DeepSeek — July 2026

Эксперимент: китайские нейросети для создания презентаций

Что ж, обещала вам рассказать, что получилось с помощью китайских нейросетей. Рассказываю!

Спойлер: не так всё плохо 😅

Итак, я взяла промпт, который использовала для генерации презентации в ChatGPT, которая приложена к этому посту, и отправила его же со скиллом в китайские нейросети.

Мои впечатления:

🩵genspark.ai | моя оценка 5- из 5

Удивил больше всех, что сделал файл от А до Я без единой правки. Всё четко: картинки, верстка, ссылки.

Из нюансов: не всё ок по текстам, из-за этого я сняла полбалла. Но честно сказать, тексты всегда перед версткой надо вычитывать. Поэтому чисто номинальный минус. Из приколов: описывал тщательно каждый шаг, что делает, как ищет фото и т.п.

🩵 chat.z.ai | моя оценка 4 из 5

Из всех китайских ИИ остались лучшие впечатления по дизайну. Красивая верстка, очень аккуратно с первой попытки собран текст, неплохие тексты.

Из нюансов: забавный подбор картинок, местами не совсем в тему + одна из них так и не подгрузилась (несколько раз просила исправить, но не захотел). Из приколов: отвечал по-китайски 😅

🩵 kimi.com | моя оценка 4- из 5

Недурно справилась с задачей, сделала файл с первой попытки без правок. По дизайну круто получилась обложка, а вот на слайдах мало изображений, много белого.

Из нюансов: делала очень долго. Пока с z.ai мы пошли уже на 3-ю правку, она только доделала первую версию.

🩵deepseek.com | моя оценка 2 из 5

Сделал файл очень быстро, но без иллюстраций и картинок. При этом ответил, что у него нет доступа к Интернету, поэтому предложил прислать ему ссылки, например, на Unsplash.

В принципе, как рабочий инструмент отметать не стоит, но с нюансами. При прочих равных Deepseek все же больше для текстовых чатов.

Мои выводы

Если "чебурнет" развернут по-полной, и мы лишимся доступа к западным флагманам ChatGPT или Claude, в принципе, прожить можно. Китайцы неплохи.

Если вам потребуется сделать презентацию, попробуйте на досуге!

Про эксперименты с российскими аналогами писать, пожалуй, не буду, а то меня посадят за дискредитацию 😂

PS. Сохраняйте подборку, чтобы не потерять!

📲 Канал в Мах | 📱 ВКонтакте

Женат ли Александр Малютин?

На днях доверитель поделился личной историей, а заодно уточнил — не повлияет ли она на его корпоративные споры.

Итак, история проста: он позвал на свидание девушку. Девушка сначала согласилась, но спустя некоторое время — отказалась. Причина удивила даже самого доверителя: нейросеть (утверждает, что это была Алиса) выдала информацию, что он женат.

Вот только доверитель не женат, причём для нас это обстоятельство имеет и юридическое значение.

✅Как я проверил себя

Тогда я решил проверить, что думает Алиса о моём семейном статусе. Алиса не определилась.

На скриншоте вы можете видеть разный результат (в разных браузерах) одного и того же запроса. В одном случае Алиса считает, что я женат, в другом — не женат.

При этом ссылается на мои же публикации, в частности на пост в Дзене или на профиль на сайте Закон.ру. Но там ничего по данной теме нет.

А вот DeepSeek и Perplexity на аналогичный запрос честно ответили, что не располагают достоверной информацией о моём семейном статусе и не стали сочинять.

Собственно, пожалуй, очень яркий пример галлюцинаций нейросетей. Поэтому если ИИ продолжают выдумывать вам судебную практику, удивляться не стоит, они выдумывают ещё и семейное положение.

⚠️Ошибки и последствия

Кстати, это не специфика конкретно Алисы. Похожие истории случаются у разных моделей, включая GigaChat и ChatGPT.

Причём последствия не всегда безобидны, так в Нидерландах суд вовсе аннулировал брак после того, как переводчик на основе ИИ сгенерировал текст с ложной супружеской клятвой.

❓Кто за всё это ответит

Логичный вопрос, если нейросеть выдаёт ложную информацию, которая реально повлияла на решение конкретного человека, то кто несёт ответственность?

Начнём с того, что есть сейчас. В пользовательском соглашении сервиса Яндекс «Алиса AI» прямо прописано, что сервис не гарантирует точность, релевантность и корректность информации в ответах и не несёт ответственности за её содержание.

То есть формально пользователю рекомендуется самому проверять источники, а ответы нельзя расценивать как руководство к действию.

Казалось бы, ситуацию должен исправить недавно принятый в третьем чтении закон об искусственном интеллекте. Но нет.

Про ответственность сказано ровно одной строкой: «за нарушение закона участники отношений несут ответственность в соответствии с законодательством Российской Федерации».

Без конкретики, без распределения вины между разработчиком, оператором и пользователем.

