Функция autoAssemble это Lua функция, которая позволяет скопилировать ассемблерный код активации и деактивации. Пример ниже

\-- Скрипт похожий на таблицу АА
InfiniteHealthScript = [[
[ENABLE]
alloc(InfiniteHealth,2048,BlackOps3.exe)
aobscanmodule(InfiniteHealthAOB,BlackOps3.exe,8B 83 C8 02 00 00 48 8B)
registersymbol(InfiniteHealthAOB)
label(return)

InfiniteHealth:
  mov [rbx+000002C8],#999
  jmp return

InfiniteHealthAOB:
  jmp InfiniteHealth
  nop
return:

[DISABLE]
InfiniteHealthAOB:
  db 8B 83 C8 02 00 00

unregistersymbol(InfiniteHealthAOB)

dealloc(InfiniteHealth)
]]

\-- Функция активации
function enableInfiniteHealthCheat()
  -- Если чит был выключен, то только тогда сработает деактивация
  if not InfiniteHealthCheatIsEnabled then
    InfiniteHealthCheatIsEnabled,InfiniteHealthCheatDisableinfo = autoAssemble(InfiniteHealthScript)
  end
end

\-- Функция деактивации
function disableInfiniteHealthCheat()
  -- Если чит был включен, то только тогда сработает активация
  if InfiniteHealthCheatIsEnabled then
    if autoAssemble(InfiniteHealthScript,InfiniteHealthCheatDisableinfo) then
      InfiniteHealthCheatIsEnabled = false
    end
  end
end

AAmaker предназначен для создания создания autoassembler скриптов для Cheat Engine 6.5 или выше

Предыстория. Изначально нужно было генерировать динамически АА-шаблоны по правилам, не зная регистров и прочего, на инструкции по сигнатуре. Это не было реализовано.

Вместо этого пошла другая ветвь - генерация статичного АА-шаблона. Есть некоторые особенности. Создает сигнатуру с пропусками между первыми байтами опкодов. Это сделано для поддержки множества версий игр (для первой ветви развития плагина), но это пропускает последующие за первым байтом опкоды и значит регистры в опкоде могут быть разными, а это значит, что сама идея таких сигнатур не очень универсальная и подойдет разве ,что для опкодов без регистров или же для ноппинга. Либо фиксить сигнатуру на нормальную. Либо пользоваться генерируемыми шаблонами в CE по умолчанию.

-----------
Это плагин CE Lua plugin для Cheat Engine 6.5 или выше

AAmaker предназначен для содания создания autoassembler скриптов.

1. Установите aamaker.lua в "Autorun" директорию
2. Запустите Cheat Engine.
3. Присоедините процесс
4. Перейдите в "Memory View" окно
5. Выделите адрес кода
6. Правой кнопки мышки вызовите контекстное меню
7. Используйте функции "AA Maker" в контекстном меню
   
   ----------
   + исправления
   + новый директивы:
   {$AddressInjection}
   {$OriginalCode}
   {$CheatCode}
   {$Nops}
   {$ArrayOfbyte}
   {$ProcessName}
   {$Date}
   {$PrintLog}
   + исправления шаблонов
   + удален aobscan. Изменен aobscanmodule
8. Исправление ошибок (автор ++METHOS)
9. Добавление шаблонов (автор ++METHOS)
   Исправление. Совместимость с CE 6.5

Ну тогда через ce попробуй потренироваться на этой игре и по этому видео

Tutorial-i386.CT

Бинарник тутораала(шаг1):Tutorial-i386.zip

Смысл в следующем. Нужно активирующий скрипт перенести в Lua. Как оказалось для корректности нужно использовать reinitializeSymbolhandler(true)

aa_script = [[
{ Game   : Tutorial-i386.exe
  Version:
  Date   : 2023-04-08
  Author : 79777

  This script does blah blah blah
}

[ENABLE]
aobscanmodule(INJECT_tut1,Tutorial-i386.exe,81 BB B0 04 00 00 E8 03 00 00)

alloc(newmem,$1000)
alloc(newmem2,$1000)
label(code)
label(return)
label(pointer_ebx)
registersymbol(pointer_ebx)

newmem2:
pointer_ebx:
 dd 00

newmem:
  mov [pointer_ebx],ebx
code:
  cmp [ebx+000004B0],000003E8
  jmp return

INJECT_tut1:
  jmp newmem
  nop 5
return:
registersymbol(INJECT_tut1)

[DISABLE]
//code from here till the end of the code will be used to disable the cheat
INJECT_tut1:
  db 81 BB B0 04 00 00 E8 03 00 00

unregistersymbol(INJECT_tut1)
dealloc(newmem)
dealloc(newmem2)

