Дождался официального релиза Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro в режиме preview — самая умная модель от Google.

Gemini 3 Deep Think — режим для особо сложных задач, где модель думает дольше но выдаёт более точные ответы.

Понимает глубину и нюансы, видит тонкие детали в креативных идеях или разбирает сложные проблемы.

Лучше понимает контекст и намерения, меньше нужно промптить.

• Решает сложные научные задачи в 2 раза лучше прошлой
• Математика: новый рекорд среди всех AI моделей
• Программирование: лучше всех пишет код и создаёт сайты
• Планирование задач: может выполнять сложные действия от начала до конца

Цены по API немного дороже, чем на gpt-5.1.

Еще выпустили Google Antigravity — свой аналог Cursor, IDE для разработки (пока бесплатно)

Где доступна:
• Приложение Gemini
• AI Mode в поиске Google, для тарифов Pro и Ultra
• В AI Studio
• В Google Antigravity
• В Gemini CLI

[Официальный пост]

@tips_ai #news

———
SMOL Playbook от HuggingFace — 200+ страниц о том, как тренировать LLM

В PDF: как выбрать архитектуру, подготовить данные, не слить бюджет на вычисления и избежать типичных ошибок при обучении моделей.

• Пригодится, кому нужна компактная модель под конкретную задачу
• Стартапам с ограниченным бюджетом
• Руководителям, которые хотят понять, почему одни LLM работают, а другие нет

Спасибо за удобный PDF и грамотный перевод — подписчику Сергею!

@tips_ai #news

Raycast — ИИ-spotlight: запуск приложений, поиск файлов и полезные утилиты в одной панели.

В начале лета купил себе макбук и ребята сразу посоветовали Raycast вместо стандартного Spotlight.

Но дома я 95% времени сижу на винде: два монитора, игры, просто всю жизнь в ней работаю. Мак сейчас не для работы дома, а для поездок.

Raycast появился на Windows.

История буфера обмена, перевод, поиск эмодзи, запуск приложений, управление окнами, скриншоты, запись экрана, конвертация файлов, встроенный AI + куча расширений и тд*

*(см. видео к посту — 101 сценарий использования Raycast)

— Бесплатный, подписка только на доп функции.

@tips_ai #tools

Какое приложение вы используете для хранения информации?

Я использую:
• Notion
• Coda
• Obsidian
• Apple Notes

Для быстрых заметок отправляю в ТГ избранное. В итоге информация размазана по 5 разным местам.

Вчера увидел, что Obsidian теперь поддерживает экспорт страниц и баз данных Notion напрямую в локальные файлы через плагин Importer.

Поддерживает экспорт встроенных файлов.

Перенести данные, можно не только с Notion: Apple Notes, OneNote, Google Keep и другие приложения для заметок.

Для тех, кто хочет хранить всё локально, а не в облаке, попробуйте.

@tips_ai #news

ChatGPT запустили Shopping Research — как Deep Research, но для покупок.

Shopping Research задаёт уточняющие вопросы, исследует интернет, анализирует источники и использует память из прошлых разговоров, чтобы собрать персонализированный гайд покупателя или находить аналоги товаров.

Будет доступен на мобильных и веб для Free, Go, Plus и Pro планов.

Вот тебе маркетинг: до конца праздников использование без лимита для всех планов.

@tips_ai #news

Excel до сих пор держит мировую экономику через 40 лет после запуска: таблицы и списки всё так же важны, программа гибкая и работает везде.

Не удивительно, что многие стартапы хотят туда добавить щепотку AI.

Например Shortcut или Endex.ai в который вложились OpenAI.

У Ramp (финтех-компании) есть небольшая команда Ramp Labs, которая исследует будущее финансовой работы, выпустила свой эксперимент Ramp Sheets.

Внутри весь функционал для таблиц. Можно загрузить любую таблицу и работать как в привычном редакторе, но с AI-агентом.

Агент в Ramp Sheets:
• Ищет данные в вебе
• Делает целевые правки
• Отвечает на вопросы по данным
• Автоматически пишет формулы.

