Лор подкаста @aiapodcast x GPT-4o

С ребятами на работе запустили новый англоязычный подкаст про ИИ. Название пока рабочее, но контент годный, поставьте лайк-коммент, плз: https://youtu.be/o6LIEhjB0_0 😊

🔥 Сравнение ВСЕХ AI-first IDE!

В этом обзоре я сравню семь AI-first IDE по здоровенной куче параметров: начиная от автокомплита и ИИ-чатов и заканчивая подписками, работай с локальными моделями и безопасностью. На сравнение попали: Cursor, Windsurf Editor, Trae, PearAI, Void, Theia IDE и Zed.

ЧТО ВНУТРИ
- Базовая информация про IDE из обзора
- КУЧА сравнений
- Плюсы и минусы всех участников обзора
- А что там с JetBrains IDEs и VS Code?
- Про то, что такое AI-first IDE сегодня

КРИТЕРИИ СРАВНЕНИЯ
- Интерфейсы IDEs
- Автодополнения
- Настройки Theia IDE
- Отключение автодополнений
- Inline-промптинг
- Контекстное меню
- сравенение ИИ-чатов и агентных чатов
- Создание своих агентов
- ИИ-терминал
- Думающие модели
- Поддержка ключей API
- Пользовательские промпты
- Web-поиск
- Автокоммит-сообщения
- Изображения на входе
- Параллельная работа
- Продвинутое автодополнение
- Буфер обмена
- Next Tab Edit
- Индексация проектов
- Правила для проектов
- Автоматическое выполнение команд
- MCP
- Индексация документации
- Память
- Интеграция с Git
- Автовыбор моделей, саммаризация чатов
- Подсчет токенов
- Про подписки
- Личный кабинет
- Прозрачность цен
- Pay-as-you-go и статистика запросов
- Работа с локальными моделями
- Безопасность и сертификаты
- Team-подписки
- Self-hosted версии
- Интеграция с GitHub Copilot

👉 Смотреть целиком в Эволюции Кода

#evo_обзор

⚡️ Новый выпуск AIA Podcast уже онлайн!

Сегодня обсуждаем вайбкоддинг, смотрим на новый GPT-4o с функцией генерации изображений, рассказываем про топовую модель Google Gemini 2.5, разбираем обновки в голосовых и аудио-моделях, радуемся дешевизне китайских гигантов вроде DeepSeek и Ernie, тестируем Canvas и Generate Audio от Google, удивляемся новым чипам Nvidia Blackwell и роботу Blue, изучаем «think»-тул от Anthropic и интеграцию Grok в Telegram, обсуждаем Docker Model Runner, фейковые AI-лабиринты от Cloudflare и виртуальные камеры от Stability, а также следим за Figure, AlphaXiv, NEO 1 и юридическим контролем DeepSeek в Китае.

👉 YouTube: https://youtu.be/YoKp90Nm26k
👉 Apple Podcasts: https://bit.ly/aia-apple
👉 Spotify: https://bit.ly/aia-spotify
👉 Скачать mp3: https://aia.simplecast.com/episodes/107

Правильное применение дипфейка (GPT-4o и Kling или SORA какая, пятиклассник сделает) в 2025😅

В общем, я решил, что завязываю с каналом и АйТиБородой. Закрываю канал, выгорел окончательно. Видео будут доступны ещё два дня, а потом снесу все к чертям ватнячим. Скачивайте, пока есть возможность.

Вот смотрите, какая статистика: сегодня я часов 7–8 очень интенсивно кодогенерировал клубного бота (для Эволюции Кода) вместе с Курсором и самой мощной в нём моделью Claude 3.7 Max. Ставил ему задачи, рассказывал про примеры, архитектуры, указывал на ошибки и всё такое. Это было похоже больше на парное программирование с младшим сотрудником, но который схватывает твои указания с полпинка и имплементирует за пару минут, потом ещё десять минут сидишь, вычитываешь и диву даёшься, как оно всё красиво на этом вашем Go написало.

По итогу, заимплементил штук восемь новых хендлеров для бота, перелопатили вместе архитектуру старых хендлеров, Клод нашёл отличную реализацию конверсейшенов в несколько сообщений (длинные диалоги в рамках телеграм-чата) и успешно её имплементировал с моих подачек. Запилили вместе мигратор (там база данных недавно появилась), пообновляли доку, переписали пользовательские сообщения. Словом, я бы на это потратил добрые 4–5 дня, и это при условии того, если бы я знал Go (я не знаю). На всё про всё Курсор спалил почти 24 бакса (стата на скрине).

