📹Как сгенерировать видео с озвучкой для деловой презентации?

Недавно компания Google выпустила нейросеть Veo3, которая может генерировать видео совместно с аудио длительностью 8 сек. Мне кажется, что помимо чисто развлекательного контента (типа создания видео со всякими сказочными персонажами), этот инструмент можно использовать и для рабочих целей, например, если вам необходимо быстро создать видеоролик для вашей презентации.

📌 Что нужно, чтобы запустить:

– Аккаунт Gmail
- IP США или Канады (чтобы получить доступ к Gemini)
- Подписка Google AI Pro
- Зайти в Gemini → выбрать вкладку "Видео" → ввести промпт

🎥 В видео — подробная инструкция, как за несколько минут сделать видео, не включая камеру и не нанимая никого.

🧩 Veo3 также прекрасно подойдёт, если:

– Занимаетесь анимацией
– Ищете бесплатный видеоконтент
– Создаёте контент для соцсетей или бизнеса

🔁 Поделитесь этим постом с друзьями, продюсерами, блогерами и всеми, кто работает с видео!

В комментариях — промпт, который я использовал в ролике ⬇️

🐚12 инсайтов про ИИ

Недавно вышел отчет по ИИ (Artificial Intelligence Index Report 2025) от Стэнфордского института искусственного интеллекта, описывающий влияние ИИ на общество, экономику, науку, медицину и глобальное управление.

Кратко про форму:
- 456 страниц
- 8 глав
- 15 сотрудников и исследователей
- 2 LLM в помощь авторам
- среди партнеров: Google, OpenAi, LinkedIn

Т.е. исследовательская работа была проведена серьёзная.

Кратко про основные выводы:

1️⃣ Производительность ИИ на сложных тестах продолжает улучшаться

2️⃣ ИИ все больше проникает в повседневную жизнь

3️⃣ Бизнес делает ставку на ИИ, инициируя рекордные инвестиции и использование, поскольку исследования продолжают демонстрировать сильное влияние на производительность (В 2024 году частные инвестиции США в ИИ выросли до 109,1 млрд долларов США, что почти в 12 раз больше, чем в Китае (9,3 млрд долларов США) и в 24 раза больше, чем в Великобритании (4,5 млрд долларов США))

4️⃣ США по-прежнему лидируют в производстве лучших моделей ИИ, но Китай сокращает разрыв в производительности

5️⃣ Экосистема "ответственного ИИ" развивается неравномерно (среди компаний и государств сохраняется разрыв между признанием рисков развития ИИ и принятием значимых мер)

6️⃣ Глобальный оптимизм в отношении ИИ растет, но сохраняются глубокие региональные разногласия

7️⃣ ИИ становится более эффективным и доступным (стоимость генерации токенов для системы, работающей на уровне GPT-3.5, снизилась более чем в 280 раз в период с ноября 2022 года по октябрь 2024 года. На уровне оборудования затраты снижались на 30% в год, а энергоэффективность повышалась на 40% в год)

8️⃣ Правительства стимулируют деятельность в сфере ИИ с помощью регулирования и инвестиций (Канада выделила $2,4 млрд , Китай запустил полупроводниковый фонд в размере $47,5 млрд, Франция выделила €109 млрд , Индия выделила $1,25 млрд)

9️⃣ Образование в области искусственного интеллекта и компьютерных наук расширяется, но пробелы в доступе и готовности преодовать сохраняются

🔟 Промышленность стремительно развивается в области ИИ, но границы сужаются

1️⃣1️⃣ ИИ получает высшие награды за свое влияние на науку (растущая значимость ИИ находит свое отражение в крупных научных наградах: две Нобелевские премии были вручены за работы, которые привели к глубокому обучению (физика) и его применению в синтезе белков (химия))

1️⃣2️⃣ Сложные рассуждения остается проблемой для ИИ

В целом, всё плюс/минус ожидаемо. Коллеги фактически подтвердили общие нарративы цифрами и хорошим исследованием.