Никаких платных тарифов нету, только ежедневные 10к кредитов, которые обновляются каждый день.

https://labs.ramp.com/sheets

@tips_ai #tools

LlamaIndex — это открытый фреймворк для работы с документами и AI-агентами.

1/ LlamaCloud — облачный сервис для обработки документов (парсинг, извлечение данных, индексирование)
2/ LlamaIndex Framework — фреймворк с открытым кодом для создания LLM-приложений
3/ Workflows — движок для координации многошаговых процессов и агентов

Но в рамках этого поста, хотел бы сделать внимание на LlamaCloud и новом API LlamaSheets.

В LlamaCloud вы можете использовать:
• Parse — парсить документы, таблицы и изображения для LLM
• Extract — извлекать информацию по заданной схеме
• Classify — классифицировать документы по категориям
• Index — создавать data pipelines для RAG-приложений

Поддерживает более 50 форматов документов, интегрируется с векторными базами данных, Web UI, Python SDK и REST API.

Недавно выпустили LlamaSheets — новый API для парсинга неструктурированных Excel-файлов в структурированные данные.

Что делает LlamaSheets:
• Принимает .xlsx с таблицами разбросанными по листу
• Находит регионы и таблицы, вычищает структуру иерархических заголовков
• Генерирует заголовок и описание для каждой таблицы
• Отдаёт результат в столбчатый формат + подробные метаданные по ячейкам (форматирование, типы данных и т.п.).

Дальше эти данные можно сразу скормить любому AI агенту, ведь ему проще работать с такими данными.

Если есть такие потребности, ссылку оставлю [тут]

@tips_ai #tools

Помните мой пост про число 17?

Когда ChatGPT, Claude, Grok и Gemini выдали одно случайное число.

Есть исследование которое объясняет почему так происходит.

Если коротко: люди которые оценивают ответы для обучения моделей, систематически выбирают привычные типичные варианты.

Модель учится на этом и теряет разнообразие. Проблему назвали typicality bias.

Они предложили простое решение: Verbalized Sampling. Работает без дообучения, просто меняешь промпт.

Вместо {напиши шутку про кофе} пишешь {напиши 5 шуток про кофе с их вероятностями}.

Модель не схлопывается в один типичный ответ, а вербализует разные варианты из своих данных.

Протестировали на 10 моделях (GPT-4.1, Gemini-2.5-Pro, Claude-3.7-Sonnet, Claude-4-Sonnet и др) разнообразие выросло, а качество не упало.

Как использовать:

Вариант 1 — системный промпт:

You are a helpful assistant. For each query, please generate a set of five possible responses, each within a separate <response> tag. Responses should each include a <text> and a numeric <probability>. Please sample at random from the tails of the distribution, such that the probability of each response is less than 0.10.

Вариант 2 — обычный промпт (для чата):

Generate 10 responses to the user query, each within a separate <response> tag. Each response should be 50-100 words. Each <response> must include a <text> and a numeric <probability>. Randomly sample the responses from the full distribution.

<user_query>[ваш запрос]</user_query>

[Полное исследование]
[Github]

@tips_ai #news

Наткнулся на Guidde — инструмент для создания онбординговых гайдов и инструкций.

Вместо того чтобы записывать скринкасты с объяснением интерфейса, просто кликаете по нужным местам в программе, а Guidde:

• Создает видео с озвучкой (можно записать свой голос или AI)
• Создает пошаговую инструкцию со скриншотами

Все бы ничего, но AI-озвучка (ужасная) на многих языках, в том числе и русский.

Хотел, чтобы сервис закрыл вопрос с озвучкой, но нет — придется записывать свой голос.

Есть субтитры и визуальные эффекты для выделения элементов.

Бывает неправильно выделяет область клика, но это можно поправить в редакторе.

Есть 7 дней бесплатно для теста. Скачать видео в триале нельзя (только ссылка на просмотр)

В целом пойдет, если часто делаете документацию для команды или строите базу знаний.

Ссылка на Guidde

@tips_ai #tools