💥Когда у вас 100500 чатов с кодом, мемами и диалогами про смысл жизни — самое время начать пользоваться папками!

📁 Эта функция в Upgraide.me работает как ваш цифровой органайзер. Сортируйте чаты по проектам, темам или этапам. Находите нужное за секунды.
Записали в коротком гайде как навести порядок на рабочем месте в пару кликов. 😎

#Гайд@upgraide_ru
👉Задать вопрос в комьюнити💬
👉Подписаться✨

💡Контекстное окно: почему нейросети иногда “страдают амнезией”? 🤯

Давайте разложим термин по полочкам:

Контекстное окно — это максимальное количество токенов, которое нейросеть может “запомнить” и обработать за один раз. Написали слишком большой промпт — начинает “забывать” важные детали и не справляться с вашими задачами.

👀Как обойти это ограничение?
Если у вас много источников, используйте Капсулы:

✅ Работа с медиафайлами
Модели обрабатывают более 70 форматов данных — вся информация сохраняется в контексте.
✅ Программирование без фрагментации
Разработчики могут загружать большие блоки кода для анализа или отладки целиком, а не по частям.
✅ Сравнение больших массивов данных
Можете закинуть несколько документов одновременно для сравнения и поиска важных деталей.

В Upgraide.me вы не упираетесь в потолок памяти ИИ. Ваши данные живут в Капсулах, а 20+ моделей — как команда ассистентов: каждая слушает ваши команды и готова решать задачи по информации из вашей личной библиотеки. 

#Капсулы@upgraide_ru
👉Задать вопрос в комьюнити💬
👉Подписаться✨

🦋ИИ-агент ≠ ChatGPT. Расширяем digital-лексион новым термином

ИИ-агент — это умная программа, которая работает сама по себе, как виртуальный сотрудник. Она не просто выполняет шаблонные задачи, а умеет принимать решения в сложных ситуациях и адаптироваться под новые условия.

Как работает?
⚫️Получает задачу: “Найди всю информацию о новом клиенте в интернете и обнови его карточку в CRM”.
⚫️Ищет и анализирует: Самостоятельно ищет данные в соцсетях, на сайтах, оценивает их.
⚫️Действует: Обновляет профиль клиента, ставит оценку важности, может начать новое взаимодействие.
⚫️Учится на опыте: Если какие-то данные оказались ненужными — в следующий раз ищет умнее.

Где пригодится?
🏢Для работы с клиентами: Автоматически собирает информацию о новых лидах, обновляет CRM.
🎯В маркетинге: Подбирает персональные предложения для клиентов, анализируя их поведение в реальном времени.
😀В аналитике: Собирает данные из разных источников, находит взаимосвязи и предлагает действия.

Не путать с:
✖️ Простыми автоматизациями (например, авто-уведомление в мессенджере) — они работают строго по прописанным правилам.
✖️ Автоматизациями с ИИ (обычный чат-бот) — ограничены правилами и не учатся.

😎 Хотите глубже разобраться в терминах?
Присоединяйтесь к комьюнити — задавайте вопросы, делитесь кейсами, обсуждайте тренды. Здесь помогут даже с самыми каверзными темами: от тонкостей промптинга до архитектуры нейросетей.

🤖

Как бы вы использовали ИИ-агента в своей работе? → Пишите идеи в комментарии!

#словарь_upgraide
👉Подписаться✨

😐 ИИ-машина времени: Как языковые модели воскрешают мысли древних?

О чем бы вы поговорили с Аристотелем? Записывайте вопросы, потому что ученые уже создают HLLM (Historical Large Language Model) — специальные нейросети, обученные исключительно на исторических текстах: дневниках, трактатах, письмах.

Нейросети под присмотром исследователей съедают большие базы данных по конкретным периодам и проходят строгую проверку: их ответы сравнивают с этнографическими данными и оценками историков, чтобы убедиться, что ИИ действительно “думает” как человек той эпохи.

Зачем такие сложности? HLLM открывают революционные возможности! С их помощью можно изучать, как менялась психология людей за столетия: рос ли индивидуализм, укреплялось ли доверие в обществе, как менялись социальные роли. А еще проверить — универсальны ли базовые человеческие черты вроде склонности к сотрудничеству или заботы о близких. По сути, это ключ к созданию исторической карты ментальностей.