🙆‍♂️А почему бы не поговорить?

В следующем месяце планирую выступить на конференции «Будущее бизнеса: Как ИИ меняет правила игры».

Моя тема — "Реальные возможности ИИ в малом бизнесе". Но прежде чем говорить о реальности, - мы поговорим о мифах)) Они всё ещё живы и среди наших клиентов и, тем более, в умах широкой аудитории:
— «ИИ — это дорого»
— «Это только для корпораций»
— «Можно запустить ChatGPT на своём сервере"
— «Можно теперь заменить весь отдел продаж на одного ИИ-агента»
и еще некоторые из заблуждений..))

📌 Почему это важно?

Потому что когда вы начинаете понимать, что действительно сложно или невозможно, вы одновременно начинаете видеть, что на самом деле доступно и реализуемо уже сегодня. А это — ключ к реальным, работающим ИИ-решениям.

Приходите, пообщаемся)

Вход бесплатный, но нужно зарегистрироваться


📅 17 июля (четверг), 12:00-16:00
📍г.Москва, проспект Мира, д. 119, стр. 318, Лекторий №2, Арт.Техноград (метро ВДНХ)

🎯 Nvidia теряет Китай? И почему для глобального технологического доминирования нельзя разделять ключевые рынки

В одном из недавних интервью Дженсен Хуанг (CEO Nvidia) рассказывает, как экспортные ограничения США буквально переписывают карту рынка искусственного интеллекта...

Так, например, за 4 года доля Nvidia в Китае рухнула с 95% до 50%. Причина — запреты на поставки чипов.

Китайский рынок ИИ — это $50 млрд в год. В перспективе — сотни миллиардов дохода для Nvidia и миллиарды налогов для США.

Также, Дженсен Хуанг, отмечает, что в Китае живёт половина всех исследователей ИИ в мире. И если они не будут использовать американские технологии — США рискуют потерять лидерство.

Несмотря на санкции, глава Nvidia сохраняет оптимизм: «Китай для нас как Boeing для экономики США — источник колоссальной прибыли».

🤖 Война технологий - это война платформ. Чьей платформой (стандартом) пользуется большее число людей, на чьей платформе построенно больше новых и конкурентоспособных решений, владелец той платформы и становится людером индустрии

💡 Обучаем LLM без датасетов: зачем вам знать про Absolute Zero

Недавно вышла научная статья под названием Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data.

Авторы рассказывают про подход Absolute Zero (по русс. абсолютный ноль). С помощью которого LLM может сама генерировать задачи, сама их решать и прокачивать способность к логическому мышлению без единого размеченного примера.


✅ Это открывает новое окно возможностей и для ML-команд и для ИИ-предпринимателей.

🔍 Что изменилось технически?

Классический pipeline:
Сбор/покупка датасета ↔ очистка ↔ fine-tune

VS

Absolute Zero: Отказ от датасета: модель генерирует собственные «тесты»

___

🤔 Почему это важно для ML-команд?

1) Минус дорогостоящий датасет → срываем «бутылочное горлышко» разметки и экономим месяцы работы аннотаторов.

2) Ускоренный R&D-цикл: можно буквально «крутить» RL-тренировку ночами, проверяя новые архитектурные идеи без закупки данных.

💼 Что выиграет предприниматель / продукт?

1) Траты смещаются с "кожанных" аннотаторов на GPU-часы, => предсказуемый CAPEX.

2) Можно создать «виртуальное SaaS-поле» для узких доменов с малым объемом данных (legal-tech, биосимуляции, инженерия и т.д.)

3) Логику модели, «выращенную» на вашей среде задач, скопировать труднее, чем public-датасет или промпт

___

Таким образом, предложенный подход Absolute Zero переводит вопрос «где взять датасет?» в плоскость «какую среду проверки мы можем быстро собрать».

