Кажется, уже пора вводить новый термин в рекламу — эффект «Сидни»: всё, к чему прикасается Сидни Суини, неизбежно становится популярным. Акции и Crocs взлетели после рекламы с актрисой для бренда HeyDude, который принадлежит компании с 2022 года.
@lobushkin
@lobushkin
Лучшее на сегодня в фото и видео-генерации. Октябрь 2025
Агрегаторы:
Fal.ai— единая площадка с моментальным доступом к топовым фото/видеомоделям; можно интегрировать в рабочие процессы и API.
Designs AI — мультикомбинатор: видео, логотипы, маркетинг в одном окне. Оптимально для агентств и малого бизнеса.
Freepik AI — генерация фото/видео, шаблоны и защита изображений, сниженные тарифы.
Новинки:
Kling AI 2.5 Turbo — самая быстрая и дешёвая генерация видео с качественной динамикой и стабильностью.
Seedream 4.0 — детализированная генерация фото/видео, до 4K, мультиреференс и бесплатные лимиты. Модель от китайской компании ByteDance (создатели TikTok), вероятно увидим в CapCut Сейчас быстро проверить на агрегаторах Freepik / Fal / Replicate / Krea
Wan.Video 2.5 — генерация видео с Deepfake-озвучкой, lip-sync и бесплатными кредитами.
HeyGen Video Agent — создание видео “под ключ”: сценарий, монтаж и итоговый ролик за несколько минут.
Классика:
Runway Aleph Gen-4 — продвинутый видеомонтаж и генерация контента для профессионалов и кино.
Google Veo 3 — вертикальное FullHD, аудиотреки, watermark SynthID и снижение цен.
Midjourney Video V1 — художественные короткие анимации, экспериментальный ручной “режим движения”.
Krea AI — мощная генерация портретов и продуктовых фото, автоматическая стилизация.
Рекомендуем знать:
Pollo AI — европейский B2B-видеогенератор, акцент на стили регионов, бесплатные лимиты для компаний из ЕС.
Nano Banana — Это VEO3 если что так называется - скоростная генерация трейлеров, watermark и автоцензура для соцсетей/Shorts.
Агрегаторы и платформы с поддержкой LoRA:
Flux AI — агрегатор и генератор изображений с мощной встроенной поддержкой LoRA: своя галерея адаптаций, быстрый тренер, API для интеграции и быстрый экспорт. Это открытая модель - можно скачать на гитхаб.
Krea AI — генерация портретов, продуктов, собственный LoRA-тренер (адаптация под Wan 2.2, Qwen, Seedream и другие).
Freepik AI— поддержка кастомных LoRA и комфортная интеграция с генераторами (особенно для коммерческих иллюстраций).
Yandex Foundation Models — облачный сервис с возможностью обучать и применять собственные LoRA для текста и изображения.
Инструменты для самостоятельных и кастомных LoRA:
Exactly.ai — быстро обучайте mini-LoRA под свой стиль, интеграция с популярными генераторами.
Kohya SS (Stable Diffusion) — открытый пакет на гитхаб для глубокого обучения и тонкой настройки LoRA, максимальная гибкость, работает для иллюстраторов и дизайнеров.
Тренды:
— Самые выгодные сегодня — агрегаторы и специализированные инструменты, массовые промо и интеграция API для ускорения работы, новое качество китайских моделей, расширение защиты AI-контента.
— LoRA становится обязательной фичей для кастомизации генерации: любой пользователь может легко интегрировать свой стиль, бренд, лицо, предметку — не тренируя гигантские модели с нуля. Лучшие платформы уже поддерживают быструю загрузку и обучение LoRA, а агрегаторы дают выбор “лучших LoRA недели” для контент-мейкеров и SMM.
Агрегаторы:
Fal.ai— единая площадка с моментальным доступом к топовым фото/видеомоделям; можно интегрировать в рабочие процессы и API.
Designs AI — мультикомбинатор: видео, логотипы, маркетинг в одном окне. Оптимально для агентств и малого бизнеса.
Freepik AI — генерация фото/видео, шаблоны и защита изображений, сниженные тарифы.
Новинки:
Kling AI 2.5 Turbo — самая быстрая и дешёвая генерация видео с качественной динамикой и стабильностью.
Seedream 4.0 — детализированная генерация фото/видео, до 4K, мультиреференс и бесплатные лимиты. Модель от китайской компании ByteDance (создатели TikTok), вероятно увидим в CapCut Сейчас быстро проверить на агрегаторах Freepik / Fal / Replicate / Krea
Wan.Video 2.5 — генерация видео с Deepfake-озвучкой, lip-sync и бесплатными кредитами.
HeyGen Video Agent — создание видео “под ключ”: сценарий, монтаж и итоговый ролик за несколько минут.
Классика:
Runway Aleph Gen-4 — продвинутый видеомонтаж и генерация контента для профессионалов и кино.
Google Veo 3 — вертикальное FullHD, аудиотреки, watermark SynthID и снижение цен.
Midjourney Video V1 — художественные короткие анимации, экспериментальный ручной “режим движения”.
Krea AI — мощная генерация портретов и продуктовых фото, автоматическая стилизация.
Рекомендуем знать:
Pollo AI — европейский B2B-видеогенератор, акцент на стили регионов, бесплатные лимиты для компаний из ЕС.
Nano Banana — Это VEO3 если что так называется - скоростная генерация трейлеров, watermark и автоцензура для соцсетей/Shorts.
Агрегаторы и платформы с поддержкой LoRA:
Flux AI — агрегатор и генератор изображений с мощной встроенной поддержкой LoRA: своя галерея адаптаций, быстрый тренер, API для интеграции и быстрый экспорт. Это открытая модель - можно скачать на гитхаб.
Krea AI — генерация портретов, продуктов, собственный LoRA-тренер (адаптация под Wan 2.2, Qwen, Seedream и другие).
Freepik AI— поддержка кастомных LoRA и комфортная интеграция с генераторами (особенно для коммерческих иллюстраций).
Yandex Foundation Models — облачный сервис с возможностью обучать и применять собственные LoRA для текста и изображения.
Инструменты для самостоятельных и кастомных LoRA:
Exactly.ai — быстро обучайте mini-LoRA под свой стиль, интеграция с популярными генераторами.
Kohya SS (Stable Diffusion) — открытый пакет на гитхаб для глубокого обучения и тонкой настройки LoRA, максимальная гибкость, работает для иллюстраторов и дизайнеров.