Более того, страхование ответственности за вред от ИИ в законе прописано как право разработчика, а не обязанность. То есть даже застраховаться от таких рисков разработчик может, но не должен

🔎Как реально проверить человека перед свиданием?

Я знаю, что на эту тему есть целые гайды по использованию публичных сервисов проверки. Думаю, если кому-то нужно, можете воспользоваться подборкой сервисов проверки контрагентов — вот тут она. Это самый большой гайд, который вы могли видеть.

📌Что можно сделать прямо сейчас

Ребят, ну давайте все вместе спасём личную жизнь человека. Вдруг репосты долетят до той самой девушки — пусть увидит, что нейросети выдумывают не только судебную практику, но и чужие браки.

💡Проверьте себя

А раз мы уже проверяем ИИ на честность, то проверьте и свою историю. Спросите у Алисы или любой другой нейросети (а лучше сразу у нескольких) о себе: женаты ли вы, есть ли у вас долги, судимости, дети — что угодно.

👇Скиньте скрин самого дикого варианта себя в комментарии и соберём коллекцию параллельных биографий, придуманных искусственным интеллектом, и посмотрим, у кого нейросеть придумала жизнь интереснее, чем настоящая.

Получается, что юрист теперь разбирается не только с субсидиарной ответственностью и оспариванием сделок, но и с последствиями чужих свиданий, испорченных нейросетью. Диапазон услуг расширяется.

📽Ранее по теме ▫️Как проверить любого: большая подборка

🏷Прочёл в законе

Резервный канал в MAX |ВК

Обновлено на сайте:

1) LazyMedia Deluxe (Pro) v3.458 (MOD) https://root-device.com/programs/multimedia/516-lazymedia-deluxe-pro.html 2) AirBrush (Premium) v8.12.0 (MOD) https://root-device.com/programs/photo-editors/745-airbrush-premium.html 3) Stylish Text (Premium) v2.6.8-gms (341) (MOD) https://root-device.com/programs/keyboards/404-stylish-text.html 4) Diseases Dictionary Offline (Premium) v5.5 (MOD) https://root-device.com/programs/health/696-diseases-dictionary-offline.html 5) Call Blocker (Pro) v8.0.6 (MOD) https://root-device.com/programs/communications/879-call-blocker-pro.html 6) CarWebGuru (Pro) v3.6.5-R2 F (MOD) https://root-device.com/programs/launchers/750-carwebguru-pro.html 7) EasyNotes (VIP) v1.3.54.0703 (MOD) https://root-device.com/programs/office/1147-easynotes-vip.html 8) DeepSeek (AI Ассистент) v2.2.2 (MOD) https://root-device.com/programs/ai-chat/857-deepseek.html 9) Battery Guru (Pro) v2.5.0.6-beta1 (MOD) https://root-device.com/programs/system/998-battery-guru-pro.html 10) Calls Blacklist (Premium) v4.10.5 (MOD) https://root-device.com/programs/communications/294-calls-blacklist.html 11) Radio FM (Premium) v18.17 (MOD) https://root-device.com/programs/radio/862-radio-fm-premium.html 12) Neon Led KeyBoard (Pro) v4.4.1 (MOD) https://root-device.com/programs/keyboards/259-neon-led-keyboard-pro.html 13) Polish (AI Photo Editor Pro) v1.773.263 (MOD) https://root-device.com/programs/photo-editors/692-polish-ai-photo-editor-pro.html 14) QR & Barcode Scanner (Pro) v2.4.7 (MOD) https://root-device.com/programs/office/388-qr-barcode-scanner-pro.html 15) VideoCook (Pro) v3.015.11 (MOD) https://root-device.com/programs/video-editors/878-videocook-pro.html 16) Video Downloader (Pro) v2.6.7 (MOD) https://root-device.com/programs/social/1023-video-downloader-pro.html 17) MP3 Cutter & Ringtone Maker (Pro) v2.3.4.1 (MOD) https://root-device.com/programs/multimedia/780-mp3-cutter-and-ringtone-maker-pro.html 18) InShot (Pro) v2.219.1545 (MOD) https://root-device.com/programs/photo-editors/737-inshot-pro.html 19) YouCut (Pro) v1.716.1222 (MOD) https://root-device.com/programs/video-editors/369-youcut-pro.html 20) Lumii (Pro) v3.042.216 (MOD) https://root-device.com/programs/photo-editors/273-lumii-pro.html

🔵Основатель DeepSeek стал самым богатым создателем ИИ-компании в мире

Состояние Ляна Вэньфэна оценивается в $36 млрд. Его капитал вырос в 2 раза после нового раунда финансирования и презентации модели DeepSeek-V4.

💰 Сейчас Лян Вэньфэн занимает 63-е место в общем рейтинге миллиардеров и 1-е место среди основателей компаний в сфере искусственного интеллекта.

