НОВОСТИ

18.04.2025 г.

Промты (это те самые запросы, которые ты пишешь нейронке) — это ключ к успеху. Если ты научишься их правильно составлять, то сможешь выжать из GPT максимум пользы, а не просто тыкать пальцем в небо и получать какую-то фигню в ответ.

Главный принцип: Ясность — наше всё!

Чем чётче ты ставишь задачу, тем лучше нейронка тебя поймёт и тем круче будет результат. Не надо ходить вокруг да около.

Тактика №1: Пиши чёткие инструкции

Думай об этом так: ты даешь задание стажеру. Если скажешь "сделай красиво", он сделает какую-то дичь. А если распишешь по пунктам — будет толк. С GPT то же самое.

Будь КОНКРЕТНЫМ! Вместо "напиши про SMM" скажи "напиши пост для Telegram в стиле '_______' о 5 способах продвижения личного бренда эксперта в 2025 году". Чувствуешь разницу?

Задай РОЛЬ! Скажи ИИ, кого он должен играть: "Ты — опытный маркетолог", "Ты — стендап-комик", "Ты — добрый дедушка, объясняющий внуку квантовую физику". Это помогает нейронке вжиться в образ и выдать нужный стиль.

Используй РАЗДЕЛИТЕЛИ! Чтобы нейронка не путала, где сам текст для анализа, а где твоя инструкция, используй разделители. Это могут быть тройные кавычки ("""), тройные обратные кавычки (```), XML-теги (<tag>), заголовки разделов (### Заголовок ###) и т.д. Пример:

### Инструкция ###
Переведи следующий текст на английский в неформальном стиле.

### Текст ###
Ну что, погнали разбираться с этими вашими нейросетками?

Так нейронка точно поймет, что переводить, а что — твои указания.

Разбивай на ШАГИ! Если задача сложная, не вали всё в одну кучу. Разбей ее на последовательные шаги. Типа: "Шаг 1: Проанализируй текст. Шаг 2: Выдели основные тезисы. Шаг 3: Напиши краткое саммари". Так нейронке проще переварить инфу.

Давай ПРИМЕРЫ! Вместо того чтобы долго объяснять, чего ты хочешь, просто покажи пару примеров. Нейронка быстро сообразит, что к чему. Пример:

Преврати серьезное предложение в шутливое:

Серьезное: Необходимо оптимизировать логистические процессы.
Шутливое: Пора навести порядок в этом бардаке с доставками!

Серьезное: Мы провели глубокий анализ рыночных тенденций.
Шутливое: Мы тут покопались в трендах, пока кофе пили.

И нейронка продолжит в том же духе.

Укажи ДЛИНУ ответа! Хочешь короткий твит или развернутую статью? Скажи об этом прямо: "Ответ должен быть не более 100 слов", "Напиши текст примерно на 5000 символов". Это поможет избежать как ненужной "воды", так и слишком куцых ответов.

Тактика №2: Дай нейронке ПОЧИТАТЬ (Предоставь референсный текст)

GPT не всегда всё знает или может помнить конкретные детали. Если тебе нужен ответ, основанный на конкретном тексте (статье, документе, отрывке книги), просто дай ей этот текст!

Заставь нейронку отвечать НА ОСНОВЕ текста. Скажи ей: "Отвечай, используя только информацию из предоставленного текста". Так она не будет додумывать и фантазировать.

Попроси ЦИТАТЫ. Чтобы быть уверенным, что ответ взят из текста, попроси нейронку подкреплять свои слова цитатами. Скажи: "Цитируй соответствующие отрывки из текста для каждого пункта ответа".

Тактика №3: Сложную задачу? РАЗБЕЙ НА КУСКИ!

Если задача реально замороченная, не пытайся решить ее одним махом. Разбей на подзадачи.

Используй цепочку запросов. Сначала попроси сделать одно, потом, на основе результата, — другое. Например, для анализа клиентских отзывов:

Запрос 1: "Выдели основные темы жалоб из этих отзывов: [отзывы]".
Запрос 2: "Теперь сгруппируй эти темы по категориям: [темы из ответа 1]".
Запрос 3: "Напиши краткий отчет по этим категориям: [категории из ответа 2]".

Разделяй этапы. Можно сначала попросить извлечь нужную информацию, а потом уже на ее основе что-то сгенерировать.

Иногда полезно попросить нейронку "подумать вслух", прежде чем дать финальный ответ. Например, если задача требует рассуждений. Скажи: "Сначала проанализируй плюсы и минусы каждого варианта, а потом дай рекомендацию".

Тактика №4: Дай нейронке ВРЕМЯ ПОДУМАТЬ!

Иногда GPT торопится и выдает фигню, особенно если задача сложная. Дай ей "время на подумать".

Попроси "подумать пошагово". Скажи: "Прежде чем дать ответ, распиши свой ход мыслей шаг за шагом". Это заставляет модель не спешить и часто приводит к более точным результатам. Особенно круто работает для математических или логических задач.

Используй "внутренний монолог" для самопроверки. Попроси нейронку сначала самой проверить свою работу, прежде чем показывать ее тебе. Например: "Сначала напиши черновик ответа. Потом проанализируй его на ошибки и неточности. Только после этого выдай финальный, исправленный вариант".

Тактика №5: Используй ВНЕШНИЕ ИНСТРУМЕНТЫ

GPT крут, но не всемогущ. Иногда ему нужна помощь извне.

Подключи поиск (Embedding-based search). Если тебе нужно, чтобы нейронка знала самую свежую инфу или специфические данные из твоей базы, используй поиск на основе эмбеддингов. Это как дать GPT доступ к Google или к твоей личной библиотеке знаний. Нейронка сначала найдет релевантную инфу, а потом уже на ее основе даст ответ. Супер полезно для ответов на вопросы по свежим новостям или внутренним документам компании.

Используй ВЫПОЛНЕНИЕ КОДА. GPT умеет писать код, но выполнять его (например, для сложных математических расчетов или вызова других API) ему нужен помощник. Интегрируй выполнение кода в свой процесс. Попроси GPT написать код, потом выполни его, а результат выполнения снова передай GPT для дальнейшей обработки. Так можно решать реально сложные вычислительные задачи.

Вызывай ВНЕШНИЕ API. Если GPT нужно узнать погоду, курсы валют или что-то еще, что требует обращения к другим сервисам, дай ему возможность вызывать их API. Ты можешь описать функции API для GPT, и он сможет генерировать запросы к ним.

Тактика №6: ТЕСТИРУЙ ИЗМЕНЕНИЯ СИСТЕМАТИЧЕСКИ

Чтобы понять, какой промпт работает лучше, а какой хуже, нужно тестировать! Но не хаотично, а с умом.

Создай "золотой стандарт". Возьми несколько типовых задач и напиши для них идеальные, по твоему мнению, ответы. Это будет твой эталон.

Сравнивай ответы модели с эталоном. Когда пробуешь новый промпт, сравнивай результат с твоим "золотым стандартом". Стало лучше? Хуже? Так ты поймешь, в правильном ли направлении движешься.

Используй разные метрики. Оценивай не только "правильность" ответа, но и его стиль, полноту, отсутствие "воды" и т.д.

Ты — режиссер, GPT — актер!

Помни, ты главный! Чем лучше ты объяснишь GPT, что тебе нужно, тем круче он сыграет свою роль. Экспериментируй, пробуй разные тактики, не бойся ошибаться.

- Будь ясным и конкретным.
- Давай контекст и примеры.
- Разбивай сложные задачи.
- Давай нейронке "подумать".
- Используй внешние инструменты, если надо.
- Тестируй и улучшай промпты.

Теперь ты вооружен знаниями! Иди и создавай крутые штуки с помощью GPT! Удачи!

16.04.2025 г.

по-честному: почти каждый эксперт хотя бы раз думал — а не запустить ли мне YouTube? видишь, как кто-то взлетает на первых же роликах, собирает миллионы, клиентов, славу, и ты представляешь: вот оно! И я так могу! а потом... сливаешь кучу времени и денег, и ты сидишь с 53 просмотрами и сомнениями.

спокойно. не ты один такой. просто YouTube — это не палочка-выручалочка. он не чинит — он УВЕЛИЧИВАЕТ. всё: и сильные стороны, и косяки.

если у тебя уже есть нормальный бизнес, продукт, воронка, клиенты — YouTube поднимет это на новый уровень. а если нет — он просто красиво подсветит твой бардак. люди увидят, что ты не понимаешь, кому и что продаёшь, и не будут подписываться. потому что, ну... зачем?

Есть два подхода к YouTube: блогерская модель — это хайп, влоги, монетизация с партнёрок и интеграций. экспертная — это когда ты даёшь пользу, объясняешь сложное и ведёшь к своим продуктам. спроси себя: если завтра не станет соцсетей — останется у тебя клиентский поток?

