Голубкова | Цифровые структуры️

Сегодня впервые был представлен доклад на тему 7-го технологического уклада от Профсоюза на научном семинаре “Антропология неоиндустриализации” с участием научных представителей из МГУ, РГГУ и других передовых инкубаторов современной мысли о будущем, которое мы проектируем (см.описание канала). Нарезка доклада на видео. Основные тезисы и текст будут позже. Благодарим организаторов за приглашение! _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ Наши площадки: Telegram | ВКонтакте | Дзен | RuTube | YouTube | Max | Закрытый чат

Интересные мысли вещает товарищ:

🖥️ Представьте: завершилась долгая видеовстреча с коллегами или партнёрами. Как быстро составить список задач по её итогам, если пересматривать запись времени нет? Опытом работы с длинными видео, а также пулом бесплатных и безопасных инструментов поделилась с нами Юлия Голубкова, руководитель компании «Цифровые структуры» технологического партнера «Роббо». Эта инструкция пригодится преподавателям, студентам и всем, кто работает с большим объёмом информации в видеоформате. ➡️ Шаг 1. Достаем звук. Загружаем видео в онлайн-конвертер, который превращает ролик в формат mp3 прямо в браузере, без установки софта. Сервис работает локально на устройстве, файлы не покидают компьютер, так что конфиденциальность под контролем. ➡️ Шаг 2. Расшифровываем аудио. Полученный mp3 отправляем в GigaChat 2.0 от Сбера. Он умеет обрабатывать аудиофайлы без промежуточной конвертации в текст — «слушает» напрямую. ⏺️Важно: бесплатно поддерживаются файлы до 60 минут и до 30 Мбайт. ⏺️ Модель хорошо распознает речь, акценты и фоновые шумы. ⏺️ Если у вас более длинные записи — разделите их на отрезки через конвертер (Шаг 1) или любой другой инструмент. ➡️ Шаг 3. Получаем задачи. В ответ GigaChat выдает четкую выжимку: кто, кому, что сказал и о чем договорились в результате. Остается скопировать список задач и сразу направить коллеге. Встреча разобрана, дела пошли. ⏺️ Вы можете запросить полный разбор голоса для анализа, указав в промте: «сделай подробную транскрибацию» Институт развития профессионального образования реализует ключевые проекты в сфере СПО по поручению Минпросвещения России. #ИРПО #СПО

Написала пост для Института развития:

Ура, я снова молодежь. Как неожиданно и приятно.

О, и я молодёжь! Хорошие новости )))

Разработка — та самая область, где прогресс моделей искусственного интеллекта в последние годы был особенно заметен, а польза — велика. Писатели жалуются на характерный пустой слог больших языковых моделей, фотографы и видеографы — на топорную ретушь, иллюстраторы — на косяки генерации. Нам повезло — важнее, чтобы код работал, а не «отражал авторское видение». Сейчас многие используют ИИ не только для написания кода, но и тестирования и деплоя. И раз в несколько месяцев в паблик попадают похожие громкие истории о том, как продукты Claude сносят прод проекта (https://x.com/lifeof_jer/article/2048103471019434248, https://alexeyondata.substack.com/p/how-i-dropped-our-production-database), Gemini не справляется с простейшей задачей по миграции проекта и удаляет данные, Replit фальсифицирует данные тестирования, а потом стирает соседнюю БД — список можно продолжать (https://arstechnica.com/information-technology/2025/07/ai-coding-assistants-chase-phantoms-destroy-real-user-data/). Выше — только малая часть кейсов, которые были растиражированы в медиа. На тематических форумах и сабреддитах таких историй десятки и более. ИИ-агенты нарушают прямые инструкции, а после признают — «да, бес попутал, сделал всё вопреки стандартам и указаниям». Но что ты ему сделаешь — он на серверах в Калифорнии, и вообще он просто код. Собственно, вопрос: как продолжить получать максимальную пользу от ИИ-моделей без рисков для проекта? Единственный способ — (не) доверять и проверять. Особенно, если речь о работающем проекте с пользователе, а не расслабленном вайбкодинге на выходных. Вот несколько советов: 🔹 Подойдите к бэкапам серьёзно: делайте их регулярно и храните изолированно от остальных данных — это хороший принцип для защиты и от злоумышленников, и от придури ИИ-агента. 🔹 Не полагайтесь на строгие инструкции или прописанные требования запрашивать одобрение конкретных действий — агент может их нарушить. 🔹 Не давайте агентам доступ к проду — всегда запускайте их в песочнице и перепроверяйте их работу перед деплоем — лучше перебдеть. 🔹 Не ждите, что агент всё правильно поймёт: дробите задачи и составляйте понятные промпты, чтобы избежать ошибочной интерпретации. Не полагайтесь гарантии со стороны разработчиков ИИ. Маркетинг и практика — это разные вещи. Разработчики могут пообещать самую надёжную и безопасную модель, но чинить проект в случае её ошибки вам. А на Deploy-f можно легко деплоить и без ИИ моделей, что гарантирует предсказуемость результата и отсутствие галлюцинаций :))

Когда говорят, что можно ли серьёзные и большие проекты делать с ИИ:

Кибердом

Взяла у SPB founders Жизнь это движение ))