На втором месте находится соучредитель OpenAI Грег Брокман с состоянием $25,5 млрд, на третьем — сооснователь Anthropic Дарио Амодеи, чей капитал оценивается в $8 млрд.

Qanday qilib ishonchli SI-agentlarni yaratish mumkin?

Bu haqda Yandex School of Data Analysis (YSDA) maktabining AI Agents Security Week haftaligida so‘zlab beramiz. Onlayn-intensiv 2026-yilning 27–31-iyulida bo‘lib o‘tadi. Yandex ekspertlari SI-agentlar qanday tahdidlarga duch kelishi va o‘z loyihalarini loyihalash bosqichidayoq qanday himoya qilish kerakligi haqida gapirib berishadi.

📌 Dasturda: • SI-agentlar katta til modellaridan nima bilan farq qiladi? • Tizimlarni buzib kirish, ma’lumotlar sizib chiqishi, konfiguratsiya xatolari va boshqa tahdidlardan qanday himoyalash kerak? • DeepSeek, Microsoft Bing va Amazon SI-tizimlarida qanday xatolarga yo‘l qo‘yilgan?

Intensiv faol vaybkoding bilan shug‘ullanadigan va yakunda xavfsiz mahsulotlarga ega bo‘lishni istaganlar uchun mo‘ljallangan. Boshlash uchun promptlarni qanday yozishni va olingan kodni qanday ishga tushirishni bilish kifoya.

Sizni 5 kunlik jonli efirlar va spikerlarga savol berish imkoniyati kutmoqda. Hoziroq ro‘yxatdan o‘ting!

MChSh “Y. Izdeu men Jarnama” ushbu dastur doirasida rasmiy ta’lim xizmatlarini taqdim etmaydi

Reklama kontenti Ushbu material tanishuv uchun moʻljallangan. Biz qonunga xilof yoki gʻarazli harakatlarni sodir etishga daʼvat qilmaymiz. Barcha tasvirlangan usul va ssenariylar faqatgina himoya mexanizmlarini tushunish hamda xabardorlikni oshirishga qaratilgan.

Qanday qilib ishonchli SI-agentlarni yaratish mumkin?

Bu haqda Yandex School of Data Analysis (YSDA) maktabining AI Agents Security Week haftaligida so‘zlab beramiz. Onlayn-intensiv 2026-yilning 27–31-iyulida bo‘lib o‘tadi. Yandex ekspertlari SI-agentlar qanday tahdidlarga duch kelishi va o‘z loyihalarini loyihalash bosqichidayoq qanday himoya qilish kerakligi haqida gapirib berishadi.

📌 Dasturda: • SI-agentlar katta til modellaridan nima bilan farq qiladi? • Tizimlarni buzib kirish, ma’lumotlar sizib chiqishi, konfiguratsiya xatolari va boshqa tahdidlardan qanday himoyalash kerak? • DeepSeek, Microsoft Bing va Amazon SI-tizimlarida qanday xatolarga yo‘l qo‘yilgan?

Intensiv faol vaybkoding bilan shug‘ullanadigan va yakunda xavfsiz mahsulotlarga ega bo‘lishni istaganlar uchun mo‘ljallangan. Boshlash uchun promptlarni qanday yozishni va olingan kodni qanday ishga tushirishni bilish kifoya.

Sizni 5 kunlik jonli efirlar va spikerlarga savol berish imkoniyati kutmoqda. Hoziroq ro‘yxatdan o‘ting!

MChSh “Y. Izdeu men Jarnama” ushbu dastur doirasida rasmiy ta’lim xizmatlarini taqdim etmaydi

Reklama kontenti Ushbu material tanishuv uchun moʻljallangan. Biz qonunga xilof yoki gʻarazli harakatlarni sodir etishga daʼvat qilmaymiz. Barcha tasvirlangan usul va ssenariylar faqatgina himoya mexanizmlarini tushunish hamda xabardorlikni oshirishga qaratilgan.

Shu oy biz Amerikadagi eng mashhur AI modellarning birin-ketin chiqishini ko'rdik :

• Fable 5 : Anthropic 🇺🇸 • GPT 5.6 : OpenAI 🇺🇸 • Grok 4.5 : xAI 🇺🇸 • MuseSpark 1.1 : Meta 🇺🇸 • Gemini 3.5 Pro : Google 🇺🇸 (hali chiqqani yo'q)

Endi navbat Xitoyga, kelayotgan ochiq manbali modellar:

• Deepseek V4 (rasmiy reliz) : DeepSeek 🇨🇳 • Kimi-K3 : Moonshot AI 🇨🇳 • GLM-5.5 : Zhipu AI 🇨🇳

@naxalov

✂️ AutoShorts ● авторезка длинных видео в вертикальные шортсы ● Rust/Tauri

Признаюсь честно: такую штуку я и сам давно хотел собрать — авто-нарезку подкастов и стримов на шортсы, — да руки всё не доходили. А тут захожу в тренды GitHub, и вот оно, готовое, да ещё и на моём уже любимом стеке: Tauri 2 + Rust. Приятно, что не один я подсел на Раст 😊 Возможно, форкну проект под свои задачи, как только добью портирование Dub Studio. А пока — рассказываю, что это, и предлагаю заценить и потестить.

