Шпаргалка по ИИ:

• Vibe Coding – программирование с помощью естественного языка.
• CoT (Chain of Thought) – когда ИИ думает поэтапно.
• Jailbreak –способ заставить ИИ нарушать ограничения.
• AI-агенты – программы, которые работают автономно.
• AI Alignment – настройка ИИ так, чтобы он не вредил людям.
• AGI – ИИ, который мыслит как человек.
• Fine-tuning – дообучение ИИ на узких задачах.
• Галлюцинации – когда ИИ придумывает факты.
• Модель ИИ – обученная система для задач.
• Чат-бот – ИИ для общения с людьми.
• Компьютерное зрение – когда ИИ понимает изображения и видео.
• Контекст – информация, которую ИИ запоминает для точных ответов.
• Эмбеддинги – числовое представление слов для ИИ.
• Explainability – объяснение, как ИИ принимает решения.
• Фундаментальная модель – универсальный ИИ для разных задач.
• Генеративный ИИ (GenAI) – ИИ, который создает тексты, изображения и т. д.
• GPU – видеокарта для ускорения работы ИИ.
• Ground Truth – проверенные данные для обучения ИИ.
• Inference – ИИ использует свои знания для анализа новых данных и выдачи результата.
• LLM (Large Language Model) – ИИ, обученный на огромных объемах текста.
• Машинное обучение – когда ИИ совершенствуется на основе данных.
• MCP (Model Context Protocol) – стандарт доступа ИИ к внешним данным.
• NLP (Natural Language Processing) – обработка естественного языка.
• Prompt Engineering – искусство правильной формулировки запросов к ИИ.
• Reasoning Model – ИИ, который логически рассуждает.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) – ИИ, который ищет информацию перед ответом.
• TPU – спецпроцессор Google для работы с ИИ.
• Токенизация – разбиение текста на мелкие части (слова, символы).
• Трансформеры – архитектура ИИ для обработки текста.
• Веса – значения, которые определяют, как ИИ учится.
• Diffusion models – модели, создающие изображения из шума (используются в Midjourney, Stable Diffusion).
• Multimodal AI – ИИ, который работает с текстом, картинками, видео и звуком одновременно.
• Генерация – процесс создания текста, изображений и другого контента ИИ.
• API – способ взаимодействия с ИИ через код.

@tips_ai

Photoshop против новой [функции] Google Flash 2.0 experimental.

@tips_ai #news

MCP-интеграция: связываем Cursor и Figma

Наткнулся на интересную реализацию — Cursor Talk to Figma MCP. Это мост между Cursor и Figma через Model Context Protocol [Подробнее рассказывал тут].

Проще говоря, теперь можно программно управлять дизайном в Figma с помощью AI.

Например, сказать: «Создай мобильный экран авторизации», и AI соберёт макет в Figma без ручной работы.

Как это работает?
— MCP-сервер на TypeScript связывает Cursor и Figma
— WebSocket-сервер отвечает за коммуникацию
— В Figma ставится кастомный плагин

Что можно делать?
— Получать данные о документе и выделенных элементах
— Создавать фигуры, текст, фреймы
— Менять цвета, обводки, радиусы
— Двигать, масштабировать и удалять элементы

Штука мощная, но требует настройки. Подойдет тем, кто хочет интегрировать AI в дизайн-процессы и автоматизировать работу в Figma.

Скачать можно с [Github].

@tips_ai #tools #news

Они еще и боковое сальто научились делать.

@tips_ai

Новый инструмент — same.new.

Вставляешь ссылку на сайт — и агент копирует всё: структуру, стили, анимации, интерактивные элементы. А потом сразу разворачивает копию онлайн.

Кроме копирования, он может создать сайт по вашему запросу. Попробуйте.

• Ссылка на сайт [тут].

@tips_ai #tools

Sora теперь имеет неограниченную генерацию видео для всех платных подписчиков ChatGPT.

Кто-нибудь сейчас использует Sora? Качество по современным меркам уже среднее.

https://sora.com

@tips_ai #news

Что будет, если ИИ станет бесплатным и открытым?

Давайте представим: мощные нейросети доступны каждому, а исходный код открыт. Можно скачать, развернуть на домашнем сервере и создавать что угодно.

Что изменится:

• ИИ станет неотъемлемой частью всего: от офисных программ до инструментов для художников, учёных, врачей и тд.

• Больше не нужно подписываться на ChatGPT или Claude — своя нейросеть работает локально, знает вас лучше, чем любой SaaS-сервис, и не сливает данные в облако.

• Разработчики смогут модифицировать и улучшать модели, создавать кастомные версии под любые задачи.

• Независимый исследователь с хорошей ИИ-моделью может открыть новый химический элемент или взломать старую теорему.

• Подделка голосов, видео и документов станет легче, чем когда-либо.

• Чем больше цифрового ИИ, тем дороже становятся железо, сервера и локальные данные.

• Корпорации потеряют контроль. Если сейчас власть у владельцев моделей, то она перейдёт к тем, кто умеет их правильно настраивать и адаптировать.

• С доступностью ИИ, который выполняет работу, многие люди могут потерять рабочие места.

• ИИ будет генерировать контент ещё быстрее, что приведёт к перенасыщению информации, и пользователи будут утопать в потоке данных, не зная, на что стоит обратить внимание.

• Снижение акций крупных технологических гигантов. Пример — Китай. Их DeepSeek уже показал, как открытые ИИ-модели могут обрушить рынок.

@tips_ai