — физический предел: чем длиннее ввод, тем дороже вычисления и выше риск потери важной информации.
🚩 Для актуальности знаний всё больше моделей работают по принципу RAG: ищут информацию вне себя (обращаясь к базе встраиваний).
🚩 RLHF обучает модель быть социальной и безопасной, а квантование и адаптеры (PEFT, LoRA) делают крупные модели дешевле, доступнее и кастомизируемыми.
Подробнее
#llms #transformer #neuralnetworks
🔥1
xAI выпустила Grok 4.1
Grok 4.1 уже доступен пользователям на сайте, в 𝕏 и мобильных приложениях.
Что нового?
✅ Выросший интеллект: Модель демонстрирует SOTA-результаты на бенчмарке LMArena.
✅ Эмоциональный отклик: Grok 4.1 стал более чутким и эмпатичным собеседником, что подтверждают высокие баллы в тесте EQ-Bench.
✅ Креативность: Модель показывает хорошие способности в творческом письме.
✅ Меньше ошибок: Значительно снижен уровень «галлюцинаций» — модель стала точнее в предоставлении фактов.
#news #llms #grok
Grok 4.1 уже доступен пользователям на сайте, в 𝕏 и мобильных приложениях.
Что нового?
✅ Выросший интеллект: Модель демонстрирует SOTA-результаты на бенчмарке LMArena.
✅ Эмоциональный отклик: Grok 4.1 стал более чутким и эмпатичным собеседником, что подтверждают высокие баллы в тесте EQ-Bench.
✅ Креативность: Модель показывает хорошие способности в творческом письме.
✅ Меньше ошибок: Значительно снижен уровень «галлюцинаций» — модель стала точнее в предоставлении фактов.
#news #llms #grok
🔥1
Нейросети наконец-то перестают путать чихуахуа с маффинами — и это не шутка, а результат работы Google DeepMind, только что вышедшей в Nature.
Проблема: даже самые топовые модели компьютерного зрения (ViT, CLIP и др.) годами страдали от текстурного смещения. Они путали объекты с похожими цветами и фактурами: красное яблоко 🍎 и красный мяч 🔴 для них «одинаковые круглые красные штуки». Форма, смысл и категория («фрукт», «инструмент», «еда») оказывались второстепенными. В продакшене это вылезало в странные ошибки и визуальные «галлюцинации».
Что сделали в DeepMind 🧠
Исследователи предложили новый способ выравнивания визуальных представлений — AligNet, опубликованный в Nature. Ключ — простой когнитивный тест «Третий лишний» (Odd-One-Out).
Модель обучают на миллионах триплетов (например: красное яблоко, зеленое яблоко, красный мяч) и заставляют выбирать «лишний» объект по смыслу, а не по текстуре.
Результат: нейросеть начинает группировать объекты как человек — по категории и назначению, а не по «пятнам пикселей». Это критично для роботов, агентов в 3D‑мирах и любых систем, где важно не просто «видеть картинку», а понимать, что на ней и как этим можно пользоваться 🔧🍎
Статья
Код на GitHub
#paper #cv #research
Проблема: даже самые топовые модели компьютерного зрения (ViT, CLIP и др.) годами страдали от текстурного смещения. Они путали объекты с похожими цветами и фактурами: красное яблоко 🍎 и красный мяч 🔴 для них «одинаковые круглые красные штуки». Форма, смысл и категория («фрукт», «инструмент», «еда») оказывались второстепенными. В продакшене это вылезало в странные ошибки и визуальные «галлюцинации».
Что сделали в DeepMind 🧠
Исследователи предложили новый способ выравнивания визуальных представлений — AligNet, опубликованный в Nature. Ключ — простой когнитивный тест «Третий лишний» (Odd-One-Out).
Модель обучают на миллионах триплетов (например: красное яблоко, зеленое яблоко, красный мяч) и заставляют выбирать «лишний» объект по смыслу, а не по текстуре.
Результат: нейросеть начинает группировать объекты как человек — по категории и назначению, а не по «пятнам пикселей». Это критично для роботов, агентов в 3D‑мирах и любых систем, где важно не просто «видеть картинку», а понимать, что на ней и как этим можно пользоваться 🔧🍎
Статья
Код на GitHub
#paper #cv #research
«Сбер» на AI Journey открыл веса своих ключевых ИИ‑моделей — для текста, изображений, видео и аудио. Всё под лицензией MIT, можно использовать в коммерческих продуктах.
🔹 GigaChat Ultra / Lightning
Большие языковые модели на MoE (архитектура Mixture-of-Experts), разработаны «с нуля» под русский язык.