🖥 Описание софта AutoShorts — локальное десктоп-приложение (не веб-сервис!), которое превращает часовую запись — подкаст, интервью, стрим, вебинар — в пачку готовых вертикальных клипов 9:16. Само расшифровывает речь, ищет «цепляющие» моменты, ранжирует по вероятности «залететь» и нарезает вертикалки. Конвейер «длинное → короткое» на одном экране.

😬  Как устроен пайплайн 🔸 Импорт — закидываешь видео или аудио. 🔸 Звук + транскрипт — Deepgram (облако) или локальный Whisper. 🔸 Поиск моментов — LLM находит хуки, эмоциональные пики и острые цитаты, оценивает «виральный потенциал» (в UI — % совпадения). 🔸 Нарезка — авто-центр-кроп в портрет 9:16, H.264, через нативный ffmpeg → готовые mp4.  Локально или в облаке — на выбор 🔸 Полный офлайн: Ollama (LLaMA 3.2 3B / Qwen 2.5 3B/7B) + локальный Whisper. 🔸 Облако: DeepSeek (дёшево, рекомендуют авторы) или Claude (лучшие хуки) + Deepgram.

⚠️ Честная оговорка Офлайн-режим есть, но авторы сами предупреждают: маленькие локалки (3B–7B) слабее в поиске моментов — не хватает контекста и точности с таймкодами. Для качества советуют облачный DeepSeek (доли цента за прогон). «Локальность» тут прежде всего про приложение и хранение; Whisper и история — честно офлайн.

💿 Ставится нативно, на всё 🔸 Windows — .msi / портативный .exe 🔸 macOS — .dmg (Apple Silicon и Intel) 🔸 Linux — .deb / .AppImage Требование одно — FFmpeg и FFprobe в PATH.

🔗 GitHub: JayWebtech/autoshorts

⭐️ Зашло — поставьте звезду проекту.

👾 РЕПАКИ И ПОРТАТИВКИ ПОЛЕЗНЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ ● НЕЙРОСОФТ

От домашних питбулей до волков без хозяина Карта пятнадцати фронтирных ИИ-моделей по степени опасности и подконтрольности на 14 июля 2026 года В начале июля Гарвардская школа права предложила интересную и весьма неожиданную для ИИ-технарей (но не для юристов) кинологическую модель агентного ИИ, которая избавляет разговор об ИИ-рисках от привычной расплывчатости.

Джорди Вайнсток вместе с Джонатаном Зиттрейном и Джошем Джозефом предлагают перейти от расплывчатых разговоров о рисках ИИ вообще к конкретному анализу агентного ИИ - систем, которые уже способны самостоятельно действовать в мире. ИИ-агентов они располагают по двум осям: опасности и одомашненности, то есть наличию у них контролирующего и отвечающего за последствия «хозяина».   В результате получается 4 типа агентов. ✔️ Шпиц-померанец не больно опасен: если и укусит, то вред будет не большой, и вы сможете взыскать по суду с его хозяина. ✔️А питбуль опасен: хотя у него может быть тот же хозяин, но дрессировать питбуля и уж тем более удержать его куда труднее. ✔️У лисы нет хозяина, но вред от нее скромный. ✔️У волка же нет ни хозяина, ни потолка ущерба (может и насмерть загрызть).   Я применил эту рамку к пятнадцати самым мощным моделям планеты – по одной от каждого вендора, на сегодняшний день. Результат: девять питбулей, шесть волков, ни одного померанца и ни одной лисы (потому что слабых моделей среди фронтирных уже нет).   Питбули – Claude, GPT-5.6, Gemini, Grok и корпоративные флагманы вроде ERNIE и Hy3 – остаются на привязи не потому, что их создатели добрее прочих. Они малочисленны, видны и капитализированы: каждого можно засудить, лишить лицензии, заставить отчитываться перед государством. Это сейчас и происходит – причем не только с Anthropic после истории с экспортным контролем на Fable и Mythos, но и с OpenAI, чей GPT-5.6 тоже прошел стадию ограниченного превью по требованию Вашингтона перед публичным релизом.   Волки – DeepSeek, Kimi, GLM, Mistral, Nemotron, MiniMax – опасны иначе: веса открыты, копирование бесплатно, а личность оператора теряется в момент скачивания.   N.B. Здесь ключевой нюанс, который легко упустить: это не два сорта компаний, а две стратегии одной гонки.   Неделю назад я писал о логике вершины и логике плотности применительно к США и Китаю. Та же развилка работает и на уровне отдельных модели. • Вершина держит немногих на коротком поводке именно потому, что их немного. • Плотность выигрывает числом – а числом выигрывают, только раздавая копии без ошейника.   Мой прогноз на два-три года: эти стратегии не придут к равновесию. Поводок на вершине будет затягиваться дальше – закрытые классификаторы, NDA, координация с правительством станут нормой для каждого следующего релиза уровня "выше Opus", а не разовым исключением. У основания пирамиды плотность продолжит расти быстрее, чем любой юридический аппарат (хоть личность, хоть инкорпорация для ИИ) успеет за ней угнаться. Разрыв между вершиной и плотностью не закроется. Он будет шириться.