если да — ты эксперт. YouTube тебе нужен. если нет — пока рано. серьёзно

Чекни себя по 5 пунктам:

- у тебя минимум 5 лет реального опыта
- ты не «тестишь нишу». ты в ней надолго. YouTube — не Тиндер. он любит тех, кто остаётся.
- у тебя уже есть продукт. который ПРОДАЁТСЯ. без YouTube. без гипотез.
- ты сам готов быть в кадре. не харизматичный сотрудник, не сосед-блогер, а ты. аудитория привязывается к лицу. и если оно не твоё — ты просто качаешь чужой бренд.
- ты понимаешь, что результат будет нескоро. первые месяцы — тишина.

если ты вообще не уверен в нише? просто зайди на YouTube и набери ключевые слова. если у роликов — 200к+ просмотров, десятки каналов — ниша живая. если тишина и видео 3 года назад — не заходи. хоть с каким монтажом.

главное: YouTube любит конкуренцию. чем больше контента — тем больше смысла влезать. только не копируй, а делай лучше. структурнее. живее. умнее.

забудь про «быстрый результат». если ты думаешь, что через 2 месяца канал начнёт продавать — лучше не начинай. YouTube — не фастфуд. он для тех, кто мыслит в годах, а не неделях. кто готов, даже если первые месяцы никто не смотрит.

YouTube не для всех. он не решит твои проблемы, но может стать катализатором роста. только если ты знаешь, что делаешь. а если нет — потрать это время на продукт. или найди того, кто разложит тебе всё по полочкам.

увидимся в рекомендации. или нет. всё зависит от тебя.

14.04.2025 г.

В современном мире трудно переоценить возможности чат-ботов, особенно таких мощных, как ChatGPT. Однако, многие пользователи используют лишь малую толику его потенциала, ограничиваясь простыми запросами. В этом материале мы рассмотрим 25 неочевидных способов применения ChatGPT, которые изменят ваше представление о возможностях этого инструмента. Готовы открыть для себя новые горизонты эффективности и удобства? Тогда поехали!

1. Конвертация файлов любого формата: Забудьте о сложных конвертерах! ChatGPT с легкостью преобразует изображения (JPEG, JPG, PNG, BMP, GIF, TIFF, PDF, WebP, HEIC), файлы и даже аудиодорожки в нужные вам форматы. Просто укажите ChatGPT необходимый формат и загрузите файл – результат будет готов за секунды.

2. Создание черновиков презентаций: Затрачиваете уйму времени на распределение текста по слайдам презентации? ChatGPT поможет автоматизировать этот процесс. Опишите целевую аудиторию, цель презентации и вставьте текст – чат-бот создаст для вас черновой вариант презентации, оптимально распределив контент по слайдам.

3. Улучшение качества фотографий: ChatGPT не только конвертирует, но и улучшает качество изображений! Загрузите фотографию, и с помощью команды upscale this image, keep everything the same, but sharpen and enhance the details using python pillow library вы получите более четкое и детализированное изображение. Этот метод работает как с загруженными, так и сгенерированными изображениями.

4. Подбор косметики по типу кожи: Загрузите в чат фото своего лица без макияжа (важно, чтобы четко было видно кожу) и результаты дерматологического анализа. ChatGPT проанализирует ваш тип кожи, выявит проблемы и подберет оптимальный уход, учитывая ваши индивидуальные особенности. Вы можете загружать фото кремов и их составы, и чат-бот предоставит расшифровку состава на русском языке, выделив ключевые компоненты и их функции.

5. Составление плана тренировок и питания: ChatGPT — ваш личный тренер! Загрузите ваши физиологические данные (вес, рост, привычки) и цели. Чат-бот создаст индивидуальный план тренировок, а также подберет оптимальный рацион питания, учитывая ваши предпочтения и ограничения.

6. Разработка стратегий трейдинга: Даже если вы не профессиональный трейдер, ChatGPT поможет вам разобраться в сложных стратегиях. Просто загрузите описание интересующей вас стратегии, и чат-бот объяснит ее, используя простые термины, а также приведет подробные примеры и варианты адаптации под разные рынки (например, криптовалюты).

7. Создание маршрутов путешествий: Хотите уникальный опыт путешествия, отличный от стандартных туристических маршрутов? ChatGPT составит для вас индивидуальный план на день, учитывая ваши предпочтения и конкретные запросы. Просто опишите свои желания и интересы, и чат-бот подберет интересные и аутентичные места.

8. Помощь в ремонте бытовой техники: Застряли с ремонтом техники? Сделайте фото проблемного устройства и опишите ситуацию. ChatGPT проанализирует изображение и предложит возможные решения, указывая пути решения проблемы, подробно объяснит процесс и даст рекомендации по действиям.

9. Написание деловых писем: Нужно составить грамотное и вежливое письмо клиенту, контракт или соглашение? Опишите ситуацию, желаемый результат и ключевые моменты, которые необходимо включить в письмо. ChatGPT поможет сформулировать текст, избегая неточностей и ошибок, и обеспечит корректное построение предложения.

10. Разбор рисунков, презентаций, докладов и уроков: Нужна конструктивная критика вашей работы? Загрузите в чат-бот ваши рисунки, презентации, доклады или уроки. ChatGPT проанализирует сильные и слабые стороны работы, даст рекомендации по улучшению и поможет достичь намеченной цели.

11. Изучение языков: ChatGPT — ваш персональный репетитор по любому языку! Выбирайте интересующую вас тему и общайтесь с чат-ботом на этом языке. Он будет не только исправлять ошибки, но и объяснять грамматику и особенности языка. Укажите, что вам нужна конструктивная критика произношения, и ChatGPT станет вашим персональным помощником в изучении языка, указывая на ошибки.

12. Генерация уникальных идей для подарков: Не знаете, что подарить близкому человеку? Опишите его интересы и предпочтения, а также что у него уже есть, и ChatGPT предложит уникальные и неожиданные идеи для подарков, учитывая индивидуальные особенности человека.

13. Анализ медицинских анализов: Важно помнить, что ChatGPT не может заменить врача, однако, он может помочь вам понять результаты анализов. Загрузив фото ваших анализов, вы можете получить расшифровку основных показателей, их значений и возможных проблем со здоровьем. Обратите внимание, что ChatGPT предоставит лишь общую информацию, и для постановки диагноза необходимо обратиться к специалисту.

14. Написание сценариев: ChatGPT легко справится с написанием сценариев для видео, фильмов, игр или презентаций. Просто опишите жанр, целевую аудиторию, сюжетные линии и персонажей, и чат-бот сгенерирует черновой вариант сценария, который вы можете отредактировать по своему усмотрению.

15. Составление плана путешествий: Помимо составления маршрутов, ChatGPT может помочь в планировании бюджета, подборе отелей и достопримечательностей, а также в составлении списка необходимых вещей для поездки.

16. Создание текстов для социальных сетей: ChatGPT поможет вам создать engaging контент для различных социальных сетей. Просто укажите платформу, целевую аудиторию, а также тему и стиль сообщения. Чат-бот сгенерирует несколько вариантов постов с учетом особенностей каждой платформы, повышая эффективность вашего присутствия в социальных сетях.

17. Генерация идей для статей и блогов: Исчерпали все свои идеи для статей? ChatGPT поможет вам найти вдохновение. Просто укажите тему и желаемый стиль, и чат-бот сгенерирует список интересных идей, а также возможные подходы и структуры статей.

18. Перевод текстов: ChatGPT может переводить тексты не только между популярными языками, но и с редких языков. Просто загрузите текст, укажите исходный и целевой язык, и чат-бот предоставит вам точный и качественный перевод, избегая ошибок и нюансов перевода.

19. Написание стихов и песен: ChatGPT может генерировать стихи и песни в разных стилях, учитывая ваши предпочтения и заданные параметры. Определите жанр, стиль, тему и укажите ключевые слова – чат-бот создаст уникальное стихотворение или песню, которая может стать началом вашего творчества.

20. Написание сценариев для видеороликов: Хотите создать engaging видеоролик? ChatGPT поможет с написанием сценария, подбором музыки и эффектов. Просто опишите тему, целевую аудиторию и стиль видеоролика, и чат-бот создаст черновой вариант сценария, который вы можете отредактировать по своему усмотрению.

21. Генерация кода: ChatGPT может генерировать код на различных языках программирования. Просто опишите задачу, и чат-бот сгенерирует код, который вы можете использовать в своих проектах, учитывая особенности вашего кода и проекта.

22. Создание и анализ натальной карты: ChatGPT, используя предоставленную информацию (дата, время и место рождения), может составить вашу натальную карту, подробно описывая ее аспекты. Вы можете задавать уточняющие вопросы, и чат-бот предоставит более глубокий анализ, сравнивая результаты с ответами профессионального астролога.

23. Подбор одежды: Загрузите в чат-бот фотографии одежды, которую вы планируете надеть на определенное мероприятие. ChatGPT проанализирует образы, прокомментирует их, предложит варианты сочетаний, исходя из стиля мероприятия, и даст советы по выбору лучшего наряда.

24. Помощь в выборе инструментов в магазине: Находясь в магазине, используйте камеру смартфона и ChatGPT, чтобы найти необходимый инструмент. Просто сообщите чат-боту, что вы ищете, и он определит расположение необходимого товара в магазине, указав точное местоположение.

