

- Главная
- Каталог
- Интернет технологии
- Tips AI | IT & AI
Tips AI | IT & AI
Пишем о новейших инструментах IT и AI технологий, с помощью которых аудитория применяет их для своего бизнеса, фриланса. Активная взрослая аудитория набранная тематическими подборками и рекламой внутри телеграмма.
Статистика канала
Полная статистикаchevron_rightИногда современные проблемы требуют
@tips_ai
Мой друг Максим, которого я читаю давно (интересно пишет про разработку и AI) — запустил похожий опрос для разработчиков.
Суть в том, что инфа о работающих подходах обычно сидит в головах у энтузиастов. Все понимают что AI ускоряет разработку, но мало кто знает как это сделать на реальной кодовой базе.
Вот и собирают кейсы, а всем участникам дают обезличенные данные других.
Кому интересно, можете [поучаствовать в краудсорсинге]
@tips_ai
Опросили 132 инженера, провели 53 интервью и проанализировали 200к сессий Claude Code.
Сейчас инженеры используют его в 60% работы. Год назад было 28%. Продуктивность выросла на +50% (год назад +20%).
55% используют для дебаггинга ежедневно. 42% для понимания чужого кода. 37% для новых фич
27% работы — это то, что вообще не делали бы без Claude. Дашборды, рефакторинг старого кода, исследовательские проекты.
Backend-инженеры делают UI, security-команда анализирует незнакомый код, исследователи строят визуализации. Все становятся fullstack.
Полгода назад Claude делал 10 действий подряд без участия человека, сейчас 21. Количество обращений человека упало с 6.2 до 4.1 за сессию (-33%). Сложность задач выросла с 3.2 до 3.8 из 5.
Использование для планирования кода выросло с 1% до 10%. Для новых фич с 14% до 37%.
Цитаты инженеров:
{Чтобы проверять код Claude, нужны те самые навыки программирования, которые атрофируются от использования Claude}
Меньше взаимодействия с коллегами. {Я задаю больше вопросов, но 80-90% идут в Claude, а не людям}.
{Такое чувство, что я прихожу на работу каждый день, чтобы сделать себя ненужным}.
Другой: {Оптимистичен в краткосрочной перспективе, но долгосрочно AI сделает меня и многих других ненужными}.
Это говорят люди, которые создают Claude.
Половина опрошенных может полностью делегировать только 0-20% работы. Остальное требует постоянной коллаборации и валидации.
Anthropic признаются что сами не знают что делать.
Планируют обсудить с инженерами как поддерживать развитие в новых условиях, создать best practices для AI-augmented работы. В 2026 году обещают конкретные планы.
Если у создателей AI такие цифры и такие сомнения, представьте что будет в других компаниях.
У Anthropic ранний доступ к лучшим инструментам, стабильная индустрия, сами создают AI.
Но если даже там такой уровень неопределённости, всем остальным отраслям нужно готовиться серьёзно.
Исследование проводили в августе 2025, когда был Claude Sonnet 4 и Opus 4.
[Полное исследование]
@tips_ai #news
Опросили 132 инженера, провели 53 интервью и проанализировали 200к сессий Claude Code.
Сейчас инженеры используют его в 60% работы. Год назад было 28%. Продуктивность выросла на +50% (год назад +20%).
55% используют для дебаггинга ежедневно. 42% для понимания чужого кода. 37% для новых фич
27% работы — это то, что вообще не делали бы без Claude. Дашборды, рефакторинг старого кода, исследовательские проекты.
Backend-инженеры делают UI, security-команда анализирует незнакомый код, исследователи строят визуализации. Все становятся fullstack.
Полгода назад Claude делал 10 действий подряд без участия человека, сейчас 21. Количество обращений человека упало с 6.2 до 4.1 за сессию (-33%). Сложность задач выросла с 3.2 до 3.8 из 5.
Использование для планирования кода выросло с 1% до 10%. Для новых фич с 14% до 37%.
Цитаты инженеров:
{Чтобы проверять код Claude, нужны те самые навыки программирования, которые атрофируются от использования Claude}
Меньше взаимодействия с коллегами. {Я задаю больше вопросов, но 80-90% идут в Claude, а не людям}.
{Такое чувство, что я прихожу на работу каждый день, чтобы сделать себя ненужным}.
Другой: {Оптимистичен в краткосрочной перспективе, но долгосрочно AI сделает меня и многих других ненужными}.
Это говорят люди, которые создают Claude.
Половина опрошенных может полностью делегировать только 0-20% работы. Остальное требует постоянной коллаборации и валидации.
Anthropic признаются что сами не знают что делать.