Выводы какие?

Нулевой: Claude 3.7 Thinking (в Курсоре, который Max) на голову выше обычного 3.7 и в миллиард раз лучше Gemini 2.5 Pro. С новым ГПТ чё не успел сравнить, но вангую, что там будет что-то похожее. Ещё надо бы think прикрутить к обычному Claude 3.7 — есть шанс, что догонит думающий, но денежка будет палиться с подписки Курсора, а не напрямую с карты.

Первый: ИИ абсолютно точно умеет генерить фичи с нуля — главное, дробить грамотно и подавать контекст с продуманными наставлениями, а не абы что, как многие привыкли ("здарова, заимплеменьти мне мою задачу на 100500 сторипоинтов в гавнолите." "Уууу, не справилось, гавно!").

Второе: вайбкодинг — это хуетень для смузихлебов. Если бы я вайбкодил, то перестал бы понимать, что происходит, примерно на втором запуске агентов, а примерно на третьем весь мой бот превратился бы в отборный лапшекод и кусок абсолютно ненужного овна. Не то чтобы он идеален, но его приятно дописывать, расширять и в целом работать с ним. Не будь у меня какого-никакого опыта в архитектуре, вайбкод бы напрочь отбил желание что-то с ботом делать — пошёл бы в проститутки, как на том меме (кстати, может, надо было...).

Третий: при интенсивной работе с Курсором (либо по API с топовыми моделями, as you wish) если ты палишь меньше 10–25 баксов за 8–10 часов работы, то ты либо хуйней страдаешь, либо как-то не так используешь ИИ. Из статы видно, что рутовых (чистых) запросов к модели было кропаль на фоне вызова моделью инструментов — соотношение 1 к 5. Короче, если ты всё ещё "программируешь" в чате GPT, слыхом не слыхал, что такое MCP, инструменты, агенты — то у меня для тебя плохие новости. Может таки стоит потратить денег на Эволюцию Кода (ни на что не намекаю, meh)?

Четвёртый: если ты начинающий разраб/эсса, то тебе не повезло. Во-первых, тебе надо прилагать кратно больше усилий, чтобы совладать со своей ленью в эпоху всех этих ИИ. Во-вторых, я, честно, хз, как бы, будучи джуном, я смог бы качественно ИИ объяснять, что делать. Скорее всего, не смог бы. То есть новичкам теперь нужно: качать базу программирования, качать системный дизайн с архитектурой (всё, что Владос Тен завещал) и ещё сверху прокачивать навык работы и общения с ИИ, параллельно укрощая лень и нежелание вычитывать то, что там эта бездушная машина написала.

Как-то так я провел свой день. А как вы как развлекаетесь?

В спорах рождается истина, говорили они: https://youtu.be/28XHyfZqUIM

Хабр же всегда был токсичным пристанищем диназавров и им подражающих из эпохи форумов и указок по пальцам, ничего не перепутал?
https://youtu.be/X4KSF5hnfK8

P.S. Сане респект за заданные вопросы. Услышал всё, что хотел. Пожалуй, единственная нормальная руязычная айтишная журналистика из существующей на ЮТ сегодня.

P.P.S. Понял, что заходил на хабр в последний раз года три назад, а активно следить перестал и вовсе в году 2014-16, после нескольких статей и смачных хуёв в комментариях.

🔥Буквально только что Meta наконец выкатила Llama 4 (ждали долго).

В семействе есть две модели: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick, и все они опенсорсные (с лицензией Meta ofks). Модель Llama 4 Scout является смесью 16 экспертов по 17B (итого 109B), с максимальной длиной контекста в рекордные 10 млн токенов. Llama 4 Maverick является смесью аж 128 экспертов по 17B (400B параметров) с максимальной длиной контекста в 1 млн токенов. Обе модели могут принимать на вход текст и изображения, отвечают только текстом. Среди поддерживаемых языков, к сожалению, нет русского.

Благодаря тому, что это MoE, есть вероятность, что не потребуется все 100–400 ГБ памяти для работы модели, так как в моменте ей нужно запускать эксперта на 17B. По крайней мере, Llama 4 Scout может работать на одном 1×H100 GPU в q4 (Maverick’у одной карточки не хватит).