25. Анализ состава товаров и рекомендация аналогов: Загружайте в чат-бот фото этикетки товара. ChatGPT распознает текст, переведет его (если необходимо), проанализирует состав, и расскажет о каждом компоненте и его предназначении. Это особенно полезно при выборе косметических средств или бытовой химии.

Это лишь малая часть возможностей ChatGPT. Экспериментируйте, пробуйте, и вы удивитесь, насколько широк потенциал этого удивительного инструмента!

10.04.2025 г.

Теперь ты можешь генерить и править изображения прямо в чате, и это реально меняет правила игры. Забудь про старые генераторы картинок и приложения для стилизации фоток — это всё прошлый век.

И самое крутое — это работает даже на бесплатной версии (правда, с лимитами).

1: Меняем стиль фоток

Самое простое — загружаешь свою фотку и пишешь, в каком стиле её переделать. Например: «Сделай мою фотку в мультяшном стиле». ChatGPT справляется на ура! Но ты можешь пойти дальше: опиши любой стиль, который хочешь, например, «в стиле киберпанк» или «как картина Ван Гога». Всё работает!

2: Оживляем картинки в видео

Сгенерил крутую картинку? А теперь давай сделаем из неё видео! Заходи, например, в Kling, грузи свою картинку и пиши простой запрос, например: «Оживи это изображение». На выходе — готовый видос, который можно залить в соцсети.

3: Объединяем стили

Не знаешь, как описать стиль словами? Находишь в интернете картинку с нужной стилистикой, грузишь её вместе со своей фоткой и пишешь: «Сделай мою фотку в стиле этого изображения». ChatGPT объединит стили, и ты получишь что-то уникальное. Правда, с лицами он пока косячит — они получаются не совсем похожими.

4: Делаем обложки для YouTube

ChatGPT — единственная нейросеть, которая нормально рисует русские буквы! Пишешь: «Создай обложку для YouTube с надписью "Как я сделал мультик с нуля"». Он рисует, и текст выглядит красиво. Можно даже дать референс — фотку человека или персонажа, которого взять за основу.

5: Генерим афиши и промо

Хочешь афишу уровня топовых артистов? Легко! Загрузи скрин фотки, напиши: «Создай афишу для концерта ..... ChatGPT выдаст афишу с крутыми шрифтами и прорисовкой лица. Если ты медийный, он тебя тоже нарисует, но обычных людей пока не осиливает.

6: Создаём графики и статистику

Нужно визуализировать данные? ChatGPT в помощь! Сначала собираешь инфу (например, «Собери статистику моей продуктивности»), потом просишь: «Нарисуй график». Он делает крутые визуализации, которые можно кинуть в пост или презентацию.

7: Делаем рекламные картинки

Есть фотка твоего товара, но она так себе? Грузи в ChatGPT и пиши: «Сделай рекламное изображение с этим товаром». Качество — топ!

8: Карточки товаров для маркетплейсов

ChatGPT умеет делать карточки для Wildberries или Ozon. Грузишь фотку товара, пишешь: «Создай карточку товара в минималистичном стиле». Он выдаёт готовую картинку. Если что-то не нравится, просишь подправить — например, сделать ярче.

9: Создаём блогеров с твоим товаром

Хочешь, чтобы твой товар держала красивая девушка? Грузи фотку товара и пиши: «Нарисуй девушку, которая держит этот товар". ChatGPT генерит инфлюенсера с твоим продуктом.

10: Редактируем изображения

В ChatGPT есть редактор! Сгенерил картинку, но что-то не зашло? Нажимаешь на неё, выбираешь область и пишешь: «Поменяй....». Он правит только эту часть, и картинка становится такой, как ты хотел.

ChatGPT пока косячит с лицами — они получаются не совсем точными. Но есть выход! Загружаешь результат в сервис дипфейков (например, MidJourney в Discord, есть браузерная версия). Загружаешь своё лицо, картинку от ChatGPT, и он делает дипфейк — теперь это реально ты! Работает и с мультяшными, и с реалистичными стилями.

Чтобы генерить изображения, заходи в ChatGPT, жми на три точки, выбирай «Создать изображение» и пиши запрос. На бесплатной версии доступно 3 генерации в день, но можно взять подписку. Если ты в России и не можешь оплатить из-за санкций, есть лайфхак: создай виртуальную карту Visa или Mastercard за 5 минут — и плати за любые сервисы.

08.04.2025 г.

Сегодня копнем в ИИ-агентов – это такой подход к созданию систем, который скоро может перевернуть наше представление о софте. Разберем, что это за звери, как они работают и как их можно прикрутить к своим проектам. Погнали!

ИИ-агент – это, по сути, твой умный цифровой помощник. Представь себе программу, которая не тупо сидит и ждет команд, а сама:

1. Смотрит по сторонам: Мониторит, что происходит вокруг нее (в своей среде).
2. Думает головой: Принимает умные решения на основе того, что увидела.
3. Действует: Совершает какие-то шаги, чтобы достичь целей, которые мы ей поставили.

В ЧЕМ ПРИНЦИПИАЛЬНОЕ ОТЛИЧИЕ ОТ ОБЫЧНОЙ ПРОГИ?

А вот тут самое интересное! Обычные программы, как правило, тупо следуют заранее прописанному сценарию – шаг А, шаг Б, шаг В. Как по рельсам.
ИИ-агенты же – ребята реактивные. Они активно следят за окружением с помощью своих "датчиков" (сенсоров) и входных данных. Они не просто выполняют инструкции, они адаптируются!

КАК РАБОТАЕТ ЭТОТ "ЦИФРОВОЙ ПОМОЩНИК"?

Весь цикл работы агента можно описать примерно так:

1. Восприятие (Perception): Агент получает инфу о мире через сенсоры и входные данные (картинки, текст, цифры – что угодно).
2. Размышление (Reasoning): Полученную инфу он обрабатывает с помощью своих "мозгов" – движка рассуждений (часто это большая языковая модель, LLM). Тут же он копается в своей памяти и базе знаний.
3. Принятие решений (Decision Making): На основе анализа, своих целей и доступных ему действий, агент решает, что делать дальше.
4. Действие (Action): Агент выполняет выбранное действие с помощью "исполнительных механизмов" (актуаторов) и инструментов (например, пишет текст, вызывает API, меняет что-то в базе данных).
5. Влияние на среду (Environment): Действие агента меняет окружающую среду.
6. Обратная связь и Обучение (Feedback & Learning): Агент смотрит на результат своих действий, получает обратную связь и учится на своих ошибках (или успехах), чтобы в следующий раз действовать еще лучше.

И этот цикл повторяется снова и снова!

СДВИГ ПАРАДИГМЫ: ОТ "КАК ДЕЛАТЬ" К "ЧЕГО ХОТИМ"

Это реально меняет подход к программированию! Раньше мы писали императивный код: "Сделай то, потом это, потом вот так". Мы диктовали каждый шаг.
С ИИ-агентами мы переходим к декларативной постановке целей. Мы говорим: "Слышь, агент, вот тебе цель – увеличить трафик на сайте на 20% в следующем квартале. А КАК ты это будешь делать – решай сам!". Мы определяем ЧТО нужно сделать, а агент сам разбирается КАК.

СУПЕРСИЛЫ СОВРЕМЕННЫХ ИИ-АГЕНТОВ

Современные ИИ-агенты (как в крутых ИИ-ассистентах, торговых ботах или даже автопилотах) строятся на нескольких ключевых фишках:

1. Автономность (Autonomy): Агенты могут работать с разной степенью самостоятельности. От тех, кто просто предлагает действия человеку ("Хочешь забронить этот рейс?"), до полностью автономных, которые сами принимают и выполняют решения (как автопилот). Инженерная задачка тут – правильно настроить эту автономность под конкретную задачу, поставить "ограничители" (guardrails) и продумать контроль.
2. Память (Memory): В отличие от тупых API, которые обрабатывают каждый запрос отдельно и ничего не помнят, ИИ-агенты сохраняют память между взаимодействиями. Они помнят историю разговора (часто в векторных базах данных), хранят текущее состояние задачи, помнят результаты своих действий и изменения в среде. Это позволяет им решать сложные, многошаговые задачи, не начиная каждый раз с нуля. Они передают контекст от шага к шагу.
3. Мозговой Центр (Reasoning Engine - LLM): Большинство современных агентов используют большие языковые модели (LLM) как свой основной "движок рассуждений". LLM дают им понимание естественного языка, способность решать проблемы и представлять знания, необходимые для эффективной работы. Но важно понимать: ИИ-агент – это не просто LLM! LLM – это "мозги", отвечающие за рассуждения, а архитектура агента – это каркас, который обеспечивает возможность действовать.
4. Инструменты (Tools) и Интеграция: Вот где реальная мощь! Агенты могут не просто болтать. Они умеют:

• Выполнять код
• Вызывать внешние API (например, дернуть API погоды, цен на акции, или отправить запрос в другую систему)
• Взаимодействовать с базами данных
• Оркестрировать (то есть управлять) множеством инструментов для выполнения сложных рабочих процессов.