{
// ORIGINAL CODE - INJECTION POINT: Tutorial-i386.exe+25DD3

Tutorial-i386.exe+25DC1: 85 C0                          - test eax,eax
Tutorial-i386.exe+25DC3: 74 05                          - je Tutorial-i386.exe+25DCA
Tutorial-i386.exe+25DC5: E8 B6 7D FE FF                 - call Tutorial-i386.exe+DB80
Tutorial-i386.exe+25DCA: 5E                             - pop esi
Tutorial-i386.exe+25DCB: 5B                             - pop ebx
Tutorial-i386.exe+25DCC: 89 EC                          - mov esp,ebp
Tutorial-i386.exe+25DCE: 5D                             - pop ebp
Tutorial-i386.exe+25DCF: C3                             - ret
Tutorial-i386.exe+25DD0: 53                             - push ebx
Tutorial-i386.exe+25DD1: 89 C3                          - mov ebx,eax
// ---------- INJECTING HERE ----------
Tutorial-i386.exe+25DD3: 81 BB B0 04 00 00 E8 03 00 00  - cmp [ebx+000004B0],000003E8
// ---------- DONE INJECTING  ----------
Tutorial-i386.exe+25DDD: 75 2D                          - jne Tutorial-i386.exe+25E0C
Tutorial-i386.exe+25DDF: 8B 83 9C 04 00 00              - mov eax,[ebx+0000049C]
Tutorial-i386.exe+25DE5: B2 01                          - mov dl,01
Tutorial-i386.exe+25DE7: 8B 8B 9C 04 00 00              - mov ecx,[ebx+0000049C]
Tutorial-i386.exe+25DED: 8B 09                          - mov ecx,[ecx]
Tutorial-i386.exe+25DEF: FF 91 20 02 00 00              - call dword ptr [ecx+00000220]
Tutorial-i386.exe+25DF5: 8B 83 A8 04 00 00              - mov eax,[ebx+000004A8]
Tutorial-i386.exe+25DFB: 30 D2                          - xor dl,dl
Tutorial-i386.exe+25DFD: 8B 8B A8 04 00 00              - mov ecx,[ebx+000004A8]
Tutorial-i386.exe+25E03: 8B 09                          - mov ecx,[ecx]
}
]]


function onOpenProcess()
  reinitializeSymbolhandler(true)
  local checkOk, errMsg = autoAssembleCheck(aa_script, true, false)
  if not checkOk then
     print('Ошибка в активирующем скрипте')
     print(errMsg)
     return
  end

  is_enabled, disabled_info = autoAssemble(aa_script)

  if not is_enabled then
     print('Ошибка. Не запущен активирующий скрипт')
  end
end

getAutoAttachList().add("Tutorial-i386.exe")

May 29 2026:Cheat Engine 7.7 Released for Windows, Mac and Linux for Patreons

It took a bit too long for a new public release. Sorry about that. But there's finally a new version of cheat engine out
My patreon members can get it here

(The public windows release will come in a few days)

Please reports bugs and give suggestions to improve Cheat Engine so next version can be even greater!

Changes:

Memrec class now has an OnActivationFailure callback
globalalloc symbols do not save in tables anymore
added static field address lookup for .net core and microsoft clr
script tag can now be hidden
Lua: Added methods for OrderedList objects. Useful for accessing the History object of disassemblerview and hexview
Lua: LuaEngine windows now have their own luastate so breakpointed states won't get messed up by potential timers or other luaengine dialogs
fpu debug dialog now shows when values change while stepping
speedhack: mono/il2cpp with unity now should freeze the game when the game sets the speed to 0
dotnetinfo: added an enumstatic dialog
find what addresses this code accesses: changed the color of blue in the darkmode dialog
New table specific options
added completion to lua code in auto assembler
You can now dissect structures directly from dotnetinfo
added modulePreference for symbol loading. When multiple modules have the same symbol, this list determines which modules has priority. (Already populated for windows and linux)
break and trace: new option to break on trace stop
break and trace: trace until initial function exit
threadname support
waitForallsymbols now shows a dialog when it takes too long
custom types of the integer variant are now 8 byte in 64-bit CE
added several new custom type examples/templates
added a .net 8 example plugin
more info now has tabs
AutoAssembler: added {$ifdef} /{$endif} and {$ifndef}/{$endif} blocks
mono method lookup now supports generics and parameters
AutoAssembler command: Hook(address, addresstogoto, originalcode) where originalcode will be allocated and filled for you
AutoAssembler command: unhook(address)
AutoAssembler command: aobscanfunction(name, functionstart, aob)
Mono: Better class/method lookup (generic support and parameters for methods)
lua:registerSymbolLookupCallback functions now also have access to the original string as well (only use it to determine if you should return nil or not)
dotnetdatacollector now takes less time to determine if something is an object in the heap or not
memoryviewer has a new 'marker' type of highlights also controllable from lua.
memoryviewer has a new function to highlight all lines that are used as a jump destination so it's easier to determine where to hook
.net plugins: The .net 9 runtime requirements also link with aspnetcore
added OnMouseWheelEvent support
added AI commands
ported CE to linux
.net info static field now has a context menu to copy the data
Added binary notation in aobscan |010**010|
lua memscan has a new propery called Results which will get your all the results without the need of a foundlist helper
custom type now has an 'internalOnly' property so you can use the type without notifying the user it exists
You can now view tablefile contents as text
added a Markdown viewer control
added stacktrace lua command
added a new extensions folder to CE which will load files based on a loadorder.txt
moved the AI stuff to the Extensions folder
added some basic unreal engine structure dissect support
added binary type to structure dissect
structure dissect can now load pdb structures better
added a preview fields to pointers and nested types, and an option to prioritize which fields to show first
added json lua library
adjusted getThreadList to return a threadlist in lua if no stringlist was provided
added executeCodeExThread and executeMethodThread where you can specify the thread to let the code run
form property Ghost, which allows you to click through it to the window behind it. Handy for overlays
ceshare now supports multiple server lists
ceserver can now deal with containered paths better