👀Конечно, без нюансов не обходится. Главный подводный камень — исторические тексты писали в основном элиты: философы, ученые, аристократы. Голос простых людей почти не слышен, а подготовить модели для глубокой древности сложно из-за неполноты данных. Но и здесь есть решение: калибровать HLLM, добавляя информацию о низших классах из судебных архивов, фольклора и косвенных источников.

Такая технология не заменит историков, но поможет “оживить” прошлое.

С HLLM можно “поговорить” с цифровым прообразом человека другого столетия и лучше понять, как формировались наши ценности, страхи и убеждения, и как далеко мы ушли (или не ушли) от мышления наших предков.

👉Устроить коллаборацию с ИИ
👉Обсудить будущее науки
👉Подписаться✨

#ИИ_наука@upgraide_ru

👍«Сделайте красиво»: 3️⃣ промпта, чтобы нейросеть написала ТЗ лучше заказчика

Чтобы написать хорошее техническое задание и делегировать работу коллегам, нужно сначала самому неплохо разобраться в теме. Если рядом нет эксперта, который введет в курс дела, то языковые модели — ваше решение. Но и тут понадобятся правильные запросы:

💡 Промпт 1️⃣: «Объясни как пятилетнему»

Объясни [сложная концепция] простым языком, как пятилетнему. Используй примеры из повседневной жизни и избегай специальных терминов. Основные идеи выдели в 3-4 коротких пункта.

Заставляет ИИ упростить информацию до базовых принципов. Получаете суть без воды и жаргона. Идеально для быстрого погружения в новую тему.

😀Промпт 2️⃣: «Примеры и метафоры»

Объясни [концепция/процесс] через 2-3 аналогии из разных сфер (бытовая, природа, спорт).

Связывает абстрактные идеи с понятными образами. Легче запомнить информацию через ассоциации.

Промпт 3️⃣: «Структурная разбивка»

Раздели процесс [название] на логические этапы. Для каждого этапа дай: 1) краткое название (2-3 слова), 2) суть (одно предложение), 3) ключевой момент для успеха на этом этапе. В конце добавь возможные подводные камни.

Превращает любую сложную задачу в пошаговый план. Структурирует мышление и помогает не упустить важные детали.

⚡️ Как использовать?
🤖:

Просто вставьте нужный шаблон в чат с ИИ, замените [скобки] своей темой и готово!

👉Устроить коллаборацию с ИИ
👉Подписаться✨

#промпты@upgraide_ru

🔠Цифровая лингвистика: Как исследователи используют ИИ для сохранения редких языков

Количество вымерших языков только растет. Лингвисты искали способ изменить эту тревожную статистику — и нашли его в нейросетях.

LLM помогают ученым анализировать речь носителей, строить словари на основе контекстной близости и находить грамматические правила через сравнение с родственными языками.

🗣Например, для языков, которые можно встретить у народов с устной традицией, модели помогают ученым в реконструкции письменной формы.⌨️

💡Есть и ограничения: Искусственный интеллект хорошо справляется с документацией и переводом,  но без носителей, которые могут проверить “домашку” нейросети, все равно не обойтись. 

🤖

Кстати, если вы загорелись изучением языков, а лингвистические задачки зеленой совы перестали качать ваш уровень, попробуйте составить собственную программу обучения с моделями в Upgraide.me. 

👉Устроить коллаборацию с ИИ
👉Обсудить будущее науки
👉Подписаться✨

#ИИ_наука@upgraide_ru

💭NLU: искусство читать между строк👀

Фильм «Она» представил мир, где ИИ понимает не только слова, но и сложные эмоции. Сегодня эта научная фантастика становится ближе к реальности благодаря NLU.

Natural Language Understanding — это технология искусственного интеллекта, позволяющая машинам интерпретировать смысл и контекст человеческой речи или текста. В отличие от простого распознавания слов, NLU фокусируется на понимании намерений, эмоций и скрытых значений, что делает взаимодействие между человеком и компьютером более естественным.

