Поиск.
Найдено: 1 модель и 20 материалов
Нейросети
Весь каталог
Материалы
Audio Overview в Gemini: кому полезен аудиопересказ документов
Обзор Audio Overview в Gemini: поддерживаемые источники, сценарии для учёбы и работы, ограничения и отличие от обычной озвучки текста.
Как создать Audio Overview в Gemini из документа или отчёта
Как превратить документ, презентацию или отчёт Deep Research в аудиообзор Gemini, скачать результат и проверить пересказ.
Как настроить Audio Overview в NotebookLM под нужную аудиторию
Как задать фокус аудиообзора NotebookLM, выбрать уровень объяснения и проверить пересказ перед скачиванием или публикацией.
NotebookLM Video Overview или Audio Overview: какой формат выбрать
Сравниваем видео- и аудиообзоры NotebookLM по сценариям: обучение, отчёты, повторение темы, проверка фактов и время просмотра.
Как создать Video Overview в NotebookLM и проверить видеопересказ
Создаём видеообзор NotebookLM по своим источникам: выбираем тему, задаём фокус, проверяем факты и понимаем ограничения автоматического ролика.
Как анализировать аудио в Gemini API: транскрипция, спикеры и таймкоды
Гайд по Audio Understanding в Gemini API: Files API, audio input, транскрипция, diarization, структурированный результат и ручная проверка.
Что нового умеет Gemini Canvas в 2026 году: документы, приложения и слайды
Актуальный обзор Gemini Canvas на 11 сентября 2026 года: редактирование документов и кода, предпросмотр, консоль, слайды и Audio Overview.
Как озвучить русский текст через Gemini TTS и сохранить WAV
Настройка Gemini TTS через Interactions API: response_format audio, speech_config, voice, Base64, параметры WAV и проверка произношения.
Как расшифровать аудио через OpenAI API и проверить имена, числа и таймкоды
Пошаговая транскрибация аудиофайла через OpenAI API: подготовка записи, audio.transcriptions.create, словарь терминов и контроль ошибок.
Как подготовить аудиобриф в NotebookLM: источники, фокус и контроль фактов
Практический гайд по созданию аудиобрифа из документов в NotebookLM с настройкой фокуса и проверкой неточностей.
Как обнаружить одинаковые языковые треки субтитров в HTML
Поиск дублирующихся kind, srclang и label в HTML track перед публикацией двух AI-локализаций.
Как дать агенту Pydantic AI инструмент чтения справки без права записи
Инструмент tool_plain для чтения вымышленной справки: минимальные полномочия, пример вопроса, проверка вызова и защита от ложных ответов.
Как извлечь поля заявки из русского письма через Pydantic AI и output_type
Пошаговое извлечение темы и номера заявки в Pydantic AI: схема BaseModel, конкретное письмо, проверка полей и ошибки, которые не исправит одна валидация.
Как ограничить число обращений агента Pydantic AI к модели через request_limit
Ограничение числа модельных шагов Pydantic AI: UsageLimits(request_limit), обработка исключения и тест на цикл инструмента.
Как отклонить фактически неверный ответ Pydantic AI через output_validator
Выходной валидатор Pydantic AI на примере суммы заказа: проверка суммы по каталогу, ModelRetry, границы повторов и критерий приёмки.
Как передать идентификатор клиента в Pydantic AI через deps и RunContext
Передача tenant через deps_type и RunContext в Pydantic AI: отделяем доступ к справке одного клиента от текста пользовательского запроса.
Как добавлять правила конкретного клиента через динамические instructions Pydantic AI
Динамические instructions в Pydantic AI: передача разрешённого языка ответа из deps, два тестовых клиента и защита от недоверенного текста.
Как запросить повторный вызов инструмента Pydantic AI через ModelRetry
ModelRetry в инструменте Pydantic AI: недостающая часть кода, ограниченный бюджет попыток и разница между просьбой к модели и исправлением данных.
Как протестировать инструмент агента Pydantic AI без вызова LLM через TestModel
Локальный тест инструмента с TestModel и override: какие свойства можно проверить без LLM, почему нельзя оценивать так качество настоящих ответов.
Как продолжить диалог Pydantic AI через message_history без смешивания пользователей
Два последовательных ответа Pydantic AI: передаём all_messages в message_history, проверяем связность и не путаем истории разных пользователей.