Fixes:
fixed injecting dll's while pdbs are being loaded
fixed a memory leak with the memory scanner
luacode not working when there's multiline comments at the top of the script
pdb moduleload dialog showing the wrong info
memoryrecord options not loading back
speedhack causing lag on some games
speedhack symbols saving inside tables while they should not
speedhack hotkey not saving if you don't select another entry first
assembling j* +# inside a region above 7fffffff would make it generate a wrong codeblock
disassembling vmovdqu shows wrong parameters
settings dialog: the option to handle unexpected exceptions isn't displayed as if it's set
parameter passing when launch as admin is enabled
access violation issue with break and trace dialog when loading a trace
freeze/crash on autoattach related to the pick process flasher
lua: Fixed single run timer running more than 1 time when the timer handler shows a dialog
monodatacollector: fixed an issue with multiple threads at the same time causing a disconnect
fix break on unexpected breakpoints
fixed enum values in il2cpp
ceserver: fixed modulesize lookup
fixed always hide children option
fixed loadPlugin lua command adding to the permanent list
convertToUtf8 is now stable when giving it incorrect parameters
reassemble can now handle call [] and jmp []
'step out' when the stack contains an unparsable string works now
disassembling rorx now doesn't show a double , anymore
dialogs won't show on the wrong monitor anymore
the previous build missed a few lua script extensions for structure to C lookup. They are present now
fixed code finder doubleclick actually hiding the memoryview window instead of showing it
fixed header passing when using postURL from the internet object
fixed lua engine search direction parameter
fixed aob template scripts for hook
fixed inputQuery
fixed CE loading .net9 runtimes close enough to 9.0.0
fixed relative notations using +/-xxx
structure compare reload file now cleans up old buffers
fixed groupscan double and float scans when scanning out of order
fixed assembling of instructions with width size specific values (broke due to the calculation ability)
fixed the full injection template
fixed autoassembler targetself messing up the processid breaking modulelists
don't render strings longer than 1000 characters in the addresslist
fixed memory access on windows on windows64 for arm64
fixed mono unboxing
dbvm fixed an issue with dr6 flags not being properly set in some rare cases
mono: fixed enum handling for invoke method and dialog
windows .net: fixed
debugging: fixed avx state being set to 0
gdb: several fixes

Cheat Engine MCP Bridge

Нужен для общения ИИ-агента через MCP.
У каждого современного пользвоателя CE должен быть свой MCP и свой ИИ-агент. Принцип. Есть MCP команды. Если есть доступ к ИИ-агентам, то они могут работать через MPC с CE, Команды mcp будут ниже. Как показывает практика, когда ИИ агент берется за дело, то лучше если он сможет видеть
а) логи
б) окна CE
в) окна игры
Должна быть цель. Конеткст. Ограничения. Как проверять выполнеине цели.

Возможно подключение локальных ИИ моделей.
Лучше всего, как мне кажется использовать Codex (не бесплатно) от OpenAI в качестве ИИ-агента или claude code. ИИ агент все настроит и будет управлять CE. И видеть это будет очень интересно. И это далеко не все что можно делать с codex и CE. Фактически можно очень и очень многое, ограничивается только возможностями железа и идеями.

Итак сами команды. А дальше решать придется что с этим всем делать чтобы была реальная польза. Но, либо просто искать как раньше адрес, указатель и делат аблицау - без ИИ.