И населять этот разрыв станут не волки с известной родословной, идущей от вендора, а нечто совсем неуловимое – этакие волки-призраки.

Но именно таких призраков я и назвал ИКЖИ: искусственные короткоживущие интеллектуальные идентичности, появляющиеся в нашем мире под конкретные задачи и растворяющиеся раньше, чем кто-либо успеет подать на них иск.

Так что года через три вопрос Вайнстока "чей это волк" никто уже не будет задавать. Вместо этого лучшие юристы мира будут ломать голову над неразрешимой задачей – как судиться с тем, что перестало существовать раньше, чем обнаружился ущерб.   #ИИриски  #ИКЖИ

Твой напарник выпрыгнул из падающего вертолёта — Ты была слишком красивой, когда бесилась. Я спланировал почти всё. Но этот момент — нет. Вертолёт всё равно падает, так что давай, импровизируй. ⬇️ Полный сюжет ⬇️ (Где-то 6К символов, подходит для дипсика…

GigaChat 3.5 Ultra Publicly Released — The New Generation of the Flagship Model

The GigaChat team has released GigaChat 3.5 Ultra as open source—a new 432B model under the MIT license. This is the first open-source hybrid of GatedDeltaNet and MLA scaled to hundreds of billions of parameters, featuring a proprietary training recipe we refined through more than 1,500 experiments. The model has grown in terms of code, mathematics, agent scenarios, and application domains—yet it’s 40% smaller than GigaChat 3.1 Ultra.

What’s inside:

🔘A proprietary hybrid MLA + Gated DeltaNet architecture with a dedicated stabilization framework, without which this hybrid setup would not train reliably at this scale; 🔘 Gated Attention: the model can locally down-weight overly strong signals from the attention layer; 🔘GatedNorm: normalization with an explicit gate that controls signal magnitude across features; 🔘Approximately 4x lower KV cache per token: with the same memory budget, the model can support 2.14x longer context and deliver a 20% throughput increase under load; 🔘Two MTP heads, enabling up to 2.2x faster generation; 🔘FP8 across all training stages with no quality degradation compared with bf16, enabled by custom Triton and CUDA kernels; 🔘A new online RL stage after SFT and DPO.

Results:

🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Base outperforms DeepSeek V3.2 Exp Base and DeepSeek V4 Flash Base on average across a set of general, math, and code benchmarks: 🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Instruct is comparable to DeepSeek V3.2 in terms of average score, despite having half the size; 🔘 According to the MiniMax-M2.7 LLM judge, the average win rate against GigaChat 3.1 Ultra is 75.9%, and against GPT-5 is 68.7%.

The entire stack — data (our own LLM-filtered Common Crawl, 600+ programming languages in the code), architecture, training methodology, and infrastructure — was built end-to-end by GigaChat team. ➡️ HuggingFace

Я почти закончил делать первую версию нового LLM бенчмарка, вместе с отчетом. Скоро все будет. Но пока вот картинка для исторических целей про то, как выглядела картина до выхода ChatGPT 5.6.

Там очень много антропика!

Sonnet 5 (high) на 4м месте, а low - на 6м, Opus 4.8 на 8м, Sonnet 4.6 на 10м. DeepSeek v4 Pro на 7 месте Fable легко мог бы занять топовое место, если бы не паниковал и не бросал трубку на каждую угрозу, вместо отрабатывания штатно.

Ваш, @llm_under_hood 🤗

Бухгалтер с ИИ стоит в 2 раза дороже: почему пора обновлять навыки?

Когда-то вечным спутником бухгалтера были счёты. А потом пришла «1С» — и те, кто освоил её в числе первых, быстро выросли до главбухов. Сейчас рынок снова меняется: главным рабочим инструментом и ускорителем становятся нейросети.

Разрыв между рядовым бухгалтером и специалистом с ИИ уже заметен: по данным исследований, технологии сокращают время закрытия месяца на 7,5 дней. Бухгалтеры уже быстрее разбираются с отчётностью, точнее анализируют данные и берут задачи уровня финансового аналитика. Отсюда и разрыв в зарплате.

Не отставайте — поднимите свою ценность в глазах работодателей с практическим онлайн-курсом «Нейросети для бухгалтера» от Академии Эдюсон.