Для стартапов это шанс ускорить релизы и снизить барьер входа; для инженеров — повод переосмыслить, как выглядит «обучение без данных» в эру LLM

P.S. В целом, наблюдая за развитием ИИ-индустрии все чаще вижу "вертикальные" исследовательские работы (как выжать из текущих моделей максимум). Значит ли это, что ИИ исследователям уже виден предел горизонтальных методов (подход "добавим больше данных и больше железа" уже не даст сопоставимомго прироста качества) ? Что думаете не этот счет?

🧸 Как сделать, чтобы ИИ-аватар продавал ваш товар?

Продвижение продукта через видео с актёром — это дорого, долго и требует много ресурсов. А если хочется, чтобы товар представлял «живой» бренд-персонаж — задача усложняется ещё сильнее.

Но теперь можно сделать это быстро, просто и без съёмок — с помощью ИИ-аватаров!

В видео я покажу, как использовать сразу три платформы (higgsfield.ai, elevenlabs.io , mirage.app), чтобы создать рекламный ролик, в котором ИИ-персонаж может рассказывать о вашем товаре и призывать к покупке — будь то мягкая игрушка Лабубу, напиток или что-то ещё.

📌 Как это работает:

– Выбираем или создаём образ ИИ-аватара / higgsfield
– Пишем короткий продающий текст / gpt 4o
– Добавляем ваш товар на фото к ИИ-аватару / higgsfield
- Выбираем или создаём голос для ИИ-аватара / elevenlabs
- Делаем озвучку продающего текста / elevenlabs
- Добавляем фото ИИ-аватара с товаром и аудиозапись на платформу / mirage
– Получаем готовый рекламный ролик с «живым» аватаром за считаные минуты / mirage

🎥 В видеоуроке — разбор платформ и пошаговая инструкция. Никаких съёмок, актёров или монтажа.

🛍 Это подойдёт, если:

– Ты продаёшь товары онлайн
– Хочешь выделиться в ленте с оригинальной рекламой
– Тестируешь идеи быстро и с минимальным бюджетом
– Строишь личный или брендовый образ с помощью технологий

💬 Поделись этим постом с предпринимателями, маркетологами и всеми, кто хочет автоматизировать продвижение с помощью ИИ.

ИИ уже продаёт — вопрос в том, будет ли он продавать твой товар 😉

⚖️ Не все ИИ одинаково полезны: тестируем 7 LLM и считаем деньги

Недавно, внутри AiMono, провели мини-бенчмарк — составили свой тест на качество работы языковых моделей (LLM) и сравнили их по соотношению «цена / качество».

🧪 Всего протестировали 7 моделей. Вот наш топ с оценкой (из 18 баллов) и стоимостью за 1 млн токенов (input + output):

1️⃣ GPT-4o — 14/18, 977 руб

2️⃣ DeepSeek-V3 — 13/18, здесь тарификация зависит от времени..поэтому были взяты средние значения, итого 80 руб (!)

3️⃣ GPT-4.1 — 13/18, 782 руб

4️⃣ o3-mini — 8/18, 1 212 руб

5️⃣ YandexGPT PRO — 7/18, 1200 руб

6️⃣ GigaChat Max — 6/18, 1950 руб

7️⃣ Llama 3.3 70B Instruct — 3/18 , 1200 руб

Выводы:

- DeepSeek-V3 — победитель по цене/качеству;

- Самая дорогая модель заняла предпоследнее место по баллам;

- Reasoning модели (типа o3) не для всех задач работают лучше чем классические (плюс еще и дольше времени запрос обрабатывается);

- Российские модели дороже и уступают по качеству моделям США и Китая ~ в 2 раза

__

А какие языковые модели вы используете в своих проектах? Поделитесь в комментариях ⬇️

💼 ИИ для малого бизнеса: когда внедрять, а когда — подождать?

Многие предприниматели поддаются ИИ-хайпу и тратят много времени — своего и нашей команды — на обсуждение решений, которые им просто не нужны сейчас.