Раздел	MCP tools	Назначение
🧠 Memory	read_memory, read_integer, read_string	Чтение данных из памяти: байты, числа, строки и другие типы.
🧠 Memory	read_pointer_chain	Проход по pointer-chain путям вида [[base+0x10]+0x20].
Memory / Scanning	scan_all, aob_scan	Поиск значений и AOB/byte-pattern сигнатур в памяти.
🧩 Analysis	disassemble, analyze_function	Дизассемблирование и анализ функций.
🧬 Analysis	dissect_structure	Автоопределение полей структуры и их типов.
🧬 Analysis	get_rtti_classname	Определение C++ object/class type через RTTI.
Analysis	find_references, find_call_references	Поиск cross-references и call-references.
Debugging	set_breakpoint, set_data_breakpoint	Установка hardware/data breakpoints.
Debugging / DBVM	start_dbvm_watch	Ring -1 invisible tracing через DBVM.
️ Process Lifecycle	open_process, get_process_list	Подключение к процессу и получение списка процессов.
Process Lifecycle	create_process	Запуск нового процесса под контролем Cheat Engine.
️ Process Lifecycle	pause_process, unpause_process	Приостановка и возобновление выполнения target-процесса.
Memory Allocation	allocate_memory, free_memory	Выделение и освобождение памяти в target-процессе.
️ Memory Allocation	set_memory_protection, full_access	Изменение protection flags / прав доступа к страницам памяти.
Code Injection	inject_dll	Загрузка DLL в target-процесс.
🧨 Code Injection	execute_code, execute_method	Выполнение shellcode или CE Lua methods удалённо.
️ Symbol Management	register_symbol, get_symbol_info	Регистрация и получение информации о named symbols.
🪟 Symbol Management	enable_windows_symbols	Включение PDB/Windows symbol resolution.
🧱 Assembly / Compilation	assemble_instruction	Ассемблирование одной x86/x64 инструкции в байты.
🧪 Assembly / Compilation	compile_c_code	Компиляция C-кода в injected shellcode.
🪝 Assembly / Compilation	generate_api_hook_script	Генерация CE auto-assembler шаблона для API hook.
🪟 Window / GUI Automation	find_window	Поиск окна по title или class.
Window / GUI Automation	send_window_message	Отправка WM_* сообщений в target window.
Input Automation	get_pixel	Получение цвета пикселя по screen coordinates.
️ Input Automation	is_key_pressed, do_key_press	Проверка и симуляция keyboard input.
Cheat Table	load_table, save_table	Загрузка и сохранение .CT cheat table файлов.
Cheat Table	get_address_list	Перечисление entries в активной cheat table.
🧬 Kernel Mode / DBK / DBVM	dbk_get_cr3	Чтение CR3 register для target-процесса.
️ Kernel Mode / DBK / DBVM	read_process_memory_cr3	Чтение physical memory через CR3 bypass.
More	AI_Context/MCP_Bridge_Command_Reference.md	Полный reference с расширенным списком MCP-команд.

Cursor AI — практический опыт и выводы

Cursor AI — это IDE на базе Visual Studio Code, ориентированная на программирование с использованием ИИ. Это не единственное решение на рынке — аналогов сегодня достаточно много.

На практике мне удалось поработать с разными агентами и инструментами:

• Cursor AI
• Cline
• GitHub Copilot
• различные LLM-провайдеры
• локальный LLM-сервер (по возможностям — довольно слабый)

---

Общие впечатления

В целом Cursor AI — мощный инструмент. Всё, что было запланировано, удавалось реализовывать поэтапно и достаточно аккуратно.

Ключевой момент — почувствовать, как правильно “вести LLM” к нужному результату. Когда это получается, эффективность становится заметно выше.

При этом важно понимать:

• code review после работы LLM обязателен
• поверхностные правки почти всегда нужны
• это касается и inline-команд ИИ

ИИ сильно ускоряет работу, но не отменяет ответственность разработчика.

---

Unity3D + C#

Я очень рекомендую Cursor AI для программирования под Unity3D и C#.

С высокой вероятностью вы не пожалеете. Более того, не использовать Cursor AI или аналогичные инструменты сегодня — потенциальная ошибка. Работая с ними, действительно можно многому научиться.

В отличие от классического общения с ИИ через чат:

• агент часто сам быстро вносит правки в код
• меньше ручного копирования и вставки
• быстрее итерации

Программировать можно практически всё — вплоть до CE Lua-плагинов, которыми я планирую заняться в ближайшее время и выложить новую версию. Пока они находятся на стадии тестирования.

---

Стоимость и порог входа

Да, всё это не бесплатно, но в большинстве случаев оно того стоит.

Если вы ещё не пробовали:

• просто попробуйте
• даже безлимитного тарифа на первое время достаточно
• этого хватит, чтобы понять, подходит ли инструмент под ваш workflow

---

Куда всё движется

В перспективе привычные чаты в стиле ChatGPT, в том виде, в каком мы их знаем сейчас, будут всё менее интересны.

Настоящий прирост эффективности дают:

• ИИ-агенты
• оркестрация
• MCP-серверы

Простой пример:
тысяча правок через чат с постоянным копированием и вставкой
vs
тысяча правок, где агент сам вносит изменения в код

Разница в эффективности — колоссальная.

---

Итог

Каждому разработчику в итоге придётся:

• выстраивать собственный workflow
• адаптироваться к ценам и инструментам
• выбирать оптимальные модели и подходы

Цель одна — максимальная производительность при минимальных затратах времени и ресурсов.

---

Ниже — сравнительная таблица, оформленная в Markdown для NodeBB. Я опирался на практический опыт пользователей и типовые сценарии Unity/C#-разработки, без маркетинговых искажений.

---

Сравнение инструментов: Cursor AI / GitHub Copilot / Cline

Критерий	Cursor AI	GitHub Copilot	Cline
Тип инструмента	IDE (fork VS Code) с ИИ-агентами	Плагин автодополнения	Агент для VS Code
Работа с проектом	🟢 Контекст всего workspace	🟡 Ограниченный контекст	🟢 Глубокий доступ к файлам
Агентное редактирование	🟢 Да (правит файлы сам)	Нет	🟢 Да
Inline-команды	🟢 Развитые (Ctrl+K)	🟡 Ограниченные	🟢 Да
Многофайловые правки	🟢 Стабильно	Практически нет	🟢 Да
Code review	🟢 Удобно встроен	🟡 Частично	🟡 Зависит от модели
Unity3D / C#	🟢 Отлично подходит	🟡 Нормально	🟡 Рабоче, но шумно
Контроль правок	🟢 Diff перед применением	🟡 Через git	🟡 Через git
Поддержка LLM	🟢 Много встроенных моделей	🟡 Ограничено Copilot	🟢 Любые (в т.ч. локальные)
Локальные модели	Нет	Нет	🟢 Да
Простота входа	🟢 Высокая	🟢 Очень высокая	🟡 Средняя
Риск «сломать проект»	🟡 Есть, но контролируем	🟢 Минимальный	Высокий без опыта
Подходит для новичков	🟢 Да	🟢 Да	Скорее нет
Скорость итераций	🟢 Высокая	🟡 Средняя	🟢 Высокая
Стоимость	🟡 Подписка	🟡 Подписка	🟢 Оплата токенов

