Pro нейросети для работы

🛠 AI Practice: RAG с кешированием через API Джарва 🚀

Семантический поиск по большим массивам данных часто «съедает» бюджет на эмбеддинги, особенно при повторных запросах.

В JARV AI теперь можно работать с RAG Reranker через API и включать кеширование эмбеддингов — это экономит до 90% затрат при повторных запросах.

📋 Как это работает

1. Отправляете запрос на https://chat.jarv.tech/api/v1/rerank с параметром "caching": true.

2. Джарв сохраняет векторные представления документов.

3. При повторных обращениях с тем же контентом эмбеддинги не пересчитываются — оплата только за токены запроса.

💡 Плюсы:
• До 90% экономии бюджета при частых поисках в одной базе знаний.
• Поддержка текста, массивов документов и таблиц.
• Выбор между быстрой (small) и точной (large) моделями.

⚡ Пример

curl -X POST https://chat.jarv.tech/api/v1/rerank \
-H "api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "как оформить отпуск",
"content": [...документы...],
"model": "large",
"caching": true
}'

📊 Профит

При большом массиве (100k токенов) на модели large первый запрос — ~78₽, повторный с кешем — меньше 1 копейки.

👉 Подробнее — https://chat.jarv.tech/api/v1/docs/rag-reranker

Attention в нейросетях: почему середина текста теряется и как это исправить

Вы знали, что даже самые умные модели чаще «помнят» начало и конец длинного контента, а середина остаётся без должного внимания?

Это не баг, а особенность механизма Attention.

Если знать, как он работает, можно формулировать промпты так, чтобы ИИ выдавал точные и полезные ответы даже при длинных контекстах.

💡 В новом разборе:

— что такое Attention простыми словами;
— эффект Primacy / Recency и U-образная кривая внимания;
— практические приёмы: куда ставить важную инфу, как повторять запрос и структурировать контент;
— готовые шаблоны промптов.

📖 Читать полную статью в блоге

🧠 Новый режим — «Наставник в обучении»

Теперь Джарв не просто выдаёт ответ, а ведёт вас к нему пошагово, задавая наводящие вопросы, помогает вспомнить формулы и разобраться в теме.

На скрине — пример по задаче из физики про свободное падение.
Вместо готового решения — разбор, что мы знаем, какие уравнения подойдут, и приглашение самому сделать следующий шаг.

🎯 Для кого это полезно:

— студенты и школьники, которые хотят не списать, а понять;
— специалисты, осваивающие новую тему;
— все, кто любит разбираться в сути, а не просто получать готовые ответы.

👉 Попробовать

GPT 5 — уже в Джарве

👉 GPT 5
👉 GPT 5 mini
👉 GPT 5 nano (бесплатно)

OpenAI представили GPT-5 — не минорное обновление, а скачок вперед.

Что под капотом?

Единая система с «маршрутизатором»: Модель сама решает, когда ответить быстро, а когда «подумать усерднее» для задач, требующих глубокого анализа. Больше не нужно переключать режимы вручную.

Стиль без «воды»: GPT-5 стала менее «угодливой» и многословной. Обещают, что общение будет больше похоже на диалог с PhD-экспертом.

Резкий скачок в ключевых областях. Заявлены прорывные улучшения в кодинге, написании текстов, анализе данных и даже в вопросах здоровья.

На 45% меньше ошибок, чем у GPT-4o. В режиме «глубокого мышления» — в 6 раз меньше галлюцинаций, чем у предыдущей pro-модели o3. Это огромный шаг к большей надежности.

Прорыв в кодинге: Установлен новый рекорд на бенчмарке SWE-bench (74.9%), что подтверждает серьезный рывок в решении реальных задач по разработке, а не только академических тестов.

Почти не обманывает: В тестах, где модели давали задачу с несуществующим файлом, GPT-5 признавала ошибку в 91% случаев. Для сравнения, o3 пыталась обмануть в 87% случаев.

JARV API: удобный и выгодный доступ к ~30 моделям 🧠

Ура, открыли доступ к топовым нейросетям для команд и компаний:

— удобный и простой API,
— выгодно и оплата в ₽,
— самые последние модели.

