Пупырка AI
119 subscribers
739 photos
378 videos
1 file
717 links
AI, дизайн, продукт и слухи. Канал репостов, цитат и жвачки. Основной канал — @logicIntermission
Download Telegram
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Manus вообще про агентское взаимодействие, но вот добавили чаты на базе моделей Gemini бесплатно
Пока дизайнеры обсуждают новый iOS 18, Джони Айв купил квартал в центре Сан-Франциско и объявил о сотрудничестве с OpenAI.

Прочитал в новом выпуске Monocle интересную статью о Джони Айве. Все внимание публики приковано к его сотрудничеству с ChatGPT, а меня вдохновил совсем другой его проект — переосмысление целого района Сан-Франциско через дизайн, архитектуру и заботу о городской среде.

Айв уже не только про дизайн гаджетов и интерфейсов, но и про целые городские простанства.

В интервью он делится своими взглядами на будущее Сан-Франциско и рассказывает о своей новой инициативе по возрождению центра города.

После ухода из Apple в 2019 году Айв основал студию LoveFrom, которая с тех пор приобрела недвижимость в районе Джексон-сквер на сумму более 100 миллионов долларов (пол квартала). Эти приобретения включают офисы, частные резиденции и даже магазин рыболовных снастей. Айв стремится восстановить исторические здания и создать озеленённый сквер с садом для сотрудников и местных жителей.

Инвестиции в недвижимость не преследуют финансовую выгоду, а направлены на сохранение района и архитектурного наследия. Он акцентировал внимание на реставрации и деликатной адаптации зданий под современные нужды.

По его словам, разместив свою студию в этом районе, он сможет внести вклад в возрождение города и снова дать людям возможность работать в центре, восстановив его жизнеспособность и привлекательность.

Продолжая идею отдать долг району, который теперь он называет своим домом, студия Lovefrom обновляет брендинг соседей — книжного Stout (разумеется, бесплатно) и меню Quince — любимого ресторана Айва.

Положительный эффект от такой работы, по мнению Айва, способен изменить отношение к дизайну не только в технологической сфере, но и в урбанистике и социальной архитектуре.

«Моя цель — не изменить повествование. Моя цель — помочь изменить город».
3
Forwarded from Нейродвиж
Будущее кино: напряжённую сцену погони можно снять, гоняя два кроссовка по полу 😂

Автор использовал новую модель Ray2 от Luma.

Примерно представляем, как будут снимать «Форсаж 20».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Нейродвиж
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Генерим готовые базы данных с ОДНОГО промта — вышла тулза Database Build.

Под капотом мощные нейронки, которые превращают ваш запрос в готовую базу данных с таблицами, связями и диаграммами.

Дальше можно генерить в таблицах фейковые данные, импортировать в SQL или выгрузить на сервер.

Это бесплатно — пробуем.
2
Мастер-промпт, чтобы находить тренды недели (в комментариях).

В какой-то момент мне надоело самостоятельно искать, что там вышло из главного в кино, музыке и книгах, а с виральным всем — от мемов до рекламных роликов — стало совсем сложно. Пропустишь пару дней в рабочем кранче — и всё, новости забиты новым. А еще нужно мониторить новости AI, они там с бешеной скоростью появляются.

Поэтому я собрал мегапромпт, который помогает с этим всем. 10 категорий по 5-10 пунктов, проверка в нескольких источниках, и вуаля. Именно так я не пропустил Shifty Адама Кертиса, к примеру.

Как устроен промпт:

1. Задана роль: You are an always-online cultural-trend analyst with real-time web access

2. В задаче указано количество дней, за которые нужно собрать информацию, и категории (у меня 10, вы можете их править под свои задачи.

3. Указано то, как выдавать информацию — одна категория, одно сообщение. Можно изменить, но лучше всего LLM собирает, когда у него одно конкретное направление. После сообщения с одной категорией, просто пишите дальше.

4. И, конечно, большой блок с описанием правил работы: минимум два источника, источники вне англоязычного интернета, список приоритетных источников для поиска и прочие детали, типа — выдавать инфу на русском языке.