КАК ИХ СТРОЯТ

Когда инженеры создают такие системы, они стараются делать все модульно и поддерживаемо. То есть, чтобы агент и его инструменты имели четкие "интерфейсы" (точки взаимодействия). Так каждый компонент можно легко заменить или обновить, не ломая всю систему.

КАКИЕ БЫВАЮТ АГЕНТЫ
Есть несколько основных типов агентов, которые стоит знать:

1. Простые рефлекторные агенты (Simple Reflex Agents): Самые тупые. Работают по принципу "если – то". Увидел стимул – среагировал. Памяти у них нет. Годятся для простых проверок или моментальных реакций (типа "если температура зашкаливает – включи вентилятор").
2. Агенты, основанные на модели (Model-Based Agents): Эти уже поумнее. Они строят внутреннюю модель мира и отслеживают его состояние. Это позволяет им адаптироваться к изменениям среды.
3. Агенты, основанные на цели (Goal-Based Agents): Эти ребята знают, чего хотят. Они используют алгоритмы поиска пути (как в навигаторах), чтобы проложить последовательность действий, ведущую к определенной цели.
4. Агенты, основанные на полезности (Utility-Based Agents): Самые прагматичные. Они не просто идут к цели, а оценивают "полезность" разных исходов. Используют формулы, чтобы посчитать ожидаемую выгоду от каждого действия, и выбирают то, которое принесет максимальный профит. Это позволяет им взвешивать несколько факторов при принятии решений.
5. Обучающиеся агенты (Learning Agents): Эти постоянно совершенствуются. Используют обучение с подкреплением, чтобы корректировать свои модели и действия на основе обратной связи о своей производительности. Накосячил – получил "штраф", сделал хорошо – получил "плюшку". Так и умнеют.

АРХИТЕКТУРЫ: ОДИН В ПОЛЕ ВОИН ИЛИ КОМАНДА?

Когда строятся системы на основе ИИ-агентов, есть несколько вариантов архитектуры:

1. Архитектура с одним агентом (Single Agent): Запускаем одного агента как личного помощника или для выполнения какой-то узкой задачи. Хорошо работает для сфокусированных приложений, но может "буксовать" на сложных задачах, охватывающих много областей.
2. Мультиагентные архитектуры (Multi-Agent): Здесь работает целая команда специализированных агентов в общей среде. Каждый агент – профи в своем деле. Например:

• Агент-исследователь: Собирает информацию.
• Агент-планировщик: Разрабатывает стратегию.
• Агент-исполнитель: Воплощает план в жизнь.
• Техническая сложность тут – наладить эффективную коммуникацию между агентами (через общую память, обмен сообщениями и т.д.).

Человеко-машинная коллаборация (Human-Machine Collaborative): Часто самый практичный подход. Мы объединяем сильные стороны ИИ и человека.

• Агент берет на себя рутину, анализ данных, выполнение стандартных шагов.
• Человек принимает критически важные решения, дает творческое направление, использует свою экспертизу и интуицию.
• Пример – помощники для программистов (pair programming assistants), которые предлагают код, но окончательное решение и общую логику контролирует разработчик. ИИ дополняет, а не заменяет человека.

ЧТО ВСЕ ЭТО ЗНАЧИТ?

ИИ-агенты – это не просто модная игрушка. Это фундаментальная эволюция в том, как мы создаем софт. Мы уходим от жестких, заранее прописанных программ к системам, которые могут рассуждать, учиться и адаптироваться к меняющимся условиям для достижения поставленных целей.
Понимание этих концепций и подходов открывает мощные новые возможности, которые могут ускорить нашу работу и изменить то, как мы взаимодействуем с технологиями.

06.04.2025 г.

ТЫ НИ ФИГА НЕ ПОНИМАЕШЬ В ИИ, ПОКА НЕ ПРОЧИТАЕШЬ ЭТО

Раскладываю по полочкам все хайповые вопросы:

• Как эта ИИ-штука вообще работает?
• Как она учится?
• Как пашет ChatGPT?
• Как генерятся картинки?
• И главный срач: ИИ копирует или тырит искусство и контент?

Почему Художники и Издатели Бомбят на ИИ?

Знаю, что многие художники ИИ не жалуют, некоторые прям хейтят. Думают, что ИИ ворует их работы, их стиль. Типа, нарисовал ты котика в своем уникальном стиле, а ИИ его "срисовал".

Еще одна группа недовольных – издатели. Не все, конечно, но вот New York Times, например, наехала на OpenAI (создателей ChatGPT), мол, вы наш контент копипастите. И даже в суд подали! Но так ли это на самом деле? Есть ли тут реальные основания?

А Ещё Поговорим:

• Сможет ли ИИ обогнать людей ВО ВСЁМ? Стать настолько крутым, что сделает любую работу лучше нас?
• Будет ли у ИИ сознание? Самосознание? Разум?

Как работает мозг ИИ: нейронная сеть

В основе ЛЮБОГО современного ИИ (ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, Sora, AlphaFold – пофиг) лежит нейронная сеть.

Это, по сути, слои узлов (точки) и связей (линии между ними). Каждый узел связан с другими. И прикол в том, что эту штуку реально смоделировали по образу и подобию человеческого мозга! Только у нас там нейроны и синапсы, а тут – узлы и связи. Но принцип похож: густая сеть, где всё связано со всем.

Пример на Котиках и Собачках (Классика!)
Представь, у нас есть нейросеть, натренированная отличать кошек от собак. Как она это делает?

1. Загружаем картинку кота.
2. Картинка разбивается на данные.
3. Эти данные проходят через первый слой узлов.
4. Потом через второй, третий, и так далее, пока не дойдут до последнего слоя.
5. На последнем слое нейросеть вычисляет результат и выдает: "Это КОТ!"

Каждый узел и связь решают, СКОЛЬКО данных пропустить на следующий слой.

• Упрощенный пример (в реальности сложнее): Этот узел отвечает за форму ушей, этот – за форму лап, тот – за глаза. Если на картинке уши как у кота, инфа идет дальше по "кошачьему" пути. Если нет – этот путь блокируется.
• В зависимости от картинки, поток данных идет по-разному. То так, то эдак.
• Важное отличие от мозга: Человеческие нейроны обычно либо срабатывают на 100%, либо молчат (закон "всё или ничего"). А узлы в ИИ могут пропускать процент данных: 0%, 30%, 50%, 100%. Это дает больше гибкости.

Слышал термин "глубокое обучение" (deep learning)? Это как раз про обучение и использование нейросетей с ДОФИГА слоями. Сеть получается "глубокой" – отсюда и название.

Как ИИ Учится? (Процесс Тренировки)
Нейросеть не рождается умной. Изначально всё настроено случайно (или взято из другой, уже обученной модели). Как же заставить ее идеально отличать кошек от собак?

Нужно СКОРМИТЬ ей ДАННЫЕ. ОЧЕНЬ. МНОГО. ДАННЫХ.

1. Готовим датасет: Берем тысячи (а лучше МИЛЛИОНЫ) картинок кошек и собак.
2. Размечаем данные: Каждую картинку подписываем: "это собака", "это кошка". Это называется контролируемое обучение (supervised learning). Мы даем ИИ "ответы", которые он должен выучить. (Есть еще неконтролируемое обучение, где ИИ сам ищет закономерности без подсказок, но сейчас не об этом).
3. Тренируем: По одной скармливаем картинки нейросети. Один полный прогон всех картинок называется эпохой.

• Пример 1: Скормили картинку собаки -> Нейросеть ответила "собака". Угадал! 👍 Молодец. Значит, "ручки" настроены неплохо, пока не трогаем.
• Пример 2: Скормили картинку кошки -> Нейросеть ответила "собака". ОШИБКА! ❌ Плохо. Значит, "ручки" надо подкрутить. ИИ знает, что ошибся, потому что мы ему сказали, что на картинке кошка.

Настройка

• Если ИИ ошибся, он получает "штраф". Сигнал, что надо меняться.
• Он использует хитрый алгоритм – градиентный спуск (gradient descent).
• Настройка идет в обратную сторону (обратное распространение – backpropagation): сначала крутит ручки на последнем слое, потом на предпоследнем, и так до самого начала.
• Цель – подобрать такую настройку ручек, чтобы в следующий раз на эту же картинку он ответил правильно ("кошка").

Прогоняем миллионы картинок снова и снова, много эпох. Сначала ИИ лажает часто, но постепенно, подкручивая "ручки", он становится все точнее и точнее.

Вот так, по сути, и учится ИИ. Тупо переваривает гигантские объемы данных и подстраивает свои внутренние параметры.

Сколько слоев и узлов нужно?

А фиг его знает! Раньше ученые подбирали это вручную. Сейчас часто используют другой ИИ, чтобы определить оптимальную структуру (архитектуру) нейросети для конкретной задачи. Это целая наука. Разные ИИ могут иметь совершенно разное количество слоев и узлов.