👉 Подробнее в документации.

OpenAI все-таки выпустили open-weight модели, и они уже в Джарве, обе доступны бесплатно.

По бенчмаркам близки к o3, поддерживают ризонинг, но не работают с изображениями.

Попробовать:

👉 GPT OSS 20B
👉 GPT OSS 120B
👉 в чат-боте

Будущее маркетологов с AI — исследование Microsoft

🔥 Microsoft выпустили масштабное исследование «Working with AI», которое развеивает главный страх digital-специалистов: заменит ли нас нейросеть? Учёные проанализировали 200 000 чатов с AI-помощниками и пришли к очень важному выводу, основанному на реальных данных.

Разобрал это исследование через призму влияния на профессию маркетинга.

Когда появились банкоматы, банковские кассиры не исчезли, но их роль изменилась. Они перестали заниматься рутинной выдачей купюр, сосредоточившись на более сложных задачах — консультировании клиентов, продаже продуктов, решении нестандартных ситуаций.

Так и в digital: AI, как банкомат, берет на себя рутинные операции, высвобождая время и внимание специалистов. Функции контент-маркетинга, аналитики, коммуникаций и планирования показывают очень высокий потенциал для автоматизации рутины.

Вывод, кратко:

Маркетолог будет художником, а ИИ – кистью.

AI возьмет на себя генерацию черновиков текстов, первичную обработку данных, составление простых отчётов и базовый брейншторминг. А мы, маркетологи, сможем инвестировать его в то, что действительно важно и требует человеческих качеств:

🧠 Стратегическое планирование и принятие решений, основанных на глубоком понимании бизнеса.

💫 Креативность и создание эмоциональных связей с аудиторией.

🛠 Мастерство промпт-инжиниринга – как художники с кистью, мы управляем AI, а не наоборот.

📊 Интерпретация глубинных инсайтов из данных, которые неочевидны машине.

🤝 Построение отношений и нетворкинг – это не заменить скриптом.

Исследование Microsoft — тут.
Полная статья — здесь.

🚀 Новые нейросети в JARV: Триллион параметров — уже не главное

Мы добавили в JARV три мощные модели: Kimi K-2, Qwen3 Coder и Qwen3 Thinking.

Но сегодня интересно не только это, а тренд, который они демонстрируют. Давайте разберемся, как меняется гонка AI-технологий.

Сначала — кратко о новинках:

• Kimi K-2: Универсал для сложных многошаговых сценариев. Параметры: 1 трлн общих / 32 млрд активных.

• Qwen3 Coder: Специалист для разработчиков, который понимает контекст целых репозиториев. Параметры: 480 млрд общих / 35 млрд активных.

• Qwen3 Thinking: Мозг для сложной логики и математики. Параметры: 235 млрд общих / 22 млрд активных.

А теперь — самое интересное. У каждой модели два характеристика параметров.

🧠 Технический ликбез: почему размер больше не имеет значения?

Ещё совсем недавно главным показателем крутости AI было общее число параметров. Модели использовали всю свою мощь для любой задачи.

Это как заставлять всю компанию из 1000 человек писать один рекламный текст.

Сейчас тренд — архитектура MoE (Mixture-of-Experts) или «Смесь Экспертов».

Представьте, что у вас в компании 1000 сотрудников (общие параметры), но для решения задачи по маркетингу вы привлекаете только 30 профильных специалистов (активные 
параметры).

Это намного эффективнее и быстрее. Именно так работают новые Qwen и Kimi. У них огромный «штат» экспертов, но в каждый момент времени активны только те, кто нужен для конкретной задачи.

🔥 В чем преимущество?

1. Глубокая экспертиза. Модели становятся не просто «умнее», а глубже в конкретных областях — коде, логике, анализе.

2. Эффективность. Такой подход требует меньше ресурсов. Именно поэтому мы можем дать доступ к супермощной Qwen3 Thinking бесплатно — это результат технологической оптимизации.