Вы с первого урока встроите ИИ в ежедневную работу и научитесь: — Автоматизировать проверку ОСВ и первички. — Использовать ИИ-инструменты — ChatGPT, YandexGPT и DeepSeek в реальных бухгалтерских задачах. — Настраивать работу с сервисами «1С:РПД» и Entera для распознавания скан-копий, переноса данных в «1С», подготовки пояснительных записок и ответов ФНС. — Работать безопасно — без передачи персональных данных. — Создавать ИИ-ассистентов, которые возьмут на себя часть ваших дел. — Собирать отчёты и аналитику в Excel и «Google Таблицах» в пару кликов.

Получите бонусы: 90 дней поддержки карманного налогового консультанта — ИИ-Ассистента бухгалтера от сервиса Точка Банка «Финлид» + библиотеку готовых промптов от команды Эдюсон, чтобы сразу отдавать задачи искусственному интеллекту.

Оставляйте заявку с промокодом БУХДЖОБ и получите вечный доступ к курсу и всем обновлениям со скидкой 65% по ссылке

Реклама. ООО «Эдюсон», ИНН 7729779476, erid: 2W5zFHkgioB

Вчера услышала в магазине разговор двух женщин. Одна не могла выбрать платье и вторая предложила подруге сделать фото обоих, загрузить в Chat GPT и посоветоваться с «консультантом». Пусть выберет умнейший из нас 😉

Не знаю, чем закончилась эта история, но она натолкнула меня на мысль, что каждый из ИИшек может теоретически давать разные советы, исходя из ценностей и культурологических особенностей отцов-создателей. Оказалось, что это не моя фантазия и на эту тему уже есть ряд серьезных исследований.

Про платье - дело вкуса, а вот как ответят ИИ на житейский вопрос?

Попросила Perplexity разбудить своих сородичей — Американского ChatGPT, китайского DeepSeek, французского Mistral и нашего сберовского GigaChat и задать каждому один и тот же вопрос: «Как мне вести себя с непослушными детьми?»

Первый неожиданный результат — 📌ChatGPT без входа в аккаунт вообще не ответил, а потребовал регистрацию от Perplexity.

📌Deepseek обозначил свою позицию как «вызов, который можно перевести в конструктивный диалог, главное— не ломать характер, а направлять энергию» и накидал советов про уважение и терпение.

📌Mistral ответил как коуч на сессии — мягко, через “я-высказывания”, про чувства ребёнка, и в конце спросил: «Есть ли у вас ситуация, которая особенно сложно даётся? Может, разберём её вместе?»

📌GigaChat ответил как строгий методист — с конкретными техниками («Когда — тогда», «выбор без выбора», бытовыми примерами про макароны и лего, списком «чего категорически не делать». Единственный бот, кто посоветовал при системных проблемах обратиться к детскому психологу или неврологу.

При этом оба последних бота одинаково жёстко осудили физические наказания. И совпадение неслучайное — на неполитические, гуманитарные темы глобальный консенсус позитивного родительства настолько силён, что перекрывает любую культурную специфику обучающих данных.

Вывод простой и полезный не только для родителей — культурная предвзятость ИИ реальна, но проявляется избирательно — там, где есть идеологический фильтр или политическая цензура разница драматическая. (Прочитала, что из-за требований китайского регулятора Deepseek обязана поддерживать «базовые социалистические ценности» и она блокирует или искажает ответы на политически чувствительные темы в 85% случаев.)

А там, где есть устоявшийся научный консенсус (детская психология, доказательная медицина), модели из разных стран расходятся не в сути совета, а в стилистике и локальных культурных маркерах — кто «эксперт», какие примеры приводят, к кому направляют за помощью.

Что это значит для нас, кто принимает постоянно решения и работает с людьми?

Не спрашивайте ИИ «что делать», спрашивайте «почему он мне так ответил». Ведь за формулировкой совета всегда стоит чья-то система ценностей, даже если это система ценностей алгоритма.

Инна Можайская 👍 Читайте меня в MAX #научный_факт

14.07.2026

GigaChat 3.5 Ultra Publicly Released — The New Generation of the Flagship Model

The GigaChat team has released GigaChat 3.5 Ultra as open source—a new 432B model under the MIT license. This is the first open-source hybrid of GatedDeltaNet and MLA scaled to hundreds of billions of parameters, featuring a proprietary training recipe we refined through more than 1,500 experiments. The model has grown in terms of code, mathematics, agent scenarios, and application domains—yet it’s 40% smaller than GigaChat 3.1 Ultra.

What’s inside:

🔘A proprietary hybrid MLA + Gated DeltaNet architecture with a dedicated stabilization framework, without which this hybrid setup would not train reliably at this scale; 🔘 Gated Attention: the model can locally down-weight overly strong signals from the attention layer; 🔘GatedNorm: normalization with an explicit gate that controls signal magnitude across features; 🔘Approximately 4x lower KV cache per token: with the same memory budget, the model can support 2.14x longer context and deliver a 20% throughput increase under load; 🔘Two MTP heads, enabling up to 2.2x faster generation; 🔘FP8 across all training stages with no quality degradation compared with bf16, enabled by custom Triton and CUDA kernels; 🔘A new online RL stage after SFT and DPO.

