💭 Google объединил NotebookLM и Gemini: личные исследования теперь работают вместе с AI

➡️ Больше не нужно переключаться между вкладками, чтобы превратить собранные материалы в готовый результат. Google встроил NotebookLM прямо в Gemini — теперь любой блокнот с вашими PDF, документами, слайдами и ссылками можно прикрепить к чату через кнопку "плюс" на gemini.google.com. Модель получает доступ ко всем источникам из блокнота, сохраняет ссылки на них и может комбинировать личные данные с веб-поиском в одном окне.
​
Вот где это работает прямо сейчас:

— Превратить заметки с митапа и PDF-статьи в черновик презентации или лендинга — Gemini генерирует слайды и макеты на основе ваших материалов.
— Написать код приложения по техдокументации из блокнота — модель видит все спецификации и примеры, которые вы загрузили.
​​— Создать изображения для проекта, опираясь на описания и референсы из исследования — не нужно копировать промты вручную.
​​— Сравнить несколько white paper или написать summary по курсу, который вы собрали в NotebookLM — Gemini работает с полным контекстом.
​— Подготовить FAQ-бота или учебный гайд на основе конспектов — источники остаются кликабельными для проверки.

Функция доступна на веб-версии gemini.google.com и постепенно раскатывается для всех пользователей.
​
🔗 Подробнее на официальном блоге Google

#tools #news #guides #AI

⚡️ GLM-4.7: новый флагман Zhipu AI для кода, планирования и агентных сценариев

➡️ GLM‑4.7 от Zhipu AI — первая open‑source модель с Preserved Thinking: она сохраняет «мысли» между шагами и не теряет логику в длинных задачах. Это критично для рефакторинга кода, многошаговых планов и автономных агентов, где нужно помнить, что уже сделано.
​
Модель заточена под сложный кодинг (SWE‑bench 73.8%, первое место среди open‑source ), reasoning‑задачи (прирост +38% на HLE, уровень GPT‑5.1 ) и генерацию UI — теперь можно быстро собирать веб‑страницы и макеты прямо в чате. Interleaved Thinking даёт модели возможность «думать» перед каждым действием, что снижает ошибки в агентных сценариях.
​
Где применить:

Автономные агенты для разработки: модель сама разбивает задачу, вызывает инструменты, правит код
​Генерация UI и веб‑компонентов: стабильная сборка интерфейсов и правки макетов без повторных уточнений
​Рефакторинг и миграции: Preserved Thinking не даёт «забыть» архитектуру проекта
​Локальный деплой: совместима с vLLM, SGLang, доступна через Ollama — можно развернуть в корпоративной среде
​Протестировать можно в чате (https://chat.z.ai/) или через API (https://docs.z.ai/) — модель бесплатная и open‑source.
​

🔗 Документация GLM‑4.7 (https://docs.z.ai/)

#tools #news #AI

🔥 Psiphon Pro v445 — это бесплатный и хороший VPN без ограничений по скорости.

Лучший бесплатный VPN для Андроид.
Ставим запускаем и все нейронки которые требуют VPN работают! Ура!

🔗 Файл в комментарии

🧠 Как заставить ChatGPT или любую ИИ думать в два раза точнее — новое исследование Google

🔗 Исследование Google на arXiv

#prompts #news #guides #AI

➡️ Обычный бот отвечает сразу, не проверяя себя. Google нашли способ включить внутренний диалог — модель начинает сомневаться, спорить сама с собой и исправлять ошибки. Точность рассуждений выросла вдвое на сложных задачах. Это работает для анализа кода, проверки логики продукта, подготовки решений или написания технической документации.

Четыре приёма для промптов:

— Маркеры сомнения: просите бота использовать «О!», «Подождите», «Но что если...» — это переключает его на самокоррекцию и повторную проверку рассуждений.
— Множественные перспективы: задайте роли команды из трёх экспертов (скептик, креативный дизайнер, аналитик), которые обсуждают задачу по очереди.
— Конфликт мнений: попросите сначала предложить решение, а затем жёстко раскритиковать его — финальный ответ строится на основе этой критики.
— Разные характеры: рассматривайте задачу глазами педантичного профессора и смелого изобретателя, затем объединяйте их выводы.

@AI❤️4Life КОПИРУЙ ПРОМТЫ НИЖЕ

В процессе рассуждения обязательно используй фразы вроде "Подождите, дайте проверю", "О, я упустил...", "Но что если...". Если найдешь ошибку в своих рассуждениях, укажи на нее и исправь

Просите модель рассматривать проблему с разных сторон.

Действуй как команда из трех экспертов: скептичный критик, креативный дизайнер и дотошный аналитик. Обсудите решение задачи, по очереди выдвигая аргументы и опровергая ошибки друг друга

Запускайте конфликт мнений. Чтобы избежать галлюцинаций, заставьте модель возражать самой себе.

Сначала предложи решение, а затем жестко раскритикуй его, найдя слабые места. Сформулируй финальный ответ на основе этой критики

Задавайте разные характеры для улучшения результата.

Сначала рассмотри задачу с точки зрения педантичного профессора, который ищет фактические ошибки. Затем — с точки зрения смелого изобретателя. Объедини их выводы

🐝 Что если вместо одного AI-помощника у вас работает целый рой из 100 специалистов?