Ultra обгоняет DeepSeek V3.1 в MERA на русском, а компактный Lightning по качеству лучше Qwen3‑4B и быстрее Qwen3‑1.7B — подходит для локального запуска.
Модели на Hugging Face:
– GigaChat3-702B-A36B-preview (fp8)
– GigaChat3-702B-A36B-preview-bf16
– GigaChat3-10B-A1.8B
– GigaChat3-10B-A1.8B-bf16
– GigaChat3-10B-A1.8B-base
🔹 Kandinsky 5.0
Image Lite (генерация и редактирование картинок, кириллица, знание российского контекста) и две видео‑модели: Video Lite (для домашних GPU от 12 Гб) и Video Pro (до 10 секунд HD, 24 fps).
Код: https://github.com/kandinskylab
🔹 GigaAM‑v3 (ASR)
Пять моделей распознавания речи на русском для промышленных и коммерческих решений:
https://huggingface.co/ai-sage/GigaAM-v3
🔹 K‑VAE 1.0
Автокодировщики для изображений и видео:
https://github.com/kandinskylab/kvae-1
#news #llms #opensource #gigachat
🔹 GigaChat Ultra / Lightning
Большие языковые модели на MoE (архитектура Mixture-of-Experts), разработаны «с нуля» под русский язык.
Ultra обгоняет DeepSeek V3.1 в MERA на русском, а компактный Lightning по качеству лучше Qwen3‑4B и быстрее Qwen3‑1.7B — подходит для локального запуска.
Модели на Hugging Face:
– GigaChat3-702B-A36B-preview (fp8)
– GigaChat3-702B-A36B-preview-bf16
– GigaChat3-10B-A1.8B
– GigaChat3-10B-A1.8B-bf16
– GigaChat3-10B-A1.8B-base
🔹 Kandinsky 5.0
Image Lite (генерация и редактирование картинок, кириллица, знание российского контекста) и две видео‑модели: Video Lite (для домашних GPU от 12 Гб) и Video Pro (до 10 секунд HD, 24 fps).
Код: https://github.com/kandinskylab
🔹 GigaAM‑v3 (ASR)
Пять моделей распознавания речи на русском для промышленных и коммерческих решений:
https://huggingface.co/ai-sage/GigaAM-v3
🔹 K‑VAE 1.0
Автокодировщики для изображений и видео:
https://github.com/kandinskylab/kvae-1
#news #llms #opensource #gigachat
🤔3🥴1
Label Studio, CVAT или Roboflow? Опыт разметки 6000+ изображений
Выбор инструмента для разметки данных — критически важный этап в компьютерном зрении. На основе личного опыта разметки 6000+ изображений сравним три популярных решения: Roboflow, Label Studio и CVAT.
🔸 Roboflow — идеален для быстрого старта. Это единая облачная платформа «всё в одном»: от разметки и аугментации до обучения моделей. Сильные стороны — AI-ассистент, минимум настроек и готовые MLOps-пайплайны. Минус — данные в облаке, что подходит не всем.
🔸 Label Studio — гибкость и кастомизация, открытый исходный код. Подходит для любых типов данных (текст, аудио, CV) и нестандартных задач. Плюс — полный контроль при self-host развертывании. Минус — AI-функции и продвинутая работа в команде требуют донастройки.
🔸 CVAT — проверенный стандарт для сложных CV-задач, особенно для видео и трекинга. Мощный инструмент для командной работы с self-host развертыванием. Ориентирован на точность и промышленные проекты, но требует технических навыков для настройки.
Итог:
— Хотите быстро? Roboflow.
— Нужна максимальная гибкость? Label Studio.
— Делаете сложный CV-проект у себя? CVAT.
Подробнее
#computervision #datalabeling
Выбор инструмента для разметки данных — критически важный этап в компьютерном зрении. На основе личного опыта разметки 6000+ изображений сравним три популярных решения: Roboflow, Label Studio и CVAT.
🔸 Roboflow — идеален для быстрого старта. Это единая облачная платформа «всё в одном»: от разметки и аугментации до обучения моделей. Сильные стороны — AI-ассистент, минимум настроек и готовые MLOps-пайплайны. Минус — данные в облаке, что подходит не всем.
🔸 Label Studio — гибкость и кастомизация, открытый исходный код. Подходит для любых типов данных (текст, аудио, CV) и нестандартных задач. Плюс — полный контроль при self-host развертывании. Минус — AI-функции и продвинутая работа в команде требуют донастройки.
🔸 CVAT — проверенный стандарт для сложных CV-задач, особенно для видео и трекинга. Мощный инструмент для командной работы с self-host развертыванием. Ориентирован на точность и промышленные проекты, но требует технических навыков для настройки.