Тренды:
— Самые выгодные сегодня — агрегаторы и специализированные инструменты, массовые промо и интеграция API для ускорения работы, новое качество китайских моделей, расширение защиты AI-контента.
— LoRA становится обязательной фичей для кастомизации генерации: любой пользователь может легко интегрировать свой стиль, бренд, лицо, предметку — не тренируя гигантские модели с нуля. Лучшие платформы уже поддерживают быструю загрузку и обучение LoRA, а агрегаторы дают выбор “лучших LoRA недели” для контент-мейкеров и SMM.
❤1
Мне подписчики задали вопрос — отвечаю!
Китай запустил крупнейшие в мире учебные площадки для гуманоидных роботов
Вопрос:
_“Интересно, как много данных потребуется обработать, чтобы роботы реально адаптировались к таким разным условиям?”_
Мой быстрый ответ:
Если “подсматривать” друг за другом, как дети в детском саду, — современные роботы с подключением к LLM и обучением в тысячах реальных сценариев адаптируются за год-два. Не дольше, чем ребенок учится ходить или человек осваивает велосипед, ролики или машину.
***
Объяснение и логика:
Китай запускает крупнейшие в мире data-центры для обучения гуманоидных роботов: тысячи устройств ежедневно “проживают” реальные ситуации — от производственных задач до медицины и ухода за пожилыми.
Тут эффект похож на детский сад: стоит одному “научиться” — все остальные, кто видит и копирует удачное решение, быстро подхватывают опыт. Даже если один робот осваивает новый навык, остальные получают доступ к “цифровой маске” сценария. Как дети — учатся быстрее, когда могут подсматривать друг за другом!
- Ключ — не столько массив данных, сколько разнообразие и кучность ситуаций, которые все роботы проживают вместе.
- Сотни тысяч уникальных эпизодов — хватание предметов, взаимодействие с людьми, выполнение задач — быстро накапливаются и передаются остальным.
- При текущих скоростях — десятки тысяч записей в день, миллионы точек в год — новый навык распространяется по всему “стаду” за считанные недели.
- Через 1–2 года такие роботы реально смогут работать с живыми задачами на уровне человека с базовыми бытовыми и производственными навыками.
Роботы “учатся смотреть друг за другом”, интегрируя коллективный опыт через единую нервную сеть — это вывело темпы обучения на качественно новый уровень.
***
Почему мне нравятся вопросы подписчиков?
Потому что именно такие вопросы — как эффект “подсматривания” в детском саду — заставляют копать глубже, сравнивать реальные процессы и технологии, искать аналоги из жизни. Это драйвит весь канал вперед — всегда рад вашим вопросам и новым инсайтам!
Китай запустил крупнейшие в мире учебные площадки для гуманоидных роботов
Вопрос:
_“Интересно, как много данных потребуется обработать, чтобы роботы реально адаптировались к таким разным условиям?”_
Мой быстрый ответ:
Если “подсматривать” друг за другом, как дети в детском саду, — современные роботы с подключением к LLM и обучением в тысячах реальных сценариев адаптируются за год-два. Не дольше, чем ребенок учится ходить или человек осваивает велосипед, ролики или машину.
***
Объяснение и логика:
Китай запускает крупнейшие в мире data-центры для обучения гуманоидных роботов: тысячи устройств ежедневно “проживают” реальные ситуации — от производственных задач до медицины и ухода за пожилыми.
Тут эффект похож на детский сад: стоит одному “научиться” — все остальные, кто видит и копирует удачное решение, быстро подхватывают опыт. Даже если один робот осваивает новый навык, остальные получают доступ к “цифровой маске” сценария. Как дети — учатся быстрее, когда могут подсматривать друг за другом!
- Ключ — не столько массив данных, сколько разнообразие и кучность ситуаций, которые все роботы проживают вместе.
- Сотни тысяч уникальных эпизодов — хватание предметов, взаимодействие с людьми, выполнение задач — быстро накапливаются и передаются остальным.
- При текущих скоростях — десятки тысяч записей в день, миллионы точек в год — новый навык распространяется по всему “стаду” за считанные недели.
- Через 1–2 года такие роботы реально смогут работать с живыми задачами на уровне человека с базовыми бытовыми и производственными навыками.
Роботы “учатся смотреть друг за другом”, интегрируя коллективный опыт через единую нервную сеть — это вывело темпы обучения на качественно новый уровень.
***
Почему мне нравятся вопросы подписчиков?
Потому что именно такие вопросы — как эффект “подсматривания” в детском саду — заставляют копать глубже, сравнивать реальные процессы и технологии, искать аналоги из жизни. Это драйвит весь канал вперед — всегда рад вашим вопросам и новым инсайтам!
🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Презентация за минуты — встречайте бесплатный ИИ-инструмент Chronicle, своего рода «Cursor для презентаций».
Chronicle сам структурирует материал, формирует слайды и оформляет презентацию стильно и понятно. Попробовал — вау-эффект!
Фишка: для презентации на русском просто добавьте в промт «сделай на русском языке».
Забрать: http://chroniclehq.com/
Chronicle сам структурирует материал, формирует слайды и оформляет презентацию стильно и понятно. Попробовал — вау-эффект!
Фишка: для презентации на русском просто добавьте в промт «сделай на русском языке».
Забрать: http://chroniclehq.com/
ТОП AI-системы для презентаций 2025.pptx
6.5 MB
Запрос (от Юрия): сделай распаковку Kimi. Вот мой результат и впечатления:
За 5 минут Kimi собрала и оформила презентацию по самым востребованным AI-сервисам (см. вложение). Всё анализировано автоматически — рейтинги, форумы, экспертные отзывы, трек с площадок вроде vc.ru, Habr, Startpack. Презентация сразу готова под экспорт, визуал очень приличный — не отличить от работы профессионала.
Kimi реально работает как агент: сама собирает материалы, планирует структуру, превращает в слайды. Вы задаёте тему и число слайдов — результат “на выходе” уже собран и красиво оформлен.
Ключевые фишки:
- Автоматический анализ источников и выделение лучших сервисов.
- Глубокий разбор отзывов пользователей.
- Логика подачи, визуальные блоки, структурная инфографика — всё раскрывается на 20–30 слайдов.
- Экономит кучу времени — аналогичный сбор вручную занял бы минимум вечер!
