Обзор ИИ-сервисов

Генератор может собрать презентацию за несколько минут, но красивый шаблон не исправит слабую структуру и выдуманные цифры. Выбираем нейросеть по задаче и показываем, как получить слайды, которые не стыдно открыть перед аудиторией.

Нейросеть может сделать маленькую фотографию чётче, но не умеет достоверно восстановить всё, чего не увидела камера. Показываем, какой инструмент выбрать и как не получить чужое лицо вместо улучшенного снимка.

Сравнили популярные нейросети для генерации видео и выяснили, какие сервисы подходят для оживления фото, рекламы, коротких роликов и реалистичных сцен.

Актуальный обзор Reve AI и Reve Image 2.0: генерация и редактирование картинок, 4K, текст, референсы, промпты, ограничения и сравнение с конкурентами.

Устанавливаем локальный ИИ-чат Open WebUI и Ollama на Windows: Docker, модели, хранение чатов, офлайн-проверка и типовые ошибки.

Сначала Claude Code отлично понимает проект, пишет аккуратный код и помогает быстрее любого Copilot. Но спустя пару часов AI начинает повторяться, забывать контекст, путать файлы и предлагать странные решения. Разбираем, почему переполненный context window ухудшает качество работы Claude, как MCP и tool outputs засоряют память модели и что реально помогает сохранить стабильное качество AI-сессий.

Сравниваем лучшие альтернативы ChatGPT в 2026 году: Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, Qwen, GigaChat и YandexGPT для текста, кода, поиска и локальной работы.

Codex от OpenAI перестал быть просто помощником для написания кода и превратился в полноценного AI-агента, который может управлять компьютером, работать в браузере и выполнять задачи за разработчика. Теперь достаточно сформулировать цель — остальное система сделает сама: от поиска информации до изменений в коде и запуска процессов.

Claude Opus 4.7 — не революция, а важное обновление: модель лучше держит контекст, точнее следует инструкциям и стабильнее работает в длинных задачах. Разбираем, что изменилось по сравнению с 4.6 и стоит ли переходить.

Claude Code тратит слишком много токенов даже на простых задачах? Проблема чаще не в модели, а в структуре проекта. Разбираем, почему возникает перерасход и как с помощью правильной архитектуры и одного промпта снизить расход токенов в 2–3 раза.