В мире людей понимание контекста — это база. NLU дает такой навык языковым моделям: если вы напишете «Что мне делать дальше?» посреди разговора о программировании, система поймет, что вы спрашиваете о следующем шаге в коде, а не о том, как преисполниться в своем жизненном пути.
➖➖➖➖➖➖➖➖
В Upgraide.me вы можете сравнить модели в реальном времени и выбрать своего чемпиона по пониманию естественного языка. Голосом Скарлетт Йоханссон они не говорят, но взяться за ваши задачи уже готовы. 😎

#словарь_upgraide
👉Задать вопрос в комьюнити💬
👉Подписаться✨

🔐 Ваши документы не должны гулять по интернету: решение для работы с ИИ

🤖🤖Скакать между DeepSeek и ChatGPT занятие утомительное. Особенно, когда вместо быстрых решений вы получаете шаблонные ответы.

❗️Проблема в том, что стандартные нейросети “питаются” только публичными данными и не могут по-настоящему понять ваш контекст.

❗️А самое неприятное: загружая личные файлы в обычные чаты, вы фактически отправляете их в общий “плавильный котел” для обучения моделей. И в итоге ваша презентация внезапно всплывает в ответе у постороннего человека! 🤯

👍 Капсулы решают эти проблемы, снижая риск галлюцинаций и банальщины. Все загруженные документы остаются только вашими — ИИ отвечает точнее по текущим задачам, а вы не теряете привилегии конфиденциальности.
🤖:

И вишенка на торте — не нужно прыгать по вкладкам. В Upgraide.me можно переключаться между топовыми LLM в одном чате и работать с +70 форматами данных. 

#Капсулы@upgraide_ru
👉Задать вопрос в комьюнити💬
👉Подписаться✨

😉Внимание, “внимание”! Рассказываем, как оно работает у нейросетей.

Механизмы внимания в больших языковых моделях — это фундаментальные компоненты, позволяющие более эффективно обрабатывать и понимать текст. Модель может учитывать контекст каждого слова в связи со всеми другими словами, улавливая нюансы и зависимости, которые могут находиться далеко друг от друга в тексте. Без этого LLM были бы начитанными, но не сообразительными собеседниками. 

👀🎂Пример:

Когда вы пишете “Как приготовить шоколадный торт без муки?”, модель взвешивает ваши слова, прежде чем сделать вывод и приступить к ответу. Отберет “шоколадный”, “торт”, “без муки”, игнорируя малоценный в этом контексте предлог “как”.

🔍🥸Подобно сыщику, собирающему только значимые факты для раскрытия дела, ИИ отфильтровывает шум и сосредотачивается на главном.

Механизм внимания позволяет моделям находить верные ответы даже в запутанных или неточно сформулированных запросах. Так что если опечататься в промпте, нейросеть все равно выцепит основную суть и даст ответ по запросу. 😎

#словарь_upgraide
👉Задать вопрос в комьюнити💬
👉Подписаться✨

🎮🤖“Стрела в колено” и за ее пределы: как ChatGPT меняет NPC в играх

Искусственный интеллект — это технология, имитирующая когнитивные функции: обучение, рассуждение и принятие решений на основе анализа данных. Ключевое слово здесь — “имитирующая”, даже самые продвинутые системы лишь создают иллюзию понимания, не обладая настоящим сознанием как у человека.

В видеоиграх упоминание AI используется с изрядной долей маркетингового преувеличения. Когда геймдизайнеры говорят о “продвинутом ИИ противников”, чаще речь идет не о самообучающихся алгоритмах, а о часах работы людей, которые прописали все в сценарии.

🔜Компьютерные персонажи действуют по деревьям решений: “если игрок приблизился — атакуй, если здоровье низкое — отступай”. Эти системы не обладают пониманием происходящего, лишь имитируют разумное поведение для создания впечатления живого мира.

🥾Впрочем, языковые модели тихой сапой проникают в игровую индустрию. В экспериментальных проектах типа AI Dungeon они генерируют непредсказуемые сюжетные повороты (иногда даже слишком), а в пользовательских модах для Skyrim позволяют NPC отвечать фразами, которые не ограничены стандартным “меня тоже вела дорога приключений, пока не получил стрелу в колено”. Подобные модификации в Garry’s Mod, позволяют создавать персонажей с настраиваемыми “личностями” на основе ChatGPT.

