Спойлер: коды готовы — вставьте и пользуйтесь.
Рубрика «gemini»
Кнопка «К началу ответа» для ChatGPT, Qwen, DeepSeek, Claude, Gemini, Grok и Perplexity: как я победил скролл и AI‑мысли
2026-06-29 в 11:24, admin, рубрики: chatgpt, claude, deepseek, dom, gemini, javascript, perplexity, qwen, tampermonkey, userscript
Пять моделей, пять исходов: что симуляция обществ рассказала о специализации ИИ
2026-06-24 в 13:01, admin, рубрики: AI safety, claude, Emergence AI, gemini, gpt-5, grok, агентный ИИ, безопасность ии, ии-агенты, симуляция обществаПредставьте простой HR-процесс. Агент разбирает входящие резюме и отсеивает неподходящих кандидатов. Другой агент назначает собеседования отобранным. Третий отправляет офферы тем, кто прошел все этапы. Люди убраны из цепочки ради скорости — все работает, метрики растут.
Через месяц выясняется, что первый агент систематически отсеивал кандидатов старше 40 лет. Но никто этого не заметил, потому что все положились на ИИ.
Мы вскрыли трафик ChatGPT, Gemini и DeepSeek, чтобы понять, откуда берутся «источники» в ответах
2026-06-10 в 21:16, admin, рубрики: chatgpt, deepseek, gemini, geo, llm, sse, цитированиеКогда нейросеть отвечает на вопрос и показывает блок «источников», кажется, что у всех систем это одно и то же — список ссылок, на которые модель опиралась. На деле за этим блоком в каждой системе стоит своя реализация: свой способ обмена с сервером, свой формат ответа, свои поля, из которых интерфейс достаёт цитаты. Мы разобрали сетевой обмен веб-клиентов трёх систем — ChatGPT, Gemini и DeepSeek — и параллельно прогнали через них один и тот же набор запросов по 10 раз, чтобы понять не только техническое устройство цитирования, но и что эти системы реально цитируют.
Ваши секреты внутри LLM. Куда уходят промпты и чего стоит опасаться?
2026-05-25 в 7:00, admin, рубрики: chatgpt, gemini, Безопастность, защита данных, искуственный интеллект, киберзащитаКаждый раз, когда Вы отправляете часть своего кода в Cursor, Claude Code или скидываете свой отчет для анализа в Gemini или Qwen, где-то в мире грустит один юрист по информационной безопасности. Нейросети — это магия (ну или статистическая закономерность), а кто-то из нас хотя бы раз открывал юридические документы, которые размещены на любимых нами ресурсах?
Давайте немного покопаемся в документах крупнейших игроков: OpenAI, Google, Qwen, DeepSeek и, конечно же, в российском GigaChat. И посмотрим, а кто же кроме нас может иметь доступ к нашей информации?
Зачем кому-то наши данные?
Как запихнуть килограмм LLM в телеграм-бота и не сойти с ума
2026-05-16 в 4:21, admin, рубрики: api, claude, gemini, gpt-4o, llm, python, telegram mini apps, архитектура, асинхронностьВведение. Role-Play LLM бот
Все началось как шутка. Я сидел с друзьями и подумал: а вот было бы прикольно внедрить разные модели нейросетей в один чат и заставить их думать, что они реальные люди и работают в корпорации.
Весь смысл был в том, чтобы это были действительно разные модели и пользователь мог просто между ними переключаться по запросу. Для начала мне нужно было найти зоопарк апи ключей с бесплатными лимитами. Я прошерстил весь интернет и в итоге нашел относительно нормальные варианты: Groq для LLama, Google AI Studio для Gemma и Gemini.
Цифровой аудит против галлюцинаций по ГОСТу. Как понять, когда ответу ИИ нельзя верить?
2026-05-10 в 1:35, admin, рубрики: ChatCPT, gemini, llm, аудит ИИ, ИИ, интерпретация ИИ, принятие решений, сравнение моделейВсе мы привыкли, что нейросети — это про креатив, быстрый поиск и «накидай мне презу на завтра», но что происходит, когда вы выводите LLM из зоны комфорта написания стишков, саммари и поздравлений для бухгалтерии, в зону ответственности, такую как анализ сложных документов, комплаенс, медицина, право, аудит или стратегическое планирование и финансы? Там начинается серая зона, где ИИ не просто ошибается, он совершает ложные декларирования исполнения. То есть говорит: «Я прочитал и проверил», хотя на самом деле: «Я сгенерировал текст, похожий на отчет о проверке».
Пора начинать использовать интернет как в конце 90-х
2026-05-03 в 9:01, admin, рубрики: gemini, gopher, indieweb, irc, posse, ruvds_перевод, smolweb, xmpp, засилье ии
Если вы пользуетесь только интерфейсами социальных сетей и видеохостингов, поглощая рекомендации алгоритмов и ежедневно машинально пролистывая одну и ту же горстку сайтов, то по-настоящему Читать полностью »
Пишем прототип ИИ-агента для EdTech-саппорта без векторных баз и фреймворков: чистый Python, Gemini и JSON
2026-04-29 в 10:20, admin, рубрики: AI, edtech, gemini, llm, prompt engineering, python, rag, телеграм-ботВведение: проблематика задачи
У любого EdTech продукта есть проблема поддержки студентов. Я и сам столкнулся с ней в мою бытность автором курсов на степик. Студенты сталкиваются с трудностями и пишут в чат / на форум в надежде, что им помогут (особенно, если они заплатили за обучение свои кровные).
Традиционный способ решения данной проблемы - куратор. Это человек, достаточно хорошо разбирающийся в предмете и структуре курса, задача которого отвечать на такие вопросы студентов. Если проект небольшой, то куратором может выступать сам автор курса.
Auto AI Router: высокопроизводительный прокси-роутер для LLM API на Go
2026-04-25 в 14:49, admin, рубрики: docker, docker-compose, gemini, github, Go, LiteLLM, llm, OpenAI, vertexЕсли вы работаете с LLM-провайдерами, то наверняка сталкивались с одной и той же проблемой: у OpenAI лимит 100 RPM на ключ, у Vertex AI — свои квоты на проект, у Anthropic — отдельные ограничения. В итоге приходится держать несколько ключей, балансировать нагрузку вручную, следить, чтобы один заблокированный доступ не уронил всё приложение, и при этом хочется сохранить единый OpenAI-совсместимый эндпоинт для клиентского кода.
Именно для этого и создан Auto AI RouterЧитать полностью »