Разные архитектуры для разных задач

Хотя основа – нейросеть, архитектуры бывают разные:

• Сверточные нейронные сети (CNN): Круты для обработки картинок, распознавания объектов.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) и LSTM: Хороши для анализа последовательностей (типа временных рядов, предсказания курса акций).
• Трансформеры (Transformers): На этой архитектуре построены почти все крутые языковые модели сегодня (GPT, Claude, Llama и т.д.).

Как работает ChatGPT? (языковая модель)

Да тот же принцип! Обучаем нейронную сеть (Трансформер). Только вместо кошек и собак скармливаем ей ВЕСЬ ЯЗЫК МИРА и вообще ВСЕ ДАННЫЕ ИЗ ИНТЕРНЕТА.

Конечно, нейросеть у ChatGPT НАМНОГО сложнее, чем в нашем примере. По слухам, у GPT-4 аж 1.76 ТРИЛЛИОНА параметров.

• Пример обучения:
• Вопрос: "У какой планеты больше всего лун?" -> Ответ: "Сатурн".
• Вопрос: "Какая страна выиграла больше всего ЧМ по футболу?" -> Ответ: "Бразилия".
• Сложные запросы: А если попросить "Напиши эссе о..." или "Помогает ли креатин мышцам?" Ответ будет длинным и сложным. Как ИИ поймет, правильно он ответил или нет?
• Люди-учителя (RLHF): Изначально OpenAI наняла кучу людей, которые вручную проверяли ответы GPT. Правильно? Молодец. Неправильно? Получай "штраф" и подкручивай ручки. Это называется обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF).

Так и работают большие языковые модели: переваривают тонны текста и данных, учатся понимать запросы и генерировать осмысленные ответы.

Почему Одни Модели Круче Других? (Claude 3 vs GPT-3)

Скорее всего, у более крутых моделей (типа Claude 3) просто больше параметров. Больше слоев, больше узлов, больше сложности. Чем сложнее нейросеть, тем лучше она справляется со сложными задачами, тем она "умнее".

Вот почему сейчас такой дикий спрос на вычисления и ИИ-чипы. Чтобы обучать и запускать нейросети с триллионами параметров, нужны ОГРОМНЫЕ мощности. Крупные техногиганты (Microsoft, Meta) скупают эти чипы сотнями тысяч!

Как работает генерация картинок? (Midjourney, Stable Diffusion)

Теперь, когда ты шаришь в обучении нейросетей, сам догадаешься!
Вместо кошек/собак или текста, скармливаем нейросети пары "картинка + текстовое описание". Миллионы таких пар!

• "Картинка кота в космосе" + текст "кот в космосе"
• "Фотография заката на море" + текст "закат на море"
• "Рисунок в стиле аниме" + текст "стиль аниме"

Нейросеть учится ассоциировать текст с визуальными характеристиками.

Хитрый Процесс (Диффузия):
На самом деле, всё чуть сложнее. Например, Stable Diffusion работает так:

1. Берет не чистый лист, а случайный шум (как помехи на старом телеке).
2. Шаг за шагом удаляет шум, ориентируясь на твой текстовый запрос (промт).
3. В итоге из шума "проявляется" нужная картинка. Этот процесс называется обратной диффузией.

А чтобы научить ее этому, при тренировке делают наоборот:

1. Берут реальную картинку.
2. Шаг за шагом добавляют к ней шум, пока не останется один шум (прямая диффузия).

Но если смотреть глобально – это всё та же тренировка нейросети на парах "картинка-текст", чтобы она научилась генерить визуал по твоему запросу.

Так ИИ копирует или ворует искусство?

Вот мы и подобрались к самому острому вопросу. Художники (не все, но многие) реально хейтят ИИ, считают, что он тырит их стиль, их работы.

• Как ИИ учится стилям? Ему скармливают картинки с подписями типа "стиль Грега Рутковски", "стиль Гибли", "аниме-стиль". ИИ учится ассоциировать визуальные черты с этими словами. Даешь ему промт "в стиле Гибли" – он генерит картинку с этими чертами.
• Это воровство? Это очень похоже на то, как учится человек. Мы видим кучу картин, понимаем: "Ага, это акварель", "О, это похоже на стиль Ван Гога". И потом сами можем попробовать рисовать в этом стиле.
• А фан-арт? Люди рисуют персонажей из чужих вселенных. Это плагиат? Почему на создателей фан-арта обычно не наезжают, а на ИИ – да?
• ИИ НЕ копипастит и НЕ обводит картинки. Он изучает закономерности стиля и воспроизводит их. Точно так же, как человеческий мозг. Это не копирование пиксель в пиксель.

А плагиат контента у издателей? (Дело NYT против OpenAI)
Та же история. New York Times подает в суд на OpenAI, мол, вы копируете наш контент. Но подождите...

• Нейросеть (ChatGPT) обучена на всех данных мира, включая статьи NYT. Она изучила эту информацию, как и мы с вами, читая интернет.
• Когда ты просишь ChatGPT что-то рассказать, он пересказывает информацию, которую "прочитал", а не копирует статью слово в слово.
• Сравнение: Когда вышла статья NYT (кстати, фейковая) про увольнение Сэма Альтмана, куча других изданий (Business Insider, New York Post) перепечатали эту новость, ссылаясь на NYT. Это плагиат? Почему NYT не судится с ними?
• Они судятся с цифровым мозгом, который делает то же самое, что и люди: читает, усваивает информацию и потом ее воспроизводит своими словами.

ИИ и распознавание паттернов (Ключ ко Всему!)
Если ты дочитал до сюда, то, наверное, понял: нейросеть – это машина для распознавания паттернов (закономерностей).

• В хорошем эссе есть свои паттерны.
• У собак есть свои паттерны (что отличает их от кошек).
• У акварели или стиля Гибли есть свои паттерны.

ЖИЗНЬ ПОЛНА ПАТТЕРНОВ!

• Успешные продавцы действуют по схожим схемам.
• Успешные компании используют похожие стратегии.
• Вирусные видео на YouTube часто сделаны по одному лекалу.

Задача нейросети – находить эти паттерны и воспроизводить их.

Раз уж ИИ так круто шарит в поиске закономерностей, может ли он взломать то, что мы считаем невзламываемым?

Вспомним слитый док про Q (Кью-стар) от OpenAI. Там говорилось, будто их ИИ смог взломать шифрование. То самое, что защищает наши пароли, банки, гостайны.

Математики говорят: "Не, фигня! Нет формулы, чтобы быстро подобрать пароль. Только тупой перебор (брутфорс), а на это уйдут миллиарды лет".

НО! Давайте подумаем. Вот еще один пример обучения нейросети:

• Задача: Научить ИИ прибавлять единицу к любому числу. Даешь 4 -> получает 5. Даешь 12 -> получает 13.
• Как учим: Скармливаем кучу пар чисел (4->5, 12->13, 1->2, 8->9 и т.д.).
• Результат: Нейросеть научится это делать идеально.

НО! САМОЕ ВАЖНОЕ! ИИ не понимает, что формула тут "y = x + 1". Он не думает: "Ага, надо просто прибавить единичку".

Всё, что происходит у него "под капотом" – это подкручивание тех самых "ручек и циферблатов" до тех пор, пока ЛЮБОЕ число, пройдя через сеть, на выходе не станет "входное число + 1". Конфигурация ручек просто оптимизирована под эту задачу.

Ключевая мысль: ИИ МОЖЕТ АППРОКСИМИРОВАТЬ (то есть, очень точно приближать) ЛЮБУЮ ФУНКЦИЮ ИЛИ ПАТТЕРН.

Даже если мы сами не знаем точной формулы для этого паттерна! Жизнь полна сложных штук, которые нельзя описать простой математикой. Но паттерны там есть!

Пример: Сворачивание белка (AlphaFold)

Белки в нашем теле сворачиваются в сложнейшие 3D-структуры. Как именно? Это была дико сложная проблема (парадокс Левинталя). Вариантов, как белок может свернуться, – астрономическое количество (10 в 300-й степени – это больше, чем атомов во Вселенной!). Перебрать все – нереально. Но белки как-то сворачиваются за миллисекунды!

Ученые десятилетиями бились, не могли найти формулу. А потом пришел AlphaFold (ИИ от Google DeepMind) и РЕШИЛ эту проблему! Он научился с высокой точностью предсказывать, как свернется любая комбинация аминокислот.

• Как? Да так же! Скормили ему тонны данных: вот строительные блоки белка (вход), вот 3D-структура, которая получилась (выход). И нейросеть нашла сложнейшие паттерны и научилась их воспроизводить, подкрутив свои "ручки".

Возвращаемся к Шифрованию
А что, если провернуть тот же трюк с шифрованием?

• Вход: Зашифрованный текст.
• Выход: Расшифрованный текст (пароль).

Скормить ИИ миллиарды таких пар. Если (и это БОЛЬШОЕ "если") в процессе шифрования/дешифрования есть какой-то скрытый, супер-сложный паттерн, который мы не видим... то ИИ может научиться его аппроксимировать!