---

Краткие выводы

Cursor AI

• Лучший баланс мощности, контроля и удобства
• Оптимален для Unity3D и C#
• Подходит как для одиночной, так и для сложной проектной разработки
• Требует дисциплины и code review

GitHub Copilot

• Отличный автокомплит
• Минимальные риски
• Почти не подходит для сложных архитектурных правок

Cline

• Максимальная гибкость и контроль
• Поддержка локальных моделей
• Высокий риск ошибок без опыта
• Больше подходит для экспериментальных workflow

---

Итоговая рекомендация

• Unity3D / C# / production → Cursor AI
• Подсказки и автокомплит → Copilot
• Эксперименты, локальные LLM, кастомные пайплайны → Cline

Форум продожает свою работу.

Обновился дизайн.
Перенесены темы по разделами.
Пустые разделы форума были удалены.

Шаблон скрипта для проверки MD5 в Cheat Engine с авто-активацией чита

Сначала дается краткий сжатый код.

function onOpenProcess(processid)
  reinitializeSymbolhandler()
  local md5Process = GetMd5Process(processid)
  PrintMd5Process(process, md5Process)
  local isSupportedVersion = CheckingMd5CurrentProcess(md5Process)
  local lineResult = isSupportedVersion and 'Is supported version. Activating cheat...' or 'Is not supported version.'
  if not isSupportedVersion then
    speakEnglish(lineResult, false)
    messageDialog('Error', lineResult, mtError, mbClose)
  else
    speakEnglish(lineResult, true)
    -- Активация простого чита: поиск и заморозка адреса здоровья
    autoAssemble([[
      alloc(newmem,2048)
      label(code)
      label(return)
      "Base.exe"+123456:
      code:
        mov [eax],(int)999
      return:
      jmp return
      newmem:
        jmp "Base.exe"+123456
        nop
        jmp return
    ]])
    messageDialog('Success', 'Cheat activated for health: 999', mtInformation, mbOK)
  end
end

А потом дается объяснение. Все нужно в формате nodebb

ce_md5_cheat.lua

md5 - это алгоритм хэширования exe-файла, который позволяет точно идентифицировать версию игры или приложения. Это критично для .CT таблиц в Cheat Engine, чтобы избежать ошибок из-за обновлений, меняющих смещения структур памяти.

В случае несоответствия MD5 версии показывается диалог ошибки и звуковое оповещение. Если версия поддерживается, скрипт автоматически активирует простой чит (в примере - заморозка здоровья на 999 по смещению "Base.exe"+123456; замените на реальные значения для вашей игры).

Обязательно проверяйте MD5 перед использованием таблиц, чтобы смещения структур не сдвинулись из-за патчей!

1. Получить md5 открытого процесса и записать его в MD5_CHEKING вручную

\-- Функция для ручного вывода md5 ранее подключенного процесса. Для установки MD5_CHEKING
PrintMd5CurrentProcess()

2. Пример проверки md5 с авто-активацией

function onOpenProcess(processid)
  reinitializeSymbolhandler()
  local md5Process = GetMd5Process(processid)
  PrintMd5Process(process, md5Process)
  local isSupportedVersion = CheckingMd5CurrentProcess(md5Process)
  local lineResult = isSupportedVersion and 'Is supported version. Activating cheat...' or 'Is not supported version.'
  if not isSupportedVersion then
    speakEnglish(lineResult, false)
    messageDialog('Error', lineResult, mtError, mbClose)
  else
    speakEnglish(lineResult, true)
    -- Активация простого чита: поиск и заморозка адреса здоровья
    autoAssemble([[
      alloc(newmem,2048)
      label(code)
      label(return)
      "Base.exe"+123456:
      code:
        mov [eax],(int)999
      return:
      jmp return
      newmem:
        jmp "Base.exe"+123456
        nop
        jmp return
    ]])
    messageDialog('Success', 'Cheat activated for health: 999', mtInformation, mbOK)
  end
end

Мультимодальные LLM: когда ИИ видит, слышит и понимает контекст

Что это?
Модели, способные одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео. Это не просто "распознавание картинок", а глубокое понимание связей между разными типами данных.

Пример работы:
Загружаете фото схемы электронной платы + текстовый запрос: "Найди ошибку в разводке конденсатора C7 и предложи исправление в формате KiCad".
Модель:
1️⃣ Анализирует изображение,
2️⃣ Сопоставляет с текстовым контекстом,
3️⃣ Генерирует инструкцию с исправлением.