Итог:
— Хотите быстро? Roboflow.
— Нужна максимальная гибкость? Label Studio.
— Делаете сложный CV-проект у себя? CVAT.
Подробнее
#computervision #datalabeling
👍5
Топ-5 сервисов для создания и редактирования фото
Нужна картинка для поста, презентации или обложки — без стоков и фотошопа? Ловите подборку топ‑5 🏆 сервисов для генерации фото, которые стоит попробовать 👇
1️⃣ GPT Image (DALL-E 3)
- Генерация и редактирование картинок по тексту и по фото
- Около 5 изображений в день бесплатно
- Высокое качество, лучше работает с английскими промптами
2️⃣ Reve Image
- Генерация + мощный онлайн-редактор
- Удобный ремиксер: перетаскиваете объекты прямо в кадре
- На выходе — сразу 4 варианта фото
3️⃣ Grok Imagine (X / Twitter)
- Генерация прямо внутри X, без перехода на другие сайты
- На один промпт — целая лента вариантов + превращение в видео до 6 секунд 🎥
- Подходит для сцен, портретов и дизайн-макетов (лучше писать латиницей)
4️⃣ Kling
- Генерирует и фото, и видео
- Можно загрузить референс и настроить, насколько сильно он влияет
- 66 кредитов в день бесплатно (есть вотермарк на итоговом изображении)
5️⃣ FLUX.2
- До 10 референсов за раз: удобно для серии картинок в одном стиле
- Фотореализм, стабильный свет и детализированные текстуры
- Делает читаемый текст на картинках (инфографика, мемы, UI) и доступна бесплатно через FLUX Playground
#tools #imagegeneration #design
Нужна картинка для поста, презентации или обложки — без стоков и фотошопа? Ловите подборку топ‑5 🏆 сервисов для генерации фото, которые стоит попробовать 👇
1️⃣ GPT Image (DALL-E 3)
- Генерация и редактирование картинок по тексту и по фото
- Около 5 изображений в день бесплатно
- Высокое качество, лучше работает с английскими промптами
2️⃣ Reve Image
- Генерация + мощный онлайн-редактор
- Удобный ремиксер: перетаскиваете объекты прямо в кадре
- На выходе — сразу 4 варианта фото
3️⃣ Grok Imagine (X / Twitter)
- Генерация прямо внутри X, без перехода на другие сайты
- На один промпт — целая лента вариантов + превращение в видео до 6 секунд 🎥
- Подходит для сцен, портретов и дизайн-макетов (лучше писать латиницей)
4️⃣ Kling
- Генерирует и фото, и видео
- Можно загрузить референс и настроить, насколько сильно он влияет
- 66 кредитов в день бесплатно (есть вотермарк на итоговом изображении)
5️⃣ FLUX.2
- До 10 референсов за раз: удобно для серии картинок в одном стиле
- Фотореализм, стабильный свет и детализированные текстуры
- Делает читаемый текст на картинках (инфографика, мемы, UI) и доступна бесплатно через FLUX Playground
#tools #imagegeneration #design
🔥3
Нейросети стали хорошим инструментом для ускорения создания планов проектов. Вместо того чтобы начинать с чистого листа, можно поручить ИИ сгенерировать детальный план-график через итеративный диалог.
Основное — это правильно составленный промпт. Нужно чётко задать роль ИИ (например, «руководитель ИТ-проектов»), добавить контекст (бюджет, участники) и сформулировать задачу. Например, для внедрения системы электронного документооборота нейросеть может быстро создать план из 14–250 задач.
Полученный план затем легко экспортировать в Excel, а оттуда — в Microsoft Project для дальнейшей доработки. Это безопасно: вы не передаёте корпоративные данные, а только получаете готовую структуру.
ИИ не заменяет менеджера, но экономит часы на рутине, позволяя сфокусироваться на анализе и адаптации плана под реальные условия проекта.
Подробнее
#toos #promptengineering #planning
Основное — это правильно составленный промпт. Нужно чётко задать роль ИИ (например, «руководитель ИТ-проектов»), добавить контекст (бюджет, участники) и сформулировать задачу. Например, для внедрения системы электронного документооборота нейросеть может быстро создать план из 14–250 задач.
Полученный план затем легко экспортировать в Excel, а оттуда — в Microsoft Project для дальнейшей доработки. Это безопасно: вы не передаёте корпоративные данные, а только получаете готовую структуру.
ИИ не заменяет менеджера, но экономит часы на рутине, позволяя сфокусироваться на анализе и адаптации плана под реальные условия проекта.