Скачать модели можно тут, и в этом же репозитории есть намёки на ещё две модели, которые появятся позже: Llama 4 Behemoth и Llama 4 Reasoning. Ставлю на то, что Бегемот будет на 1T параметров 😊

UPD: ванговать не пришлось, будет 2Т!!!

📰 ТОП-4 новости из 46го дайджеста новостей ИИ в программировании

🔸 Google Gemini 2.5 Pro — «мыслящая» модель нового поколения
Новая модель от Google встроила логическое рассуждение прямо в архитектуру, показала топовые результаты в задачах программирования и поддерживает контекст до 1M токенов. Уже доступна даже в бесплатной версии Gemini.

🔸 MCP — общий язык для всех ИИ-инструментов
Протокол MCP становится универсальным интерфейсом для ИИ. Его внедрили OpenAI, GitHub, VSCode, Continue.dev и другие. Теперь разработчики могут синхронизировать агентов, плагины и IDE без боли.

🔸 Augment Agent — AI-кодогенератор нового уровня
Инструмент от команды Augment работает с огромными кодовыми базами, запоминает контекст, интегрируется с GitHub, Jira и Notion, и поддерживает MCP. Это серьёзная альтернатива Copilot и Cursor.

🔸 Llama 4 от Meta — опенсорс с безумным контекстом
Meta представила Llama 4 — две MoE-модели Scout и Maverick с поддержкой до 10M токенов. Открытый код, поддержка мультимодальности и работа даже на одной H100 делают их идеальными для локальных агентов.

👉 Полный дайджест (текст и аудио)
#aidigest

Надеюсь, вы знаете что делать ⬆️

https://youtu.be/XiwriW1ET-c - если вы думали, что чтение мыслей всё ещё сказка, очень рекомендую это недооцененное видео (117просотров на момент поста)

UPD: фантастика ближайших 10-15 лет начинается с 42ой минуты.

ну вы прям либо очень большие позитивисты в ИИ (уважение!), либо мазохисты, товарищи :)

🔥 Запись митапа по CodeAlive - RAG над кодовой базой на максималках

На митапе Родион Мостовой и Иван Бирюк, СЕО и СТО CodeAlive, познакомили нас со своим продуктом, который с помощью качественного RAG умеет проводить глубокий анализ больших кодовых баз и выдавать ответы по ним. Если говорить просто, то CodeAlive — это веб-сервис, к которому вы можете привязать свой репозиторий и разговаривать с ним.

Кроме презентации самого продукта и его функций, мы поговорили о его внутреннем устройстве, о возможности запуска on-premise на локальных моделях, в целом о RAG'ах над кодовой базой, о планах на развитие проекта и будущем разработки с ИИ.

ЧТО ВНУТРИ
- Базово по RAG
- Презентация CodeAlive
- Юзкейсы CodeAlive
- Как эффективно обрабатывать большие кодовые базы через LLM
- Как замерять качество ответов?
- Про приватные инстансы и локальные модели
- Когда ИИ будет писать любой код под ключ?
- БОНУС ДЛя КЛУБЧАН

👉 Смотреть митап
#evo_воркшоп

⚡️ Новый выпуск AIA Podcast уже онлайн!

Сегодня смотрим, что привез Google с Cloud Next — от Gemini Flash до Ironwood TPU, разбираемся в новых инструментах для разработчиков (Firebase Studio, A2A, ADK), изучаем прогресс OpenAI (мощная память в ChatGPT, $40B раунд и BrowseComp), радуемся образовательной версии Claude от Anthropic и вспоминаем про Llama 4 от Meta. Также в выпуске: Nova Act и Nova Sonic от Amazon, новые фичи GitHub Copilot от Microsoft, свежак от xAI и OpenRouter, Canva и Eleven Labs, тесты от NVIDIA и новости от WordPress.

А в конце вас ждём пересказ и комментарии к мрачнейшему документу, описывающему наше возможное будущее - "AI 2027".

👉 YouTube: https://youtu.be/Uojp1B6EDNE
👉 Apple Podcasts: https://bit.ly/aia-apple
👉 Spotify: https://bit.ly/aia-spotify
👉 Скачать mp3: https://aia.simplecast.com/episodes/108