Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
GPT-5 раскатают всем! Даже бесплатным пользователям.
❤3🔥2👍1👌1
#unrealneural
Пообщался с GPT-5-nano и спросил что нового он умеет с пунктами применимости для задач девелопмента и архитектурного проектирования
1. Расширенный контекст и лучшее удержание информации в рамках одной сессии.
Применимость: держать требования, user stories и архитектурные решения в связной беседе, легче прослеживать связь между ними.
Примеры использования: сбор backlog, acceptance criteria и ADR в рамках одной встречи; быстрый доступ к контексту при дальнейшем обсуждении.
2. Улучшенная логика и планирование решений.
Применимость: чётче формулировать архитектурные паттерны, выбор технологий и trade-offs; улучшает обоснование в design docs.
Примеры использования: сравнение монолит vs микросервисы, выбор базы данных с аргументацией по масштабируемости и стоимости.
3. Улучшенная генерация кода и отладка.
Применимость: ускорение старта проекта, создание тестовой инфраструктуры, упрощение рефакторинга и объяснение логики.
Примеры использования: генерация каркасов REST/GraphQL сервисов, тестовых наборов, комментариев к сложным алгоритмам.
4. Мультимодальность: работа с изображениями и диаграммами.
Применимость: анализ UML/архитектурных диаграмм, мокапов и UI-скриншотов, сопоставление диаграмм с требованиями.
Примеры использования: конвертация диаграмм в спецификации API, верификация соответствия UI-решений требованиям.
5. Улучшенная работа с структурированными данными (JSON, YAML, OpenAPI/Swagger, SQL-схемы).
Применимость: работа с API-спецификациями, конфигурациями развёртывания, моделями данных и контрактами между сервисами.
Примеры использования: генерация OpenAPI из требований, валидация JSON-схем, автоматическое создание миграций.
6. Адаптация под стиль проекта и шаблоны документов.
Применимость: единый стиль кода и документации, ускоренная подготовка design docs и API-справок.
Примеры использования: настройка шаблонов ADR, API-документации и README; выравнивание форматов под команду.
7. Безопасность, приватность и этическая ответственность.
Применимость: безопасная разработка, соответствие политик приватности и комплаенсу, минимизация рисков.
Примеры использования: рекомендации по приватности по дизайну, аудит безопасности архитектурных решений, фильтры контента на стадии ревью.
8. Локализация и многоязычность.
Применимость: подготовка интернационализированной документации и интерфейсов, работа с локализованными требованиями.
Примеры использования: переводы требований и инструкций, подготовка локализованных UI-сообщений.
9. Точность и устойчивость к галлюцинациям.
Применимость: критические решения и верификация идей на ранних этапах; точные пояснения и примеры.
Примеры использования: проверки фактов в архитектурных вариациях, привязка предложений к источникам и чек-листам.
10. Планирование проектов и задач.
Применимость: создание roadmaps, планов спринтов и оценки трудозатрат.
Примеры использования: распланировать этапы проекта, распределение задач по спринтам, оценка времени и зависимостей.
11. Персонализация под проект.
Применимость: адаптация стиля коммуникации, форматов документов и уровня детализации под команду.
Примеры использования: настройка уровня технической детализации в доках, подбор подходящих форматов отчетности.
Пообщался с GPT-5-nano и спросил что нового он умеет с пунктами применимости для задач девелопмента и архитектурного проектирования
1. Расширенный контекст и лучшее удержание информации в рамках одной сессии.
Применимость: держать требования, user stories и архитектурные решения в связной беседе, легче прослеживать связь между ними.
Примеры использования: сбор backlog, acceptance criteria и ADR в рамках одной встречи; быстрый доступ к контексту при дальнейшем обсуждении.
2. Улучшенная логика и планирование решений.
Применимость: чётче формулировать архитектурные паттерны, выбор технологий и trade-offs; улучшает обоснование в design docs.
Примеры использования: сравнение монолит vs микросервисы, выбор базы данных с аргументацией по масштабируемости и стоимости.
3. Улучшенная генерация кода и отладка.
Применимость: ускорение старта проекта, создание тестовой инфраструктуры, упрощение рефакторинга и объяснение логики.
Примеры использования: генерация каркасов REST/GraphQL сервисов, тестовых наборов, комментариев к сложным алгоритмам.
4. Мультимодальность: работа с изображениями и диаграммами.
Применимость: анализ UML/архитектурных диаграмм, мокапов и UI-скриншотов, сопоставление диаграмм с требованиями.
Примеры использования: конвертация диаграмм в спецификации API, верификация соответствия UI-решений требованиям.
5. Улучшенная работа с структурированными данными (JSON, YAML, OpenAPI/Swagger, SQL-схемы).
Применимость: работа с API-спецификациями, конфигурациями развёртывания, моделями данных и контрактами между сервисами.
Примеры использования: генерация OpenAPI из требований, валидация JSON-схем, автоматическое создание миграций.
6. Адаптация под стиль проекта и шаблоны документов.
Применимость: единый стиль кода и документации, ускоренная подготовка design docs и API-справок.