Вот простая инструкция: когда и какие ИИ-инструменты действительно стоит использовать:

1️⃣Если годовой оборот вашей компании составляет до 20 млн руб:
- Используйте бесплатные ИИ-инструменты (ChatGPT, Gemini, DeepSeek, CicaChat) для задач вроде идей, текстов, автоматизации
- Пробуйте простые ИИ-агенты на конструкторах (botpress, zapier, make, n8n) для автоматизации решения рутинных задач

2️⃣Оборот от 20 до 50 млн руб, то:
- Всё то же самое — бесплатные инструменты и no-code платформы
- Готовые ИИ-сервисы (по подписке или по принципу тарификации запросов)

3️⃣Оборот от 50 до 200 млн руб:
- ИИ-агенты на проприетарных API (ChatGPT, Gemini, DeepSeek, GicaChat)
- Более продвинутые ИИ-агенты, созданные в конструкторах (botpress, zapier, make, n8n)

4️⃣Оборот от 200 до 800 млн руб:
- ИИ-агенты на основе проприетарных API (ChatGPT, Gemini, DeepSeek, YandexGPT)
- Мультиагентные среды на основе проприетарных API (ChatGPT, Gemini, DeepSeek, YandexGPT)
- ИИ-агенты на основе opensource LLM моделей (DeepSeek, Llama-3.3-70B) c размещением на собственных серверха или в "облаке"

Главное: если вы на уровне 1️⃣ или 2️⃣ — не тратьтесь на разработку ИИ-решений. На рынке множество бесплатных и качественных сервисов, которые уже дают результат. Не знаете, с чего начать? Приходите на консультацию по внедрению ИИ в ваш бизнес. Оставляйте заявку с комментарием "РАЗБОР" у нас на сайте и мы с вами свяжемся

Если вы на уровне 3️⃣ или 4️⃣ — пора двигаться дальше. Мы готовы помочь с высококачественной и оперативной разработкой ИИ-решений под ваши задачи. Оставляйте заявку на консультацию с комментарием "РАЗРАБОТКА" у нас на сайте

Как говорится, всему своё время и место. Не спешите, но и не упустите момент😉

⬇️ Расскажите в комментариях какие задачи вы лично решаете с помощью ИИ

Если вам интересно:

— присоединиться к международному проекту в сфере медицинского ИИ,

— инвестировать в HealthTech и расти вместе с нами,

— усилить свою клинику и увеличить поток пациентов благодаря передовым технологиям,

пишите 👉 @mikhail_shakh

🤖💉 MAI-DxO: ИИ-«консилиум», который диагностирует в 4 раза точнее врачей и на 20 % дешевле

Microsoft выкатили свежий препринт и новую площадку SDBench - интерактивный тест из 304 клинико-патологических кейсов NEJM, где человек или ИИ должен шаг-за-шагом задавать вопросы, назначать исследования и, учитывая их стоимость, выйти на окончательный диагноз. Это имитирует реальное клиническое «итеративное» мышление и устраняет недостатки статичных викторин.

Для работы с этим бенчмарком Microsoft создают MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) — модель-оркестратор, которая разыгрывает «виртуальную панель врачей», формирует дифференциальный список, выбирает информативные и недорогие тесты и решает, когда остановиться.

Результаты команды людей и различных ИИ, а также то, что то случилось, когда их оркестратор MAI-DxO «нанял» модель o3 от OpenAI? вы можете увидеть на картинке к данному посту ⬆️

Почему это важно?

1️⃣×4 к точности — ИИ бьёт медианный уровень людей на тех же кейсах.

2️⃣ Минус 20 % затрат — меньше расходов на диагностику, чем у врачей, и −70 % по сравнению с «сырым» LLM.

3️⃣ Оркестрация > сильная модель — MAI-DxO повышает класс даже у Gemini, Claude, Llama и др.

4️⃣ Реалистичный бенчмарк — оценивает не только «угадай-болезнь», но и экономичность решений.

Вывод

Будущее медтеха — это не столько одиночные «супермодели», сколько команды ИИ-агентов, которые думают как клиницисты: опрашивают пациента, балансируют точность и стоимость.

