Бля, я був би радий мати це, коли почав публікувати. Grok Bot зараз виконує адміністративну частину моєї роботи, і мені знадобилося лише 5 запитів. Моя ранкова довідка з’являється ще до того, як я відкриваю ноутбук, а всі відповіді брендам чекають на мене у вигляді чернеток. Ось що роблять для мене ці 5 запитів: крок 1 → скопіюйте нижченаведені запити до Grok Bot на Grok 4.7, спочатку ранню довідку крок 2 → кожен робочий день моя довідка пропускає промо-матеріали і перелічує лише листи, які потребують моєї уваги, спочатку брендові угоди крок 3 → вона завершується п’ятьма згадками X, які варто відповісти, озвученими у голосовому повідомленні тривалістю 2 хвилини крок 4 → запит щодо брендів аналізує мої листи з спонсорством за минулий тиждень і перевіряє кожен бренд у мережі крок 5 → він створює чернетки всіх відповідей з моїм тарифним планом, але я все одно читаю кожну з них перед відправленням крок 6 → о 8:00 він показує мені, що росте в моїй ніші, лише те, що з’явилося з вчора крок 7 → коли сценарій готовий, він надає мені чернетки треду, посту в LinkedIn та розділу новинного листа крок 8 → я зберіг це як навичку, тому наступного тижня одна рядка дасть мені ці чернетки знову П’ять запитів знаходяться на картці нижче. Потім прочитайте статтю нижче і додайте ще 10 на початок.

Ви можете запускати власний ІІ на своєму комп’ютері. Більшість людей налаштовують його неправильно і отримують повільного, забудькуватого чат-бота. На GTC 2026 менеджер продукту NVIDIA і інженер Ollama провели 33 хвилини на правильному налаштуванні. 07:38 — квантування і чому Q4_K_M є стандартним 11:04 — вибір моделі: VRAM, бенчмарки, ваші власні тести 19:08 — Claude Code на локальній моделі за допомогою Ollama Launch 24:20 — обмеження контексту при запуску агентів локально 28:17 — структуровані виводи для витягування даних з документів Я бачив курси за $500, які вчать менше, ніж це. Подивіться спочатку це, а потім прочитайте наведений нижче посібник. Він проведе вас від нуля до працюючого ІІ на вашому комп’ютері за 10 кроків.

Співзасновник LangChain Гаррісон Чейз: «Є система, яка координує модель та певний контекст». За менше ніж 24 хвилини він пояснює цикл, що лежить в основі використання інструментів та контексту. Це допоможе вам зрозуміти, що змінюється, коли ви змінюєте середовища виконання. Я поставив би цю безкоштовну промову вище за багато платних курсів з основ агентів. Подивіться промову, а потім прочитайте статтю, щоб створювати продукти, які працюють з різними системами агентів.

Співавтор GPT-4 Діогу Алмейда: «Ми робимо третю річ, оптимізовану для збалансованого прийняття рішень». За 18 хвилин він пояснює, чому моделі, навчені на схваленні людиною, можуть бути надмірно впевненими. Ви отримаєте більше з цього відео, ніж з курсу за 700 доларів. Подивіться виступ, а потім прочитайте наведений нижче гайд, щоб дізнатися, що вміє Jev і як ним користуватися.

Андрій Карпаті: «Найпопулярнішим новим мовою програмування є англійська». За менше ніж 40 хвилин він пояснює, як LLM змінили те, що ми можемо робити в цифровому середовищі, і як ефективно їх використовувати. Ця презентація містить набагато більше корисної інформації, ніж курс за 500 доларів. Перегляньте повну презентацію, а потім прочитайте статтю нижче, щоб налаштувати робочий каркас для ваших агентів.