Разработчик — китайский стартап Moonshot AI, в основе триллионная архитектура MoE (смесь экспертов для скорости и мощности).
Главные плюсы:
- Круто справляется с длинными и объёмными файлами.
- Прекрасно русифицирована, много шаблонов, реально бесплатна.
- В рейтингах и обзорах постоянно в топе замены ChatGPT, особенно если нужно обработать массивы данных или подготовить презентацию, которую можно сразу показывать клиенту.
В общем, Kimi — находка для аналитиков, преподавателей, маркетологов и всех, кто хочет быстро и бесплатно получать структурированные презентации по любой теме.
🔗 Протестировать: kimi.ai
***
Люблю такие вопросы от подписчиков — они вынуждают разбираться глубже и выбирать действительно рабочие инструменты. Спрашивайте ещё — разберу всё, что вас реально волнует!
За 5 минут Kimi собрала и оформила презентацию по самым востребованным AI-сервисам (см. вложение). Всё анализировано автоматически — рейтинги, форумы, экспертные отзывы, трек с площадок вроде vc.ru, Habr, Startpack. Презентация сразу готова под экспорт, визуал очень приличный — не отличить от работы профессионала.
Kimi реально работает как агент: сама собирает материалы, планирует структуру, превращает в слайды. Вы задаёте тему и число слайдов — результат “на выходе” уже собран и красиво оформлен.
Ключевые фишки:
- Автоматический анализ источников и выделение лучших сервисов.
- Глубокий разбор отзывов пользователей.
- Логика подачи, визуальные блоки, структурная инфографика — всё раскрывается на 20–30 слайдов.
- Экономит кучу времени — аналогичный сбор вручную занял бы минимум вечер!
Разработчик — китайский стартап Moonshot AI, в основе триллионная архитектура MoE (смесь экспертов для скорости и мощности).
Главные плюсы:
- Круто справляется с длинными и объёмными файлами.
- Прекрасно русифицирована, много шаблонов, реально бесплатна.
- В рейтингах и обзорах постоянно в топе замены ChatGPT, особенно если нужно обработать массивы данных или подготовить презентацию, которую можно сразу показывать клиенту.
В общем, Kimi — находка для аналитиков, преподавателей, маркетологов и всех, кто хочет быстро и бесплатно получать структурированные презентации по любой теме.
🔗 Протестировать: kimi.ai
***
Люблю такие вопросы от подписчиков — они вынуждают разбираться глубже и выбирать действительно рабочие инструменты. Спрашивайте ещё — разберу всё, что вас реально волнует!
❤2🔥1
Cursor выпустил мини-курс по применению AI в разработке
Курс рассчитан на начинающих. Он бесплатный и проходится за час.
https://cursor.com/ru/learn
Курс рассчитан на начинающих. Он бесплатный и проходится за час.
https://cursor.com/ru/learn
🔥1
Друзья, разобрал ваш вопрос по Perplexity Search API и типичным ошибкам/ограничениям в работе Pro-версии.
Вопрос подписчика:
Мой ответ:
Я проверил, на моих задачах вроде как работает. Почти все сложности “на выходе” связаны не столько с самим API, сколько с грамотной структурой промптов и пониманием того, что умеет конкретный инструмент (и что, увы, не умеет). Например, рассылка писем и прикрепление файлов крайне зависит от интеграции, самое надёжное – через связки Email-ассистента и коннекторов. Я не стесняюсь если не знаю как делать - сначала Perplexity спрашиваю - прошу показать лучшие практики, которые опубликованы в официальных документах и в соцсетях продвинутых пользователей - он мгновенно находит все что можно, а что нельзя.
Почему Search API и коннекторы важны:
Они дают уровень автоматизации, который недоступен простому Perplexity Pro: можно строить целые сценарии, заставляя ИИ реально искать, фильтровать, классифицировать и агрегировать данные по “запросу-навыку” — а не только давать примитивный ответ из GPT. Не стесняйтесь - спрашивать как правильно писать промпт - чтобы получить нужный результат.
Полезные промпты для задач по соцсетям и “расписанию” (применяйте и в своем вопросе тоже):
***
Актуальные лайфхаки:
- Старайтесь писать промпт максимально конкретно: платформа, автор, период, тип поста/ответа.
- Лучше запускать поиск отдельно для каждой платформы (Инстаграм, ВК, Тредс — по отдельности).
- Для писем и файлов работайте через Email-ассистента и интеграцию Google Drive/Gmail.
- При парсинге сайтов и соцсетей используйте формулировку “проанализируй все доступные посты/комментарии”, чтобы API не “видел” только топ публикаций, а сканировал максимум ленты.
- Для “расписаний”/объявлений отлично работают связки скриншота + промта “создай календарь или табличную сводку”.
***
P.S. Не стесняйтесь пробовать более длинные промпты и “дробить” задачи — результат на порядок точнее. Ваши сценарии, вопросы, история как у преподавателя-индианы джонса — именно то, что позволяет улучшать инструменты! Продолжайте делиться опытом, я с радостью буду делиться своим и выкладывать новые рабочие решения.
Вопрос подписчика:
Пока прошкой не очень доволен работой. Вчера писала, что не может отправить письмо сама, хотя до этого отправляла, и галлюцинаций шаблонных многовато выдает в тасках… Не может прикреплять файлы к письмам, не вытаскивает инфу с Инстаграм/ВК, часть постов Тредс не видит. Может, не туда промты пишу? Поделитесь промтами для сканирования соцсетей под свои вопросы и парсинга постов от нужных авторов?
Мой ответ:
Я проверил, на моих задачах вроде как работает. Почти все сложности “на выходе” связаны не столько с самим API, сколько с грамотной структурой промптов и пониманием того, что умеет конкретный инструмент (и что, увы, не умеет). Например, рассылка писем и прикрепление файлов крайне зависит от интеграции, самое надёжное – через связки Email-ассистента и коннекторов. Я не стесняюсь если не знаю как делать - сначала Perplexity спрашиваю - прошу показать лучшие практики, которые опубликованы в официальных документах и в соцсетях продвинутых пользователей - он мгновенно находит все что можно, а что нельзя.
Так я не смог отправлять сообщения через WhatsApp - и когда спросил - то мне ответили что это политика компании Meta (запрещенной в РФ организации) - они читать разрешают, а вот отправлять из ИИ - не разрешают.
