Higgsfield выпустили новую штуку Soul ID.

Ребята из Казахстана недавно вот запускали генератор text2image Soul: красивый, глянцевый, с кучей LoRA-пресетов.

Визуально всё стильно, много шуму в твиттере.

Но я про это не писал, хоть и неплохой.

Теперь они добавили Soul ID.

Загружаешь 20–25 своих фото, и модель обучается на тебе.

Дальше подставляешь себя в любой из 60+ готовых стилей: мода, природа, лукбуки, тиктоки.

Лицо сохраняется, результат похож на съёмку, но без съёмки.

Хорошо затюнили модель, стильно.

Пробовать тут → [higgsfield.ai]

@tips_ai #news

Сегодня много сравнений нового Grok 4 с другими моделями — o3, Claude 4 и Gemini 2.5 Pro.

Но если ты делаешь AI-продукт для обычных людей, то большинство знают только про ChatGPT и что они пробовали, наверное дешевый GPT 4o.

Им всё равно, какая модель внутри у твоего продукта.

Они просто видят текст со смайликами, ракетами и думают:

Будущее наступило!

Покажи им другую мощную модель, у них челюсть отвалится.

Ожидания у пользователя на низком уровне.

Уже сейчас есть всё, чтобы строить продукт на перспективу.

Представить, какими будут модели через год, и начать делать под это приложение.

Потом просто вставишь модель покруче.

Для расшифровки видео/аудио в своем продукте мы используем Whisper, поставить что-то умнее не можем, никто не станет платить, если будет дорого.

Через время появится что-то лучше и дешевле, просто подключим, когда оно будет.

Не жди идеальную модель, начинать нужно сейчас.

@tips_ai

• SuperGrok Heavy — 300$/мес
• Gemini Ultra — 249.99$/мес
• Claude Max 20x — 200$/мес
• ChatGPT Pro — 200$/мес

Вот зачем нам нужны open-source модели.

Потому что, цены 💀

DeepSeek, Qwen и новый KIMI, (попробуйте) — пусть и не самые сильные, но именно они двигают рынок вперёд.

Благодаря им OpenAI, Claude и Gemini хотя бы делают вид, что борются за пользователя.

Без такого давления:

• Не было бы никакой модели с открытым кодом (OpenAI вообще собиралась выложить на этой неделе, но отложили, наверное из-за KIMi)
• Не было бы нормальных фришек
• Ни подписок по 20 баксов.

@tips_ai

Когда ИИ автоматизирует работу, все ждут, что люди начнут лениться.

Но чаще происходит наоборот.

У меня это точно так работает и надеюсь у вас так же.

Вместо того чтобы работать меньше, ты вдруг начинаешь делать больше:

• копаться в новых темах
• пробовать то, что раньше даже не рассматривал

ИИ снимает с тебя рутину и у тебя появляется шанс подумать о новом.

Чем меньше приходится работать, тем больше хочется делать интересного.

Настоящая работа начинается после автоматизации.

Тут включается креатив, любопытство.

ИИ не заменяет людей. Он освобождает их от рабочей рутины.

Только проблема не в том, что ИИ заменит работу.

А в том, что многие не спросят себя, а что я теперь могу делать нового?

@tips_ai

Какая по счету после Cursor?

Сегодня вышла агентская IDE — Kiro от Amazon с упором не на генерацию кода, а на порядок.

Ты пишешь, что нужно, а Kiro сама формулирует требования, проектирует архитектуру, разбивает на задачи и следит, чтобы всё сошлось.

Знает, что ты строишь, и может вернуться к этим знаниям позже.

README и тесты обновляются автоматически, когда ты меняешь код.

Работает через свой агентный движок.

Пока бета, можно попробовать бесплатно.

Пока не пробовал — релиз вышел сегодня, больше информации [тут].

@tips_ai #news

Более 7000+ строк системных промптов от Cursor, Replit, Manus и др, которые вы можете изучить и использовать в своих собственных приложениях.

У репозитория 68 тыс. звезд

Скопируйте их в GPT и используйте эти промпты для создания более качественных промптов для Cursor, Loveable, Replit и т. д. Работает идеально.

[GitHub]

@tips_ai #promt

OpenAI запустили Агента в ChatGPT

Может сам ходить по сайтам, кликать по кнопкам, заполнять формы и выполнять цепочки задач.

Это микс DeepResearch и Operator.

Работает не на вашем компе, а на виртуальной машине OpenAI — вы просто видите, что он делает, и можете в любой момент остановить.

Релиз уже пошёл: сначала для Pro, потом — Plus и Team.

@tips_ai #news

ИИ, который не просто отвечает, а думает вслух

У моделей давно одна проблема — непонятно, как они приходят к выводу.

Ответ есть, а логики нет, просто генерация.

Мне всегда нравились режимы глубокого исследования — не чат ради ответа, а когда модель рассуждает прежде, чем ответить.

Я попробовал GigaChat.

У них этим летом появились два новых режима:
• Рассуждать: модель пошагово объясняет логику вывода
• Провести исследование: собирает и структурирует данные из источников

Если раньше это был просто генеративный ответ, то теперь обоснованный вывод.

Модель показывает, какие данные использует, как их сопоставляет и почему делает именно такой вывод.

Для сложных вопросов это критично: важно не просто получить ответ, а понять, можно ли на него опереться.

Интересная тенденция, как ИИ превращается из поисковой надстройки в инструмент мышления.

@tips_ai