Подробнее
#toos #promptengineering #planning
👍1
Mistral AI представила линейку полностью открытых моделей Mistral 3
🔹 Главное:
- Новый стек на архитектуре Sparse Mixture-of-Experts (SMoE)
- Полностью открытые веса под Apache 2.0
- Линейка от компактных 3B / 8B / 14B до флагмана Mistral 3 Large 675B
🔹 Флагман Mistral Large 3 (675B):
- 256k контекста
- Обучена на 3000× Nvidia H200
- По бенчмаркам 🧠 догоняет и местами обгоняет топовые закрытые модели вроде ChatGPT и Gemini
- Уже есть версии Base, Instruct, оптимизированные под NVFP4, и скоро выйдет усиленная reasoning-модель
🔹 Компактные Mistral-3-3b/8b/14b:
- Версии Base / Instruct / Reasoning
- Мультимодальность, сильная логика и математика (до 85% на AIME’25 для 14B) 📊
- Запуск от ПК с RTX и ноутбуков до Jetson и DGX
Модели интегрированы во все библиотеки для инференса (vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и др.).
Ссылка на Mistral AI на HuggingFace
#llms #opensource #mistral
🔹 Главное:
- Новый стек на архитектуре Sparse Mixture-of-Experts (SMoE)
- Полностью открытые веса под Apache 2.0
- Линейка от компактных 3B / 8B / 14B до флагмана Mistral 3 Large 675B
🔹 Флагман Mistral Large 3 (675B):
- 256k контекста
- Обучена на 3000× Nvidia H200
- По бенчмаркам 🧠 догоняет и местами обгоняет топовые закрытые модели вроде ChatGPT и Gemini
- Уже есть версии Base, Instruct, оптимизированные под NVFP4, и скоро выйдет усиленная reasoning-модель
🔹 Компактные Mistral-3-3b/8b/14b:
- Версии Base / Instruct / Reasoning
- Мультимодальность, сильная логика и математика (до 85% на AIME’25 для 14B) 📊
- Запуск от ПК с RTX и ноутбуков до Jetson и DGX
Модели интегрированы во все библиотеки для инференса (vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и др.).
Ссылка на Mistral AI на HuggingFace
#llms #opensource #mistral
👍4
OpenAI выпустили GPT‑5.2 — апгрейд под профессиональные задачи и длинные пайплайны ⚙️
Что нового по сравнению с GPT‑5 / 5.1:
- 🧠 Скачок в интеллекте для реальной работы. На GDPval (44 профессии) GPT‑5.2 Thinking выигрывает или не уступает топ‑экспертам в 70,9% задач (у GPT‑5 было 38,8%). Причём делает это более чем в 11 раз быстрее и дешевле 1% стоимости человека.
- 📊 Таблицы и презентации «из коробки». Новый режим Thinking в ChatGPT реально строит сложные финмодели и презентации уровня «младший инвестбанкир», с ростом качества на ~9 п.п. против GPT‑5.1.
- 💻 Кодинг-агент нового уровня. SWE‑Bench Pro: 55,6% против 50,8% у GPT‑5.1. Лучше дебаг, рефакторинг больших кодовых баз и даже фронтенд/3D‑UI. Партнёры вроде JetBrains и Warp уже называют это SOTA для агентного кодинга.
- 📚 Длинный контекст без потери смысла. Почти 100% точности на задачах с 4 «иголками» в 256k токенов — GPT‑5.1 до такого не дотягивал. Плюс новый /compact‑режим, чтобы выходить за пределы контекстного окна.
- 👀 Сильнее видит. Ошибки в понимании интерфейсов и графиков примерно вдвое ниже, заметно лучше пространственное понимание интерфейсов и схем.
- 🔧 Инструменты и агенты. До 98,7% точности на сложных многошаговых сценариях tool calling.
- ✅ Меньше галлюцинаций. Ошибочные ответы встречаются на 30% реже, чем у GPT‑5.1.
GPT‑5.2 доступен в API под именами gpt‑5.2, gpt‑5.2-chat-latest и gpt‑5.2-pro 🚀
Подробнее
#llms #gpt
Что нового по сравнению с GPT‑5 / 5.1:
- 🧠 Скачок в интеллекте для реальной работы. На GDPval (44 профессии) GPT‑5.2 Thinking выигрывает или не уступает топ‑экспертам в 70,9% задач (у GPT‑5 было 38,8%). Причём делает это более чем в 11 раз быстрее и дешевле 1% стоимости человека.
- 📊 Таблицы и презентации «из коробки». Новый режим Thinking в ChatGPT реально строит сложные финмодели и презентации уровня «младший инвестбанкир», с ростом качества на ~9 п.п. против GPT‑5.1.
