Parallel AI — это отличный выбор для тех, кто хочет добавить живой веб-поиск в свои AI-проекты без необходимости создавать сложную инфраструктуру с нуля.

Сервис особенно полезен для новичков, так как берёт на себя технически сложные задачи (парсинг, очистка данных, работа с индексом), позволяя сосредоточиться на логике приложения.

Что он умеет:

🔍 Ищет свежую информацию и выдаёт её с ссылками на источники

🔖 Сам чистит и структурирует данные с сайтов

🔗 Работает через один API-вызов вместо цепочки сложных запросов

Например, представьте что созданный вами AI-ассистент может рассказать о вчерашних новостях, найти актуальные цены или проверить факты — всё без галлюцинаций и выдумок.

Пример сбора структурированных данных из веба по запросу «найди AI-конференции 2026 для русскоязычных, куда ещё можно подать заявку»

Прямо в процессе можно добавить новые критерии. На выходе чистый CSV, где каждая строчка подкреплена источником.

Для старта достаточно зарегистрироваться на parallel.ai, взять API-ключ и сделать первый запрос. Документация человеческая, есть примеры кода. Сервис платный, но есть бесплатный тариф для тестирования.

Как повторить:

1⃣ Заходим в Syntx▶ «🎨 Дизайн с ИИ» ▶ Nano Banana PRO

2⃣ Выбираем «Генерация изображений»

3⃣ Загружаем фото своего товара

4⃣ Прописываем промпт (пример ниже 👇)

Через пару минут у тебя не просто упаковка, а полноценный дизайн-лист, который можно:

🫶 добавить в портфолио 🫶 показать клиенту 🫶 использовать в презентации 🫶 доработать в Figma

У него 55 степеней свободы движений — руки, ноги, корпус двигаются почти как у человека.

Внутри встроенный ИИ, который отвечает за координацию и баланс. Смотрится впечатляюще.

Но особенно пугающее выглядит видео с боевыми навыками Agibot A3. Это уже не просто красивая механика. Он держит дистанцию, ловит баланс, комбинирует удары.

Помните Skynet из Терминатор? Раньше это была фантастика из Голливуда. А теперь человекоподобных роботов активно делают в реальных лабораториях, и Китай явно в лидерах.

До восстания машин, наверное, еще далеко. Но факт в другом — роботы учатся двигаться и взаимодействовать с миром почти по-человечески. И это уже не кино.

Как думаете, мы просто наблюдаем эволюцию технологий или начало новой эпохи?

Этот ИИ-агент за короткое время собрал больше 180 000 звезд на GitHub и стал настоящим хитом среди разработчиков.

Теперь Питер будет работать над созданием следующего поколения персональных ИИ-агентов. Задача проста: сделать их такими, чтобы они могли работать не только с людьми, но и взаимодействовать друг с другом.

Штайнбергер — не просто талантливый разработчик. За его услуги боролись гиганты ИТ-индустрии, но он выбрал OpenAI. Что привлекло? Партнёрство с Cerebras и мощные вычислительные ресурсы.

Хорошая новость: Clawdbot не исчезнет. Это open-source проект, который продолжит жить своей жизнью. А сам Питер сосредоточится на разработке автономных ИИ-агентов.

Так что ждем новых крутых решений от OpenAI!

1. Слишком общий запрос. Пишешь: «Нарисуй красивое дерево». Получаешь дерево из фотостока.

Добавь деталей: «Одинокая яблоня на холме, импрессионизм, золотой час, лето» — и магия начинается.

2. Сдался после первой попытки. Один кривой ответ и всё, «нейросети не работают».

На самом деле это диалог. Меняешь формулировку, уточняешь, пробуешь синонимы и результат резко лучше.

3. Без роли и контекста. Просить пост для Tiktok как научный доклад — плохая идея.

Скажи: «Ты эксперт по digital-маркетингу. Напиши короткий яркий пост о запуске кофейни» — и текст сразу становится живее.

Нейросеть не волшебная палочка. Это помощник, которому нужно нормальное ТЗ. А ты уже пробовал переписать свой запрос и посмотреть, как меняется результат?

Внутри мощный чип на базе Axera AX8850 с NPU на 24 TOPS, 8 ГБ оперативки и железом для кодирования/декодирования видео. Это значит, что он отлично справляется с компьютерным зрением — анализ камер, распознавание объектов, обработка до 16 видеопотоков в 1080p одновременно.

Устройство поддерживает запуск LLM моделей как Llama 3.2 и Qwen 3 через родной AXCL-фреймворк. Но важно понимать: это не готовый домашний чат-ассистент «как у больших ИИ-сервисов». Формально LLM запустить можно, но скорость генерации текста и плавность диалога на больших моделях не гарантируются — никаких официальных тестов скорости текста в токенах/сек на Pyramid-Pro пока нет.

Так что как домашний ассистент или локальный чат-бот — вопрос открытый. Зато то, что он делает уверенно — это локальный ИИ-анализ видео, мультимодальное взаимодействие и обработка данных без интернета или облака. За 250 долларов выглядит вполне интересным.

Вы бы использовали такую пирамиду для камер или всё же ждёте от неё полноценного ИИ-собеседника?

Ты собираешь клип из элементов — задаёшь персонажей, фон и движения. На выходе получаются видео на 4–15 секунд с подходящей музыкой. Можно взять готовое видео и изменить его стиль через SeeDance 2.0 — движения останутся живыми.

Плюсы: — Видео выглядят динамично и натурально. — Камера свободно двигается, а лица персонажей не искажаются даже при сложных ракурсах.

Минусы: — Иногда предметы появляются у персонажей из ниоткуда. — Герой может внезапно исчезнуть за дверью. — Движения иногда напоминают старые боевики.

Kling 3.0 больше подходит для фотореализма — там лучше видны детали. SeeDance 2.0 удобнее для экшн-сцен и контроля над сюжетом.

А какие инструменты используешь ты? Уже пробовал делать свои сцены или пока только смотришь примеры?

Главное обновление — вы можете анализировать только один выбранный сайт. ChatGPT не берёт данные из форумов, блогов или случайных новостей. Он изучает только оригинальный источник.

Например, вы хотите узнать, что компания пишет на своём официальном сайте, а не читать пересказы из других мест. Вы запускаете анализ, и получаете информацию без лишнего информационного шума.

Это особенно удобно для изучения сложных документов — политик, технических инструкций или внутренней логики продукта. Новая функция экономит время и помогает быстро разобраться в сути.

Попробуйте сами — работа с информацией стала проще и чище.