Что касается Тасков - я их максимально упростил - даю просто задачу обозреть, а по утру - когда все готово - я доворачиваю уже заготовленным промптом. Тоже земетил, что они выходной формат такой как надо пока не держат - например - я хотел получать обзор по новинкам ИИ - каждую неделю - 4 обзора по разным направлениям ИИ - так себе получились отчеты) - приходится вручную доделывать.
Почему Search API и коннекторы важны:
Они дают уровень автоматизации, который недоступен простому Perplexity Pro: можно строить целые сценарии, заставляя ИИ реально искать, фильтровать, классифицировать и агрегировать данные по “запросу-навыку” — а не только давать примитивный ответ из GPT. Не стесняйтесь - спрашивать как правильно писать промпт - чтобы получить нужный результат.
Полезные промпты для задач по соцсетям и “расписанию” (применяйте и в своем вопросе тоже):
1. "Найди последние посты/объявления автора [Ник_или_Имя] в [Instagram/ВК/Threads] за период ХХХ."
2. "Проанализируй инфопоток по тегу #[ваш_тег] – выбери только личные публикации, игнорируя репосты."
3. "Собери три самых популярных поста по теме [ваш вопрос]: дай ссылку, краткое резюме, авторов и реакцию.
4. "Выгрузи все записи за последнюю неделю с фразой '[ключевая фраза/ваша фамилия]' в [ВК/Threads], структурируй ответы по дате/автору."
5. "Проанализируй расписание занятий за октябрь – упакуй в единый календарь на основе скриншотов, фото, сообщений."
6. "Найди письма от [фамилия преподавателя/служба] с вложенными файлами и составь список ссылок на них."
7. "Проверь новые комментарии к моим постам в [вставьте платформу]: выдели только вопросы, скрытые запросы/фидбек."
8. "Сделай сводку о расписании/объявлениях/обновлениях по всем сообщениям за последнюю неделю – по времени, теме, источнику."
***
Актуальные лайфхаки:
- Старайтесь писать промпт максимально конкретно: платформа, автор, период, тип поста/ответа.
- Лучше запускать поиск отдельно для каждой платформы (Инстаграм, ВК, Тредс — по отдельности).
- Для писем и файлов работайте через Email-ассистента и интеграцию Google Drive/Gmail.
- При парсинге сайтов и соцсетей используйте формулировку “проанализируй все доступные посты/комментарии”, чтобы API не “видел” только топ публикаций, а сканировал максимум ленты.
- Для “расписаний”/объявлений отлично работают связки скриншота + промта “создай календарь или табличную сводку”.
***
P.S. Не стесняйтесь пробовать более длинные промпты и “дробить” задачи — результат на порядок точнее. Ваши сценарии, вопросы, история как у преподавателя-индианы джонса — именно то, что позволяет улучшать инструменты! Продолжайте делиться опытом, я с радостью буду делиться своим и выкладывать новые рабочие решения.
«Роботы-гуманоиды — пузырь, обреченный на провал», — сооснователь iRobot
Родни Брукс, сооснователь iRobot и ветеран MIT, считает, что миллиарды, которые инвесторы вливают в человекоподобных роботов вроде Tesla Optimus или Figure, тратятся впустую.
В новом эссе он пишет, что попытки обучить роботов ловкости через видео с людьми — «чистая фантазия». Главная проблема в том, что машины пока не способны повторить руки человека с их 17 тысячами «сенсоров» осязания.
Брукс также указывает на безопасность: падение полноразмерного гуманоидного робота может быть крайне опасным из-за огромной энергии, которая тратится на удержание равновесия.
По его прогнозу, через 15 лет роботы будут на колёсах, с несколькими руками и датчиками, но без человеческой формы. Сегодняшние проекты он называет дорогими экспериментами, не способными выйти в массовое производство.
Тоже вспомнили, как Nokia и Microsoft смеялись над iPhone?
https://rodneybrooks.com/why-todays-humanoids-wont-learn-dexterity/
Родни Брукс, сооснователь iRobot и ветеран MIT, считает, что миллиарды, которые инвесторы вливают в человекоподобных роботов вроде Tesla Optimus или Figure, тратятся впустую.
В новом эссе он пишет, что попытки обучить роботов ловкости через видео с людьми — «чистая фантазия». Главная проблема в том, что машины пока не способны повторить руки человека с их 17 тысячами «сенсоров» осязания.
Брукс также указывает на безопасность: падение полноразмерного гуманоидного робота может быть крайне опасным из-за огромной энергии, которая тратится на удержание равновесия.
По его прогнозу, через 15 лет роботы будут на колёсах, с несколькими руками и датчиками, но без человеческой формы. Сегодняшние проекты он называет дорогими экспериментами, не способными выйти в массовое производство.
Тоже вспомнили, как Nokia и Microsoft смеялись над iPhone?
https://rodneybrooks.com/why-todays-humanoids-wont-learn-dexterity/
👍2
Forwarded from ПрактикИИ
📝 ЗАДАНИЕ 8 (продолжаем): Генерация 64 идей ИИ-автоматизации раздражающей рутины
Как обещал, начинаем постепенно выкладывать практические микро-уроки в ПрактикИИ. Это задание особенное.
🎯 ЗАЧЕМ МЫ ЭТО ДЕЛАЕМ?
ИИ становится мощным инструментом только тогда, когда в него поступают умные данные от умного человека. Все предыдущие 7 заданий развивали ваши навыки работы с ИИ-помощниками. Но главный вопрос остается: какие именно процессы стоит автоматизировать в первую очередь?
Ответ прост: те, что вас больше всего раздражают. Раздражение — лучший индикатор неэффективности процесса.
Большинство руководителей видят только очевидную рутину — те самые «первые 20-30 идей». Но по-настоящему ценные возможности для автоматизации скрываются за барьером творческого тупика, когда кажется, что идеи закончились.
📊 НАУЧНАЯ ОСНОВА: Кривая генерации идей
Процесс генерации идей проходит 4 стадии:
1. Легкий старт (идеи 1-20) — очевидные, известные всем решения
2. Застой (идеи 21-40) — кажется, что новых идей нет
3. Преодоление (идеи 41-55) — появляются неожиданные связи
4. Великолепие (идеи 56-64+) — уникальные, прорывные решения
Ключевое открытие: 90% людей останавливаются на стадии застоя, упуская самые ценные идеи.