Примеры использования: настройка шаблонов ADR, API-документации и README; выравнивание форматов под команду.
7. Безопасность, приватность и этическая ответственность.
Применимость: безопасная разработка, соответствие политик приватности и комплаенсу, минимизация рисков.
Примеры использования: рекомендации по приватности по дизайну, аудит безопасности архитектурных решений, фильтры контента на стадии ревью.
8. Локализация и многоязычность.
Применимость: подготовка интернационализированной документации и интерфейсов, работа с локализованными требованиями.
Примеры использования: переводы требований и инструкций, подготовка локализованных UI-сообщений.
9. Точность и устойчивость к галлюцинациям.
Применимость: критические решения и верификация идей на ранних этапах; точные пояснения и примеры.
Примеры использования: проверки фактов в архитектурных вариациях, привязка предложений к источникам и чек-листам.
10. Планирование проектов и задач.
Применимость: создание roadmaps, планов спринтов и оценки трудозатрат.
Примеры использования: распланировать этапы проекта, распределение задач по спринтам, оценка времени и зависимостей.
11. Персонализация под проект.
Применимость: адаптация стиля коммуникации, форматов документов и уровня детализации под команду.
Примеры использования: настройка уровня технической детализации в доках, подбор подходящих форматов отчетности.
👍6🔥5⚡1
Forwarded from Нейрориторика
Запомните мои слова — это точка невозврата. Как раньше уже точно не будет.
• За один запрос теперь можно сделать сложное приложение, игру или сайт
• Новая модель теперь не ошибается в 99% случаев
• Модель работает в двух режимах: обычный чат и умный «думающий» профессор — она автоматически переключается между ними в зависимости от задач.
• Автоматически включает «глубокое мышление» если задача сложная
На презентации в примерах показали как GPT-5 может:
1. С одного промпта за 2 минуты собрать работающий аналог Duolingo с мини-играми, переводом и озвучкой (скрин 2)
2. Создать рабочий симулятор города. SimCity на минималках у вас в браузере.
3. Сделать что-то интерактивное, чтобы объяснить вам сложные концепции, такие как закон Бернулли
И это не бета, не лимитка, не демо версия.
Пользоваться может любой.
Подписка не нужна, доступно станет уже сегодня.
Друзья, мы на пороге чего-то очень грандиозного🔥
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13⚡2❤1
#unrealneural #AILAB #ЛабораторияИИ
GPT 5
Генератор планировок в svg
Тестирую на архитектурные способности новую модель.
"Создай планировку 2 комнатной квартиры с гардеробной, кухней-гостиной, спальней, прихожей и раздельным с/у. Подпиши везде площади и добавь маршрут перемещения внутри квартиры. Обозначь размеры, окна, двери и мебель."
GPT 5
Генератор планировок в svg
Тестирую на архитектурные способности новую модель.
"Создай планировку 2 комнатной квартиры с гардеробной, кухней-гостиной, спальней, прихожей и раздельным с/у. Подпиши везде площади и добавь маршрут перемещения внутри квартиры. Обозначь размеры, окна, двери и мебель."
⚡5🤪5👍2🤯1
#unrealneural #AILAB #ЛабораторияИИ
GPT 5
Генерация изображений
Тестирую на архитектурные способности новую модель.
"Нарисуй 15 этажное здание с террасами. Фасад сделай параметричным, используй теплые и яркие цвета. День. Лето. Современное благоустройство."
GPT 5
Генерация изображений
Тестирую на архитектурные способности новую модель.
"Нарисуй 15 этажное здание с террасами. Фасад сделай параметричным, используй теплые и яркие цвета. День. Лето. Современное благоустройство."
👍5⚡4❤2👎1
#unrealneural #AILAB #ЛабораторияИИ
GPT 5
Генерация геометрии в obj
Тестирую на архитектурные способности новую модель.
"Сгенерируй 5-этажное здание с террасами в стиле Ф. Л. Райта с окнами и деталями фасада."
GPT 5
Генерация геометрии в obj
Тестирую на архитектурные способности новую модель.
"Сгенерируй 5-этажное здание с террасами в стиле Ф. Л. Райта с окнами и деталями фасада."
😁6🤔2⚡1💩1🗿1
Forwarded from ИИ и роботы в стройке
Интересная статья на Хабре о том, как на связке платформы n8n и ИИ автоматизировать бизнес-процессы в строительстве и архитектуре.
Внутри статьи три готовых процесса для проектировщиков и BIM:
🟢 Для конвертации файлов .rvt, .ifc, .dwg или .dgn в базу элементов (.xlsx-.csv) — экспортирует 3D-геометрию (.dae).
🟢 Для проверки качества данных CAD/BIM (Revit, AutoCAD, IFC, MicroStation).
🟢 Для расчёта объёмных параметров для одной из групп из CAD-(BIM)-моделей и генерации HTML-отчёта.
Автоматизация перестает быть конкурентным преимуществом и становится необходимым скиллом. Также как и ИИ. Так что осваиваем, если ещё не пробовали.
