惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

K
Kaspersky official blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
N
News and Events Feed by Topic
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Project Zero
Project Zero
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
博客园 - 叶小钗
Security Latest
Security Latest
Spread Privacy
Spread Privacy
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
N
News and Events Feed by Topic
Webroot Blog
Webroot Blog
U
Unit 42
Cyberwarzone
Cyberwarzone
小众软件
小众软件
Scott Helme
Scott Helme
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
A
About on SuperTechFans
爱范儿
爱范儿
S
Schneier on Security
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Schneier on Security
Schneier on Security
Latest news
Latest news
GbyAI
GbyAI
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
The Register - Security
The Register - Security
WordPress大学
WordPress大学
博客园_首页
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
PCI Perspectives
PCI Perspectives
Jina AI
Jina AI
AI
AI
NISL@THU
NISL@THU
I
Intezer
G
GRAHAM CLULEY
B
Blog
S
Secure Thoughts
IT之家
IT之家
宝玉的分享
宝玉的分享
Recent Announcements
Recent Announcements
Y
Y Combinator Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
有赞技术团队
有赞技术团队
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Recorded Future
Recorded Future
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Я неделю учился только через Kampus (Кэмп) нейросеть — вот что из этого вышло
Aidar22 (Кэм · 2026-05-06 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение6 мин

Охват и читатели576

Мнение

Kampus (Кэмп)

Kampus (Кэмп)

Нейросеть для Учебы Кампус

Когда в интернете пишут про ИИ для учебы, обычно всё выглядит слишком идеально.
«Нейросеть сделает презентацию за минуту», «ИИ заменит студентов», «теперь можно вообще не учиться».

На практике всё сильно интереснее.

Я решил провести небольшой эксперимент: неделю использовать нейросети как основной инструмент для учебы. Без классического поиска, без ручного оформления презентаций и почти без самостоятельного написания текста.

Главный вопрос был простой:
может ли ИИ реально экономить время студенту, а не просто генерировать красивую демку для рекламы?

Для эксперимента я использовал несколько сервисов, включая ChatGPT, Gamma и Kampus AI. Причём именно Kampus оказался самым неожиданным инструментом из всей подборки.

Что именно я тестировал

Я не пытался «полностью заменить мозг» нейросетями. Скорее хотел проверить реальные бытовые задачи, с которыми сталкиваются студенты почти каждый день:

  • сделать презентацию;

  • сократить большой текст;

  • подготовить конспект;

  • структурировать материал;

  • быстро разобраться в новой теме;

  • подготовиться к зачёту;

  • оформить проект;

  • собрать тезисы для выступления.

То есть не абстрактное «будущее образования», а обычная рутина, на которую уходит куча времени.

Первый день - презентация по экономике

Первый день - презентация по экономике

Первый день - презентация по экономике

Начал с самой банальной задачи. Нужно было сделать презентацию по экономике на 15 слайдов.

Обычно это выглядит так:
открываешь PowerPoint, начинаешь искать шаблоны, копировать текст, двигать блоки, искать картинки. Через час уже ненавидишь всё происходящее.

Я решил проверить, насколько ИИ реально ускоряет этот процесс.

Сначала попробовал ChatGPT. Он неплохо помогает со структурой, но визуально ничего не делает. Потом открыл Gamma - красиво, но иногда слишком «маркетингово». Складывалось ощущение, будто презентацию делает стартап для инвесторов, а не студент для универа.

Потом дошёл до Kampus AI.

И вот здесь было интереснее.

В отличие от большинства AI-сервисов, он изначально заточен именно под учебные сценарии. Не под «создай лендинг», не под «сделай продающий pitch deck», а именно под учебные задачи.

Я просто загрузил тему и получил:

  • структуру;

  • заголовки;

  • основные тезисы;

  • оформление;

  • готовую последовательность слайдов.

Причём без ощущения, что нейросеть пытается сделать презентацию в стиле Web3-конференции.

На всё ушло минут 15-20 вместо привычного часа.

И это, наверное, был первый момент, когда я понял: нейросети действительно начинают менять подход к учебе, а не просто создают красивый шум вокруг AI.

Тарифы и подписка Kampus AI

Тарифы и подписка Kampus AI

Тарифы и подписка Kampus AI

У Kampus AI сейчас три тарифа - от базового варианта для разовых задач до полноценной подписки для активной учебы. Все планы включают безлимитное решение задач по предметам и поддержку генерации презентаций с AI.

База - для разовых задач

399 ₽ / месяц

Подойдёт тем, кто использует нейросеть время от времени - например, для подготовки презентации, конспекта или пары учебных работ.

Что входит:

  • 1500 токенов на балансе

  • До 2 базовых работ или презентаций в месяц

  • Безлимит на решение задач по любым предметам

  • Генерация изображений с Nano Banana в презентациях за доп. токены


Плюс - самый популярный тариф

599 ₽ / месяц

Оптимальный вариант для студентов, которые регулярно используют ИИ для учебы и подготовки материалов.

Что входит:

  • 3000 токенов на балансе

  • До 4 базовых работ или презентаций в месяц

  • Безлимит на решение задач по любым предметам

  • Генерация изображений с Nano Banana в презентациях за доп. токены


Топ - максимум возможностей

849 ₽ / месяц

Тариф для активного использования Kampus AI в течение всего месяца - от презентаций до подготовки проектов и конспектов.

Что входит:

  • 4500 токенов на балансе

  • До 6 базовых работ или презентаций в месяц

  • Безлимит на решение задач по любым предметам

  • Генерация изображений с Nano Banana в презентациях за доп. токены

  • Приоритетный доступ к новым функциям

Купить подписку

Где ИИ реально экономит время

Вот тут начинается самое интересное.