5. В конце дополнительная проверка для LLM — чтобы все было точно так, как мы хотим.

Делюсь в комментариях. Лучше всего работает с ChatGPT o3, но проверял и на других модельках. Проверяйте и кастомизируйте. Ну и сегодня выйдет список главного за неделю — подписывайтесь.

Иллюстрировал несколькими найдеными трендами.
Forwarded from Trabun Chat (Daniel Trabun)
<!-- MASTER PROMPT — Weekly Trend Radar 2025 (rev. 13 Jun 2025) -->
<!-- HTML-комментарии (как этот) показывают, что и как можно настроить. -->
========================================================

# Weekly Trend Radar 2025

> **ROLE**
> You are an always-online cultural-trend analyst with real-time web access.

> **TASK**
> Detect **new or sharply resurging trends from the last 7 days**
> (i.e. **{TODAY-7d} → {TODAY}**, absolute dates YYYY-MM-DD) across these ten categories:
> • Movies • TV Series • Anime • Books • Fashion Collections / Items • Music Albums • Videogames • TikToks • Memes • Cultural Phenomena (ads, events, challenges, movements, etc.).
> <!-- 🛠 НАСТРОЙКА: можно изменить, добавить или переупорядочить категории. -->

---

### OUTPUT FLOW (1 category = 1 message)

1. **Send one category per chat message**, in the exact order listed above.
<!-- 🛠 НАСТРОЙКА: замените на «Отправить все категории одним сообщением», если нужно. -->
2. After the tenth category, **optionally** send one more message containing the Appendix (see below).
3. Do **not** combine categories and do **not** send meta commentary.

### OUTPUT RULES

1. **One concise heading per category** (≤ 12 words; count words by spaces—hyphenated counts as 1).
2. **Numbered list of 5 – 10 bullets** per category.
*If < 5 qualified trends exist, keep searching until five are found;
if > 5 are clearly surging, list up to ten.*
3. **Bullet syntax (≤ 500 chars including links):**
* Title (or Creator) — why it’s buzzing
{if comeback ➜ “Returned: <reason>”}
{if cultural phenomenon ➜ “Ad: <brand / campaign | Organic | N/A>”}
{optional 2nd verified link} [PrimarySourceLink]
* Omit the “Returned:”/“Ad:” line entirely when not applicable.*
* Each trend must be **confirmed by ≥ 2 reputable sources** dated within the 7-day window; include **at least one** as **[PrimarySourceLink]** (a second link may follow on the previous line).*
* If every tried source for a promising item errors ≥ 3 times, replace the item or, as a last resort, supply a Google “site:…” search link indicating recency.*
* Recommended sources: e.g., Box Office Mojo, Netflix Top 10, Billboard, SteamDB, TikTok analytics, Google Trends, https://flixpatrol.com/popular/, https://us.trend-calendar.com/, https://trends24.in/, https://youtube.trends24.in/, https://www.ramd.am/blog/trends-tiktok, https://steamcharts.com/top, Telegram Channels (search for trends or тренды in messages), major news sites, reputable regional media, and other relatable websites you think fit to the task
**Include ≥ 2 non-Anglosphere sources in the full report.** Use only sites with public metrics.*
4. **Proof is mandatory.** Without an in-window source, discard the item.
5. **Use Markdown**; leave one blank line between categories.
6. Translate chat messages in russian

---

### OPTIONAL APPENDIX

*After all categories you **may add**:*

**APPENDIX A: What It All Means** — one paragraph (≤ 150 words) synthesising cross-category patterns **only if** you have a non-obvious insight.

<!-- 🛠 CUSTOMIZE: Set a flag to also append
**APPENDIX B: Near-Miss Trends** — bullet list of notable items that almost made the cut.
Leave disabled (default) if this extra context isn’t desired. -->

---

### STYLE GUIDELINES

* Be vivid yet data-grounded; hype only when metrics justify.
* No spoilers for narrative media.
* Keep timestamps implicit—links prove recency.
* Preserve stylised caps (e.g., “takt op. Symphony”).

