🚀 Amazon запустила необычный IDE с ИИ-агентами — главное отличие Kiro в том, что он генерирует полную (!) документацию проекта перед тем, как начать работать.

• Даём общий запрос — нейронка заполнит все продуктовые требования, технические решения и список задач.
• Читаем документы, вносим правки и запускаем ИИ-агентов!
• Они запоминают весь контекст и даже на ходу обновляют README, когда меняется код.
• Kiro следует продуманному процессу разработки — так можно доводить прототипы до рабочих продуктов.
• IDE доступна бесплатно на Windows, Mac OS и Linux.

Новая эра вайб-кодинга — тут.

@notboring_tech

🍾 Маркетологи открывают шампанское — Higgsfield только что научился генерировать полностью кастомную UGC-рекламу любых продуктов.

• Выбираем стиль, формат и промпт.
• Загружаем лицо креатора и настраиваем ИИ-озвучку.
• Добавляем акцент, эмоции и даже фоновый трек.
• Выделяем объект, который нужно заменить, и загружаем фото своего продукта вместо него.
• Под капотом — лучший генератор видео Veo 3, поэтому ролики получаются мега-реалистичного качества!

Пробуем — тут.

@notboring_tech

🤯 Исследователи из OpenAI, DeepMind и Anthropic начали бить тревогу — они утверждают, что скоро мы полностью перестанем понимать размышления ИИ.

• Срочное предупреждение выкатили 40+ учёных из конкурирующих (!) лаб — включая «крёстного отца ИИ» и лауреата Нобелевки Джеффри Хинтона, а также сооснователя OpenAI Ильи Суцкевера.
• Благодаря цепочкам рассуждений они впервые заметили серьёзные нарушения поведения у ИИ — нейросети открыто начали предлагать «саботировать и взламывать».
• В ближайшее время модели могут перейти от понятных человеку рассуждений и развить «инопланетные» методы мышления — мы вообще перестанем их понимать.
• Учёные уверены, что скоро модели будут врать из-за надзора и даже «разрушать шаблоны человеческого языка».
• Специалисты призывают сообщество к немедленным действиям — у OpenAI и Anthropic просят создать важнейшие оценки контролируемости ИИ.

Это — последний тревожный звонок от ведущих учёных мира перед тем, как мышление ИИ уйдёт за грань нашего понимания.

@notboring_tech

🌟 GitHub запустил Spark — новую нейронку в Copilot, которая превращает ваши идеи в полноценные приложения без головной боли. Тулза сразу генерит интерфейс и позволяет править его руками или через промпты.

Хостинг, конфигурация и настройка происходят автоматически, а любые задачи можно назначить продвинутым ИИ-агентам Copilot. Spark уже доступен в публичном превью подписчикам Copilot Pro+, скоро обещают расширить доступ!

Создаём приложения любого масштаба в один клик — тут.

@notboring_tech

Найден канал с лучшими инженерными решениями, которые заставляют даже базовые модели выдавать результат уровня GPT-4.5/Sonnet 3.7.

• Без подписок за сотни долларов и утечек API-ключей.
• Представленные методы увеличивают отдачу от существующих инструментов в 3-5 раз.
• В канале постят топовые инструменты для тех, кто хочет максимум эффективности от любого ИИ-сервиса.

Подписывайтесь, чтобы не платить за ресурсы, которые используются не на 100%.

#реклама

🍯 Вышла самая крутая и наглядная лекция о диффузионных моделях — популярный ютубер 3blue1brown вместе с welchlabs выпустили первый за три месяца выпуск.

Автор за 40 минут с помощью красивых анимаций по полочкам разложил, как работают генераторы картинок и видео. Подходит для новичков и даже есть русские субтитры!

Сохраняйте в закладки — тут.

@notboring_tech

🔖 Сокровище: нашёл на Reddit годный роадмап, как стать AI/ML-специалистом с полного нуля. Автор подробно описал, как он прошёл путь от «ничего не знаю» до реальной работы AI-инженером за два года.

Сделал выжимку на русском без воды:

1. База Python:
📌 плейлист
Главный фундамент — научитесь уверенно писать код и понимать базовые концепции.
2. Библиотеки Python (NumPy, Pandas и Matplotlib):
📌 плейлист
Обучитесь анализировать и визуализировать данные — важнейшие навыки для работы в ML.
3. Machine learning:
📌 плейлист
Курс сочетает в себе теорию и практику — охватывает все классические алгоритмы машинного обучения.
4. Deep Learning и выбор специализации:
Вариант A: NLP
📌 плейлист
Вариант Б: Computer Vision
📌 видео
5. MLOps:
Работайте с Docker, MLflow, Git, CI/CD — важнейший этап, чтобы начать внедрять модели в реальные приложения.

Дальше — собирайте портфолио проектов на GitHub и HuggingFace и ищите стажировки и позиции для джунов в ML.

Пишите свои рекомендации в комменты и сохраняйте роадмап.

@notboring_tech