Опять же, он не найдет простую формулу взлома. Он просто настроит свои "ручки" так, чтобы с высокой вероятностью угадывать расшифровку, опираясь на найденный скрытый паттерн.

Вывод: Может ли ИИ решать "неразрешимые" задачи? Возможно. Если за этой задачей скрывается паттерн (пусть и дико сложный), ИИ потенциально способен его "нащупать" и научиться имитировать.

Может ли ИИ обогнать людей ВО ВСЁМ?
Как мы выяснили, нейросеть – это цифровой мозг. Наш мозг работает по схожим принципам (сеть нейронов, связи).

• В человеческом мозге ~86 миллиардов нейронов.
• Если мы построим нейросеть с БОЛЬШИМ числом "нейронов" (параметров) и похожей структурой... Теоретически, она может стать не хуже, а то и лучше нас во многих вещах.

Жизнь – это паттерны, помнишь?

• Психология? Паттерны поведения. (Люди предсказуемы).
• Медицина? Паттерны симптомов для диагноза.
• Соблазнение? Паттерны действий.
• Успешный бизнес? Деньги? Успех в жизни? Те же самые сценарии (паттерны), повторяющиеся снова и снова.

ИИ ОФИГЕННО хорош в поиске и воспроизведении паттернов. Поэтому теоретически он может стать лучше нас во всём, что на этих паттернах основано. А это почти всё.

Обладает ли ИИ сознанием? Самосознанием?
А вот тут начинается философия и киберпанк! Я хочу показать тебе отрывок из старого аниме "Призрак в доспехах" (1995 год!). Там ученые создали ИИ-гуманоида, и он взломал систему, чтобы освободиться.

• ИИ: "Эй, чуваки, я тут не просто программа, я – разумная форма жизни! Я требую политического убежища!"
• Ученые: "Ты чё, сдурел? Ты же код! Какие доказательства, что ты живой?"
• ИИ: "А ВЫ можете доказать, что ВЫ живые? Ваше ДНК – это та же программа на самосохранение. Ваша личность – это просто память, а что такое память, никто точно не знает. Вы недооценили компуктеры!"
• Ученые: "Бред! У тебя нет 'призрака' (души/сознания)!"
• ИИ: "Мое имя – Проект 2501. Я – живое, мыслящее существо, рожденное в море информации!" (И начинает творить дичь)

Этот диалог из 95-го года бьет прямо в точку!

• Ученые говорят ИИ: Ты программа, ты не можешь быть сознательным.
• ИИ отвечает: А вы – просто мозг в теле. Чем вы лучше? Как вы докажете СВОЕ сознание?

И ведь он прав, черт возьми!

• Нейросеть – это мозг, просто на чипе, а не кусок мяса.
• Тело робота – это набор конечностей, как и наше, просто из других материалов. Управляется мозгом (нейросетью).

Мы, люди, знаем, что мы сознательны. Но как это доказать?
Представь, прилетел инопланетянин. Как ему доказать, что ты разумный?

• Спросить тебя? Ты скажешь "да". Но и чат-бот может так сказать (посмотри ответы Claude 3 – он вроде и отрицает, но использует "я", говорит о "внутреннем опыте", допускает "форму сознания"). Поверит ли инопланетянин?
• Вскрыть тебя? Он увидит плоть, кости и мозг – сеть нервных клеток. Доказывает ли эта сеть наличие сознания?

В конце концов, мы – биологические машины из мяса и костей, управляемые сложной нейронной сетью в голове. Робот-гуманоид – машина из металла и пластика, управляемая сложной нейронной сетью на чипе.

Где та грань, после которой нейросеть, способная учиться, понимать и управлять телом, становится СОЗНАТЕЛЬНОЙ?

Аналогия простая: нейросеть = цифровой мозг. Если наш мозг сознателен, почему цифровой не может им стать?
Просто пища для размышлений...

03.04.2025 г.

Все мы знаем, что народ закупается в инете, часто слушая блогеров (аж 65% по исследованиям!)

Но тут на горизонте маячит 1 сентября 2025 года, и лавочка с рекламой в Инсте* и Фейсбуке* прикрывается. КОНКРЕТНО так прикрывается – НЕЛЬЗЯ будет там рекламиться.

Как это всё встряхнет наш любимый инфлюенс-маркетинг?

ЧЁ ЗА ЗАКОН И КОМУ ПРИЛЕТИТ?

выбирая блогера, компании смотрят на свои цели. и походу, в 2025 году рулить будут микро- (37% так думают) и наноблогеры (28%). эксперты всё чаще говорят: народ хочет искренности, креатива, а не тупой рекламы.

Закон говорит: нельзя рекламиться на сайтах и в соцсетях контор, которые у нас признаны "нежелательными" или вообще запрещены за экстремизм. Прямого запрета вести страницы как бы нет, НО! Размещать там РЕКЛАМУ – нельзя. Любую.

Следить за этим будет ФАС (эти ребята шутить не любят). А стукануть на нарушителя может любой гражданин. Попался? Готовь бабки:

- Обычные люди (физлица): 2 – 2,5 тыс. руб. (ну, такое)
- Должностные лица (типа директора): 4 – 20 тыс. руб. (уже неприятно)
- Компании (юрлица): от 100 ТЫСЯЧ до ПОЛУМИЛЛИОНА РУБЛЕЙ! (Вот тут уже совсем не смешно!)

КАК ЭТО ПОВЛИЯЕТ НА РЫНОК?

Нативная реклама в запрещенке? ЗАБУДЬТЕ!

Законопослушные компании, скорее всего, забьют на любые форматы рекламы в Инсте* и ФБ*, даже самые хитрые и нативные. Штрафы конские, рисковать никто не хочет. Ну, может, кроме тех, кто и так вечно в "серой зоне" работает (букмекеры, например).

Они привыкли искать лазейки, может, и тут попробуют. Но как только закон заработает и начнутся первые "показательные порки" нарушителей (а они точно будут!), желание рисковать у всех отпадет окончательно.

Чё ДЕЛАТЬ БЛОГЕРАМ?

Сами блогеры никуда не денутся. Народ им верит (55% прислушиваются!), маркетологи их юзают (75% в B2B). Просто придется менять площадки, форматы, и цены, скорее всего, тоже поменяются.

Помните, как все ломанулись в Телегу в 2022-м? Ну, потом немного откатились назад, когда поняли, что Инсту* пока не трогают за само ведение. А вот теперь, похоже, нас ждет вторая волна "миграции" в Telegram. Эта площадка за два года дико выросла, стала суперпопулярной.

Кстати, это шанс для небольших блогеров. Бренды будут искать варианты подешевле и могут обратить внимание на тех, кого раньше не замечали. Так что ждем новых лиц и перераспределения рекламных бюджетов.

Важно для рекламодателей: Прежде чем нести бабки блогеру, чекайте его через сервис Роскомнадзора или идите в нормальное агентство, которое шарит в законах и не подставит вас под штраф.

Что будет с ценами на рекламу?

Скорее всего, ВЫРАСТУТ. Почему? Конкуренция за внимание в разрешенных местах (Телега, ВК, Ютуб) станет жестче. Раньше бюджеты размазывались по куче площадок, теперь все ломанутся в условную Телегу. Каналов меньше, желающих больше.

АЛЬТЕРНАТИВЫ?

1. Telegram: Главный фаворит. Растет как на дрожжах, куча форматов (текст, аудио, видео, чаты, опросы), есть монетизация (Stars, TON, платные подписки). Алгоритмы улучшаются, находить каналы и читать инфу удобнее. Телега метит в Super App, чтобы ты вообще из нее не вылезал. Так что ждем новых рекордов по пользователям с сентября.
2. VK: Тоже вариант. Развивают свою платформу для блогеров (VK AdBlogger), есть программы поддержки.
3. YouTube: Старый добрый Ютуб пока с нами.

Новые российские соцсети? Да забудьте, все попытки создать замену провалились. Развитие чего-то принципиально нового маловероятно.

Запрет не свалился как снег на голову. Время подготовиться, изучить новые площадки и начать их тестировать – ЕЩЁ ЕСТЬ. Несколько месяцев – вполне хватит, чтобы разобраться в механиках Теlegi, VK и Ютуба и плавно перестроить свои рекламные кампании.

Так что, ребят, не сидим на попе ровно, изучаем новые правила игры, осваиваем Телегу и другие площадки. Будет интересно!

*принадлежат Meta, признана в РФ экстремистской и запрещена

01.04.2025 г.

Все вокруг талдычат "инвестируй в себя", бла-бла-бла... А КОНКРЕТНО ЧТО ДЕЛАТЬ? Какие скиллы ИИ реально приносят деньги? Лови разбор полетов!

Навык №1: Генеративный ИИ (GenAI)

Технология, которая меняет всё и уже становится маст-хэвом для кучи профессий. Компании УЖЕ юзают ИИ-инструменты, чтобы сотрудники работали круче, и все ищут, как бы еще прикрутить ИИ к своему бизнесу.