Нейросети пока не умеют идеально делать всё. Но они очень хорошо убирают рутину.

Например:

  • сократить 40 страниц текста;

  • сделать план;

  • собрать основные тезисы;

  • оформить структуру;

  • разбить материал по блокам;

  • превратить хаотичные заметки в понятный конспект.

Именно здесь экономится больше всего времени.

Причём я заметил одну вещь:
самое ценное - не генерация текста, а избавление от хаоса.

Когда у тебя есть структура, дальше работать намного проще.

Раньше на одну только подготовку к началу работы уходило огромное количество времени. Нужно было:

  • понять тему;

  • собрать информацию;

  • придумать план;

  • решить, что важно, а что нет.

С нейросетями этот этап сокращается в разы.

Конспекты и сокращение текста

Следующая задача - большой PDF с лекциями.

Обычный сценарий:
открываешь документ, читаешь первые 5 страниц, потом внимание умирает.

Я загрузил материал в нейросеть и попросил:

  • сделать краткий конспект;

  • выделить основные мысли;

  • объяснить сложные термины простым языком;

  • составить список ключевых тем.

И вот здесь AI реально помогает.

Особенно когда нужно:

  • быстро повторить тему;

  • подготовиться к экзамену;

  • понять, что вообще важно в огромном тексте.

Kampus AI здесь тоже показал себя неплохо, потому что сервис нормально работает именно с учебным форматом материалов. Нет ощущения, что ты общаешься с «универсальным ботом для всего подряд».

У многих AI-сервисов есть проблема: они слишком стараются быть «умными». В итоге текст получается перегруженным или странным.

Kampus, наоборот, больше похож на инструмент, который понимает студенческий сценарий использования.

Но есть проблема, о которой почти никто не говорит

Через пару дней я заметил странную вещь.

ИИ начинает расслаблять.

Ты привыкаешь:

  • не думать над структурой;

  • не формулировать мысли;

  • не искать информацию самостоятельно;

  • не анализировать текст глубоко.

И это уже опасный момент.

Потому что нейросети отлично помогают ускоряться, но очень плохо работают как полная замена мышлению.

Если бездумно копировать всё, что выдаёт AI, текст начинает выглядеть странно:

  • слишком ровно;

  • слишком идеально;

  • слишком «нейросеточно».

Преподаватели это уже замечают.

Причём многие студенты до сих пор думают, что ИИ-текст невозможно определить. На самом деле хороший преподаватель очень быстро видит, когда человек сам не понимает, что написано в работе.

Что оказалось самым полезным

Не генерация текста.

И даже не презентации.

Самое полезное - это работа с информацией.

Например:

  • быстро понять тему;

  • получить краткое объяснение;

  • собрать структуру;

  • подготовить список вопросов;

  • сделать выжимку;

  • упростить сложный материал.

Вот это реально экономит часы.

И именно здесь нейросети уже начинают выигрывать у обычного поиска.

Потому что вместо десятков вкладок ты получаешь уже обработанную информацию.

Где Kampus AI оказался удобнее других

У большинства нейросетей есть одна проблема:
они создавались не для студентов.

Из-за этого:

  • презентации выглядят слишком корпоративно;

  • тексты иногда уходят в «маркетинговый» стиль;

  • структура плохо подходит под учебу.

Kampus AI в этом плане ощущается более прикладным инструментом.

Особенно в задачах:

  • презентаций;

  • конспектов;

  • учебных проектов;

  • структурирования информации;

  • подготовки материалов к выступлению.

При этом сервис не пытается делать «супер-креатив». И это скорее плюс.

Потому что в учебе чаще всего нужна:

  • понятность;

  • скорость;

  • нормальная структура.

А не дизайн уровня рекламного агентства.

Что в итоге можно доверить ИИ

После недели экспериментов я бы разделил задачи так.

ИИ отлично подходит для:

  • черновиков;

  • структуры;

  • конспектов;

  • сокращения текста;

  • презентаций;

  • подготовки материалов;

  • поиска идей;

  • оформления информации.

Но плохо подходит для:

  • полного написания серьёзных работ;

  • глубокого анализа;

  • сложных аргументов;

  • уникальных выводов;

  • научной логики.

Пока что нейросети - это скорее «ускоритель», чем полноценная замена человеку.

Самая неожиданная вещь

Я думал, что главным плюсом будет скорость.

Но оказалось, что главный плюс - снижение сопротивления.

Самое тяжёлое в учебе часто даже не сама работа, а момент начала.

Когда нужно:

  • открыть пустой документ;

  • придумать структуру;

  • понять, с чего стартовать;

  • собрать мысли в кучу.

ИИ убирает именно этот барьер.

И за счёт этого задач становится психологически меньше.

Ты перестаёшь тратить энергию на старт и быстрее переходишь к самой работе.

Заменят ли нейросети студентов

Нет.

Но студентов, которые используют ИИ, будет всё сложнее конкурировать с теми, кто продолжает делать всё вручную.

Потому что скорость уже становится огромным преимуществом.

Когда один человек тратит 4 часа на презентацию, а другой - 30 минут, разница очень быстро накапливается.

И, судя по всему, это только начало.

Через несколько лет использование AI-инструментов для учебы станет такой же нормой, как когда-то использование Google Docs или Canva.

Итог

После недели использования нейросетей у меня не появилось ощущения, что образование «умерло».

Скорее наоборот.

ИИ постепенно превращается в обычный инструмент - как когда-то Google, Notion или Canva.

Главное - не пытаться полностью переложить на него мышление.

Но использовать его для рутины - уже почти обязательный навык.

И да, из всех сервисов, которые я тестировал, Kampus AI оказался одним из самых практичных именно для учебных задач. Не самым универсальным, не самым хайповым, а именно удобным в реальной студенческой рутине.