Создаём студенческую почту за 1 клик — ключ к бесплатным нейронкам и сервисам

Это ключ к бесплатным нейронкам и сервисам! Она международная и помогает получить подписки, многие нейронки и все акции «только для студентов».

Это почта на edu-доменах. Как это работает и зачем нужно:

• Даёт халявный доступ к Adobe, JetBrains, ChatGPT, Microsoft Office, многим API и нейросетям
• Студенческую почту создать гораздо сложнее, чем обычную. Без доказательств обучения сделать это почти нереально, но вот вам обход
• Регает почту БЕЗ карт, авторизации на сайте и вообще без ваших данных. Полностью анонимно
• Почта работает 2 месяца, и в любой момент можно создать новую
• Работает так: выбираете домен → генерируете → лутаете халяву где хотите

Генерим и забираем ИИ, сервисы и апишки бесплатно — здесь

⚡️ НейроБит

Превращаем ChatGPT в мощнейший апскейлер картинок до 8К

ИИ-агент разберёт вашу фотку на 9 частей, улучшит их, а потом соберёт обратно.

Работает почти идеально, кидаем свои картинки с промтом:

name: flowers-upscale
description: Photo to 8K; 2/3-pass contextual AI crop enhancement and registered blending.
---
INPUT S=uploaded photo; missing→request. Unspecified→ask "2 passes (recommended) or 3? 8K default; another resolution?" Await choice. N=2|3; L=specified longest edge else8192; preserve aspect. Discover available AI image-editing+raster-processing capabilities; missing→report requirement. Use environment-native tools/paths; create helpers as needed. Preserve S; separate outputs. Execute end-to-end after choice.

E(C): inspect; AI-edit inputs=[S=context,C=target], maximum practical supported resolution; retain actual output dimensions. Prompt=Q+only relevant material constraints. Concurrent independent calls where supported; persist outputs+source-coordinate boxes+prompts immediately.

P1: S→3×3 cores; pad each side20% core dimension, clip to S→9 overlapping C→E→register/blend→M1; resize assembled M1 to L.
P2: M1→4–8 padded salient ROIs(face/hair/hands/objects/textiles as present)→E→register/blend→M2. Exclude low-information regions.
N=3: M2→4–8 tighter focal ROIs(individual eyes/lips/nose/fingers/material details as present)→E→register/blend→M3. Keep homologous features consistent. Every E receives S, never crop alone.

Q="1=original: identity/anatomy/color/light authority. 2=target: return exact crop/framing/geometry. Reconstruct plausible photographic detail; preserve expression, pose, contours, clothing, genuine imperfections, focus falloff. Optical clarity; natural edge transitions; spatially varied texture. Repair inherited artifacts. Skin: irregular pores/fine creases, quiet intervals. Hair: cohesive groups, selective fibers, natural sparse fringe. Iris: source color, irregular branching fibers, coherent pupil, restrained reflections. Textiles: original weave direction/spacing/motifs. Avoid invented structures/marks, beautification, relighting, halos, ringing, embossed/crosshatched/repeated texture, synthetic grain, blanket sharpening."

ASSEMBLE: map recorded boxes→master; global similarity registration first; bounded smooth local correction only with reliable correspondence, never distort rigid geometry/repeating patterns. Unreliable→retain prior pixels. Match broad exposure/color without transferring old fine texture. Normalized overlap/multiband blend; feather15–25% border→alpha0 at interior patch boundaries. Preserve native enhanced crops. Before next pass: inspect full image+100% focal/overlap crops; repair doubling/seams/drift/texture mismatch. ≤2 targeted retries/defect; rejected/failed→retain prior content+disclose.

EXPORT: M_N→lossless PNG at L; verify dimensions+decode; deliver file+preview+prompts/settings. Describe detail as reconstructed; distinguish exported resolution from native generated resolution.

Советуем использовать в режиме Work, размышления выкрутите на максимум.

⚡️ НейроБит

Reka Flint: бесплатная 40B-модель для кодинга, которая работает на ноутбуке и обучалась ИИ

Стартап Reka, основанный бывшим главным научным сотрудником Salesforce Ричардом Сокером, выпустил Flint — бесплатную открытую модель для кодинга, которая запускается локально на обычном ноутбуке.

Что внутри:

• 40B параметров, но всего 2.5B активных — поэтому работает на ноутбуках без GPU
• Скорость: около 131 токена в секунду на MacBook Pro с M4 Pro
• Контекст: обучена с нуля менее чем за 4 месяца, при этом разработка велась автоматизированной системой Eureka Machine, которая сама предлагала идеи, ставила эксперименты и выбирала направление итераций
• Качество: лучший результат среди моделей до 50B параметров в тестах на исправление реальных уязвимостей в коде (SWE-bench)

Единственный нюанс: модель лучше работает с чёткими и короткими промптами — большие задачи стоит разбивать на шаги. Для тех, кто хочет бесплатного локального помощника для кода, — это отличный вариант.

Тестируем - тут

⚡️ НейроБит

Нашли огромную базу кино-эффектов и техник для генерации видео — 424 приёма

Авторы собрали аж 424 приёма: ракурсы камеры, переходы, композицию, свет, цветокоррекцию и прочее.

• Для каждого приёма создали отдельный раздел с описанием и примером, а также готовым промптом для нейронки
• Имба для генерации промо, клипов, видео и даже целых фильмов

Становимся Таррантино - тут

⚡️ НейроБит