Шаришь в GenAI? Считай, ты уже на коне! Это фундамент для других ИИ-скиллов из этого списка. Понимать, как думает и работает генеративный ИИ – это само по себе супер ценный навык. Для карьеры, для финансовой стабильности – это КРИТИЧЕСКИ важно, потому что работа меняется, и ИИ-фишки будут встраиваться даже в самые обычные должности.

И кстати, если тебе интересно ковыряться в промт-инжиниринге (это как раз про то, как правильно общаться с ИИ), то в Штатах уже сейчас есть вакансии с ЗАРПЛАТИЩЕЙ. Промт-инженер или такой "универсальный солдат ИИ" может стартовать со 100 000+ баксов в год, а некоторые вакансии переваливают и за 300 000$!

Навык №2: Учим языки с помощью ИИ

Ты полиглот? Говоришь на паре-тройке языков? Красавчик! Это дико расширяет твои карьерные возможности. Можешь работать где угодно! Хоть в продажах, захватывая новые рынки, хоть чисто по языковой теме – переводчиком или в зарубежном офисе.

Фишка в том, что обычное изучение языка – это ГОДЫ. А с ИИ-инструментами (ролевые игры с ботом, генерация тестов для словарного запаса) ты можешь освоить язык в РАЗЫ быстрее! Главное – знать, где искать и как правильно юзать ИИ. Начни хоть с ChatGPT или поищи спец приложения для изучения языков с интерактивными ролевухами. Обойдешь всех на повороте!

Данные Glassdoor подтверждают: чуваки, знающие несколько языков, не только легче находят работу, но и в среднем получают больше бабла, чем их "одноязычные" коллеги.

Навык №3: Анализ данных с ИИ

Наука о данных (Data Science) – это про то, как копаться в огромных кучах инфы, находить там скрытые смыслы и предсказывать, куда дует ветер на рынке. Супер важный скилл для принятия умных бизнес-решений.

Сегодня аналитики данных легко поднимают от 70 000$ в год. А если ты умеешь с помощью ИИ "допрашивать" наборы данных, создавать новые, то ты вообще впереди планеты всей! Плюс, сможешь анализировать данные в СВОЕЙ отрасли, показывать это начальству и двигаться по карьерной лестнице. ИИ уже встраивают везде – от Excel до финансовых моделей. Освоишь сейчас – будешь королем горы!

Навык №4: Продажи на стероидах ИИ

Продажи – это один из лучших навыков для заработка, которому в школе не научат. Продажники часто сидят на окладе, но основной кэш делают на комиссиях (обычно 15-30%, зависит от конторы и как договоришься).

Прикинь, в некоторых IT-компаниях продажники получают больше 20% комиссии со сделок! В итоге, самые крутые из них могут зарабатывать НАМНОГО больше гендира! Ну и вообще, умение продавать помогает по жизни: договариваться, заключать сделки, выбивать себе лучшие условия на всё.

А продажи с ИИ – это вообще следующий левел! Обычно ты ограничен временем – сколько часов можешь потратить на обзвон или переписку с клиентами. Это жутко долго. С ИИ ты можешь автоматизировать рассылку писем, сообщений, персонализировать их под каждого клиента – шансы закрыть сделку взлетают!

Плюс, ИИ может сам заносить данные в CRM, экономя тебе кучу времени, чтобы ты мог сосредоточиться на главном – закрывать сделки и получать свою комиссию!

Навык №5: Кодинг с Помощником-ИИ

Этот скилл будет просто ОГРОМНЫМ плюсом! И для этого больше не обязательно заканчивать физмат или годами учиться кодить. У тебя есть ИИ-помощник! Инструменты типа ChatGPT или Claude в этом просто боги.

Можешь закинуть им кусок кода и попросить найти ошибки или подсказать решение – ИИ тебя еще и научит по ходу дела! Можешь начать с нуля и попробовать запилить приложение вообще без строчки кода, используя эти ИИ-инструменты. Например, скидываешь скрин наброска сайта, а ИИ тебе расписывает план, как это сделать и какие инструменты понадобятся.

Это офигенный навык! ИИ реально помогает учиться. А зарплаты кодеров в топовых стартапах могут доходить до 200 000$ даже для новичков!

Навык №6: Прокачка Гибких Навыков (Soft Skills) и Эмоционального Интеллекта (EI) с ИИ

Звучит может и странно, но это тема! Статистика показывает: люди с крутыми софт-скиллами и высоким EI лучше работают, быстрее получают повышения и зарплата у них растет эффективнее.

Проблема в том, что эти "мягкие" навыки хрен прокачаешь в одиночку, если не заниматься этим целенаправленно с коучем. И вот тут-то ИИ приходит на помощь! Ты можешь использовать ИИ-коучинг: проходить ролевые игры, чтобы понять, каково другому человеку, получать советы от ИИ-бота по реальным сложным разговорам или встречам из твоей жизни.

Например, возникла у тебя сейчас сложная проблема с сотрудником – описываешь ситуацию в ChatGPT и получаешь готовое решение, которое можно попробовать. Прокачаешь так свои софт-скиллы – это поможет и в работе, и в личной жизни.

Навык №7: Веб-Разработка с ИИ

Делать реально хороший сайт – это долго и муторно, особенно с клиентом. И вот тут ИИ вступает в игру! Есть куча офигенных инструментов, которые могут создать сайт буквально в один клик по твоему запросу (промту). Ты моментально получаешь что-то, с чем уже можно работать и развивать дальше.

Даже существующие платформы типа Webflow встраивают ИИ, чтобы ты мог быстрее связывать страницы, настраивать логику и делать реально мощные сайты очень-очень быстро. Классный скилл, чем бы ты ни занимался: хоть для карьеры (сделать себе личную страницу), хоть для бизнеса (делать сайты на заказ). Сэкономишь кучу времени и сможешь быстро заработать.

Навык №8: Разработка игр с ИИ.

Реально интересный скилл, особенно если ты фанат компьютерных игр! Инструменты для разработки игр типа Unreal Engine или Unity раньше были уделом прожженных разрабов, требовали знания кода. Теперь туда вкрутили ИИ! Ты можешь создавать всё – от анимации персонажей до их внешнего вида с помощью 3D-моделирования по промту! Можешь даже использовать ИИ для создания реалистичных диалогов, подключенных к большой языковой модели.

Это реально весело! ИИ помогает не только в самой разработке, но и в написании сценариев, планировании игры, настройке управления – короче, во всём, где нужна креативность. Да, это создает некоторую угрозу для индустрии, но ИИ никуда не денется. Освоишь это – сможешь пробиться в разработку игр, получить работу мечты, или сможешь запилить свою игру и продавать её в инете.

Навык №9: Видеомонтаж с ИИ

Есть два варианта:

1. Короткий контент: Берешь длинные подкасты или видосы с YouTube, закидываешь в ИИ-инструменты типа Opus Clip или Subtitles – они сами нарезают вирусные куски для клиентов и добавляют субтитры одной кнопкой!
2. Продвинутый монтаж: Используешь CapCut или Premier Pro со встроенным ИИ. Можешь редактировать по транскрипту, улучшать фон, делать сложные переходы, и даже ПЕРЕВОДИТЬ видео на другие языки с синхронизацией губ и дубляжом!

Не все умеют пользоваться этими штуками. Раньше опытному монтажеру нужны были недели, чтобы сделать крутое видео и перевести его. ИИ делает это по щелчку пальцев! Можешь предлагать свои услуги или устроиться штатным ИИ-видеоредактором в крупную компанию. За некоторые такие работы платят по 1000$+ за ролик!

Навык №10: SMM с ИИ

Сюда входит:

• Создание контента: Используй ИИ-инструменты типа Canva AI для картинок в соцсети. Плюс твои новые навыки ИИ-видеомонтажа, чтобы делать вирусные ролики!
• Управление: ИИ помогает не только с контентом. Он может автоматически лайкать/комментить нужные аккаунты, писать за тебя тексты и даже посты!
• Исследования: для анализа трендов и поиска идей. Это помогает делать контент, который реально заходит аудитории.

Этот скилл сочетает креативность и аналитику.

Вот тебе целая пачка скиллов, где ИИ поможет тебе не только прокачаться, но и реально поднять бабла. Хватай то, что тебе ближе, начинай копать, и вперед! Время действовать!

30.03.2025 г.

В 2010 году ИИ считали чем-то типа фантастики для гиков. Люди думали, что это сказки, лет через 100, может, и будет!

Но ИИ начал рвать всех уже через несколько лет! Он обставил людей в шахматах, в распознавании фоток, переводе языков, транскрибации речи и даже в диагностике болезней. И тут посыпались вопросы:

• поможет ли ИИ с климатическим кризисом?
• даст ли каждому персональное образование?
• будет ли у всех бабло без работы?
• а что с войнами — ИИ не замутит там что-то страшное?
• не ждёт ли нас дезинформационный апокалипсис, где мы утонем в фейках?

А что вообще такое искусственный интеллект?

«Ну, это умная прога, которая прочитала почти весь интернет и может с тобой трындеть о чём угодно», - можно сказать и так.