🔧 МЕТОДОЛОГИЯ: Google Crazy 8's + ограничения активизируют мозг
Задание базируется на методе Google Crazy 8's — структурированной технике генерации идей. Дополнительно применяем принцип активации мозга через ограничения — письмо в маленьких ячейках заставляет мозг фильтровать ненужное и оставлять только суть.
Нейрофизиология: ограниченное пространство + мелкая моторика = резкая активизация творческих зон мозга.
✍️ ИНСТРУКЦИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ:
1. ПОДГОТОВКА ЛИСТА:
- Возьмите лист А4
- Сложите его 3 раза пополам (без линейки и ручки)
- Разверните — получится 8 ячеек-кирпичиков
- Все! Больше ничего чертить не надо
2. ЗАПОЛНЕНИЕ:
- В каждую ячейку записывайте 8 рутинных процессов, которые вас раздражают
- Формат записи: 2-3 слова на процесс (например: "согласование отпусков", "поиск документов", "еженедельные отчеты")
- Итого: 8 ячеек × 8 идей = 64 процесса автоматизации
- Ограничение пространства заставит писать тезисно — это фишка, а не баг!
3. ВРЕМЯ ВЫПОЛНЕНИЯ:
- Новички: до 16 минут
- После тренировки: 8 минут
- Я таким методом готовлю тезисы для презентаций — когда надо быстро выделить самое важное
4. ЧТО ПИСАТЬ:
Фокусируйтесь на процессах из реальной работы:
- Документооборот и согласования
- Коммуникации и переписка
- Поиск и обработка информации
- Планирование и отчетность
- Рутинные вычисления
- Повторяющиеся задачи
📤 ФОРМАТ СДАЧИ:
Одно фото листа А4 с 8 ячейками, в каждой из которых 7-8 идей процессов-автоматизации
Загружайте в коментарии с названием "Задание_8_ФИО"
💡 СЕКРЕТ УСПЕХА:
Не останавливайтесь на 30-40 идее! Самые ценные решения приходят именно тогда, когда мозг говорит «больше нет идей». В этот момент включается дивергентное мышление и рождаются прорывы.
Помните: ограничения не мешают креативности — они её активизируют! 🧠⚡️
🚀 ПРИМЕР ХОРОШИХ ИДЕЙ:
- Автоответы на email
- Транскрипция совещаний
- Генерация договоров
- Анализ резюме
- Планирование встреч
- Поиск в корп-базе
- Создание презентаций
- Мониторинг KPI
Удачи в поиске ваших раздражающих 64 процессов! 🔥
***
P.S. Результаты этого задания станут основой для практической реализации ИИ-автоматизации в ваших компаниях на следующем модуле.
Как обещал, начинаем постепенно выкладывать практические микро-уроки в ПрактикИИ. Это задание особенное.
🎯 ЗАЧЕМ МЫ ЭТО ДЕЛАЕМ?
ИИ становится мощным инструментом только тогда, когда в него поступают умные данные от умного человека. Все предыдущие 7 заданий развивали ваши навыки работы с ИИ-помощниками. Но главный вопрос остается: какие именно процессы стоит автоматизировать в первую очередь?
Ответ прост: те, что вас больше всего раздражают. Раздражение — лучший индикатор неэффективности процесса.
Большинство руководителей видят только очевидную рутину — те самые «первые 20-30 идей». Но по-настоящему ценные возможности для автоматизации скрываются за барьером творческого тупика, когда кажется, что идеи закончились.
📊 НАУЧНАЯ ОСНОВА: Кривая генерации идей
Процесс генерации идей проходит 4 стадии:
1. Легкий старт (идеи 1-20) — очевидные, известные всем решения
2. Застой (идеи 21-40) — кажется, что новых идей нет
3. Преодоление (идеи 41-55) — появляются неожиданные связи
4. Великолепие (идеи 56-64+) — уникальные, прорывные решения
Ключевое открытие: 90% людей останавливаются на стадии застоя, упуская самые ценные идеи.
🔧 МЕТОДОЛОГИЯ: Google Crazy 8's + ограничения активизируют мозг
Задание базируется на методе Google Crazy 8's — структурированной технике генерации идей. Дополнительно применяем принцип активации мозга через ограничения — письмо в маленьких ячейках заставляет мозг фильтровать ненужное и оставлять только суть.
Нейрофизиология: ограниченное пространство + мелкая моторика = резкая активизация творческих зон мозга.
✍️ ИНСТРУКЦИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ:
1. ПОДГОТОВКА ЛИСТА:
- Возьмите лист А4
- Сложите его 3 раза пополам (без линейки и ручки)
- Разверните — получится 8 ячеек-кирпичиков
- Все! Больше ничего чертить не надо
2. ЗАПОЛНЕНИЕ:
- В каждую ячейку записывайте 8 рутинных процессов, которые вас раздражают
- Формат записи: 2-3 слова на процесс (например: "согласование отпусков", "поиск документов", "еженедельные отчеты")
- Итого: 8 ячеек × 8 идей = 64 процесса автоматизации
- Ограничение пространства заставит писать тезисно — это фишка, а не баг!
3. ВРЕМЯ ВЫПОЛНЕНИЯ:
- Новички: до 16 минут
- После тренировки: 8 минут
- Я таким методом готовлю тезисы для презентаций — когда надо быстро выделить самое важное
4. ЧТО ПИСАТЬ:
Фокусируйтесь на процессах из реальной работы:
- Документооборот и согласования
- Коммуникации и переписка
- Поиск и обработка информации
- Планирование и отчетность
- Рутинные вычисления
- Повторяющиеся задачи
📤 ФОРМАТ СДАЧИ:
Одно фото листа А4 с 8 ячейками, в каждой из которых 7-8 идей процессов-автоматизации
Загружайте в коментарии с названием "Задание_8_ФИО"
💡 СЕКРЕТ УСПЕХА:
Не останавливайтесь на 30-40 идее! Самые ценные решения приходят именно тогда, когда мозг говорит «больше нет идей». В этот момент включается дивергентное мышление и рождаются прорывы.
Помните: ограничения не мешают креативности — они её активизируют! 🧠⚡️
🚀 ПРИМЕР ХОРОШИХ ИДЕЙ:
- Автоответы на email
- Транскрипция совещаний
- Генерация договоров
- Анализ резюме
- Планирование встреч
- Поиск в корп-базе
- Создание презентаций
- Мониторинг KPI
Удачи в поиске ваших раздражающих 64 процессов! 🔥
***
P.S. Результаты этого задания станут основой для практической реализации ИИ-автоматизации в ваших компаниях на следующем модуле.
