Карта всіх жанрів музикиEverynoise — проект Гленна Макдональда, колишнього фахівця з метаданих у Spotify: величезна візуальна карта з 6000+ жанрів від мейнстріму до мікросцен за країнами та містами. Клацаєте на жанр і відразу чуєте 30-секундний семпл, поруч — актуальні плейлисти в трьох режимах.Навігація інтуїтивна: вгору — електронніше, вниз — органічніше, вліво — щільніше, вправо — повітряніше; можна провалитися до карти артистів жанру, їхніх треків і пов'язаної жанрової мережі. Пошук працює не тільки за жанрами, але й за містами, країнами, лейблами і навіть за гендером артистів. Працює без нейромереж, на агрегованих даних Spotify і алгоритмах класифікації та візуалізації.Проект зроблений для забави, щоб реально почути всі світи музики; багато жанрових ярликів на кшталт hyperpop або escape room завдяки Макдональду стали мемами. Сайт не оновлюється з грудня 2023 року після його звільнення з Spotify, але база і сам сервіс як і раніше працюють.PS. Ще один схожий сайт https://music.ishkur.com/
Маск повідомив про запуск онлайн-енциклопедії Grokipedia, яка працює на базі ШІ-моделі Grok і, на думку Маска, «краща за „Вікіпедію“».«Grok згенерував близько мільйона статей, використовуючи великі обчислювальні потужності. Ви зможете попросити Grok додати/відредагувати/видалити статті, і він або виконає дію, або повідомить вам, що не може цього зробити, і пояснить причину. <...>Мета Grok і Grokipedia — правда, тільки правда і нічого, крім правди».https://grokipedia.com/PS. Наразі лише в українській вікі доступні 1 395 421 статей українською. Ілон Максовські 800 к - на всі мови світу... тупо ні про що! Працює криво, не інформативно. Чи є ця грогапедія вбивцею Вікі? Ну, поки ні. Поки це гігантський дорвей, бо головна перевага Вікі - те, що за нею стоять десятки тисяч реальних людей, а тут щось нейронка нагенерувала. Як ШІ генерує - ми з вами прекрасно знаємо. Тому, я трохи зачекаю і буду у цій недовікі просувати свої проекти, як ми це раніше робили з Чатгпт. А вікі і без цього вже летить у прірву...
Кіберпанк все ближче.Коли школи «дружать» з ШІ: переваги та зростаючі ризики для учнів Непоганий звіт для американських шкіл: масове впровадження ШІ в школи відбувається швидше, ніж встигають з'являтися правила і захист. * За опитуванням CDT, 85% вчителів і 86% учнів заявили, що використовували ШІ в навчальному році 2024-25.* Застосовують ШІ в найрізноманітніших завданнях: планування уроків, допомога учням, ведення домашніх завдань, індивідуалізація навчання тощо.* Але все частіше відзначається: школи, які активно впроваджують ШІ, частіше стикаються з серйозними інцидентами — витоками даних, випадками інтимного контенту, deepfake-матеріалами. * Частина учнів вже використовує ШІ для емоційної підтримки або навіть романтичних стосунків, що створює додаткові етичні складнощі. ---Як ШІ змінює взаємини та навчальний досвід* **Відчуття дистанції з вчителями. 56 % учнів заявили, що при використанні ШІ вони відчувають себе менш пов'язаними з педагогом.