- 💻 Кодинг-агент нового уровня. SWE‑Bench Pro: 55,6% против 50,8% у GPT‑5.1. Лучше дебаг, рефакторинг больших кодовых баз и даже фронтенд/3D‑UI. Партнёры вроде JetBrains и Warp уже называют это SOTA для агентного кодинга.
- 📚 Длинный контекст без потери смысла. Почти 100% точности на задачах с 4 «иголками» в 256k токенов — GPT‑5.1 до такого не дотягивал. Плюс новый /compact‑режим, чтобы выходить за пределы контекстного окна.
- 👀 Сильнее видит. Ошибки в понимании интерфейсов и графиков примерно вдвое ниже, заметно лучше пространственное понимание интерфейсов и схем.
- 🔧 Инструменты и агенты. До 98,7% точности на сложных многошаговых сценариях tool calling.
- ✅ Меньше галлюцинаций. Ошибочные ответы встречаются на 30% реже, чем у GPT‑5.1.
GPT‑5.2 доступен в API под именами gpt‑5.2, gpt‑5.2-chat-latest и gpt‑5.2-pro 🚀
Подробнее
#llms #gpt
👍1
Dialogenix — наша платформа для автоматизации входящих продаж с помощью ИИ-агентов.
✅ Создавайте ИИ-агентов без разработчика. Три способа — под разные задачи и глубину настройки:
- Готовые шаблоны — 13 готовых сценариев охватывают типовые задачи: e-commerce, услуги, квалификация лидов, запись на приём, поддержка. Подходящий сценарий можно взять за основу и доработать.
- Flow Builder — визуальный конструктор сценариев с drag-and-drop-холстом: узлы, ветки, условия по интенту и данным, инструменты (поиск, FAQ, CRM), передача менеджеру. Достаточно описать сценарий текстом или загрузить скрипт продаж — ИИ построит flow.
- Авто-дообучение — агент улучшается на реальных диалогах. Достаточно задать пороги метрик (к примеру, конверсим) — система запустит дообучение, когда метрика просядет. Можно добавить комментарии к диалогам и дополнительно направить агента в нужную сторону.
✅ Все каналы — в одном окне. Telegram, WhatsApp, Instagram, Web Widget и другие каналы собраны в едином инбоксе. Менеджер может подключиться к любому диалогу в один клик и вернуть его агенту, когда вопрос решён.
✅ Квалификация лидов и синхронизация с CRM. Агент собирает контакты, выясняет бюджет, задачу и готовность клиента — и передаёт менеджеру только тех, с кем имеет смысл работать. Данные синхронизируются с amoCRM, Битрикс24 и другими CRM.
✅ ИИ-аналитика. Вместо сложных отчётов — вопрос в свободной форме: «Почему упала конверсия?», «Какой канал даёт лучших лидов?». Система возвращает конкретные выводы, а не просто таблицы.
Подробнее dialogenix.com
✅ Создавайте ИИ-агентов без разработчика. Три способа — под разные задачи и глубину настройки:
- Готовые шаблоны — 13 готовых сценариев охватывают типовые задачи: e-commerce, услуги, квалификация лидов, запись на приём, поддержка. Подходящий сценарий можно взять за основу и доработать.
- Flow Builder — визуальный конструктор сценариев с drag-and-drop-холстом: узлы, ветки, условия по интенту и данным, инструменты (поиск, FAQ, CRM), передача менеджеру. Достаточно описать сценарий текстом или загрузить скрипт продаж — ИИ построит flow.
- Авто-дообучение — агент улучшается на реальных диалогах. Достаточно задать пороги метрик (к примеру, конверсим) — система запустит дообучение, когда метрика просядет. Можно добавить комментарии к диалогам и дополнительно направить агента в нужную сторону.
✅ Все каналы — в одном окне. Telegram, WhatsApp, Instagram, Web Widget и другие каналы собраны в едином инбоксе. Менеджер может подключиться к любому диалогу в один клик и вернуть его агенту, когда вопрос решён.
✅ Квалификация лидов и синхронизация с CRM. Агент собирает контакты, выясняет бюджет, задачу и готовность клиента — и передаёт менеджеру только тех, с кем имеет смысл работать. Данные синхронизируются с amoCRM, Битрикс24 и другими CRM.
✅ ИИ-аналитика. Вместо сложных отчётов — вопрос в свободной форме: «Почему упала конверсия?», «Какой канал даёт лучших лидов?». Система возвращает конкретные выводы, а не просто таблицы.
Подробнее dialogenix.com