👾Яндекс поддержит стартапы в ИИ и других сферах технологий

В компании недавно запустили акселератор Yandex AI Startup Lab — программу поддержки наукоемких проектов молодых ученых и студентов. Им помогут менторы из разных сервисов — от Такси до Яндекс Роботикс — прокачать проекты, протестировать и из идеи и разработки сделать продукт.

Кроме денег и грантов на облачные ресурсы, участники с наиболее перспективными разработками могут получить возможность развивать свои технологии в экосистеме Яндекса — условия обсудят на демодне.

Заявки принимаются до 30 декабря.

🚀 OpenAI представили GPT Image 1.5 - крупное обновление ChatGPT Images

Фокус новой версии - не только генерация, но и точное редактирование под реальные бизнес-задачи.

Что реально прокачали:
→ точечное редактирование: можно добавлять, удалять и менять объекты без ломки света, композиции и персонажей
→ качественная генерация текста и надписей, даже мелким шрифтом
→ заметно лучшее распознавание и прорисовка лиц, в том числе на групповых фото
→ более точное следование сложным инструкциям
→ меньше артефактов и глюков в генерациях
→ работа в несколько раз быстрее

Модель построена на GPT-5.2, а для работы с изображениями теперь не обязательно писать длинные промпты - в интерфейсе появились готовые стили и пресеты для быстрой обработки визуального контента.

Доступ постепенно открывают для всех пользователей, включая бесплатный тариф.

@GPTMainNews

🚀 Вышло ультимативное руководство по созданию проектов в Claude Code — кодер за полчаса рассказал весь путь разработки от планирования до прода.

Вшил ссылки на таймкоды:

00:00 — Не повторяй мою ошибку
02:30 — Фаза 1: план
02:54 — Два вопроса, которые нужно задать себе перед началом проекта
04:44 — Как использовать ИИ для планирования
06:14 — Создание спецификации проекта
11:36 — Фаза 2: настройка
12:04 — Сетап репозитория на GitHub
13:32 — Создание файла переменных окружения (.env)
13:50 — CLAUDE.md и как его заполнять
15:57 — Автоматическая документация проекта
18:24 — Установка плагинов
19:33 — Установка MCP-серверов
20:52 — Настройка кастомных slash-команд и sub-agents
23:22 — Продвинутая настройка: предварительная конфигурация прав
24:09 — Продвинутая настройка: хуки
24:55 — Фаза 3: разработка
25:41 — Создание MVP с Claude
26:33 — Ворк-флоу 1: разработка фичи
27:49 — Ворк-флоу 2: разработка по задачам (issue-based)
29:19 — Workflow 3: мультиагентная разработка (multi-clauding)
30:39 — Советы для продуктивной разработки
33:04 — Как применять всё, что вы узнали в видео

Сохраняйте — тут.

@GPTMainNews

ИИ-образование в России развивают… бигтехи

Консалтинговая компания J’son & Partners опубликовала исследование, где сравнила подходы по подготовке ИИ-кадров в России, США и Китае. Общий для всех игроков вызов: образованию нужно 7–10 лет, чтобы догнать развитие технологий, а рынок ИИ меняется в разы быстрее.

За ИИ-кадры в США отвечают автономные университеты с очень дорогим образованием, а в Китае всё централизует государство, в России сложилась третья модель, где ключевую роль в подготовке ИИ-спецов играет кооперация университетов с ИТ-компаниями.

На деле это выглядит так: в разработке образовательных программ и подходов к обучению ИИ-спецов в университетах активно участвуют бигтехи. Часто практические знания в передовых областях сначала появляются в компаниях, а затем становятся базой для университетских программ. Например, в отчёте упоминается Школа анализа данных Яндекса, она начала готовить ML-специалистов ещё в 2007 году — задолго до нынешнего бума ИИ-бакалавриата и магистратур.

@GPTMainNews

В Китае массово открывают «школы роботов» — гуманоидов готовят к работе на заводах и в роли домашней прислуги. Их учат упаковывать посылки, готовить еду, убираться и выполнять бытовые задачи.

За каждым роботом следят минимум два человека, которые корректируют движения и помогают запоминать правильные сценарии действий. Цель простая — закрыть дефицит обучающих данных для ИИ.

Лучшие «выпускники» отправятся на реальные фабрики. Учебная практика закончилась, дальше — взрослая робот-жизнь.

@GPTMainNews

💡 Топ-7 книг об ИИ на русском - для тех, кто хочет понимать, что происходит

Кому интересно собрали подборку книг, которые реально дают картину - от технологий до последствий для людей, власти и культуры.

1️⃣ «ИИ-2041» - Кай-Фу Ли, Чэнь Цюфань
10 историй о мире через 20 лет: медицина, деньги, любовь и контроль. Половина - аналитика, половина - художественные сюжеты. Читается легко, а мысли остаются надолго.

2️⃣ «Nexus» - Юваль Ной Харари
Про то, как информационные системы эволюционировали от мифов до алгоритмов. Главный тезис: ИИ - первая технология, которая может принимать решения вместо человека.

3️⃣ «Грядущая волна» - Мустафа Сулейман
Сооснователь DeepMind честно пишет о том, почему ИИ и биотех - это не просто прогресс, а огромный риск для существующих систем власти и контроля.

4️⃣ «Охота на электроовец» - Сергей Марков
Глубокая и очень подробная книга про языковые модели: как они появились, как работают и куда всё идёт. Плюс - автор выложил её бесплатно в PDF.

5️⃣ «О дивные новые слова» - Салман Хан
Основатель Khan Academy объясняет, почему ИИ - лучший шанс перезагрузить образование. Книга, которую публично рекомендовал Билл Гейтс.

6️⃣ «Общий искусственный интеллект» - Юлиан Тогелиус
Спокойный и трезвый разбор AGI: без паники, без «восстания машин», с объяснением, что реально возможно, а что пока фантастика.

7️⃣ «Новый договор. Кино и зритель после ИИ» - Мария Кувшинова
Очень актуально. Про то, как ИИ меняет визуальную культуру и почему «правда изображения» больше не работает так, как раньше.

Если хотите понимать ИИ, а не просто пользоваться им - этот список отличная база.

@GPTMainNews