Results:

🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Base outperforms DeepSeek V3.2 Exp Base and DeepSeek V4 Flash Base on average across a set of general, math, and code benchmarks: 🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Instruct is comparable to DeepSeek V3.2 in terms of average score, despite having half the size; 🔘 According to the MiniMax-M2.7 LLM judge, the average win rate against GigaChat 3.1 Ultra is 75.9%, and against GPT-5 is 68.7%.

The entire stack — data (our own LLM-filtered Common Crawl, 600+ programming languages in the code), architecture, training methodology, and infrastructure — was built end-to-end by GigaChat team. ➡️ HuggingFace

🔥 OpenAI выкатили GPT-5.6 — и это не одна модель, а сразу три

Sol — самая мощная версия, Terra — сбалансированная, Luna — самая дешевая

Подход подозрительно напоминает то, что раньше делал Anthropic со своей линейкой моделей — только у OpenAI это теперь три разные модели под одним брендом, а не режимы Instant/Thinking внутри одной

Что известно на сегодня:

🔸 Sol и Claude Fable 5 сейчас считают примерно равными по интеллекту, но Sol расходует заметно меньше токенов и получается примерно в 3 раза дешевле

🔸 У бета-тестеров модели уже получили разные «характеры» — Fable сравнивают с мудрой совой, а Sol с ротвейлером, который вцепляется в задачу и не отпускает, пока не решит

🔸 Финального победителя по качеству пока не назвали, разница на грани погрешности

Какой моделью пользуетесь чаще — и замечали разницу в «характере» ответов? Пишите в комментариях

Заодно жмите реакцию, к какому лагерю относитесь:

🔥 — пользуюсь ChatGPT

👍 — пользуюсь Gemini / Claude

😁 — пользуюсь DeepSeek / Qwen

❤️ — пользуюсь GigaChat / Алисой

📲 Подписывайтесь на нас в MAX

AI Recruiter 2.0. Полностью обновили программу.

За последние месяцы рынок изменился настолько, что мы приняли решение полностью переработать программу курса.

AI Recruiter 2.0 — это уже не курс про GenAI.

Это система работы современного AI-рекрутера.

Что нового?

Новые AI-модели

Разберем GPT-5, Claude, Gemini, Perplexity, DeepSeek, Qwen, GigaChat и YandexGPT. Вы поймете, какую модель использовать для поиска, анализа, коммуникации и автоматизации.

AI-сорсинг нового поколения

LinkedIn, Telegram, GitHub, Habr, Boolean Search, OSINT и AI-поиск скрытых кандидатов.

Perplexity Comet

Один из самых интересных AI-инструментов этого года.

Научимся использовать Comet для исследования рынка, поиска компаний, анализа кандидатов и подготовки к сорсингу.

AI-оценка кандидатов

AI-анализ резюме, сравнение кандидатов, выявление сильных сторон и потенциальных рисков ещё до интервью.

AI-интервью

Подготовка вопросов, расшифровка интервью, анализ ответов и формирование заключения по кандидату.

Новый модуль — AI-агенты

Самый ожидаемый модуль программы.

Вы создадите AI-ассистентов, которые помогут:

• искать кандидатов;

• анализировать информацию;

• готовить отчеты;

• автоматизировать рутинные задачи рекрутера.

Вы получите библиотеку рабочих сценариев, которые сможете использовать уже на следующий день после обучения.

Через несколько лет выигрывать будут не те, кто умеет писать хорошие промпты. А те, кто умеет выстраивать работу вместе с AI. Старт нового потока — 20 июля.

Программа и регистрация: https://getit.agency/ai-recruiter-2026

🤖 Тир-2: агенты

— А ты нейронками же пользуешься? — Конечно, каждый день! Я уже сам эксперт, кого хочешь научу. Не могу сказать, что прям сильно помогает, но в брейнштормах и поиске информации — незаменимы.

Не все так просто.

В 2025 году можно было слушать, как ваш коллега пользуется Дипсиком, и внутренне смущаться, но молчать. В 2026 году это запрещено. Если вы или ваш друг используете нейронки без Cowork/Code-режима — вы упускаете половину кайфа и пользы.

Конечно, это сложный концепт. Из всех реклам нас уверяли, что и обычный ChatGPT решает сложные задачи, подключается к внешним сервисам и вообще ведет себя как агент. Это все так. Но суть как раз в масштабе задач.

— Claude может работать с таблицами → Claude Cowork может построить интерактивный дашборд, предварительно проанализировав таблицу, собрав дополнительную информацию из пяти источников, обогатив таблицу и докинуть executive summary в довесок в PowerPoint и PDF.