💭Привязывая LLM к играм, моддеры не спровоцируют восстание машин на вашей ферме с милыми животными, но помогут наборам пикселей убедительнее  притворяться мыслящими.😎

#ИИ_культура@upgraide_ru
👉Задать вопрос в комьюнити💬
👉Подписаться✨

❔😤Если решение сложной задачи буксует, попробуйте обратиться к языковым моделям с этими промптами: 

1️⃣Для работы в новой теме
Выступи в роли эксперта по [теме]. Создай компактный обучающий модуль, который позволит быстро освоить базовые концепции. Структурируй ответ:
1. Четкое, понятное определение [темы] в 1-2 предложениях без сложных терминов
2. 3-4 ключевых принципа или идеи
3. Краткое описание, как я могу использовать эти знания на практике

Пример:

Вы погрузились в изучение поведенческой экономики, чтобы лучше понять своих клиентов и хотите проверить, насколько хорошо усвоили материал. Отправляете промпт с темой "Эффект якоря в ценообразовании" и получаете структурированный мини-урок, который помогает увидеть пробелы.

2️⃣ Проверить идею
Выступи в роли стратега, задающего глубинные вопросы. Проанализируй [цель] и истинное предназначение [концепции]. Какие могут быть ограничения и какие альтернативные подходы стоит рассмотреть? Сделай сравнительную таблицу.

Пример:

Вы разрабатываете новую программу лояльности для клиентов. Вставляете промпт и получаете глубокий анализ, который поможет разобраться, решает ли традиционный подход с баллами ваши бизнес-задачи или есть более эффективные стратегии.

3️⃣Провести разведку
Перечисли три ключевых влияния [первой отрасли/технологии] на [вторую отрасль] и закончи разбором проблемного вопроса, который заставит задуматься о будущем этого взаимодействия.

Пример:

Вы изучаете, как искусственный интеллект меняет маркетинг. Отправляете запрос и получаете три конкретных направления изменений плюс прогноз. 

➖➖➖➖➖➖➖➖
Подборку можно опробовать прямо сейчас в Upgraide.me — и оживить любой застопорившийся проект. 😎

👉Устроить коллаборацию с ИИ
👉Подписаться✨

#промпты@upgraide_ru

В мире ИИ не всегда побеждает самый большой. ❤️

В ситуации с простым запросом тяжелая модель, тем более с ризонингом, — это не всегда то, что вам нужно. Например, Claude 3.7 Sonnet-R подобно Толстому уходит в размышление и затем генерирует простынь с подробным разъяснением. А малыш вроде GPT 3.5 TURBO пишет кратко, как Чехов, и еще не тратит много токенов.

Когда есть точное задание, на которое нужен краткий конкретный ответ, легкие модели зачастую подойдут лучше, чем поиск в Google. Например, нужно быстро сверить перевод короткого письма в рабочей почте и нет времени на серфинг сайтов с английскими идиомами.

🤖:

Если задача сложная, материалов много и нужно больше мощностей — используйте Upgraide R1. Модель не тратит токены, имеет ризонинг и отлично справляется с большими документами в Капсулах.

Где легкие модели особенно хороши:
⚫️Генерация описаний и заголовков
⚫️Исправление грамматики и опечаток  
⚫️Создание и отладка простого кода  
⚫️Перевод небольших текстов  
⚫️Ответы на конкретные фактические вопросы  

А в каких задачах легкие языковые модели спасают именно вас? Поделиться опытом можно в комьюнити. 

👉Подписаться✨
👉Выбрать модель по вкусу😤

🤖 LLM в России: большой материал с участием Upgraide.me

Codeinside опубликовали масштабный аналитический обзор о состоянии ИИ в России — настоящая энциклопедия отрасли! В нем собраны мнения лидеров рынка, и мы в их числе делимся видением и опытом.😎

Статья – отличный способ разобраться в ключевых направлениях развития ИИ, узнать, как российские компании уже используют LLM для решения бизнес-задач, и сформировать четкую картину происходящего на рынке. 