➡️ Moonshot AI выпустили Kimi K2.5 — опенсорсную мультимодальную модель с нативным Agent Swarm режимом. Вместо последовательного выполнения задач одним агентом модель создаёт оркестратора и до 100 специализированных sub-агентов, которые работают параллельно и могут сделать до 1,500 вызовов инструментов одновременно. Это сокращает время выполнения сложных задач на 80%.

Где это работает прямо сейчас:

— Анализ трендов и контента: задаёте «найди вирусные видео по моей теме» — оркестратор создаёт трёх агентов (TikTok, Reels, Shorts), каждый копает параллельно, результат приходит структурированным.
​
— Разработка UI из скриншотов: загружаете дизайн-макет — модель генерирует production-ready код с pixel-perfect точностью, без переключения между специализированными моделями.

— Мультиагентные кодовые проекты: один агент пишет фронтенд, второй бэкенд, третий тесты — всё параллельно, до 300 последовательных tool calls на сложные воркфлоу.

— Обработка длинных документов: 256K контекст (до 2 млн символов) позволяет анализировать целые кодбейзы, PDF-отчёты, видео без RAG-пайплайнов.
​
— Исследование и отчёты: можно запустить 20+ агентов для создания 50-страничного отчёта — каждый ищет свою часть информации, оркестратор собирает финальный документ.

​
Модель доступна бесплатно на kimi.com (базовый агентный режим без VPN), полный Swarm-режим в платной версии. Опенсорсная версия под MIT-лицензией на Hugging Face — можно запускать локально.
​
🔗 Попробовать Kimi K2.5

@AI❤️4Life

#tools #news #AI

➡️ Zhipu выпустили GLM-5 на платформе Z.ai — это флагманская модель с 744B параметрами, которая создана для агентных задач и комплексной разработки. Она работает на уровне, близком к Claude Opus 4.5, но доступна бесплатно через веб-интерфейс.

Модель показывает SOTA-результаты среди open-source моделей: 77.8 на SWE-bench Verified (решение реальных багов в GitHub репозиториях) и 56.2 на Terminal Bench 2.0 (работа с командной строкой и системными задачами). Контекст 200K токенов, вывод до 128K — это позволяет работать с целыми кодовыми базами и документацией одновременно.
​

Где применить прямо сейчас:
— Разработка фичей с множеством файлов и зависимостей — модель держит контекст всего проекта
— Агентные сценарии: парсинг данных с сайтов, автоматизация через API, мультишаговые задачи с function calls
— Рефакторинг legacy-кода — можно загрузить большой объём старого кода и получить структурированный план переписывания
— Создание скриптов и автоматизации для CI/CD, deployment, мониторинга
— Structured output в JSON для интеграции с другими системами и инструментами
​

Ссылка: 🔗 Попробовать GLM-5 (https://chat.z.ai/)

#news #tools #AI

⚡️ Исследование HBR: AI не освобождает время — он уплотняет рабочий день

➡️ Восьмимесячное наблюдение UC Berkeley за 200 сотрудниками показало парадокс: AI ускоряет задачи, но сэкономленные минуты тратятся на микро-работу — промпты во время обеда, правки кода коллег, взятие чужих ролей. Вместо отдыха люди получают «интенсификацию труда»: день без пауз, размытые границы и рост когнитивной нагрузки. Это работает как цикл — AI поднимает ожидания по скорости, скорость заставляет полагаться на AI ещё больше, зависимость расширяет объём задач.

Как использовать эти выводы:

— На митапах и презентациях: покажите реальный кейс того, как AI меняет не объём работы, а её структуру — это честнее маркетинговых обещаний
​
— В планировании спринтов: фиксируйте новые задачи, появившиеся после внедрения AI-инструментов, чтобы не допустить «workload creep»

— Для обучения команды: объясните эффект dual-task interference — когда мозг одновременно осваивает новый инструмент и поддерживает качество результата
​
— В оценке эффективности: измеряйте не только скорость, но и наличие естественных пауз — если их нет, это путь к выгоранию

🔗 Читать исследование полностью

#news #cases #tools #AI

🚀 Qwen 3.5 — первая открытая модель, которая догнала закрытых гигантов

➡️ Alibaba выпустила Qwen 3.5 с 397 млрд параметров (активны только 17 млрд через MoE), которая в бенчмарках сравнялась с Gemini 3 Pro. Модель нативно мультимодальная — понимает код, картинки и видео без костылей, работает в 8-19 раз быстрее предыдущих версий и доступна в открытых весах под Apache 2.0. API стоит 0.8 юаня за миллион токенов — в 18 раз дешевле Gemini.

Где применить прямо сейчас:

— Создание AI-агентов для автоматизации — модель обучена работать с реальными приложениями, распознаёт элементы интерфейса и выполняет клики, свайпы, ввод
​— Генерация кода и длинных текстов — native multi-token prediction удваивает скорость инференса, поддержка 256k токенов контекста
— Локальный запуск на своих серверах — открытые веса на Hugging Face позволяют полный контроль над данными без отправки в облако
​— Обработка видео и изображений — встроенная визуальная модель понимает скриншоты, может превратить скетч в код
​
🔗 Попробовать в чате (https://chat.qwen.ai/)

#news #tools #AI

OpenAI выкатили GPT 5.4 — имба с контекстным окном 1 МИЛЛИОН токенов

🤩Память теперь гигантская — чат спокойно вмещает до 3000 страниц книги.
🤩 Можно прервать генерацию на середине и сразу уточнить задачу.
🤩 Кодинг, агенты и сложная логика прокачаны до максимума.

Модель Thinking и Pro уже раскатывают для обычных юзеров — тут.