Пробуйте новинки в чат-боте и chat.jarv.tech 👈

P.S. В Джарве Qwen3 Thinking — бесплатная и безлимитная для всех 😉

🔥 После SEO приходит GEO. Готовимся к новой эре AI

Все годами учились оптимизировать контент для поисковиков (SEO), чтобы нравиться алгоритмам Google и Яндекса. Но правила игры меняются. Теперь на первый план выходит умение «нравиться» нейросетям.

Встречайте — Generative Engine Optimization (GEO).

Если коротко:

SEO — это как сделать так, чтобы вас нашел поисковик.
GEO — это как сделать так, чтобы вас правильно поняла нейросеть (ChatGPT, Gemini и, конечно, JARV) и выдала гениальный, а не шаблонный результат.

Это не просто написание промптов. Это целая система, которая включает:

📍 Промпт-инжиниринг: Умение давать точные и многослойные инструкции.
📍 Подготовку данных: Обучение AI на вашем контексте — статьях, документах, гайдлайнах.
📍 Настройку Tone of Voice: Как заставить нейросеть говорить голосом вашего бренда.
📍 Оценку результатов: Как понять, что сгенерированный контент действительно работает.

Зачем это нужно?

Чтобы перестать получать от AI «воду» и начать генерировать контент, который решает конкретные бизнес-задачи, экономит часы и попадает точно в цель.

Подробный разбор методологии, механик, и чек-листы тут 👉 https://blog.jarv.tech/article/generative-engine-optimization-geo-ultimate-guide

Генератор промптов в chat.jarv.tech и чат-боте

Используйте, чтобы превратить простой запрос в детализированный промпт под любую задачу.

P.S. В веб-версии промпт можно сохранить в «Мои шаблоны» и использовать в два клика 🙌

🚀 Маркетинговый гений Heinz: как AI может усилить бренд

Многие бренды пытаются запрыгнуть в поезд хайпа вокруг AI, но часто это выглядит неуклюже. Но есть кейс, к которому стоит присмотреться — кампания Heinz AI Ketchup.

В чем суть?

Команда Heinz не просила нейросеть создать рекламу. Они задали простой вопрос разным AI-моделям (DALL-E 2 и др.): «нарисуй кетчуп». Искусственный интеллект, обученный на триллионах изображений из интернета, в подавляющем большинстве случаев генерировал бутылку, до боли похожую на Heinz.

Это стало гениальным доказательством их главного актива — тотальной узнаваемости.

Почему это сработало и что забрать себе в работу? 🛠️

📍 Идея первична, технология — вторична. Heinz не искал способ прикрутить AI к своей рекламе. Они нашли способ с помощью AI доказать силу своего бренда. Профит — в аутентичности.

📍 Лучший тест на знание бренда. Кампания стала публичным тестом на то, кто является синонимом слова «кетчуп» — не только для людей, но и для машин.

📍 Вовлечение аудитории. Бренд не остановился на собственном эксперименте, а предложил всем желающим сгенерировать свои «кетчупы» и поделиться ими. Это превратило кампанию в вирусный UGC-контент.

Главный вывод: Не думайте, что можно сделать с помощью AI. Думайте, какую сильную сторону вашего бренда можно доказать или усилить с его помощью.

👉 Подробнее в статье — https://blog.jarv.tech/article/heinz-ai-ketchup-case-study

Индекс бестолковости встреч

Вывел новый индекс.
ИИ оценивает ретроспективно онлайн митинги. Подсвечивает болтунов, молчунов, сутевых ребят.

Исследования навеяны вот этим классным постом, про эффективность и стоимость встреч!

Шаблоны промптов в веб-версии 😉

Добавили раздел «Шаблоны промптов», в котором можно использовать общедоступные шаблоны или создавать свои.

Как использовать?

Перейти на chat.jarv.tech → раздел «Галерея» → «Шаблоны промптов».

Неограниченная персонализация 🙌

Джарв — не просто агрегатор нейросетей, а полноценный помощник в ведении личных проектов и для командной работы.

Новая крутая фича — базы знаний. Есть и в веб-версии, и в чат-боте.

Сегодня расскажу про чат-бота.