А вы доверили бы такому ИИ-консилиуму свой дифференциал? Пишите в комментариях!⬇️

🔍 Когда ИИ начнёт улучшать сам себя?

Я постоянно слежу за коллегами из ИИ‑индустрии. И вот что недавно привлекло моё внимание — большой пост от Джейсона Вэя, исследователя OpenAI и одного из создателей ChatGPT, о перспективах самоулучшающегося ИИ

🤔 Почему это важно?

Потенциал «ИИ, который прокачивает сам себя» звучит фантастически  — но давайте посмотрим, что говорят знающие люди...

"У нас пока нет ИИ, который умеет самоулучшаться, и когда он появится, это изменит правила игры. Став мудрее по сравнению с эпохой [развития] GPT-4, [стало] очевидно, что не будет никакого “быстрого взлёта” — всё будет происходить очень постепенно, в течение многих лет, вероятно, целого десятилетия.

Первое, что нужно понять: самоулучшение (то есть обучение моделей самих себя) — не бинарное явление. Представьте, что GPT-5 обучает GPT-6 — звучит по-настоящему впечатляюще. Но разве GPT-5 вдруг перейдёт от полной неспособности обучать GPT-6 к идеальному владению этим процессом? Конечно же, нет. Первые циклы обучения GPT-6, скорее всего, будут крайне неэффективными по времени и вычислительным ресурсам по сравнению с работой человеческих исследователей. Лишь после множества попыток GPT-5 сможет обучать GPT-6 лучше людей.

Во-вторых, даже если модель сумеет обучать себя, она не станет сразу лучше во всех областях. Существует градиент сложности: в одних доменах самоулучшаться значительно проще, чем в других. Возможно, на первых порах самоулучшение будет работать лишь там, где мы уже умеем легко исправлять ошибки пост-фактум, например базовые галлюцинации или стиль. Затем придут математика и программирование — сферы, в которых требуется больше усилий, но уже есть устоявшиеся методы. На другом конце спектра находятся задачи, крайне трудные для самоулучшения. Например, умение говорить на тлингите — языке коренных народов Северной Америки, на котором разговаривают примерно 500 человек. Модели будет чрезвычайно сложно самоулучшиться в этом языке, так как для низкоресурсных языков решений, кроме сбора дополнительных данных, пока нет, а это занимает время. Поэтому из-за такого «градиента сложности» всё не произойдёт одномоментно.

Наконец, возможно это звучит спорно, но прогресс в науке в конечном итоге ограничен реальными экспериментами. Кто-то верит, что, прочитав все статьи по биологии, можно найти лекарство от рака, или что, изучив все работы по машинному обучению и овладев всей математикой, можно идеально обучить GPT-10. Если бы это было так, то лучшими ИИ-исследователями были бы люди, читающие больше всего статей и глубже всех владеющие теорией. На практике же [в] ИИ (как и во многих других областях) сегодня беспощадно доминируют учёные, осуществляющие эксперименты, что подчёркивает, насколько прогресс зависит от реальных экспериментов, а не от «чистой» интеллектуальной работы. Так что, даже если сверхумный агент сможет спроектировать эксперименты, в 2 или даже в 5 раз эффективнее, чем лучшие человеческие исследователи, ему всё равно придётся ждать, пока эти эксперименты завершатся — это даст ускорение, но не приведёт к мгновенному скачку.

Подводя итог: узких мест на пути прогресса много — это не только сырой интеллект или система самоулучшения. ИИ будет решать задачи в разных областях, но у каждой из них свой собственный темп развития. И даже самый высокий интеллект всё равно потребует экспериментов в реальном мире.

Так что нас ждёт ускорение, но не «быстрый взлёт».

Спасибо, что прочитали мой монолог"

💬 Что думаете вы?