Планируют обсудить с инженерами как поддерживать развитие в новых условиях, создать best practices для AI-augmented работы. В 2026 году обещают конкретные планы.
Если у создателей AI такие цифры и такие сомнения, представьте что будет в других компаниях.
У Anthropic ранний доступ к лучшим инструментам, стабильная индустрия, сами создают AI.
Но если даже там такой уровень неопределённости, всем остальным отраслям нужно готовиться серьёзно.
Исследование проводили в августе 2025, когда был Claude Sonnet 4 и Opus 4.
[Полное исследование]
@tips_ai #news
В последнее время сложно уследить за всеми релизами, но я стараюсь изо всех сил.
У Kling идет неделя релизов, уже был Kling O1 и альтернатива банане O1 Image.
Из нового в V2.6:
• Генерация 1080p сразу с аудио и липсинком на разных языках
• Можно написать в промпте какую фразу нужно сказать и модель озвучит
• Только text-to-video и image-to-video
Интересно, что покажут завтра.
Kling V2.6, а так же доступен у агрегаторов: Freepik, Fal, Higgsfield.
@tips_ai #news
В последнее время сложно уследить за всеми релизами, но я стараюсь изо всех сил.
У Kling идет неделя релизов, уже был Kling O1 и альтернатива банане O1 Image.
Из нового в V2.6:
• Генерация 1080p сразу с аудио и липсинком на разных языках
• Можно написать в промпте какую фразу нужно сказать и модель озвучит
• Только text-to-video и image-to-video
Интересно, что покажут завтра.
Kling V2.6, а так же доступен у агрегаторов: Freepik, Fal, Higgsfield.
@tips_ai #news
Bun уже использовался в Claude Code и давал заметный буст: выше стабильность, быстрее циклы разработки для девелоперов, лучше производительность для энтерпрайза.
Claude Code в ноябре пробил $1 миллиард годовой выручки. Это всего через полгода после запуска.
Дарио Амодей (CEO Anthropic) говорил, что для него кодинг — главная проблема. Кто решит кодинг, решит и все остальные проблемы.
В гонке между Google, xAI и OpenAI я считаю, что Anthropic сделали лучший инструмент для разработки и инвестируют правильно
@tips_ai #news
Устали от каналов с мемами и пересказами с Reddit? Загляните в НейроProfit - отфильтрованная информация, ничего лишнего, только реально работающие нейросети для учебы, работы и жизни.
Автор канала не обещает золотых гор. Вместо этого - честные обзоры, личный опыт и практические советы.
И много другой полезной информации, которая не уместилась
В НейроProfit ценят ваше время
#промо
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
Значит будет мини дайджест:
1/ Gen-4.5 от Runway улучшили качество, физику и следование инструкциям. В рейтинге Artificial Analysis заняла1 место, опережая Veo 3 на 20 elo. Будет доступна только по подписке.
2/ Kling O1 — это больше edit-video модель: удаляет объекты, меняет цвета и стиль. Можно одновременно добавить объект и изменить фон. По промо-роликам выглядит очень неплохо.
Немного попробовав, не впечатлило (промпты не слушает, обьекты не всегда распознает), либо я не до конца разобрался в [User Guide] и делаю что-то не так.
3/ Вернулся DeepSeek с двумя новыми моделями:
• DeepSeek-V3.2: для ежедневного общения и рутинных задач. Доступна в приложении, вебе и по API.
• DeepSeek-V3.2-Speciale: рассуждающая версия, сравнимая с Gemini-3.0-Pro. Пока только по API из-за высокого расхода токенов.
Пока разбирался, вот и вечер пролетел
@tips_ai #news
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
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
Отзывы канала
всего 13 отзывов
- Добавлен: Сначала новые
- Добавлен: Сначала старые
- Оценка: По убыванию
- Оценка: По возрастанию
Каталог Телеграм-каналов для нативных размещений
Tips AI | IT & AI — это Telegam канал в категории «Интернет технологии», который предлагает эффективные форматы для размещения рекламных постов в Телеграмме. Количество подписчиков канала в 22.2K и качественный контент помогают брендам привлекать внимание аудитории и увеличивать охват. Рейтинг канала составляет 11.4, количество отзывов – 13, со средней оценкой 5.0.
Вы можете запустить рекламную кампанию через сервис Telega.in, выбрав удобный формат размещения. Платформа обеспечивает прозрачные условия сотрудничества и предоставляет детальную аналитику. Стоимость размещения составляет 23776.2 ₽, а за 64 выполненных заявок канал зарекомендовал себя как надежный партнер для рекламы в TG. Размещайте интеграции уже сегодня и привлекайте новых клиентов вместе с Telega.in!
Вы снова сможете добавить каналы в корзину из каталога
Комментарий