* При цьому 52% вважають за краще працювати зі ШІ, ніж з людиною — особливо в завданнях, де ШІ швидше видає готові рішення. * Великий відсоток школярів вже використовує ШІ для психологічної підтримки (42%) або романтичного спілкування (1 з 5). * ШІ ставить під сумнів чесність: вчителям складно перевіряти, чия робота — насправді учня, а чия — згенерована алгоритмом. Прогалини в освіті та захисті* Менше половини вчителів і учнів отримали будь-яку офіційну підготовку з ШІ в школі. * З тих, хто пройшов навчання, небагато хто знайомий з темами упередженості, помилками алгоритмів, відповідальним використанням або потенційною шкодою. * Вчителі найчастіше хочуть навчатися розпізнаванню підробленого ШІ-контенту, тоді як учні та батьки прагнуть знань про конфіденційність, справедливість, етику. * Школи часто дозволяють ШІ, але не забезпечують адекватних інструкцій, через що виникають розриви між практикою та безпекою. https://cdt.org/insights/hand-in-hand-schools-embrace-of-ai-connected-to-increased-risks-to-students/
Поки ми спали, нейромережі навчилися всьомуСпочатку вони писали і малювали, потім розмовляли.Тепер — знімають відео, автоматизують бізнес і самі будують сценарії.Ось що сталося за останні два тижні:Sora 2 тепер доступна всімOpenAI дозволила робити відео до 15 секунд безкоштовно (і до 25 секунд — у Pro-версії).Додали Storyboard — тепер можна збирати відео покадрово, як режисер: хто де стоїть, куди дивиться, що робить.Поки що функція доступна для Pro-користувачів у веб-версії, але головне — це вже реальний інструмент, а не демо-версія.Google Veo 3.1 + Flow-редакторГугл підтягнувся: нова Veo 3.1 робить відео з реалістичним звуком, озвученням і режимом Ingredients-to-Video — завантажуєш кадри, AI сам перетворює їх на сцену.З'явилися переходи, світло, тіні — візуал рівня кіношколи.Тепер відео-ШІ — це не монополія OpenAI.Anthropic Claude Haiku 4.5Нова модель — втричі дешевша за Sonnet 4 і вдвічі швидша.Працює в реальному часі, інтегрується в IDE і корпоративні системи на кшталт Salesforce і Deloitte.Тихо, без хайпу, але фактично — Anthropic став головним конкурентом GPT у корпоративному сегменті.n8n AI Workflow BuilderШІ, який сам будує автоматизацію за текстом.Пишеш: «Коли клієнт залишив заявку — створи лід у Google Sheets і повідомлення в Telegram» — і все готово.Ніяких вузлів, ніяких дротів.Це вже не low-code, а no-chat-code.Make Maia — перший розмовний конструкторMake представив Maia — AI-асистента, який збирає сценарії через діалог.Говориш з ним як з інженером, а він перетворює твій запит на робочий сценарій.Повністю змінює світ автоматизації.Зараз — waitlist, офіційний запуск в рамках Make Waves '25.ВисновокШІ перестав бути інструментом.Він стає — співавтором, колегою і режисером.А ми — в епосі, де головна компетенція — вміти ставити завдання, а не писати код.
Нещодавно один з сайтів заблокували у Бінгу. Вирішив, раз такі пироги, то освіжити у пам'яті їх правила та настанови https://www.bing.com/webmasters/help/webmasters-guidelines-30fba23a Також тримайте вільний переклад основних тез з цього топіку:
Як Bing знаходить та індексує ваш сайтКарти сайту (Sitemaps)XML-карта сайту критично важлива для виявлення URL-адресОновлюйте карту щодня або в реальному часіМаксимум: 50,000 URL/50МБ без стисненняПодайте через Bing Webmaster Tools або додайте в robots.txtВикористовуйте тег <lastmod> для дати останньої зміниВказуйте лише канонічні URLПосиланняВнутрішні та зовнішні посилання допомагають виявляти новий контентКожна сторінка повинна мати хоча б одне посиланняОбмежте до кількох тисяч посилань на сторінкуПлатні посилання позначайте атрибутами rel="nofollow", rel="sponsored" або rel="ugc"ЗАБОРОНЕНО: купівля посилань, лінкові ферми, маніпуляції