База знаний
Материалы от базовых объяснений до практических сценариев применения.
Структура материала
Материалы строятся так, чтобы читатель не застревал в терминах: объяснение, схема, пример и следующий шаг.
Пошаговая инструкция: AI-ассистент руководителя на Claude Fable 5 для сводок, писем, встреч, задач и weekly review.
Пошаговая инструкция: как использовать Claude Fable 5 для предварительной проверки договора, поиска red flags, спорных пунктов и вопросов юристу.
Пошаговая инструкция: как анализировать большие документы в Claude Fable 5 — договоры, ТЗ, регламенты, отчеты и тендерную документацию.
Пошаговая инструкция: как использовать Claude Fable 5 для подготовки КП от брифа клиента до структуры, аргументов, risk review и финального текста.
Пятничный подкаст ezGPT за 12 июня 2026 года: OpenAI усиливает Codex и enterprise-инфраструктуру, Anthropic выводит новые Claude-модели и идет в regulated industries, Microsoft двигает AI at work, а главный вывод недели — агентам нужны governance, guardrails и наблюдаемость.
Главные новости AI за неделю к 5 июня 2026 года: Codex выходит за рамки разработки, ChatGPT получает новый слой памяти, GitHub и Microsoft развивают agent-native платформы, NVIDIA переносит агентов в физический AI, а Google показывает масштаб Gemini и AI Search.
Главные новости AI за неделю к 29 мая 2026 года: Codex получает Computer Use на Windows, Google двигает Gemini в агентную сторону, Microsoft открывает computer-using agents, Anthropic привлекает крупный раунд, а NVIDIA показывает масштаб спроса на AI-инфраструктуру.
Простой чек-лист AI-безопасности: данные, риски, human-in-the-loop, prompt injection, права AI-агентов, логи и правила для команды.
Пошаговая инструкция: как установить Ollama, скачать uncensored-модель, проверить локальный чат, запустить API и добавить свои правила безопасности.
Коротко и простыми словами: что такое fine-tuning, когда он полезен, чем отличается от RAG и промптов, какие данные нужны и почему без evals дообучать модель рискованно.
Простыми словами: что такое structured output, зачем ИИ возвращать JSON, почему нужна schema validation и где структурированный ответ действительно полезен.
Простыми словами: что такое context engineering, почему одного промпта мало и как правильный контекст помогает LLM, RAG и AI-агентам отвечать точнее.