Теперь при работе с документами или ссылками Джавр предлагает их сохранить.

Сохраненная информация в базе знаний информация будет использоваться, если запрос соответствует содержанию документов / ссылок. Даже если вы начнете новый чат и в любом режиме.

📍 Поддерживаемые типы файлов: pdf, docx, pptx, xlsx, txt ,csv, json, md, html, xml, py, ipynb.

📍 Поддерживаемые ссылки: любые ссылки на сайты, Google Docs / Sheets (с правами на чтение).

Опубликовали безлимитный тариф для чат-бота 🙌

В последнее время часто получаем запросы на безлимит в чат-боте. Поэтому добавили тариф Pro Light.

Что входит в безлимит:

👉 все языковые модели (Gemini, ChatGPT, Claude);
👉 транскрибации и работа со встречами;
👉 обработка документов, файлов;
👉 работа с проектами.

Также на тарифе начисляется 10 000 токенов, которые можно использовать в веб-версии chat.jarv.tech.

Выбрать тариф → https://t.me/jarvis_helper_ai_bot?start=tarifs

📣 Дообучайте Джарва на базе знаний ваших проектов / компании

Представьте AI, который идеально понимает контекст вашей компании, исследований, технических материалов, документации и так далее.

🙌 Встречайте — «Базы знаний» в JARV AI, пока доступна только в веб-версии chat.jarv.tech.

Что это такое?

«База знаний» — это интеллектуальное хранилище ваших документов и материалов, которое использует RAG (Retrieval Augmented Generation) для выдачи точных и контекстных ответов AI.

Мы разработали алгоритмы RAG специально под Джарва, это значит, что точность и скорость ответов будет на высоте:)

С «Базами знаний» вы сможете загружать до 100 файлов и 100 ссылок: pdf, word, excel, csv, txt, презентации, веб-сайты, Google Документы, Таблицы и даже Google Drive.

Подключать «Базу знаний» можно двумя способами: к целому проекту (и она будет работать во всех чатах этого проекта) или напрямую к конкретному чату. Это позволяет очень гибко настраивать контекст для любой вашей задачи.

P.S. Загрузка и обработка документации в Базах знаний бесплатна 🤗

Приятно, когда продукт приносит ощутимую пользу 🤗

Отзыв от Светы @Sysoi, специалиста по CRM-маркетингу:

Я работаю на нескольких проектах и для каждого создаю отдельную ветку.

Эту ветку (чат) я начинаю с того, что загружаю туда информацию о бренде, о компании и ценностях. И уже работаю внутри каждой ветки отдельно.

Для рассылок благотворительного фонда я пишу добрые рассылки, которые вызывают тепло и надежду у клиента без FOMO и страхов. Я советуюсь с джарвисом "не сильно ли жестко я придумала" или "как простым языком описать ситуацию"

А для брендов с одеждой я использую чат более стандартно: придумай как замотивировать в покупку, какие еще механики запустить и "напиши текст для брошенной сессии"

Еще я с джарвисом советуюсь:
- как вежливо объяснить задачу или отказ
- почему возникла ошибка в консоли
- и просто прошу переписать текст с изображения

оцениваю джарвиса на 10/10, потому что он учитывает особенности работы с майндбоксом.

Теперь бесплатные модели доступны даже при нулевом балансе 🙌

Ранее пользоваться любыми моделями было невозможно, если баланс токенов равен нулю. Мы убрали это ограничение.

Бесплатные модели:
— GPT-4.1 mini
— DeepSeek R1
— Gemini 2.5 Flash Latest
— Perplexity
— Llama 4 Maverick
— DeepSeek V3
— Qwen3 235B A22B

Нативный поиск в интернете 🎉

Обновили логику работы некоторых режимов, например, «Проекты».

Теперь при работе модель сама решает, нужно ли искать информацию в интернете, исходя из контекста запроса.

Такие модели в меню отмечены плашкой web-native.

Пока уже доступно в chat.jarv.tech, скоро будет в чат-боте Джарва 😉

Добавили светлую тему в Джарва

По умолчанию используется системная настройка, но можно менять вручную в настройках 🙌