посиланнямиТехнічні аспектиОбмежте кількість сторінок, уникайте дублікатівВикористовуйте HTTP 301 для постійних редиректів (мінімум 3 місяці)Віддавайте 404 код для видаленого контентуВикористовуйте robots.txt для керування краулінгомВикористовуйте HTTP Compression для економії ресурсівЯк допомогти Bing зрозуміти ваші сторінкиКонтентСтворюйте унікальний, цінний контент для користувачів, не для пошукових системДостатній обсяг для задоволення запиту відвідувачаНе копіюйте контент з інших джерелЗображення та відеоУнікальні та релевантні теорії сторінкиНе вбудовуйте важливий текст у зображенняAlt-текст повинен бути описовим та інформативнимОписові назви файлів та заголовкиОптимізуйте для швидкості завантаженняДля дорослого контенту: <meta name="rating" content="adult">HTML-теги (критично важливі)<TITLE> – унікальний заголовок для кожної сторінки<META name="description"> – опис, що може з'явитися в результатах пошуку<META name="robots"> – інструкції для краулерів<H1>-<H6> – структура контентуAlt-атрибути для зображеньВикористовуйте HTML5 семантичні елементи: <article>, <header>, <nav>, <footer> тощоСемантична розміткаВикористовуйте Schema.org (JSON-LD або Microdata)Перевіряйте через URL Inspection toolЗАБОРОНЕНІ ПРАКТИКИ (призводять до пенальті або делістингу)Клоакінг – показ різного контенту краулерам і користувачамСхеми посилань – купівля посилань, лінкові фермиСхеми соцмереж – штучне накручування підписниківДублікований контент – копіювання на різні URLСкрейпінг контенту – копіювання з інших сайтівКейворд стафінг – перенасичення ключовими словамиАвтоматично згенерований контент – машинний текст без людського втручанняАфілейт-програми без цінності – сайти-прокладки без додаткової цінностіШкідлива поведінка – фішинг, віруси, трояниОманлива структурована розмітка – неточна або нерелевантна розміткаPrompt injection – спроби атак на мовні моделі BingКлючові рекомендації
✅ Створюйте якісний, унікальний контент для людей
✅ Підтримуйте актуальну XML-карту сайту
✅ Використовуйте правильні HTML-теги та семантичну розмітку
✅ Забезпечте доступність та швидкість завантаження
✅ Органічно будуйте посилання
❌ Не маніпулюйте пошуковими системами
❌ Не копіюйте чужий контент
❌ Не купуйте посилання
❌ Не перенасичуйте ключовими словами
7 етапів вивчення ШІ у 2025–26: повний гайд від новачка до профіШтучний інтелект (ШІ) змінює цілі індустрії, автоматизує робочі процеси та створює нові професії. Ми розберемо 7 ключових етапів, які проведуть вас від основ до розробки ШІ-стратегій корпоративного рівня.Етап 1: Формуємо розуміння (рівень: новачок)Основні концепції: Що таке ШІ, його історія, ключові терміни та приклади з повсякденного життя.Чому це важливо: Перш ніж занурюватися в технічні деталі, важливо зрозуміти, як ШІ впливає на бізнес та наше життя.Інструменти: ChatGPT, Gemini, Perplexity AI для інтерактивного дослідження ШІ.Етап 2: Вивчаємо основи роботи з данимиОсновні концепції: Типи даних, методи збору, очищення, зберігання та базові концепції баз даних.Чому це важливо: Без чистих, структурованих даних навіть найпотужніші ШІ-моделі безкорисні.Інструменти: Excel, Google Sheets, Kaggle Datasets, SQLite, Airtable.Порада: Вивчайте змагання на Kaggle — там можна знайти датасети для новачків.Етап 3: Освоюємо машинне навчання (ML)Основні концепції: Навчання з учителем і без, регресія, класифікація та кластеризація.