Поиск
Семантический + лексический поиск по AI‑новостям. Поддержка RU/EN/PT/ES/FR/AR.
Музейный гид в Telegram: зачем платить за экскурсию, если есть LLM
Вместо пыльных аудиогидов в аренду — связка нейросетей в вашем смартфоне. Разбираем, как объединить языковые модели и синтез речи в персонального искусствоведа.
Энтузиаст создал персональный аналог Cursor с помощью Claude и Google
История о том, как отказаться от платных подписок и создать собственный инструмент для разработки, используя только бесплатные API и чат-ботов без написания кода вручную.
От скучных списков к «Вау-эффекту»: как автоматизировать творческий мозговой штурм
Стандартные LLM часто выдают банальные идеи для нейминга и маркетинга. Рассказываем, как преодолеть ограничения ChatGPT и Gemini, чтобы получить по-настоящему оригинальный результат.
Проклятие мобильного Firefox: почему код от Qwen — это только начало
Собрать игру на чистом JS с помощью нейросети можно за пару промтов. Но когда дело доходит до мобильных браузеров, магия ИИ сталкивается с суровой реальностью и принципом Парето.
SwiftUI и нейросети: когда TO-DO листа уже мало для амбиций
Разработчик решил проверить, способен ли ИИ превратить скучный кодинг в создание полноценной игры для macOS. Спойлер: SwiftUI — это не только формочки, но и головная боль.
Инженеры Hugging Face написали практикум по генеративному ИИ: от трансформеров до тонкой настройки
Новая книга от команды Hugging Face обещает превратить генеративный ИИ из чёрного ящика в понятный рабочий инструмент. Разбираем, почему это важно для индустрии и кому стоит читать.
Видео из кода: Почему разработчики больше не боятся моушен-дизайна
Забудьте про After Effects и бесконечные рендеры. Теперь создавать профессиональную анимацию можно прямо в IDE, используя Remotion и нейросети. Рассказываем, почему код заменяет дизайнеров.
Obsidian на стероидах: как нейросети превращают свалку заметок в систему знаний
Пока все обсуждают GPT-5, энтузиасты учат Obsidian думать за них. Разбираемся, как связка Templater и LLM меняет подход к личной базе знаний и почему это важнее чат-ботов.
Как научить языковую модель писать неотличимо от живой редакции
Команда разработчиков рассказала, как они решали нетривиальную задачу: заставить LLM имитировать стиль конкретного медиа так, чтобы текст нельзя было отличить от написанного человеком. Техника оказалась сложнее, чем каза