🌏 Искусственный интеллект переходит от «обучения математике» к реальному «созданию математики»!
🚀 GPT-5 впервые прошёл «тест Гёделя» и сумел доказать три крупных гипотезы в области комбинаторной оптимизации — констатируют исследователи из Университета Хайфы и компании Cisco [arxiv.org/pdf/2509.18383].
🔥 Важно: в одном случае модель не просто справилась, но предложила неожиданное решение, опровергнувшее исходную гипотезу!
📊 «На решение подобных задач у лучших аспирантов обычно уходит несколько дней. Впервые эксперимент был построен так, чтобы ИИ столкнулся не с олимпиадными задачами, а с открытыми математическими гипотезами», — отметил участник исследования Себастьян Бюбек.
🌟 «Этот результат можно назвать историческим: впервые ИИ сделал шаг от 'обучения математике' к реальному 'созданию математики'. Это начало глубокого преобразования научной парадигмы, которое может определять ход исследований уже в 2030-е годы», — подчёркивают авторы.
#AI #Математика #Инновации #Startobus
🚀 GPT-5 впервые прошёл «тест Гёделя» и сумел доказать три крупных гипотезы в области комбинаторной оптимизации — констатируют исследователи из Университета Хайфы и компании Cisco [arxiv.org/pdf/2509.18383].
🔥 Важно: в одном случае модель не просто справилась, но предложила неожиданное решение, опровергнувшее исходную гипотезу!
📊 «На решение подобных задач у лучших аспирантов обычно уходит несколько дней. Впервые эксперимент был построен так, чтобы ИИ столкнулся не с олимпиадными задачами, а с открытыми математическими гипотезами», — отметил участник исследования Себастьян Бюбек.
🌟 «Этот результат можно назвать историческим: впервые ИИ сделал шаг от 'обучения математике' к реальному 'созданию математики'. Это начало глубокого преобразования научной парадигмы, которое может определять ход исследований уже в 2030-е годы», — подчёркивают авторы.
#AI #Математика #Инновации #Startobus
🔥1
🔥 От хайпа к реальности: как "вайб-кодинг" захватил мир за год
💥 Термину "вайб-кодинг" еще и года не исполнилось! Андрей Карпаты впервые использовал его в X в феврале 2025, а копирайтеры с креативщиками уже кусают локти от зависти.
🌊 Термин не просто завирусил — за недели стал общепринятым в IT. Префикс "vibe" начали лепить везде: Vibe-management, Vibe-design, Vibe-education, даже Vibe-economy и Vibe-leadership!
🏢 И вот теперь Microsoft официально вводит "Vibe working" в мейнстрим через Office! Описывают агентские возможности Copilot: "the latest reasoning models unlock agentic productivity for Office artifacts".
🎯 Шутки шутками, но учитывая базу Microsoft 365 — это реально означает "ИИ-агенты в каждый дом и офис. Сегодня!" В отличие от мечтаний Альтмана.
🚀 "This is just the beginning. Stay tuned as we bring vibe working to more Microsoft 365 Copilot experiences"
Пристегнулись? 😉
🔗 [microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/09/29/vibe-working-introducing-agent-mode-and-office-agent-in-microsoft-365-copilot](https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/09/29/vibe-working-introducing-agent-mode-and-office-agent-in-microsoft-365-copilot)
#VibeWorking #Microsoft #AIAgents #Startobus
💥 Термину "вайб-кодинг" еще и года не исполнилось! Андрей Карпаты впервые использовал его в X в феврале 2025, а копирайтеры с креативщиками уже кусают локти от зависти.
🌊 Термин не просто завирусил — за недели стал общепринятым в IT. Префикс "vibe" начали лепить везде: Vibe-management, Vibe-design, Vibe-education, даже Vibe-economy и Vibe-leadership!
🏢 И вот теперь Microsoft официально вводит "Vibe working" в мейнстрим через Office! Описывают агентские возможности Copilot: "the latest reasoning models unlock agentic productivity for Office artifacts".
🎯 Шутки шутками, но учитывая базу Microsoft 365 — это реально означает "ИИ-агенты в каждый дом и офис. Сегодня!" В отличие от мечтаний Альтмана.
🚀 "This is just the beginning. Stay tuned as we bring vibe working to more Microsoft 365 Copilot experiences"
Пристегнулись? 😉
🔗 [microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/09/29/vibe-working-introducing-agent-mode-and-office-agent-in-microsoft-365-copilot](https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/09/29/vibe-working-introducing-agent-mode-and-office-agent-in-microsoft-365-copilot)
#VibeWorking #Microsoft #AIAgents #Startobus
Microsoft News
Vibe working: Introducing Agent Mode and Office Agent in Microsoft 365 Copilot
Microsoft Copilot introduces Agent Mode in Office apps, enabling smarter document creation, analysis, and collaboration across Excel, Word, and PowerPoint.
🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышла Sora 2: модель научили создавать максимально реалистичные видео и генерировать звук.
Нейронка лучше понимает законы физики, работает с мелкими деталями и динамичными сценами по сравнению с первой Sora. Главная фишка — запоминание людей и даже животных без артефактов.
Доступ начнут раздавать уже сегодня. Тестить можно будет тут.
Нейронка лучше понимает законы физики, работает с мелкими деталями и динамичными сценами по сравнению с первой Sora. Главная фишка — запоминание людей и даже животных без артефактов.
Доступ начнут раздавать уже сегодня. Тестить можно будет тут.
❤2
Forwarded from Mikita AI
Поделитесь плиз инвайтом..
Забыли что ещё и приложение для Apple вышло https://apps.apple.com/us/app/sora-by-openai/id6744034028
Забыли что ещё и приложение для Apple вышло https://apps.apple.com/us/app/sora-by-openai/id6744034028
App Store
Sora by OpenAI App - App Store
Download Sora by OpenAI by OpenAI OpCo, LLC on the App Store. See screenshots, ratings and reviews, user tips, and more games like Sora by OpenAI.
Как мы пришли к революции в генерации: ретроспектива, настоящее и прогноз будущего
Еще два года назад мемы о нейросетевом Уилле Смите со спагетти отражали состояние генеративного ИИ: возможности поражали, но результат казался игрушкой, а ошибки — источником шуток. Видео- и текстовые генераторы работали скорее для развлечения и первых тестов автоматизации, чем для серьезной инженерии или кинопродакшна.