Кейси: Прогнозування відтоку клієнтів, класифікація зображень, сегментація клієнтів.Інструменти: Scikit-learn, Google Colab, Weka, Teachable Machine.Етап 4: Занурюємося в нейронні мережіОсновні концепції: Глибоке навчання (Deep Learning), архітектури нейронних мереж, зворотне поширення помилки.Кейси: Розпізнавання об'єктів для безпілотних авто, обробка природної мови (NLP) для чат-ботів, рекомендаційні системи.Інструменти: PyTorch, Keras, TensorFlow, Hugging Face.Порада: Почніть з простих проектів, як-от класифікація рукописних цифр MNIST.Етап 5: Вивчаємо генеративний ШІОсновні концепції: Великі мовні моделі (LLM), промпт-інжиніринг, генерація зображень і відео за текстовим описом.Кейси: Генерація контенту для блогів, створення ШІ-чат-ботів, створення зображень та відео.Інструменти: ChatGPT, MidJourney, Stable Diffusion, ElevenLabs, Synthesia.Порада: Вивчайте промпт-інжиніринг — чим кращі ваші запити, тим якісніший результат.Етап 6: Впроваджуємо ШІ в робочі процесиОсновні концепції: ШІ-автоматизація, API, інтеграція інструментів, створення робочих сценаріїв.Кейси: Автоматизація лідогенерації в маркетингу, контент-пайплайни на базі ШІ, автоматизована клієнтська підтримка.Інструменти: Make com, Zapier, n8n, Taskade AI, AgentOps.Порада: Почніть з автоматизації невеликих задач і поступово масштабуйте.Етап 7: Освоюємо інтеграцію та стратегію ШІ (просунутий рівень)Основні концепції: Масштабування ШІ-систем, мультиагентні системи, бізнес-стратегія.Кейси: Запуск SaaS-бізнесу на базі ШІ, інтеграція декількох ШІ-агентів, впровадження етичних підходів до ШІ.Інструменти: LangChain, AutoGPT, CrewAI, SuperAGI, кастомні GPT.ВисновокВивчення ШІ у 2025–26 роках — це про послідовне нарощування навичок та їх застосування для вирішення реальних проблем.FAQСкільки часу потрібно? Новачок може освоїти основи за 3–6 місяців. Для досягнення Етапу 7 може знадобитися 1–2 роки постійної практики.Чи потрібно вміти програмувати? Ні. Багато no-code інструментів (Teachable Machine, N8N) дозволяють експериментувати без навичок програмування.Що таке промпт-інжиніринг? Це мистецтво складання запитів для отримання найкращих результатів від ШІ-моделей. Якісні промпти дають точніші та корисніші відповіді.Замінить ШІ робочі місця? ШІ автоматизує рутинні завдання, але створює нові ролі: тренери ШІ, спеціалісти з етики, експерти з автоматизації.
OpenAI представив вчора свій конструктор агентівAgent Builder — інструмент, який дозволить збирати своїх AI-агентів і робочі процеси без коду.Можна не мучитися з API, а просто накидати блоки на канві: логіка, розгалуження, запити, файли, guardrails — все як в n8n або Zapier, тільки всередині OpenAI.Інтерфейс drag-and-drop, вже є готові шаблони:• боти підтримки• Q&A-помічники• обробка даних• порівняння документівЄ логіка (if-else, цикли), коннектори MCP, кроки з затвердженням, guardrails, пошук по файлах, трансформація даних.В основі OpenAI Agents SDK. Він керує тим, як агент викликає інструменти, отримує відповіді і рухається по кроках.Плюс вбудована спостережність: можна бачити, що агент робить в реальному часі і де він залип.Все відбувається в окремому UI прямо в OpenAI з панеллю компонентів, попереднім переглядом, тестами і публікацією.Зібрав флоу > протестував > запустив.Можна будувати тут https://platform.openai.com/agent-builderОсобисто я ще тиждень почекаю, поки баги пофіксять.
