Блог об AI для бизнеса

Nano Banana Pro — модель Google для макетов: читаемый текст на картинке, точечные правки, серия форматов. Как брифовать и принимать.

Nano Banana видео: модель создаёт и правит изображения, а анимацию делает отдельная видеомодель. Как пройти путь от кадра к ролику и принять результат.

Нейросеть для анализа текста разбирает массив обращений и отзывов по темам и тону, привязывает каждый вывод к цитате и проверяется выборкой вручную.

Нейросеть для цензуры видео помогает найти кадры с чувствительными деталями, замаскировать их и передать спорные места человеку. Порядок работы и приёмка.

Нейросеть для дизайна интерфейса: пользовательский путь, черновой прототип экранов, тексты кнопок, состояния ошибок и проверка доступности перед разработкой.

Нейросеть для дизайна презентаций правит готовые слайды: сетка, контраст, типографика, схемы и данные. Порядок визуальной редактуры и сверка перед показом.

Нейросеть для длинных текстов: как делить документ на части, вести конспект разделов, сверять ссылки между частями и ловить потери смысла на любой модели.

Нейросеть для графического дизайна в рабочей серии материалов: брендовые ограничения, форматы, читаемость, права и приёмка на разных инструментах.

Нейросеть для коротких видео: чем отличается нарезка из длинной записи от ролика по новому сценарию, как выбрать путь, собрать кадры и принять результат.

Нейросеть для ландшафтного дизайна: эскиз участка по плану, сценарии сезонности растений, черновик ведомости и границы — что проверяет агроном.

Нейросеть для монтажа видео: расшифровка, поиск фрагментов, черновая нарезка, субтитры, проверка фактов и прав — что остаётся редактору и как принимать ролик.

Нейросеть для обучения программированию: объясняет ошибку, задаёт наводящие вопросы, даёт маленькие тесты. Маршрут ученика, границы автоматической проверки.

Нейросеть для описания изображений готовит alt-текст и описания для каталога. Что она видит верно, где выдумывает и как проверять результат вручную.

Нейросеть для описания видео: что в кадре, кто участвует, когда происходит. Разметка архива, таймкоды, метаданные для каталога и доступность роликов.

Нейросеть для озвучки видео: рабочий процесс от сценария и тайминга до выбора голоса, сведения с музыкой, проверки ударений и подтверждения прав на голос.

Нейросеть для проверки текста находит ошибки, слабый стиль и сомнительные факты до публикации. Как получить список правок вместо переписанного текста.

Нейросеть для редактирования изображений: типовые локальные правки готового снимка, подготовка маски, критерии сравнения инструментов и приёмка результата.

Нейросеть для сокращения текста сжимает готовый материал под нужный объём: карта тезисов, порядок сжатия, редакторская сверка фактов и список типичных потерь.

Нейросеть для создания программы обучения: целевые навыки, модули, практика, критерии проверки. Роль методиста и порядок обновления программы.

Нейросеть для улучшения видео плохого качества: шум, резкость, стабилизация, апскейл до 4K. Тестовый набор кадров, сравнение с оригиналом, приёмка редактора.

Нейросети для обучения языкам: живой диалог, словарь из личных ошибок, разбор произношения и письма. Выбор модели, порядок занятий, честные границы.

NotebookLM перестал работать: диагностика по признакам. Сбой загрузки источника, доступ и аккаунт, пропавшие ссылки и странный ответ, порядок проверки.

NotebookLM презентация через режим Slide Deck: как собрать колоду из загруженных источников, править слайды, выгрузить PDF или PPTX и сверить факты.

NotebookLM в России: что показывает справка Google о доступе, аккаунт команды, допустимые данные и замена ответов по документам на открытых весах.

Ollama Cloud запускает модели на серверах Ollama, локальный режим держит всё у вас. Сравнение по данным, скорости, доступности и порядок выбора для компании.

Ollama Docker для команды: контейнер, том с весами, сеть и доступ, обновление образа без потери моделей и пробный вызов API после запуска.

Ollama GPU: как убедиться, что модель работает на видеокарте, а не на процессоре, и выбрать размер модели по тестовой нагрузке вашей команды.

Ollama или LM Studio: сравнение по задачам команды. Рабочее место сотрудника, сервер и автоматизация, управление моделями, сетевой доступ и расширения.

ollama pull загружает модель к вам на диск. Как фиксировать версию по тегу, где модели хранятся, как проверить загрузку и вернуться к прежнему варианту.

OpenWebUI API: ключ пользователя, chat completions, инструменты для внутренних сервисов, права и журнал действий. Порядок теста перед рабочим запуском.