Верите в «медленный апгрейд» или всё‑таки остерегаетесь резкого скачка? Делитесь мнением в комментариях

🔥 Собрал для вас плейлист свежих коротких видео-лайфхаков по работе с ИИ — чтобы всё было под рукой! Сохраняйте пост, возвращайтесь в нужный момент и делитесь с коллегами:

1️⃣ Excel ➜ супер-презентация — за минуты превращаем таблицы в шикарные слайды с графиками | видео

2️⃣ Рекламный ролик товара — создаём «вау!»-видео без студии и съёмок | видео

3️⃣ Подкаст за 5 минут — документ → готовый эпизод, голос, джингл и обложка | видео

4️⃣ Дизайн мобильного приложения — генерируем прототип, пока кипит кофе | видео

5️⃣ Видео с ИИ-актёром — быстрый контент для блога и бизнеса | видео

6️⃣ Озвученное бизнес-видео — авто-монтаж + дикторский голос на любом языке | видео

7️⃣ Продающий ИИ-аватар — пусть виртуальный продавец релкамирует ваш товар в соцсетях | видео

👇 Пишите в комментариях, какой лайфхак уже протестировали

🔄 Репост — лучший способ сказать «спасибо»

🔥 Компании, которые хотели сэкономить с помощью ИИ, теперь тратят целое состояние, чтобы исправить его ошибки...

Именно об этом недавно написали в статье
на портале Futurism

Хотелось бы дать небольшой комментарий..

Проблема не в самом ИИ, а в хаотичном внедрении без стратегии, целей и контроля.

Компании начали использовать LLM и генеративные модели просто «потому что это модно», забыв, что ИИ — это не магия, а статистика + масштаб.

👉 Результат?
Ошибки, провалы, и в итоге — второй найм людей, чтобы «починить» всё вручную.

📉 Это типичная ловушка ложной экономии:
экономия на старте → огромные издержки потом

Настоящая отдача от ИИ — не в замене людей, а в усилении их работы, при грамотной интеграции

Как однажды сказал Эндрю Ын: «ИИ — это новое электричество». Но электрик всё равно нужен.

Если вы задумываетесь о внедрении ИИ —
✅ Сначала сделайте аудит бизнес-процессов
✅ Определите цели и метрики
✅ Подберите подходящие ИИ-решения

А уж потом — принимайте решение внедрять ИЛИ не внедрять.

Со всеми этими этапами мы можем помочь. Оставляйте заявку с комментарием "РАЗБОР" у нас на сайте и мы с вами свяжемся!

🤖 Проблема института государства в эпоху ИИ

Сегодня государства, общественные институты и компании напоминают героев басни про рака, лебедя и щуку — каждый тянет одеяло ИИ на себя, но в разные стороны.

🔹 Компании уже активно внедряют ИИ, университеты исследуют новые горизонты развития ИИ моделей.
🔹 А вот государства — особенно законодательная и исполнительная власть — реагируют на технологические изменения с запозданием. Очень большим запозданием.

Почему так происходит?

Потому что мышление там — из прошлого.
Их модель мира основана на старой индустриальной парадигме: численность населения, размеры территорий, запасы ископаемых ресурсов.

Но новая технологическая реальность — это совсем про другое:

✅ Качество человеческого капитала
✅ Трансграничность идей и команд
✅ Альтернативные ресурсы, в том числе цифровые и космические

ИИ уже сегодня даёт нам мощнейшие инструменты для:
— улучшения качества жизни людей
— модернизации образования и медицины
— развития территорий без отставания от мегаполисов
— создания новых средств добычи и обработки ресурсов — даже вне Земли

❗Но государственные механизмы остаются в прошлом. И пока они просыпаются — возможности уходят.

Еще раз - проблема в мышлении людей, принимающих решения.

🎦 Если вам интересно услышать большое про то, как ИИ преобразует современную экономику и финансы, оставлю ссылку на наш подкаст с Юлием

🤖 ИИ vs AI-агентства: что выбрать малому бизнесу?

Недавно на конференции по ИИ я закинул в зал мысль, которая вызвала удивление у представителей малого бизнеса:

"Если оборот вашей компании < 50 млн ₽ в год, то даже не думайте пилить своё ИИ решение"

Почему я так категоричен?