Claude Code = Cursor на стероїдах?Деякий час тому я інтенсивно експериментував з Claude Code — консольним інструментом від Anthropic. Якщо спрощувати, це як Cursor, але в терміналі: ви відкриваєте його в будь-якій папці на комп'ютері і отримуєте потужного ШІ-асистента. Але є ключова відмінність — цей агент на порядок розумніший.Я вважаю, що його головна сила не в допомозі з кодом, а в тому, що це «агент загального призначення». Він не обмежений рамками IDE і може працювати з будь-якими файлами в директорії: текстами, нотатками, документами. По суті, він бачить все ваше робоче середовище так само, як і ви.При цьому його можна навчити користуватися вашими інструментами з командного рядка. Все, що ви можете запустити в терміналі (а це дуже багато), може стати частиною його арсеналу. Це перетворює Cloud Code з простого чат-бота на повноцінного цифрового помічника, інтегрованого у вашу систему.Чому це важливо? Ви один раз пишете інструкції, як працювати з вашими проектами, щоденними нотатками в Obsidian або базою знань. Агент їх засвоює. І ось ви ставите йому завдання, а він не просто відповідає текстом, а сам знаходить потрібні файли, створює підпапку scripts/ і при необхідності пише туди скрипт для автоматизації вашої рутини. Скрипт, який ви зможете запускати знову і знову.× × ×Багато хто відразу згадає про Obsidian Copilot. Так, функціональність на перший погляд схожа, але є два фундаментальних «але»: 🔵 Якість коду. Copilot може згенерувати код за допомогою LLM, але він не зможе професійно «докодувати» (агентно продовжувати і редагувати код у файлі), як це робить Claude Code.🔵 Ресурси. За Obsidian Copilot стоїть, наскільки мені відомо, один розробник. У нього фізично немає ресурсів, щоб створити і підтримувати агента, здатного конкурувати з розробкою Anthropic. З Claude Code ми отримуємо одного з кращих ШІ-агентів на ринку, який працює локально поверх ваших файлів. Це подвійний виграш: потужність передової моделі і глибокий персональний контекст.Головний мінус — ціна. Щоб комфортно користуватися інструментом без «хаків», потрібно платити близько $200 на місяць, і навіть тоді залишаються обмеження.На щастя, є обхідний шлях. За допомогою розширень на кшталт Claude Code Router https://github.com/musistudio/claude-code-router можна замінити API Anthropic на OpenRouter і підключати будь-які моделі. Я тестую цю зв'язку з gpt-4.1: агент стає менш автономним, йому потрібно більше підказок, але він непогано справляється із завданнями. Сьогодні я б спробував нову Kimi K-2. З огляду на те, як швидко моделі розумнішають і дешевшають, до кінця року ми можемо отримати неймовірно потужного і доступного персонального асистента.Це, мабуть, найцікавіший інструмент за останній рік.
Технічний, мультимовний та PR-копірайтинг під лідген від @DriveFoxCopyМи — студія копірайтингу, яка працює з топовими SEO-агенціями та бізнесами України й світу. Серед наших клієнтів — Serpstat, Renault, Lenovo, Steko, KИТ Group та інші. 🔥Спеціалізації, в яких ми профі:• IT (аутсорсинг, хантинг, продакшн, ентерпрайз, LLM).• Фінтех (розробники, провайдери, страхові, мікрокредитні). • Будівництво (дизайн і рендеринг, девелопмент, нерухомість, будматеріали). • Авто (СТО, eCommerce, автодилери, детейлінг). • Гемблінг. ⚡️Що є лише у нас:1. 17-етапна вичитка текстів: 3 редактори в штаті, повне виконання SEO-вимог і сучасного правопису. 2. 8 платних інструментів – від Grammarly до Scalenut, щоб тексти були гармонійними, а вимоги – точно дотриманими. 3. Перекладачі в штаті: польська, іспанська, португальська, італійська, французька, словацька, англійська ― рівень нейтів. 4. Офісний формат роботи: усі копірайтери в офісі, кожен закріплений за окремим проєктом, що дає змогу комунікувати в режимі нон-стоп і не порушувати дедлайни. 5. База даних по кожному проєкту: фіксуємо всі вимоги й виправлення, щоб не повторювати помилок (якщо такі траплялись) й оптимізувати роботу з контентом. 📌 При замовленні від 100 тис. знаків – знижка 1️⃣5️⃣ %Наш сайт з прикладами й відгуками ― https://drivefoxcopy.studiotg для зв'язку: @drivefoxcopy❌Не працюємо з рф, рб та афілійованими компаніями.
