<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Персонализация on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F/</link><description>Recent content in Персонализация on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Sun, 29 Mar 2026 09:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Как устроены системы рекомендаций на базе AI</title><link>/articles/kak-ustroeny-sistemy-rekomendatsii-na-baze-ai/</link><pubDate>Sun, 29 Mar 2026 09:00:00 +0300</pubDate><guid>/articles/kak-ustroeny-sistemy-rekomendatsii-na-baze-ai/</guid><description>&lt;p&gt;Каждый раз, когда Netflix подсовывает идеальный фильм на вечер, а Spotify собирает плейлист «Открытия недели», за этим стоит не магия — а система рекомендаций на базе AI. Эти системы генерируют миллиарды долларов выручки: Amazon получает &lt;strong&gt;35% дохода&lt;/strong&gt; благодаря рекомендациям, а более &lt;strong&gt;80% контента&lt;/strong&gt; на Netflix находят именно через персонализированные подборки. Как устроены эти механизмы изнутри, какие алгоритмы лежат в их основе и куда движется технология — разбираем в этой статье.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Google Personal Intelligence: ИИ, который знает вас лично</title><link>/translations/google-personal-intelligence-ii-kotoryi-znaet-vas/</link><pubDate>Tue, 10 Mar 2026 12:00:00 +0300</pubDate><guid>/translations/google-personal-intelligence-ii-kotoryi-znaet-vas/</guid><description>&lt;p&gt;Представьте, что вы спрашиваете поисковик: «Какие кроссовки я покупал в прошлый раз?» — и получаете точный ответ, потому что ИИ уже видел ваше письмо с подтверждением заказа. Именно так работает &lt;strong&gt;Personal Intelligence&lt;/strong&gt; — новая функция Google, которая связывает ваши приложения в единую интеллектуальную систему. В марте 2026 года Google значительно расширила доступ к этой технологии, сделав её бесплатной для пользователей в США.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="что-такое-personal-intelligence"&gt;Что такое Personal Intelligence&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Personal Intelligence&lt;/strong&gt; (персональный интеллект) — это функция Google, которая позволяет ИИ-ассистентам компании подключаться к вашим приложениям Google — Gmail, Google Photos, Google Maps, YouTube и другим — чтобы давать ответы, релевантные именно вам.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Промпт для создания системного промпта вашего персонального AI-ассистента</title><link>/prompts/prompt-dlia-sozdaniia-sistemnogo-prompta-dlia-ai-assistenta/</link><pubDate>Mon, 16 Feb 2026 12:00:00 +0300</pubDate><guid>/prompts/prompt-dlia-sozdaniia-sistemnogo-prompta-dlia-ai-assistenta/</guid><description>&lt;h2 id="задача-зачем-нужен-этот-промпт"&gt;Задача: зачем нужен этот промпт&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;У вас есть доступ к Claude, GPT-5 или другому мощному AI — но каждый раз вы объясняете модели с нуля, кто вы и что вам нужно. Ответы получаются усредненными, безликими. Модель не знает ваш контекст, стиль, приоритеты.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Решение — хороший system prompt.&lt;/strong&gt; Это инструкция, которая задаётся один раз и работает постоянно: формирует роль ассистента, его стиль, ограничения и поведение в разных ситуациях.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Но написать его с нуля — задача не из простых. Именно для этого существует промпт-рецепт ниже: вы описываете себя, и AI сам собирает для вас готовый system prompt.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>DeepTutor 1.0: ИИ-репетитор с агентной архитектурой</title><link>/news/deeptutor-1-0-ii-repetitor-agentnaia-arkhitektura/</link><pubDate>Thu, 12 Feb 2026 15:00:00 +0300</pubDate><guid>/news/deeptutor-1-0-ii-repetitor-agentnaia-arkhitektura/</guid><description>&lt;p&gt;Лаборатория Data Intelligence Lab Гонконгского университета (HKUDS) выпустила &lt;strong&gt;DeepTutor v1.0.0&lt;/strong&gt; — open-source ИИ-ассистент для персонализированного обучения. Релиз представляет собой полную переработку архитектуры на агентную модель — около 200 тысяч строк нового кода. Проект распространяется под лицензией Apache-2.0 и уже набрал более 10 000 звёзд на GitHub.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="что-такое-deeptutor"&gt;Что такое DeepTutor&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;DeepTutor — не очередной чат-бот для ответов на вопросы. Это платформа, в которой пять режимов работы объединены в единый контекст: обычный чат, глубокое решение задач (Deep Solve), генерация тестов, исследовательский режим (Deep Research) и визуализация математики (Math Animator). Переключение между ними происходит без потери истории беседы.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>