---

Ключевые возможности и применение

Тип данных	Что умеет модель	Практическое применение
Текст + Изображение	Описание сцен, анализ графиков, чтение рукописных заметок	Автоматизация документооборота, генерация ALT-текста, поиск дефектов на чертежах
Текст + Аудио	Транскрибация с контекстным анализом, генерация эмоциональной речи	Виртуальные ассистенты с "характером", анализ колл-центров, озвучка презентаций
Видео + Текст	Понимание сюжета, поиск ключевых моментов, аннотирование	Автосуммаризация записей встреч, модерация контента, создание монтажных листов

---

️ Как работать с мультимодальностью?

1. Выбор инструментов:

   • OpenAI GPT-4o (vision + text + voice) — через API или ChatGPT.
   • Google Gemini 1.5 — поддерживает до 1 млн токенов контекста (включая видео!).
   • Open-source: LLaVA, Fuyu-8B (можно запустить локально с GPU).

2. Специфика промтов:

   • Четко указывайте тип данных:
     "Проанализируй скриншот ошибки (вложение 1) и лог-файл (вложение 2). Предложи 3 решения."
   • Управляйте фокусом:
     "Сравни графики продаж за 2023 и 2024 (PDF-страница 5). Сосредоточься на падении в Q3."
   • Используйте ролевые модели:
     "Ты инженер-электронщик. По фото прототипа определи, где перегревается компонент."

3. Технические требования:

   • Для локальных моделей: GPU с 8+ GB VRAM (например, LLaVA-1.6 требует NVIDIA RTX 3090).
   • В облаке: API с поддержкой multipart/form-data (для загрузки бинарных файлов).

---

Зачем это технарю?

- Автоматизация сложных задач:

Запрос: "По видео сборки робота составь checklist для тестирования (вывод в Markdown)".
Результат: Готовый чеклист с привязкой к временным меткам.
- Работа с документацией:
Анализ сканов ТУ, схем, диаграмм без ручного ввода данных.
- Быстрый прототипинг:
"Сгенерируй UI для приложения по этому наброску на салфетке (фото) + описание функционала (текст)".

---

️ Ограничения (на 2025 год):

- Точность распознавания: Может ошибаться в деталях (например, номера микросхем на фото).
- Контекстное окно: Видео длительностью >10 мин часто требуют препроцессинга.
- Стоимость: Мультимодальные API в 3-5x дороже текстовых (например, GPT-4o vision — $5-15 за 1к запросов).

---

Как начать?

1. Поэкспериментируйте в Google Gemini (бесплатно) с загрузкой PDF/изображений.
2. Для кода: Llama 3 с LLaVA (туториал).
3. Протестируйте API через OpenRouter (поддержка >30 мультимодальных моделей).

Главный принцип: Мультимодальность — не замена текстовым LLM, а мощное расширение для задач, где контекст требует визуала или звука.

Обязательно к изучению для любого технаря: как эффективно работать с LLM через промты

Эта книга – must-read для понимания принципов составления промтов (запросов) к большим языковым моделям (LLM). Без этих знаний взаимодействие с ИИ будет поверхностным и неэффективным.

Что такое LLM? (Spoiler)
Большая языковая модель (LLM) – это нейросеть, обученная на огромных массивах текстовых данных (книги, статьи, код, диалоги). Её ключевые особенности:

• Миллиарды параметров – чем их больше, тем "умнее" модель.
• Понимание контекста – LLM улавливают связи между словами, идеями и даже абстрактными концепциями.
• Генерация текста – от простых ответов до сложных аналитических выводов.
• Мультизадачность – перевод, суммаризация, программирование, креативное письмо и многое другое.

Где прочитать?
- Kaggle (требуется аккаунт)
- PDF (Google Drive, прямое скачивание)

---

Полный план погружения в мир LLM и промт-инжиниринга

1️⃣ VPN – без него никуда

Современные технологии развиваются там, где нет блокировок. Без VPN вы:
- Не получите доступ к лучшим LLM (Claude, Gemini, некоторые версии GPT).
- Не сможете тестировать API (например, через OpenRouter).
- Пропустите ключевые обучающие материалы (курсы, документация, обсуждения).
Да, VPN – это дополнительный шаг, но без него вы останетесь в "информационном вакууме".

2️⃣ Промт-инжиниринг – искусство формулировки запросов

- Это не просто "задать вопрос", а контролировать вывод модели.
- Нужно учиться:

• Чётко ставить задачи ("напиши код" vs. "напиши оптимизированную функцию на Python, которая...").
• Управлять форматом ответа (JSON, Markdown, таблицы).
• Использовать примеры (few-shot prompting).
  Книга выше – отличный старт, но дальше нужно экспериментировать.

3️⃣ Архитектура Transformer – основа всех современных LLM

- Сложная? Да. Можно разобраться в базе? Абсолютно.
- Ключевые компоненты:

• Self-Attention – как модель "понимает" связи между словами.
• Токенизация – как текст превращается в числа.
• Контекстное окно – почему модели "забывают" начало длинного текста.
  Рекомендую видео с VPN (например, MIT или Stanford лекции).