В 2025 году все изменилось. Прорыв реализовали новые поколения видеомоделей — Sora 2, VEO3, KlingAI — каждая из которых поднимала планку "реализма" и точности отображения физических процессов. Сегодня трекшн идёт вокруг SORA 2 — приложения, которое стало настоящей революцией за счет невероятной модели физики, идеального липсинка и универсальности генераций. С одной стороны, это «игрушка» для творчества любого пользователя, с другой — инженерный инструмент для CAD-проектов и профессионального дизайна [умозаключение].
Текущий момент:
- Генерация видео на уровне неотличимого от реальности синтеза, где можно контролировать мельчайшие детали сцены, физику среды, внешность героев, художественный стиль.
- Интеграция генеративных платформ в реальное производство: от рекламы до технического моделирования.
- Запуск SDK и API — теперь ИИ-модели можно внедрять во внешние системы, а выход на iOS и быстрое расширение географии — лишь вопрос ближайших месяцев.
- Жесткая цензура и маркировка ИИ-контента становятся новым стандартом.
Экономика генерации:
Гонка не только за качество, но и за экономию вычислений. DeepSeek показал пример оптимизации — использование Sparse Attention позволяет сокращать стоимость длинных API-запросов вдвое. Это запускает новый виток конкуренции: сервисы начинают масштабировать генерацию, снижая стоимость токена и позволяя запускать параллельные агентные стэки, реализуя коллективный «мозговой штурм» между ИИ-субагентами.
Ближайшие кварталы увидят стабилизацию ситуации: большинство крупных моделей США и Китая докрутят свои решения до практически совершенного качества в большинстве повседневных сценариев. Порог входа в видео- и текстовую генерацию упадет до нуля — ИИ будет бесплатным или близким к этому для большинства пользовательских задач.
Будущее: что дальше?
- Инженерные и производственные применения: благодаря реализму физики и точности имитации среды новые генеративные модели станут частью конвейера в проектировании, симуляциях и тестировании новых продуктов — от архитектуры до автомобилестроения и биомедицинских приложений.
- Коллективные и длительные ИИ-вычисления: кто сможет дать моделям работать над задачами по 30 минут — 3 часа и запускать внутри-ИИ мозговые штурмы, достигнет самой высокой эффективности (пример — Claude Sonnet 4.5: непрерывная автономная работа, создание ПО, аудит безопасности, автоматизация бизнес-процессов).
- Сдвиг в направлении коллективного интеллекта: ИИ-агенты скоро будут не просто «инструмент-ответчик», а самостоятельные исследовательские коллективы, где взаимодействие между моделями и координация действий выводят производительность на новый уровень.
- Цены и доступ: стоимость API будет снижаться, модели из открытого доступа (Open Source) будут подхватывать и ускорять конкуренцию, балансируя рынок между крупными корпорациями и комьюнити-разработчиками.
- Вопросы доверия и контроля: контроль генераций, баланс между свободой творчества, законностью и защитой от злоупотреблений — будут постоянной точкой дискуссий и развития регулирования.
Итого:
2023–2025 обозначили выход генеративных моделей на новый уровень зрелости. Мы перешли от игрушечного кривого ИИ к инструменту мирового масштаба, который стандартизирует кино, инженерию, рекламу и творчество. Следующий шаг — организация ИИ-команд, сверхоптимизация стоимости и взрыв экономического эффекта от генеративного интеллекта, который работает быстро, бесплатно и коллективно.
Готовимся к миру, где вопрос не «Может ли ИИ это сделать?», а «Как быстро, насколько бесплатно и для скольких параллельных задач?»
Еще два года назад мемы о нейросетевом Уилле Смите со спагетти отражали состояние генеративного ИИ: возможности поражали, но результат казался игрушкой, а ошибки — источником шуток. Видео- и текстовые генераторы работали скорее для развлечения и первых тестов автоматизации, чем для серьезной инженерии или кинопродакшна.
В 2025 году все изменилось. Прорыв реализовали новые поколения видеомоделей — Sora 2, VEO3, KlingAI — каждая из которых поднимала планку "реализма" и точности отображения физических процессов. Сегодня трекшн идёт вокруг SORA 2 — приложения, которое стало настоящей революцией за счет невероятной модели физики, идеального липсинка и универсальности генераций. С одной стороны, это «игрушка» для творчества любого пользователя, с другой — инженерный инструмент для CAD-проектов и профессионального дизайна [умозаключение].
Текущий момент:
- Генерация видео на уровне неотличимого от реальности синтеза, где можно контролировать мельчайшие детали сцены, физику среды, внешность героев, художественный стиль.
- Интеграция генеративных платформ в реальное производство: от рекламы до технического моделирования.
- Запуск SDK и API — теперь ИИ-модели можно внедрять во внешние системы, а выход на iOS и быстрое расширение географии — лишь вопрос ближайших месяцев.
- Жесткая цензура и маркировка ИИ-контента становятся новым стандартом.
Экономика генерации:
Гонка не только за качество, но и за экономию вычислений. DeepSeek показал пример оптимизации — использование Sparse Attention позволяет сокращать стоимость длинных API-запросов вдвое. Это запускает новый виток конкуренции: сервисы начинают масштабировать генерацию, снижая стоимость токена и позволяя запускать параллельные агентные стэки, реализуя коллективный «мозговой штурм» между ИИ-субагентами.
Ближайшие кварталы увидят стабилизацию ситуации: большинство крупных моделей США и Китая докрутят свои решения до практически совершенного качества в большинстве повседневных сценариев. Порог входа в видео- и текстовую генерацию упадет до нуля — ИИ будет бесплатным или близким к этому для большинства пользовательских задач.
Будущее: что дальше?
- Инженерные и производственные применения: благодаря реализму физики и точности имитации среды новые генеративные модели станут частью конвейера в проектировании, симуляциях и тестировании новых продуктов — от архитектуры до автомобилестроения и биомедицинских приложений.
- Коллективные и длительные ИИ-вычисления: кто сможет дать моделям работать над задачами по 30 минут — 3 часа и запускать внутри-ИИ мозговые штурмы, достигнет самой высокой эффективности (пример — Claude Sonnet 4.5: непрерывная автономная работа, создание ПО, аудит безопасности, автоматизация бизнес-процессов).