Причины две:

1) Стоимость разработки

Создать «своего» агента — это не разовый платёж, а нескончаемый поток расходов на поддержку, DevOps, тесты и новые хотелки ваших менеджеров. Аутсорс-MVP легко стартует от 5 млн ₽ и растёт вместе с аппетитами.

Таким образом, будучи малым бизнесом, решите ли вы рискунть 10% оборотных средств ради ИИ и потом еще платить за развитие? Риторический вопрос.

2) Готовые инструменты решают 80% задач

Вы можете поставить задачу вашему штатному аналитику или разработчику обучиться базовому использованию ряда ИИ инстурмнетов для написания кода и быстро запустить своё MVP решение и протестировать гипотезу...

Вот ряд ИИ, которые рекоммендует мой талантливый коллега Liam Ottley:

Claude
Создаёт полноценные workflows процессы и автоматизации из простых текстовых промптов
Бесплатно ИЛИ за 20 $ в месяц

n8n + AI
Автоматизация рабочих процессов с no-code-интерфейсами и подсказками ИИ
За 20–90 $ в месяц

Microsoft Copilot
Запишите экран — ИИ построит автоматизацию прямо по вашей демонстрации
За 30 $ в месяц

Cursor
ИИ-кодер, повышающий продуктивность разработчиков в 2 раза
От 20 $ в месяц

Что это значит для владельцев малого бизнеса?

- Вы экономите: оплачиваете подписку, а не финансируете бесконечный R&D.

- Вы сохраняете контроль: данные и экспертиза остаются внутри команды.

- Вы остаётесь гибкими: переключаетесь на другой инструмент, когда меняется задача.

Чем можем помочь мы?

Мы подключаемся там, где нужно стратегическое видение:

- Считаем экономику внедрения
- Выявляем процессы с максимальной отдачей от ИИ
- Помогаем с выбором ИИ технологий

Хотите разбор именно вашего кейса? Оставьте заявку со словом «РАЗБОР» на сайте и мы с вами свяжемся!

🎞 Как бесплатно воспользоваться новой моделью Grok 4?

Недавно Илон Маск представил Grok 4 – новую языковую модель, которая, по его словам, справляется с задачами на уровне, а где-то и даже лучше чем большинство PhD.

Сейчас она доступна только платным пользователям X (с подпиской от $30 до 300$ в мес), но есть способ протестировать её уже сегодня и бесплатно:

✅ Как это сделать?

1️⃣ Перейдите на сайт lmarena.ai
2️⃣ Откройте раздел "Direct Chat"
3️⃣ Убедитесь, что выбрана модель grok-4
4️⃣ Введите свой запрос и получите ответ

💡 Подробности смотрите на видео!

Попробуйте сами и оцените!

👉 Поделитесь этим постом с друзьями, которым это может быть полезно.

🔥 США опубликовали «Winning the AI Race: America’s AI Action Plan» — документ из 90+ федеральных инициатив, опубликованный 23 июля 2025 г.

Белый дом называет его «курсом на новую золотую эру» и прямым продолжением январского указа о снятии барьеров для ИИ

🎳Три стратегических столпа документа

План делится на три части: ускорение инноваций, строительство инфраструктуры и глобальное лидерство/безопасность. Такой «треугольник» должен одновременно поднять производительность, усилить оборону и закрепить американские стандарты в мире


1️⃣Ускорение инноваций (Accelerate AI Innovation)

- Дерегуляция — аудит и отмена правил, которые «душат» ИИ; пересмотр всех расследований FTC предыдущей администрации

- Свобода слова в моделях — госзакупки только у разработчиков, чьи LLM-ы не «идеологически искажены»

- Open-source & open-weight — приоритет хабам, грантам и облачным мощностям для открытых моделей

- Нац-песочницы и центры превосходства — регуляторные «песочницы» для медицины, энергетики, агросектора и др.

