Чёрт, я бы так хотел иметь это, когда только начинал публиковать. Grok Bot теперь берёт на себя административную часть моего контента, и мне потребовалось всего 5 запросов. Мой утренний обзор приходит до того, как я открываю ноутбук, а все ответы брендам уже готовы в виде черновиков. Вот что делают для меня эти 5 запросов: шаг 1 → вставьте приведённые ниже запросы в Grok Bot на Grok 4.7, сначала утренний обзор шаг 2 → каждый будний день мой обзор пропускает рекламу и перечисляет только те письма, которые требуют моего внимания, в первую очередь — сделки с брендами шаг 3 → он завершается пятью упоминаниями в X, на которые стоит ответить, озвученными в голосовом сообщении продолжительностью 2 минуты шаг 4 → запрос по брендам проходит через мои письма о спонсорстве за прошлую неделю и проверяет каждый бренд в интернете шаг 5 → он составляет черновики всех ответов с моим прайс-листом, но я всё равно читаю каждый из них перед отправкой шаг 6 → в 8:00 он показывает мне, что растёт в моей нише — только то, что появилось с вчера шаг 7 → как только сценарий готов, он даёт мне черновики треда, поста в LinkedIn и раздела рассылки шаг 8 → я сохранил это как навык, так что на следующей неделе одна строка снова даёт мне эти черновики Пять запросов указаны на карточке ниже. Затем прочитайте статью ниже и добавьте ещё 10 сверху.

Вы можете запускать собственную ИИ-модель на своём компьютере. Большинство людей настраивают её неправильно и получают медленного и забывчивого чат-бота. На GTC 2026 менеджер продукта NVIDIA и инженер Ollama потратили 33 минуты на правильную настройку. 07:38 — квантование и почему Q4_K_M — это значение по умолчанию 11:04 — выбор модели: VRAM, бенчмарки, ваши собственные тесты 19:08 — Claude Code на локальной модели с Ollama Launch 24:20 — ограничение контекста при запуске агентов локально 28:17 — структурированные выходные данные для извлечения данных из документов Я видел курсы за 500 долларов, которые учат меньше, чем здесь. Посмотрите сначала это видео, а затем прочитайте руководство ниже. Оно проведёт вас от нуля до работающего ИИ на вашем компьютере за 10 шагов.

Сооснователь LangChain Харрисон Чейз: «Существует система, которая координирует модель и некоторый контекст». За менее чем 24 минуты он объясняет цикл, лежащий в основе использования инструментов и контекста. Это помогает понять, что меняется при переключении сред выполнения. Я поставил бы эту бесплатную лекцию выше многих платных курсов по основам агентов. Посмотрите лекцию, а затем прочитайте статью, чтобы создавать продукты, работающие с различными системами агентов.

Соавтор GPT-4 Диогу Алмейда: «Мы делаем третье, что оптимизировано для взвешенного принятия решений». Через 18 минут он объясняет, почему модели, обученные на одобрении человека, могут быть чрезмерно уверены. Вы получите больше пользы от этого видео, чем от курса за 700 долларов. Посмотрите выступление, а затем прочитайте руководство ниже, чтобы узнать, что умеет Jev и как им пользоваться.

Андрей Карпати: «Самым горячим новым языком программирования является английский». За менее чем 40 минут он объясняет, как большие языковые модели изменили то, что мы можем делать в цифровой среде, и как эффективно их использовать. В этой презентации содержится гораздо больше полезной информации, чем в курсе за 500 долларов. Посмотрите полную презентацию, а затем прочитайте статью ниже, чтобы настроить рабочую среду для ваших агентов.