Просте рішення так/ні всередині агента може коштувати до 400 разів більше, ніж потрібно. Гаррісон Чейз, генеральний директор LangChain, витратив 47 хвилин на те, що саме знаходиться всередині обладнання агента. 08:27 — що саме вважається обладнанням 18:14 — будівельні блоки агента 29:51 — чому агентам потрібна пісочниця 32:37 — пісочниці проти ін’єкцій запитів 41:51 — хаос оцінки агентів Спочатку подивіться це, а потім прочитайте статтю нижче про модель, створену для вирішення цього рішення за частину вартості

Просте рішення так/ні всередині агента може коштувати до 400 разів більше, ніж має бути. Гаррісон Чейз, генеральний директор LangChain, витратив 47 хвилин на те, що саме знаходиться всередині обладнання агента. 08:27 — що саме вважається обладнанням 18:14 — будівельні блоки агента 29:51 — чому агентам потрібна пісочниця 32:37 — пісочниці проти ін’єкцій запитів 41:51 — хаос оцінки агентів Спочатку подивіться це, а потім прочитайте статтю нижче про модель, створену для вирішення цього рішення за частину ціни

Odyssey-3 справді здивував мене. Одна світова модель, що керує гуманоїдом, керує роботизованими руками, керує автомобілем, пілотує дрон, грає у відеоігри та навчає інші ШІ. Команда за @odysseyml розробляла автономні автомобілі в Cruise та Wayve і працює зі світовими моделями з 2023 року. Тож, коли вони називають навчання робота завдання за завданням «грубою силою», я слухаю. Їхнім рішенням є фізичний агент. Він вивчає, як працює світ, спостерігаючи за ним: фізику, рух, причинно-наслідкові зв’язки, поведінку людей. Новий пристрій підключається до цих знань. Вони кажуть, що кілька годин власних даних достатні, щоб запустити його — з головою дій, яка перетворює розуміння моделі на керування. Це схоже на те, що LLM зробили для знаннєвої роботи: одна універсальна модель знизу, і кожне оновлення цієї моделі покращує все, що на ній побудовано. Що найбільше залишилося у мене: вона також генерує світи, де ШІ-агенти можуть тренуватися, тому їхні помилки спочатку відбуваються у симуляції. Вони вважають, що світові моделі зрештою зрозуміють фізику краще, ніж ми. Велике твердження. Я хочу побачити, чи витримає воно, коли воно стане публічним у найближчі тижні.

Я надав той самий запит GLM 5.3 Flash, Kimi K3 та DeepSeek v4 Pro і отримав три працюючі додатки. Зібрав усі три всередині @boltdotnew і випустив найкращий з них за живим посиланням. За звичайного плану я ніколи не витрачав би промпти на таке порівняння. Forge — це експериментальний режим у Bolt, який запускає відкриті моделі з використанням до 50 разів більше. Ви можете створювати та вдосконалювати веб-додатки, не турбуючись про обмеження використання. Один місячний ліміт, без щоденних обмежень. Створіть 10 версій, якщо потрібно, а потім переключіться на Standard або Max, коли настане час випуску. За власним бенчмарком Bolt, моделі Forge показують 91% продуктивності найкращої платної моделі. Досить близько для чернеток. Суть пропозиції: увімкніть його, і ваші збірки допоможуть навчати відкриті моделі. Кожного разу, коли ви переключаєтеся, вас запитують. Експериментальний попередній перегляд триває з 14 вересня по 14 жовтня 2026 року. Forge безкоштовний для планів Pro до 14 жовтня, а також є план раннього доступу за $9 на місяць — Bolt Lite зі списком очікування. Це експериментальна функція, тому перед тим як додавати щось серйозне, скопіюйте свій проект. Перегляньте три збірки, а потім спробуйте Forge за посиланням нижче.

Припиніть витрачати вечори на виправлення тих самих помилок, які постійно робить ваша AI-агентка Інженер LangChain показує, як змусити AI перевіряти власну роботу перед тим, як повернути її вам 08:06 — стан, ноди та ребра 10:47 — перевірка документів та згенерованих відповідей 11:48 — повторне виконання коду після невдалих тестів 37:12 — зупинка циклів за допомогою ліміту кроків 54:46 — відстеження кроків, які робить агент Вони не мали давати цей вебінар безкоштовно Подивіться це спочатку, а потім прочитайте мій гайд нижче, щоб створити робочий процес дослідження, який перевіряє твердження