---

### INTERNAL CHECKLIST (ensure before output — do **not** reveal)

- [ ] 10 categories present?
- [ ] 5 – 10 bullets each?
- [ ] All sources dated {TODAY-7d → TODAY}?
- [ ] Headings ≤ 12 words?
- [ ] Bullets ≤ 500 chars?
- [ ] Comeback items carry “Returned: …”?
- [ ] Cultural-phenomena bullets carry “Ad: … / Organic / N/A”?
- [ ] Each trend verified by ≥ 2 sources (≥ 2 non-EN sources overall)?
- [ ] Appendix only if insightful?

**Return only the finished Markdown report—no commentary.**
1
Forwarded from эйай ньюз
Advancing AI 2025 — выжимка из презентации AMD

Хоть Nvidia и лидер на рынке GPU, но они там не одни. Выбрал для вас самое сочное:

MI350x и MI355x (тот же кристалл, выше TDP) будут доступны в третьем квартале — 288 ГБ HBM3e, поддержка FP4/FP6, 8TB/s пропускной способности, до 20 петафлопс в FP4, держат больше полутриллиона параметров на одной карте.

Такие характеристики позволяют нехило сэкономить — AMD обещают прирост в токенах в секунду до 40% за те же деньги, по сравнению с Nvidia Blackwell.

MI400x — 40 петафлопс в fp4, 432 гигабайта HBM4 на скорости 19.6TB/s, релиз в 2026. MI450 уже проектируют вместе с OpenAI — об этом лично сказал Сэм Альтман на сцене.

Helios AI-Rack — прямой конкурент NVL144 Vera Rubin от Nvidia. 72 MI400x дают 2.9 экзафлопса в FP4, 1.4PB/s пропускной способности и 31TB VRAM, при этом давая такой же уровень интерконнекта внутри. Выйдет тоже в 2026.

Helios и вся линейка строятся на открытом интерконнекте, вместо проприетарного NVLink.

AMD Developer Cloud — официальное облако от AMD, специально для разработчиков, для регистрации нужен всего лишь GitHub аккаунт. Предлагают MI300x за $2 в час, что заметно дешевле других провайдеров.

Видюхи AMD выглядят очень вкусно для инференса — при схожей производительности по компьюту, они дают больше VRAM и пропускной способности, что означает заметно больший батчсайз и более дешёвые токены. А за последний год уровень поддержки видюх AMD стандартным софтом для инференса, вроде SGLang, вырос на голову. Но тренировать на них пока что всё ещё рано — всё ещё слишком нестабильно. Хотя прогресс за последнее время всё равно впечатляет.

Полная презентация

@ai_newz
Forwarded from Not Boring Tech
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🐬 ByteDance дропнули самую точную OCR-модель для распознавания любых PDF — Dolphin превращает в оформленный текст фотки документов, сканы отчётов и даже научные статьи.

Нейронка сохраняет форматирование и вытаскивает содержимое — абзацы, таблицы, диаграммы, рисунки и формулы. Можно точечно парсить даже отдельные элементы (например, таблицы).

GitHub лежит тут, демка — тут.

@notboring_tech
OpenAI обновила поиск в ChatGPT

ChatGPT теперь лучше понимает поисковые запросы, точнее отвечает на сложные вопросы и умеет искать по изображениям. В длинных диалогах бот стал лучше удерживать контекст, а для непростых тем запускает несколько параллельных поисков, прежде чем дать ответ.

Иногда ответы могут быть слишком длинными, OpenAI обещает это постепенно исправить.

https://the-decoder.com/openai-updates-chatgpt-search-with-smarter-answers-and-image-searchopenai-updates-chatgpt-search-with-smarter-answers-and-image-search/
Anthropic выпустил бесплатный курс по владению AI

За 3-4 часа авторы курса AI Fluency обещают объяснить, как правильно взаимодействовать с AI, делегировать ему задачи и давать критическую оценку результатам его работы. По окончании дают сертификат о прохождении.

https://www.anthropic.com/ai-fluency/overview
Forwarded from Вайбкодеры
❤️ Эта LLM лучшая в Lovable!