«Большая часть «офисной работы» (по субъективному опыту, CAD вместе с BIM занимает здесь 2–10%) — это бесконечный цикл Email—Excel—PDF—Excel—PDF—Email, повторяющийся каждый день — снова и снова. Это смертельно скучно и, что важнее, отнимает часы каждую неделю».
Внутри статьи три готовых процесса для проектировщиков и BIM:
Автоматизация перестает быть конкурентным преимуществом и становится необходимым скиллом. Также как и ИИ. Так что осваиваем, если ещё не пробовали.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥2👍1🥰1
#unrealneural
R-Zero
От лаборатория Tencent AI
Структура, позволяющая большим языковым моделям самостоятельно развивать свои способности к рассуждению без использования данных, отобранных человеком, через автономный цикл "Испытатель-Решатель".
https://github.com/Chengsong-Huang/R-Zero
R-Zero
От лаборатория Tencent AI
Структура, позволяющая большим языковым моделям самостоятельно развивать свои способности к рассуждению без использования данных, отобранных человеком, через автономный цикл "Испытатель-Решатель".
https://github.com/Chengsong-Huang/R-Zero
👍3🔥3⚡1
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
Copilot 3D от Микрософта.
Ещё один 3д генератор по картинке.
Бесплатен.
Нет настроек.
Вывод в GLB.
Плох в органике.
Лучше в мебели.
Я не сильно впечатлен.
https://copilot.microsoft.com/labs/experiments/3d-generations
@cgevent
Ещё один 3д генератор по картинке.
Бесплатен.
Нет настроек.
Вывод в GLB.
Плох в органике.
Лучше в мебели.
Я не сильно впечатлен.
https://copilot.microsoft.com/labs/experiments/3d-generations
@cgevent
Microsoft Copilot: Your AI companion
Copilot Labs: Discover experimental AI initiatives
Explore Copilot Labs - Microsoft's hub for experimental AI. Try bold AI experiments, co-create with the community, and help shape the future of Copilot
⚡2👍2
#unrealneural
From GPT-2 to gpt-oss: Analyzing the Architectural Advances
Автор-исследователь анализирует новые открытые модели OpenAI — gpt-oss-120b и gpt-oss-20b, подчеркивая их архитектурные усовершенствования, включая оптимизацию памяти и механизмов внимания, по сравнению с GPT-2. Модели адаптированы для локального использования, что делает их доступными для разработчиков с ограниченными ресурсами. Информативный обзор, демонстрирующий стремительное развитие архитектуры моделей до нового уровня.
https://magazine.sebastianraschka.com/p/from-gpt-2-to-gpt-oss-analyzing-the?r=1csfkw
From GPT-2 to gpt-oss: Analyzing the Architectural Advances
Автор-исследователь анализирует новые открытые модели OpenAI — gpt-oss-120b и gpt-oss-20b, подчеркивая их архитектурные усовершенствования, включая оптимизацию памяти и механизмов внимания, по сравнению с GPT-2. Модели адаптированы для локального использования, что делает их доступными для разработчиков с ограниченными ресурсами. Информативный обзор, демонстрирующий стремительное развитие архитектуры моделей до нового уровня.
https://magazine.sebastianraschka.com/p/from-gpt-2-to-gpt-oss-analyzing-the?r=1csfkw
❤3⚡1👍1
#unrealneural #ЛабораторияИИ
GNN + BIM для генерирования планировок и автоматического формирования моделей
В статье "From Photons to Physics: Autonomous Indoor Drones and the Future of Objective Property Assessment"("От фотонов к физике: автономные дроны для помещений и будущее объективной оценки недвижимости") подробно отмечают тренд: обученные на тысячах проектов графовые нейросети могут генерировать планировки, сразу формируя соответствующие BIM‑объекты с корректной классификацией и связями по кодам. Это хороший маркер направления интеграции ИИ в BIM. Таким образом, связка GNN и BIM открывает путь к полностью автоматизированному проектированию, где архитектурная логика и нормативные требования соблюдаются уже на этапе генерации. В перспективе это позволит объединить проектирование, контроль и управление зданием в единую интеллектуальную систему, минимизируя человеческий фактор и ускоряя весь жизненный цикл объекта.
https://arxiv.org/html/2508.01965v1?
GNN + BIM для генерирования планировок и автоматического формирования моделей
В статье "From Photons to Physics: Autonomous Indoor Drones and the Future of Objective Property Assessment"("От фотонов к физике: автономные дроны для помещений и будущее объективной оценки недвижимости") подробно отмечают тренд: обученные на тысячах проектов графовые нейросети могут генерировать планировки, сразу формируя соответствующие BIM‑объекты с корректной классификацией и связями по кодам. Это хороший маркер направления интеграции ИИ в BIM. Таким образом, связка GNN и BIM открывает путь к полностью автоматизированному проектированию, где архитектурная логика и нормативные требования соблюдаются уже на этапе генерации. В перспективе это позволит объединить проектирование, контроль и управление зданием в единую интеллектуальную систему, минимизируя человеческий фактор и ускоряя весь жизненный цикл объекта.
https://arxiv.org/html/2508.01965v1?
⚡3👍2❤1