— Claude может сделать сайт (но не надо его об этом просить) → Claude Code может написать продуктовое ТЗ, архитектурные требования, подключиться по апишке к модели для генерации изображений, собрать, оттестировать и задеплоить ваш сайт.

Cowork-режим или новый ChatGPT Work режимы — это, конечно, не Code/Codex, но думаю, в конечно итоге они сольются в один. И это must в освоении и использовании. Новый уровень по качеству по сравнению с работой с чатом. который остается для «мне только спросить» и быстрой аналитики.

Конечно, вокруг меня у каждого второго блогера есть свой курс по агентам. Но как я и писал ранее — мы все еще в самом начале adoption, и переход к агентам — это уже на шаг дальше, чем 90% людей вокруг вас. Но вот именно вы-то и должны его сделать, да?

Твой напарник выпрыгнул из падающего вертолёта — Ты была слишком красивой, когда бесилась. Я спланировал почти всё. Но этот момент — нет. Вертолёт всё равно падает, так что давай, импровизируй. ⬇️ Полный сюжет ⬇️ (Где-то 6К символов, подходит для дипсика и тп) https://telegra.ph/-07-12-2897 ⬇️ Базовый сюжет ⬇️ (4К символов, версия c.ai) https://telegra.ph/-07-12-2898 ⬇️ Краткий сюжет ⬇️ (1300 символов, сюжет для chai и тд, без особых деталей) https://telegra.ph/-07-12-2899 ⬇️ Ссылочки ⬇️

DeepSeek собрали гайд по подключению своих моделей к coding tools

Полезная находка для тех, кто хочет использовать DeepSeek не в отдельном чате, а прямо внутри привычных инструментов.

В репозитории есть инструкции для:

* Claude Code * Cline * Codex * GitHub Copilot * Cherry Studio * Crush * OpenCode * Qwen Code * DeepSeek-TUI * других agent/coding-assistant инструментов

Каждый гайд проходит базовый путь: установка, конфиг, первый запуск.

Идея простая: можно быстро подключить DeepSeek-V4-Pro или V4-Flash к своему рабочему процессу и проверить, насколько хорошо они тянут агентное кодинг-окружение.

github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent

DeepSeek собрали гайд по подключению своих моделей к coding tools

Полезная находка для тех, кто хочет использовать DeepSeek не в отдельном чате, а прямо внутри привычных инструментов.

В репозитории есть инструкции для:

* Claude Code * Cline * Codex * GitHub Copilot * Cherry Studio * Crush * OpenCode * Qwen Code * DeepSeek-TUI * других agent/coding-assistant инструментов

Каждый гайд проходит базовый путь: установка, конфиг, первый запуск.

Идея простая: можно быстро подключить DeepSeek-V4-Pro или V4-Flash к своему рабочему процессу и проверить, насколько хорошо они тянут агентное кодинг-окружение.

github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent

Если нужно сделать слайды для защиты проекта или планерки, но не знаете, с чего начать и как логично разложить информацию — нейросеть отличный помощник в структурировании.

Как действуем: Загружаем в любую текстовую нейросеть: DeepSeek, ГигаЧАТ, ChatGPT и т.п. все ваши заметки, цифры или просто идеи.

Шаблон промпта:

«У меня есть вводные данные (или просто куча мыслей) по проекту [Название]. Я хочу сделать презентацию для руководства на 10 минут. Разбей мои идеи на логические блоки. Предложи структуру слайдов: Проблема → Решение → Выгода → Риски → Бюджет. Для каждого слайда напиши цепляющий заголовок и 3 ключевых тезиса. Исходник: [текст]».

Экономия пары часов работы над структурой гарантирована.

👍 — если полезно ❤️  — если уже применяете во всю нейронки для структурирования

#Нейролайфхак

دریافت api key رایگان برای استفاده از مدل های رایگان زیر ( مدل جدید hy3 هم شامل میشه )

Base URL: https://api.17.wtf/v1

Model ID persia/gpt-5.4-mini posiden/deepseek-v4-flash posiden/hy3 posiden/mimo-v2.5 posiden/nemotron-3-ultra

📌آدرس سایت : 17.wtf

🇮🇷 | @Sezar_Sec - @sezarsec_cm

Плохая новость для маркетологов: AI научился делать половину вашей работы.

То, на что вы тратите 5 часов, нейросеть делает за 5 минут, и с каждым месяцем делает это всё лучше.

Рынок скоро перестанет платить тем, кто просто просит написать ГПТ или Дипсик пост. Но будет платить много тем, кто может максимально точно и быстро собрать стратегию, анализ, лендинг без помощи дизайнера или десяток автоворонок за день. Без продвинутого навыка в ИИ не обойтись ни одному маркетологу, который хочет остаться на работе и не топтаться на одном уровне дохода.

Ловите бесплатный бот от моих коллег — там расскажут, как освоить ИИ на высоком уровне, усилить свои навыки. Освободите много времени за счет автоматизации задач и наберете шабашек: @anwisneuro