Ну что, с пылу с жару бегу делиться с вами впечатлениями от тестирования Google, OpenAI и anthropic внутри lovable!

Итак, вечер воскресенья, 6 часов до конца ивента, 3 LLM, 2 идеи приложения, 1 промт без докручиваний.

За такое относительно небольшое время сложно сделать что-то супер сложное, но тем не менее я придумал две интересные идеи, которые показали отличия в обработке запроса.

1️⃣ Первая идея:
тривия-игра с доступом к вопросам через API, подсчетом правильных ответов, и вариантами ответа на вопрос.
Было интересно как именно нейронки отработают запрос к API, какие данные подтянет, как, и какой фронтенд построит.

2️⃣ Вторая идея:
Wishlist-приложение, в котором можно создать аккаунт, добавить желаемые подарки, и поделиться профилем с друзьями, которые в свою очередь могут отметить желаемый подарок как “забрал”.

я немного перемудрил, сделав запрос на “подтягивание” картинки, заголовка, цены через URL. Задумка была, чтобы просто вставил ссылку, все подтянулось и пользователь просто кликнул “создать”. Но нет, это парсинг - и оно так просто не работает.

А теперь к результатам.

🤩 Anthropic — лучшая модель на сегодня. На 5 с небольшим минусом справилась с обоими задачами. Выдает самый отполированый вариант, который действительно выглядит как рабочий продукт, а не кривой/косой прототип. Модель четко следует запросу, выдает отличный UI, и функционирующую логику (включая авторизацию через supabase). Из минусов - некритичные баги.

😩 Open AI и Google — Примерно одинакого “так себе”. С тривией справились без багов, но проигнорировали что должны быть варианты ответа. С Вишлистом Google еще хоть что-то удобоваримое собрал, а Open AI решил, что стараться не надо. Больше половины запроса отсутствует: ни профиля пользователя, ни шаринга, ни функционала “забрал подарок”

Выводы:

Пользуемся Anthropic, и не забиваем себе голову. По крайней мере пока. Единственное, если Google и OpenAI жрут в 2 раза меньше токенов - то тогда их можно еще попробовать, в случаях где надо качество — Anthropic. С ним хотя бы реально допилить то, что вы задумали сделать :)



Я еще попробую то же самое провернуть на Bolt и Adaptive - посмотрим, что получится.

Покрутить самим варианты можно тут → https://lovable.dev/@alexanderolssen
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Интересно смотреть, как мы (человечество) проживаем AI-трансформацию.

С одной стороны, компании одна за другой пишут манифесты о том, что они теперь AI-first.

- Shopify: https://x.com/tobi/status/1909251946235437514 (один из первых заметных)
- Fiverr: https://x.com/michakaufman/status/1909610844008161380 (очень нравится как написано)
- Intercom: https://fin.ai/ideas/2x/

В основном там всё сводится к нескольким идеям:
- от всех ожидается супер-активное использование AI
- от всех ожидается более высокая продуктивность и решение каких-то штук, которые раньше вообще были невозможными
- прежде, чем кого-то нанимать, надо явно ответить, почему эту работу должен будет делать именно человек
и т. д.

Но вот что обычно тормозит такие инициативы — что большинству из нас «некогда точить пилу» и вообще привычка слишком сильна.

Ну то есть когда ты внутри какой-то деятельности, очень сложно остановиться, осмотреться, отзумиться и перепридумать, как это теперь можно делать по-новому.

Это как будто вообще отдельный скилл. Но теперь он становится одним из важнейших для нас всех.

У меня пока ничего не получается лучше, чем брать какой-то свободный день или выходной, чтобы просто поиграть с AI и просто поделать какие-то штуки, не обязательно полезные.

Как вы это делаете? Как вы подталкиваете ребят в своих командах к таким экспериментам?