- Сдвиг в направлении коллективного интеллекта: ИИ-агенты скоро будут не просто «инструмент-ответчик», а самостоятельные исследовательские коллективы, где взаимодействие между моделями и координация действий выводят производительность на новый уровень.
- Цены и доступ: стоимость API будет снижаться, модели из открытого доступа (Open Source) будут подхватывать и ускорять конкуренцию, балансируя рынок между крупными корпорациями и комьюнити-разработчиками.
- Вопросы доверия и контроля: контроль генераций, баланс между свободой творчества, законностью и защитой от злоупотреблений — будут постоянной точкой дискуссий и развития регулирования.
Итого:
2023–2025 обозначили выход генеративных моделей на новый уровень зрелости. Мы перешли от игрушечного кривого ИИ к инструменту мирового масштаба, который стандартизирует кино, инженерию, рекламу и творчество. Следующий шаг — организация ИИ-команд, сверхоптимизация стоимости и взрыв экономического эффекта от генеративного интеллекта, который работает быстро, бесплатно и коллективно.
Готовимся к миру, где вопрос не «Может ли ИИ это сделать?», а «Как быстро, насколько бесплатно и для скольких параллельных задач?»
Ekosistema_II_instrumentov_2025_obnovlennaya_versiya.pdf
568.9 KB
🚀 Экосистема ИИ-инструментов 2025: мой практический PDF-гайд для Startobus (обновление) версия от июля
Друзья!
Обновил для вас свой подробный PDF-отчет — это не теория, а мой реальный опыт работы с ИИ-инструментами, который экономит десятки часов и дает результат в бизнесе и проектах. В первом комментарии - дал табличку сравнения.
Что внутри PDF:
- Мой Кирпичный стек ИИ-инструментов: что использую ЕЖЕДНЕВНО и почему.
- Как быстро запускать ИИ в работу — без лишних подписок и переплат.
- Лучшие практики для текста, видео, музыки, автоматизации и презентаций.
- Пошаговые схемы, лайфхаки и сценарии для старта.
- Куда двигаться дальше — какие технологии и подходы актуальны на горизонте.
Мой актуальный стек на октябрь 2025:
1. Perplexity Pro: все необходимое, подписка всего 300 руб/год.
2. Google AI Studio: 35 минут VEO3 (2000 руб) — хватает для большинства задач.
3. Cursor & Windsurf + OpenRouter: выбор между десятками моделей, бюджет 45 долл/мес, шикарное качество для решений без кастомизации Slack.
4. Suno Studio: 30 долл — замена полноценному DAW для моих задач.
5. Higgsfield.ai: видео- и фотогенерация, отличный сервис от “наших” (Казахстан), 9 долл/мес.
6. KlingAI, Runway — респект: для узкоспециализированных задач всё заменяет Higgsfield+VEO3.
7. Gamma App 3.0: идеален для презентаций и автоматизации (есть API).
8. n8n: ключевая автоматизация событий и регламентов — это и есть автономные агенты, а не «по кнопочке».
(UPD: Нет ChatGPT, Anthropic, DeepSeek, Kimi и еще сотен достойных. Выбор — только для работы, не «для шоу». Упор на комбайны: чтобы было много моделей ДЛЯ ВЫБОРА, а не одна магическая.)
Почему это важно:
ИИ не «в будущем» — он уже решает задачи. Не ждите «идеала»: внедряйте то, что УЖЕ работает и дает результат именно вам.
Как использовать:
- Скачайте PDF, пользуйтесь, внедряйте, делитесь с коллегами.
- Пишите в комментах: какие инструменты пробовали, что добавить.
- Пересылайте файл — опыт ускоряет путь любой команды!
Мой принцип:
Лучше один раз ВНЕДРИТЬ и получить результат, чем бесконечно ждать «революции».
ИИ — не магия, а инструмент. Главное — выбрать то, что реально решает задачи именно для ВАС.
Погнали внедрять!
👇
[PDF в этом посте]
Друзья!
Обновил для вас свой подробный PDF-отчет — это не теория, а мой реальный опыт работы с ИИ-инструментами, который экономит десятки часов и дает результат в бизнесе и проектах. В первом комментарии - дал табличку сравнения.
Что внутри PDF:
- Мой Кирпичный стек ИИ-инструментов: что использую ЕЖЕДНЕВНО и почему.
- Как быстро запускать ИИ в работу — без лишних подписок и переплат.
- Лучшие практики для текста, видео, музыки, автоматизации и презентаций.
- Пошаговые схемы, лайфхаки и сценарии для старта.
- Куда двигаться дальше — какие технологии и подходы актуальны на горизонте.
Мой актуальный стек на октябрь 2025:
1. Perplexity Pro: все необходимое, подписка всего 300 руб/год.
2. Google AI Studio: 35 минут VEO3 (2000 руб) — хватает для большинства задач.
3. Cursor & Windsurf + OpenRouter: выбор между десятками моделей, бюджет 45 долл/мес, шикарное качество для решений без кастомизации Slack.
4. Suno Studio: 30 долл — замена полноценному DAW для моих задач.
5. Higgsfield.ai: видео- и фотогенерация, отличный сервис от “наших” (Казахстан), 9 долл/мес.
6. KlingAI, Runway — респект: для узкоспециализированных задач всё заменяет Higgsfield+VEO3.
7. Gamma App 3.0: идеален для презентаций и автоматизации (есть API).
8. n8n: ключевая автоматизация событий и регламентов — это и есть автономные агенты, а не «по кнопочке».
(UPD: Нет ChatGPT, Anthropic, DeepSeek, Kimi и еще сотен достойных. Выбор — только для работы, не «для шоу». Упор на комбайны: чтобы было много моделей ДЛЯ ВЫБОРА, а не одна магическая.)
Почему это важно:
ИИ не «в будущем» — он уже решает задачи. Не ждите «идеала»: внедряйте то, что УЖЕ работает и дает результат именно вам.
Как использовать:
- Скачайте PDF, пользуйтесь, внедряйте, делитесь с коллегами.
- Пишите в комментах: какие инструменты пробовали, что добавить.
- Пересылайте файл — опыт ускоряет путь любой команды!
Мой принцип:
Лучше один раз ВНЕДРИТЬ и получить результат, чем бесконечно ждать «революции».
ИИ — не магия, а инструмент. Главное — выбрать то, что реально решает задачи именно для ВАС.
Погнали внедрять!
👇
[PDF в этом посте]
🔥2