Простое решение «да» или «нет» внутри агента может стоить в 400 раз дороже, чем должно бы Харрисон Чейз, генеральный директор LangChain, потратил 47 минут на то, чтобы разобраться, что именно находится внутри корпуса агента 08:27 — что действительно считается корпусом 18:14 — строительные блоки агента 29:51 — почему агентам нужна песочница 32:37 — песочницы против инъекций запросов 41:51 — хаос оценки агентов Сначала посмотрите это, а затем прочтите статью ниже о модели, созданной для выполнения этого решения за долю цены

Простое решение «да» или «нет» внутри агента может стоить в 400 раз дороже, чем должно бы Харрисон Чейз, генеральный директор LangChain, потратил 47 минут на то, чтобы разобраться, что именно находится внутри корпуса агента 08:27 — что действительно считается корпусом 18:14 — строительные блоки агента 29:51 — почему агентам нужна песочница 32:37 — песочницы против инъекций запросов 41:51 — хаос оценки агентов Посмотрите это сначала, а затем прочитайте статью ниже о модели, созданной для выполнения этого решения за долю цены

Odyssey-3 действительно меня удивил. Одна модель мира, которая управляет гуманоидом, контролирует роботизированные руки, ведёт автомобиль, пилотирует дрон, играет в видеоигры и обучает другие ИИ. Команда за @odysseyml создавала автономные автомобили в Cruise и Wayve и работает с мировыми моделями с 2023 года. Поэтому, когда они называют обучение роботов по задачам «грубой силой», я слушаю. Их решение — физический агент. Он учится понимать, как устроен мир, наблюдая за ним: физика, движение, причина и следствие, поведение людей. Новый агент подключается к этим знаниям. Они говорят, что несколько часов собственных данных достаточно, чтобы запустить его — с «головой действий», преобразующей понимание модели в управление. Это по сути то же самое, что LLM сделали для знаниевой работы: одна универсальная модель в основе, и каждое улучшение этой модели делает всё, что на ней построено, лучше. Что больше всего запомнилось: он также генерирует миры, где ИИ-агенты могут тренироваться, так что их ошибки происходят сначала в симуляции. Они считают, что мировые модели в конечном итоге поймут физику лучше, чем мы. Большое утверждение. Я хочу увидеть, выдержит ли оно проверку временем, когда оно станет публичным в ближайшие недели.

Я дал тот же запрос GLM 5.3 Flash, Kimi K3 и DeepSeek v4 Pro и получил три работающих приложения. Собрал все три внутри @boltdotnew и запустил лучшее из них по живой ссылке. При обычном плане я никогда не тратил бы промпты на такое сравнение. Forge — это экспериментальный режим в Bolt, запускающий открытые модели с использованием до 50 раз больше ресурсов. Вы можете создавать и дорабатывать веб-приложения, не беспокоясь о лимитах использования. Один ежемесячный лимит, без ежедневных ограничений. Напишите 10 версий, если нужно, а затем переключитесь на Standard или Max, когда придет время запускать. По собственному бенчмарку Bolt, модели Forge показывают 91% от результатов лучшей платной модели. Достаточно близко для черновиков. Суть предложения: включите его — ваши сборки помогут обучать открытые модели. Каждый раз при переключении вас об этом спрашивают. Экспериментальный этап длится с 14 сентября по 14 октября 2026 года. Forge бесплатен для пользователей Pro до 14 октября, а также доступен план Bolt Lite за $9 в месяц с листом ожидания. Это эксперимент, поэтому обязательно создайте копию вашего проекта перед тем, как добавлять что-то серьезное. Посмотрите три сборки, а затем попробуйте Forge по ссылке ниже.

Перестаньте тратить вечера на исправление одних и тех же ошибок, которые допускает ваш AI-агент. Инженер LangChain показывает, как заставить ИИ проверять свою работу перед тем, как вернуть её вам. 08:06 — состояние, ноды и рёбра 10:47 — проверка документов и сгенерированных ответов 11:48 — повторное выполнение кода после неудачных тестов 37:12 — остановка циклов с ограничением по шагам 54:46 — отслеживание шагов, предпринятых агентом Им не следовало раздавать этот воркшоп бесплатно. Посмотрите это сначала, а затем прочитайте моё руководство ниже, чтобы создать рабочий процесс для исследования, проверяющий утверждения.