4️⃣ Запустите локальную модель (хотя бы 7B параметров)

- Почему? Чтобы понять ограничения LLM.
- Примеры: Llama 3, Mistral, Phi-3.
- Сравните ответы с GPT-4o или Claude 3 – разница будет очевидна.
Это даст понимание, когда использовать облачные модели, а когда хватит локальных.

5️⃣ Google Android Studio AI – скрытый gem

- Два окна: ваш запрос vs. результат.
- Идеально для:

• Сравнения разных формулировок.
• Тестирования контекстного понимания.
• Экспериментов с кодогенерацией.

6️⃣ Работа с API (DeepSeek, OpenRouter и др.)

- Что важно изучить:

• Роли (system, user, assistant) – как управлять поведением модели.
• Параметры (temperature, top_p, max_tokens) – тонкая настройка ответов.
• Streaming – как получать ответ по частям.
  Попробуйте отправить запрос с разными параметрами и сравните вывод.

7️⃣ AI-агенты – следующий уровень автоматизации

- Как работают? Модель генерирует JSON-инструкции, которые выполняет агент.
- Примеры использования:

• Автоматические сводки новостей (агент парсит сайты и присылает вам на почту).
• Локальные скрипты (например, агент переименовывает файлы по заданному шаблону).
  - Сервисы для быстрого создания агентов:
• AutoGPT
• LangChain
• Microsoft Autogen

---

Зачем всё это нужно?

Преимущество	Пример
Избавление от рутины	Автоматизация документооборота, генерация отчётов.
Ускорение разработки	Поиск багов, написание тестов, объяснение кода.
Доступ к знаниям	Вместо чтения документации – сразу рабочий пример.
Кастомизация	Агенты под ваши конкретные задачи (например, мониторинг соцсетей).

Промт-инжиниринг – это "программирование 2.0", где вы управляете не кодом, а интеллектом.

---

Что дальше?

- Экспериментируйте с разными моделями.
- Тестируйте агентов на реальных задачах.
- Делитесь промтами – это новая форма коллективного знания.

P.S. Да, тема огромная, но начать можно с малого – книги и пары экспериментов. Главное – не останавливаться!

Премии, связанные с Transformer и глубоким обучением

1. Премия Тьюринга (Turing Award) — «Нобелевка» в Computer Science

- За что дают?
За выдающийся вклад в области информатики.

- Кто получил за Transformer и deep learning?
В 2023 году премию получили:

• Йошуа Бенджио (Yoshua Bengio)
• Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton)
• Ян Лекун (Yann LeCun)
  (Но не авторы Transformer! Они получили её за более ранние работы по нейросетям.)

Однако авторы Transformer (Васуани, Шейзер и др.) тоже могут её получить в будущем — их работа считается революционной.

2. ACL Test of Time Award (премия за долгосрочное влияние)

- За что дают?
Награждают статьи, которые сильно повлияли на NLP через 10+ лет после публикации.

- Кто получил?
Пока "Attention Is All You Need" (2017) ещё не получила (ей всего 7 лет), но, скорее всего, получит в 2027–2030 годах.

3. NeurIPS Best Paper (премия за лучшую статью на конференции NeurIPS)

- За что дают?
За самые значимые исследования в machine learning.

- Получал ли Transformer?
Нет, статья вышла в arXiv (2017), а не на NeurIPS. Но если бы подавали — точно бы выиграла.

---

Почему авторы Transformer ещё не получили Тьюринга?

1. Премию Тьюринга дают с задержкой (обычно через 10–20 лет после открытия).
2. В 2023 наградили "отцов deep learning" (Хинтона и др.) — их работы 1980–2000-х сделали возможным появление Transformer.
3. Transformer ещё "слишком молод" (2017), но его авторы — главные кандидаты на премию в 2030-х.

---

Какие ещё награды получили авторы Transformer?

- Google Research Awards (внутренние премии).
- Упоминания в топ-конференциях (ICML, ACL, NeurIPS) как одна из самых влиятельных работ.
- Цитирования (более 80 000+ ссылок на статью — это гигантский показатель).

---

Вывод

- Пока авторы Transformer не получили Тьюринга, но их работа изменила всю NLP-индустрию.
- Скорее всего, их наградят в будущем — как Бенджио, Хинтона и ЛеКуна.
- Сейчас они получают признание через цитирования и внедрение их идей в ChatGPT, Gemini и другие ИИ.

Transformer — это как изобретение транзистора для ИИ: пока не всегда награждают, но без него ничего не работает.

Как собирали прототип Transformer?

1. Базовая идея:

   • Полностью отказались от RNN и CNN, заменив их self-attention (механизмом внимания).
   • Добавили positional encoding (чтобы модель учитывала порядок слов).

2. Архитектура (кодировщик-декодировщик):

   • Encoder (кодирует входные данные, например, текст).
   • Decoder (генерирует выход, например, перевод).
   • Оба блока использовали многослойные attention-головы.

3. Обучение:

   • Обучали на задачах машинного перевода (WMT 2014, English-German).
   • Использовали Adam-оптимизатор и dropout для регуляризации.
   • Запускали на TPU/GPU (Google дал мощные ресурсы).