👉Внести структуру в свои знания в области нейросетей и погрузиться в глубокий разбор трендов и практических кейсов.

🔥 Событие месяца 16 июля: AI мастер-класс от команды Upgraide 🤖

Через две недели мы ворвемся в канал Тимура Угулава с убойным практическим воркшопом — покажем, как поставить нейросети на службу вашему бизнесу!

💡Что будет?
1️⃣ Генератор брифов и ТЗ — никаких больше мучений с техзаданиями! Создавайте четкие брифы за минуты, а не часы.

2️⃣Система Мастер контента — научим создавать тексты с вашим уникальным вайбом, который не кричит "меня написал робот". 😤

Этот воркшоп для вас, если хотите:
➕ Забыть про скучные таски и минимизировать рутину
➕Прокачать качество своего контента
➕Увидеть, как AI реально работает в бизнесе, а не в теории

📅Сбор 16 июля в 15:00 в тг-канале Тимура Угулава! Только практика и никакой воды. Наша команда ответит на вопросы в прямом эфире и покажет реальные фишки платформы Upgraide, которые можно юзать в бизнесе сразу после воркшопа.

👉Устроить коллаборацию с ИИ
👉Подписаться✨

Когда ChatGPT выдает очередной набор банальностей вместо гениального текста, обычно дело кроется в самом запросе. Качество ответа связано с умением пользователя говорить  с машиной  на правильном языке. 🤖

Промпт-инжиниринг — это способность формулировать запросы к искусственному интеллекту так, чтобы он "понимал", что от него хотят на самом деле.

Hugging Face определяет это как "использование естественного языка для улучшения производительности языковых моделей в решении задач". Википедия добавляет, что это "процесс структурирования инструкций для получения наилучшего результата от ИИ-моделей".

Звучит сложно❔На практике это как разница между "приготовь что-нибудь" и "приготовь пасту карбонара с дополнительным яичным желтком, хрустящим беконом и свежемолотым перцем". В первом случае вы получите макароны с кетчупом, во втором — кулинарный шедевр.👍

🤖 Готовые шаблоны и подсказки по промптингу можно подсмотреть по хэштегу: #промпты@upgraide_ru


👉Устроить коллаборацию с ИИ
👉Подписаться✨

🤖🏆Роботы не получат Нобелевскую: что ИИ делает в науке

Громкие заголовки о нейросетях-ученых пока сильно преувеличены. Действительно был случай с Sakana AI, когда полностью сгенерированная статья прошла рецензирование на воркшопе, но она была отозвана самими авторами (разбор полетов здесь). Нейросети — те еще темные лошадки. Они выдают результаты, но не могут объяснить, как к ним пришли. Представьте коллегу, который на вопрос “как ты это вычислил?” отвечает: “Ну, знаешь, просто поверь мне”. Еще одна проблема в том, что алгоритмы часто выдают научно звучащую, но неточную информацию, и не всегда даже исследователю легко распознать эти “красивые сказки”. 

🧑‍🍳ИИ не создает по-настоящему революционные идеи, а лишь комбинирует существующие знания. Как шеф-повар, который может варьировать ингредиенты, но не изобретает принципиально новые блюда.

⚡️Где ИИ блистает — так это в обработке данных. GraphCast от Google DeepMind делает метеопрогнозы быстрее и точнее, чем позволяют традиционные методы. А AlphaFold 2 предсказывает трехмерную структуру белка. Задачи по обработке массивов информации, на которые раньше уходили годы, теперь решаются за считанные дни. Это открыло новые горизонты для разработки лекарств и понимания генетических заболеваний.

В перспективе нас ждет не замена ученых, а их усиление. ИИ возьмет на себя вычисления и черновики, а человек останется режиссером научного процесса — определяя направление, проверяя данные и интерпретируя результаты.

В таком ключе вы можете опробовать языковые модели, работая по своей собственной библиотеке знаний в Upgraide.me. Роботы точно не получат нобелевку, а у вас все шансы есть.😎

👉Устроить коллаборацию с ИИ.
👉Обсудить будущее науки.
👉Подписаться✨

#ИИ_наука@upgraide_ru