Знаешь, я всегда думала, что моя семейная история — это что-то из разряда «недосягаемого». Ну, папины рассказы, бабушкины воспоминания, пара старых фотографий в альбоме... И всё. А хотелось большего. Кто были мои деды? Чем они жили? Где воевали? В обычных архивах копаться — это недели, а то и месяцы работы. И везде надо ехать, писать запросы, ждать... А теперь представь: я открываю портал «Память народа», ввожу фамилию прадеда — и нейросеть помогает мне найти его след! 😱 И это не просто «поиск по базе»...
Нейрофан | Нейросети без страха
Как сделать грамотный апскейл фотографий: от дизайнерского ада 2000-х до бесплатных ИИ-решений
Знаешь, я сейчас вспомнила начало 2000-х, когда работала в рекламном агентстве. Для нас, дизайнеров, это были тёмные времена. Найти хорошее изображение в отличном качестве для афиши или буклета было целым квестом. Стоки ещё не были развиты, и мы часами рыскали по интернету в поисках того самого «идеального» фото. А если находили — то молились, чтобы его разрешения хватило для печати. Но настоящая боль начиналась, когда приходил заказчик. Приносил картинку, запиханную в вордовский документ (да-да, именно так!), и с горящими глазами говорил: «Вот, используйте это для дизайна афиши!»...
Бесплатный Upscayl и профессиональный Topaz — что выбрать, когда нужно много и качественно? 🖼️💥
Разбираем два мощных локальных инструмента для увеличения изображений. Без VPN, без лимитов, с честными плюсами и минусами. В прошлых статьях мы прошлись по бесплатным онлайн-сервисам, которые дают по одному фото в день. Это хорошо для разовых задач, но что делать, если у тебя папка с фотографиями и все надо увеличить? Или ты занимаешься интернет-магазином, готовишь фото для стоков или просто хочешь восстановить старые снимки? Сегодня — тяжёлая артиллерия. Две программы, которые работают локально на твоём компьютере, не требуют телепортаторов и не ограничивают тебя одним фото в день...
Цифровая охота на ведьм: почему детекторы ошибочно принимают дипломы за нейросетевой «слоп» 🎓🤖
Помнишь, мы недавно говорили про обесценивание работы с нейросетями? Про то, как люди с пеной у рта доказывают, что «нейросеть — это не труд»? Так вот, теперь эта история вышла на новый уровень. Теперь под удар попали студенты и их дипломы. Системы проверки текстов всё чаще отправляют авторские научные работы в «топку», принимая структурированный академический текст за плоды нейросети. Классический плагиат становится пережитком прошлого — теперь «воровать» чужие тексты не модно. Модно обвинять в том, что текст «слишком правильный»...
«Это нейросеть сделала, а не ты»: почему мы обесцениваем ИИ и как на самом деле работает творчество с нейросетями
Честный разговор про страх, стыд, дилетантизм, карточки товаров и волшебные кнопки. На днях под постом про внедрение ИИ в школьное обучение мне написал подписчик. И затронул тему, которую я давно хотела обсудить. Она объёмная, многих триггерит, и я решила посвятить ей несколько постов — а теперь собрала всё в один большой разговор. Подписчик сказал примерно следующее: сейчас много типовых текстов, все пишут как под копирку, пластик сплошной. И спросил прямо: «А ты сама пишешь? Если за тебя текст делает нейросеть, то зачем тебя читать? Это же не твой труд, не твоя работа, а ИИ»...