Deep Research — функція, якою я найчастіше користуюся в ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini та Grok.Що таке Deep Research?Це коли ви задаєте промпт з інструкціями «вивчити якусь тему», після чого система автономно протягом 10–30 хвилин переглядає джерела і формує розгорнутий звіт обсягом від 5 до 40 сторінок.Які формати звітів бувають: ринкова аналітика, порівняльний аналіз продуктів, конкурентний аналіз, наукові дослідження і бізнес-стратегія тощо.Чому не користуюся однією моделлю?Перша причина — мені цікаво досліджувати всі ці інструменти, а друга — не можу знайти ідеальний Deep Research у когось одного. Та й загалом, інструменту не більше шести місяців:- Deep Research у Claude тільки нещодавно запустився.- У Gemini в травні вийшло оновлення моделі.- ChatGPT стартував у лютому, але лише два місяці тому перейшов на модель o3.- Perplexity в травні представив новий варіант Deep Research в Projects.- Grok навесні випустив модель з «глибоким роздумом».Як вичавити максимум з Deep Research?1) Хороший промпт — ключ до змістовного звіту. Чим конкретніші цілі, тим кращий результат. ChatGPT і Claude задають уточнюючі питання; Gemini створює план дослідження, який можна редагувати. 2) Ціна/якість. Чим дорожчий тариф, тим більше контекстне вікно і тим глибший звіт. Різниця між вікнами на ChatGPT Pro (200 $) і Plus (20 $) досягає ×10.3) Експорт. Claude, Gemini, ChatGPT і Perplexity дозволяють вивантажувати звіти в DOC/PDF — зручно, коли текст займає 5–40 сторінок (5 000–20 000 слів).4) Візуалізація. Perplexity найкращий за графіками і таблицями, Claude — за інфографікою, а ChatGPT поки видає «стіну тексту».5) Цитування. Точність звіту залежить від якості джерел, тому варто перевіряти, що саме він цитує.Інсайти після роботи з різними моделями1) Кількість джерел. Claude переглядає найбільше джерел (кілька сотень), трохи менше — Gemini, Grok і Perplexity. ChatGPT — зазвичай не більше кількох десятків.2) Perplexity і Grok видають найкоротші звіти (3–5 сторінок) — зручно, якщо потрібен неглибокий і швидкий огляд.3) Новий Deep Research від Perplexity Labs робить найкращі візуалізації.4) На тарифі Perplexity Pro можна запускати до 500 звітів на місяць — і це коштує копійки.5) Ліміти ChatGPT залежать від рівня: Free — 5, Plus/Team/Edu — 10 (+15 «лайт»), Pro — 125 (+125 «лайт»). Навіть при 20 $ ціна за звіт мізерна.6) Gemini не безлімітний, але дозволяє до 20 звітів на день (600+ на місяць).7) Gemini дає найкращий баланс: сотні якісних джерел і докладний текст, добре слідує промпу.8) Claude нещодавно «підключили» до Інтернету: тепер він шукає сотні джерел і пише краще за всіх, плюс робить чудові інфографіки.9) ChatGPT (o3) видає 30–40-сторінкові звіти, але джерел менше, і вони часом сумнівні.Рекомендації щодо складання промпту тут
TGLIST.COM.UA