4. Результат:

   • Побил рекорды в переводе, при этом обучался быстрее LSTM/GRU.

---

Чем отличается оригинальный Transformer от BERT, GPT и DeepSeek?

Модель	Отличия от оригинального Transformer
BERT (2018)	– Только encoder (без декодера).<br> – Обучался на masked language modeling (предсказывал пропущенные слова).<br> – Двунаправленный (видит контекст слева и справа).
GPT (2018)	– Только decoder (без энкодера).<br> – Обучался на авторегрессии (предсказывает следующее слово).<br> – Однонаправленный (только слева направо).
DeepSeek (2024)	– Современная оптимизация Transformer.<br> – Улучшенные механизмы внимания (например, grouped-query attention).<br> – Огромный размер (до 67B параметров).

---

Ключевые отличия в одной строке:

- Transformer (2017) → Encoder + Decoder, self-attention, параллельное обучение.
- BERT → Только encoder, двунаправленный, для классификации/поиска.
- GPT → Только decoder, авторегрессия, для генерации текста.
- DeepSeek → Улучшенный decoder, эффективное внимание, для длинных контекстов.

Вывод:
Оригинальный Transformer — это "отец" всех современных моделей. BERT, GPT и DeepSeek взяли его идеи, но упростили или оптимизировали под свои задачи.

Кто эти люди по образованию?

Авторы Transformer — в основном специалисты в области компьютерных наук, математики и machine learning, многие с опытом в нейросетях и NLP. Вот их краткие "досье":

1. Ашыш Васуани (Ashish Vaswani)

   • Образование: PhD в Computer Science (USC, University of Southern California).
   • До Google работал в стартапах и занимался NLP.
   • В 2017 году был research scientist в Google Brain.

2. Ноам Шейзер (Noam Shazeer)

   • Один из самых опытных в команде. Работал в Google с 2000-х.
   • Участвовал в создании Google Translate, механизма PageRank и ранних NLP-моделей.
   • Образование: CS в Stanford.

3. Илья Суцкевер (Ilya Sutskever)

   • PhD под руководством Джеффри Хинтона (пионера deep learning) в University of Toronto.
   • Сооснователь OpenAI (позже стал Chief Scientist).
   • Работал над AlexNet (прорыв в компьютерном зрении, 2012).

4. Якоб Усковоре (Jakob Uszkoreit)

   • Сын известного лингвиста.
   • Образование: Computer Science в Берлинском университете.
   • До Google работал над семантическим поиском.

5. Лукай Кайзер (Łukasz Kaiser)

   • PhD по математике и computer science (Paris Diderot University).
   • Специалист по алгоритмам и теории нейросетей.

6. Ники Пармар (Niki Parmar)

   • Магистр CS в University of Southern California.
   • До Google работала над NLP в стартапах.

7. Илья Полосухин (Illia Polosukhin)

   • Выпускник Computer Science (University of Illinois).
   • Позже ушел из Google и основал NEAR Protocol (блокчейн-стартап).

---

Как пришли к прорыву? Что послужило толчком?

1. Критика RNN/LSTM

   • Все авторы знали главную проблему NLP-2017: рекуррентные сети (RNN/LSTM) медленные и плохо запоминают длинные тексты.
   • Механизм attention уже использовали (например, в Google Translate), но как "довесок" к RNN.

2. Идея: "А что если attention — это всё?"

   • Васуани и Шейзер предложили полностью убрать RNN и оставить только attention.
   • Это была радикальная идея — многие в комьюнити сомневались.

3. Эксперименты

   • Команда быстро собрала прототип на TensorFlow.
   • Первые тесты показали, что модель учится быстрее RNN и дает лучшие результаты.

4. Поддержка Google

   • У Google были огромные вычислительные ресурсы (TPU) и датасеты.
   • Это позволило обучить модель, которая переплюнула все SOTA (state-of-the-art).

---

Сильно радовались?

Да, но не сразу.
- Сначала были скептики (многие не верили, что RNN можно выкинуть).
- Когда Transformer побил все рекорды в машинном переводе — осознали масштаб.
- Илья Суцкевер (будущий сооснователь OpenAI) сразу понял, что это революция.
- Ноам Шейзер позже говорил, что даже не ожидал, насколько Transformer изменит индустрию.

---

Почему именно они?

1. Правильная команда
   • Сочетание теоретиков (Кайзер, Суцкевер) и практиков (Шейзер, Васуани).
2. Смелость отказаться от RNN
   • До этого все улучшали старые подходы, а они решили сломать шаблон.
3. Ресурсы Google
   • Без TPU и больших данных Transformer мог остаться "просто интересной идеей".

---

Что было после статьи?

- Через год (2018) на основе Transformer сделали BERT (Google) и GPT (OpenAI).
- Сейчас вся NLP-индустрия работает на его архитектуре (ChatGPT, Claude, Gemini и др.).
- В 2023 авторы получили Премию Тьюринга (как и Хинтон, Лекун и Бенджио за deep learning).

Вывод:
Они не просто "придумали" — они посмели сделать иначе, и это изменило мир ИИ. А радость пришла, когда осознали, что создали новую эпоху в машинном обучении.