👉 Для бизнеса: меньше регуляторного тумана, быстрее MVP, реальный шанс войти в цепочку госзаказов

2️⃣ Строительство американской инфраструктуры для ИИ (Build American AI Infrastructure)

- Ускоренные разрешения на дата-центры, фабрики для производства микропроцессоров и энергомощности

- Новая энергетика: наращивание сетевой мощности, включая уголь и атом, чтобы «кормить» ИИ-кластер

- Возрождение полупроводников — упор на CHIPS-гранты без «идеологических приложений»

- Кадры: нац-инициатива по подготовке электриков, HVAC-спецов и инженеров для AI-инфраструктуры

👉 Для девелоперов и интеграторов: всплеск спроса на стройку, энергетику и кибербезопасность инжиниринговых решений


3️⃣ Глобальное лидерство в ИИ дипломатии и безопасности (Lead in International AI Diplomacy & Security)

- Экспорт «полного стека» — пакеты «чипы-модели-ПО-стандарты» союзникам

- Контр-Китай — анализ китайских моделей на предмет цензуры, давление в международных стандартах

- Экспорт-контроль — усиление контроля над вычислительной мощностью и полупроводниками

- Финансовый кнут — штатам с «избыточным» ИИ-регулированием могут урезать федеральные деньги

👉 Для глобальных стартапов: откроются двери к американскому капиталу и рынкам, но политический контекст учитывать обязательно

💻 AI = Новая операционная система госуправления

План отдельной главой прописывает ускоренное внедрение ИИ во все федеральные ведомства: формализация совета CAIOC, единый «AI procurement toolbox» и обязательный доступ к LLM-ам для сотрудников.

📈Макро-эффект: три волны роста

1) Производительность: ИИ-автоматизация госуслуг и корпоративных процессов повышает TFP (совокупную факторную продуктивность)

2) Инвестиционный цикл: капитальные вложения в дата-центры, энергетику и чипы → мультипликация суммарного ВВП

3) Рабочие места: сдвиг с офисных задач к высокооплачиваемым тех-специальностям + масштабное переподготовка работников

❓Что это значит для вас?

⭐Стартапы — ловите гранты и облачные кредиты на открытые модели, тестируйте в регуляторных песочницах

⭐ Корпорации — готовьте внутренние GPT-порталы и инфраструктурные проекты: «окно» госзакупок скоро распахнётся

⭐ Инвесторы — следите за сегментами «энергосервисы + полупроводники + кибербезопасность»; мультиплиеры выше медианы рынка

⭐ Профи и студенты — новый бум на инженеров-практиков (HVAC, электрика, DevOps для дата-центров)

Итак,вывод-с, ИИ становится инструментом стратегической экономической политики

Кто быстрее встроится в эту волну, тот получит львиную долю грядущего роста

Действуйте ☝️

🖌️ Как за 5 минут создать логотип, который выглядит как работа студии?

Заказать фирменный стиль у дизайнера — долго, дорого и риск «не попасть» в ожидания. А без яркого знака бренд теряется в ленте.

Теперь логотип можно получить быстро, просто и без брифов — на Looka!

В свежем видео я показываю, как очень быстро превратить идеи в готовый бренд-пакет с логотипом, шрифтами и цветами.

📌 Как это работает:

– Заходим на looka.com и авторизуемся (регистрируемся)
– Указываем сферу бизнеса
– Отмечаем понравившиеся стили и цвета
- Пишем наименование компании и слоган (опционально)
– Получаем десятки вариантов логотипа и сразу смотрим, как он выглядит на сайте, визитках и мерче

🎥 На видео — показ работы сервиса.

🛍 Подойдёт, если:

– Запускаешь стартап и нужен фирменный стиль «вчера»
– Тестируешь несколько айдентик перед инвестицией в дизайн- студию
– Работаешь маркетологом и создаёшь мини-бренды для акций
– Ведёшь личный блог и ищешь запоминающуюся подпись/иконку

💬 Поделись постом с фаундерами, SMM-щиками и всеми, кто хочет прокачать визуал без лишних затрат

Логотип — лицо бренда. Пусть это лицо появится уже сегодня 😉