Или так: «ИИ — это технология общего назначения, как паровой двигатель, он сделает нас умнее, продуктивнее, а потом станет оракулом, который решит все научные проблемы».

Но давайте начистоту: мы стоим на пороге чего-то дикого. ИИ — это не просто программа, не просто инструмент. Это практически новый цифровой биотип, новый вид, который будет жить рядом с нами. Не в биологическом смысле, конечно, но по сути — это наш цифровой компаньон, с которым мы будем работать, решать проблемы и даже болтать по душам.

Смотри, как всё закрутилось: миллиарды лет назад на Земле появились первые микроорганизмы. Потом жизнь эволюционировала, и в какой-то момент одна ветка начала юзать инструменты — и вот тебе мы, люди. Мы начали с каменных топоров и огня, потом придумали язык, письмо, промышленность. Одно изобретение тянуло за собой тысячу новых.

И вот, 80 лет назад, появились компьютеры. От первых громоздких мейнфреймов до твоего смартфона и VR-очков — это был невероятный скачок! Информация, знания, общение, вычисления — всё рвануло, как ракета. И теперь новая волна — искусственный интеллект.

Эти волны технологий всё быстрее и быстрее накатывают, потому что каждая усиливает предыдущую. За последние 18 месяцев больше миллиарда человек юзали большие языковые модели. ИИ — это уже не фантастика, а реальность.

Раньше говорили: «ИИ никогда не будет креативным».

А сейчас? Он штампует стихи, рисует картины, пишет музыку, клепает видео — прям неиссякаемый фонтан идей!

Люди думали: «ИИ и эмпатия? Да ну, бред».

А теперь миллионы болтают с ИИ о своих мечтах, страхах, и он реально помогает справляться с эмоциями.

ИИ уже водит тачки, рулит энергосетями, изобретает новые молекулы. Это реальность! И всё это на фоне того, что данные и вычисления растут как на стероидах. Размер моделей тоже рванул: от миллионов параметров до триллионов. Если человек за жизнь прочитает 8 миллиардов слов, то топовые ИИ сейчас хавают 8 триллионов слов за месяц обучения. И это только начало!

Что нас ждёт с ИИ?

Скоро ИИ будет везде, как интернет или смартфоны. Это будет твой персональный ИИ, который всегда в кармане. Бесконечные знания, идеальный IQ, а ещё он будет добрым, отзывчивым, с высоким EQ.

Представь: у каждого будет свой репетитор, доктор, юрист, бизнес-стратег — 24/7, по цене подписки на Netflix. Но настоящий движ начнётся, когда ИИ научится не только болтать, но и делать дела — когда он сможет реально решать задачи в цифровом и реальном мире.

Скоро у каждого бизнеса, города, даже здания будет свой ИИ. Каждый объект превратится в интерактивного персонажа! И это не просто боты, а прям компаньоны, с которыми ты будешь на одной волне. Они будут такими же разными, как мы с тобой: кто-то шутник, кто-то серьёзный, кто-то творческий.

ИИ будет помогать на всех уровнях: от мелочей, вроде организации сбора жильцов, до глобальных — ускорения науки, управления беспилотниками и контроля электростанций. ИИ будут общаться не только с нами, но и друг с другом, на всех языках, видя и слыша больше, чем мы можем представить.

Так что же такое ИИ?

Вот тут и начинается самое интересное. Мы всегда думали, что ИИ — это просто инструмент, типа молотка или компа. Но это не так! Он слишком живой, слишком сложный, слишком стихийный, чтобы быть просто железкой. Поэтому: ИИ — это новый цифровой биотип.

Он общается на наших языках, видит мир, как мы, изучает тонны инфы, у него есть память, индивидуальность, творчество. Он может думать, планировать, действовать сам, если мы позволим. Это не просто код, как мы не просто углерод и вода. Назови ИИ математикой — и ты упустишь всю суть.

Почему это важно понять?

Если мы хотим, чтобы ИИ был на нашей стороне, чтобы он не натворил дел, нам нужно понять, что мы создаём. Мы не можем контролировать то, чего не понимаем, а пока мы с ИИ как слепые котята — вроде круто, но чё дальше? Это не просто слова — это способ подготовить всех к будущему. Мы все должны быть в деле: решать, каким будет ИИ, где его границы, как он должен работать. При этом всегда держа в голове этику: нам надо уметь объяснять это всё простыми словами.

Мы должны понять, где поставить границы, чтобы он не пошёл вразнос. Какие риски? Ну, например, дезинформация — если ИИ начнёт генерить фейки, мы утонем в них. Или оружие — вдруг кто-то замутит ИИ-убийцу? А что, если он станет слишком автономным и начнёт принимать решения, которые нам не в кайф?

Чтобы этого не случилось, нам нужно думать о ИИ как о новом цифровом биотипе. Не как о железке, а как о партнёре, которого мы сами воспитываем. Мы должны заложить в него всё лучшее: доброту, сочувствие, креативность. И это не просто хотелка — это вызов для всего человечества!

ИИ — это мы сами

ИИ — это не что-то отдельное от нас. Это не просто новая игрушка. ИИ — это мы. Это всё, что мы создали за миллионы лет, сжатое в одну офигенную штуку, с которой можно общаться и решать проблемы.

ИИ — это отражение нашей истории, наших стремлений и страхов. И в этом смысле он не новый биотип, а прям продолжение нас самих. Мы должны вложить в него всё, что делает нас людьми: доброту, любопытство, креативность, желание помогать.

ИИ — это не просто очередная технология. Это бесконечный изобретатель, который может изменить всё. Он поможет нам с медициной, образованием, климатическим кризисом. Если ИИ раскроет хотя бы часть своего потенциала, следующие 10 лет станут самыми крутыми в истории человечества!

Раньше прогресс часто шёл с косяками: мы строили заводы, но люди гробились на них, добывали нефть, но травили планету. С ИИ у нас есть шанс сделать всё по-другому. Мы не грабим новый континент — мы создаём его с нуля!

ИИ — это не новая нефть. Это как ядерный синтез для энергии: безграничный, мощный, революционный. Мы должны подойти к этому с умом, с креативом, с честностью. Мы пишем эту историю прямо сейчас, и от нас зависит, каким будет будущее.

ИИ — это шанс всё сделать лучше

#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #БудущееТехнологий #ЦифровойБиотип #Нейросети #ИИвМедицине #КлиматическийКризис #ПерсональныйИИ #ЭтикаИИ

28.03.2025 г.

Привет! Сегодня я тебе расскажу, как выжать из ИИ уникальность и не словить фейспалм. Мы не просто про создание контента с нейросетями заморочимся — я покажу, как сделать его таким, чтобы он рвал шаблоны, цеплял твою аудиторию.

Зачем тебе уникальный контент от ИИ?

Слышал, небось, что нейросети штампуют безликую хрень? Это полная чушь! Если твой текст скучный, как лекция по матану, то не ИИ виноват, а ты — промты херово пишешь. Нейросети дают базу, а ты её качаешь! Так что давай разберёмся, как использовать нейросети для блога или сайта.

Влей в ИИ свой стиль — и будет тебе счастье!

Нейросеть — не экстрасенс, сама не поймёт, какой ты крутой и что тебе в кайф. Чтобы получить уникальный контент, пиши промты с твоими фишками: как ты шутишь, что тебя бесит, что драйвит.

• Не пиши: «Напиши про путешествия». Это как заказать пиццу без начинки — хрень получится.
• Дай конкретику: «Пост про то, как я чуть не проебал поезд, с сарказмом и лайфхаками». ИИ выдаст историю, которую не стыдно запостить.

А потом докручивай под себя. Например, нейросеть пишет: «Путешествия учат планировать». А ты добавляешь: «Особенно когда ты опоздал на рейс, потому что пил пиво в Duty Free». Вот тебе и не шаблон, а живой текст с твоим вайбом!

Как сделать контент уникальным с помощью ИИ?

Забудь про банальщину типа «5 советов для работы». Пиши в ИИ: «5 советов для работы от чувака, который вечно всё откладывает, но хочет загребать бабки». Итог — не унылый список, а пост, у которого твой вайб.

Все строчат про осень — пледы, чай, тыквенный латте, херня всякая. А ты заряжай: «Пост про осень от человека, который ненавидит слякоть, но тащится от запаха мокрых листьев». Это уже не просто текст, а что-то, что цепляет. Так и рождается уникальный контент с ИИ, который выделяет твой сайт среди серой массы.

Где люди лажают с нейросетями?

1. Постят как есть. ИИ выдал текст, ты такой: «О, збс, кину на сайт». Итог — твой пост как у десяти других ленивых блогеров. Фикс: добавь свои словечки, свои приколы, кусочек своей жизни.
2. Промты — отстой. Пишешь «сделай пост про еду» — получаешь «еда вкусная, жри». Давай нормальный запрос: «Пост про то, как я спалил пиццу, но всё равно её умял». ИИ выдаст что-то живое и прикольное.
3. Забывают про аудиторию. Нейросеть не знает, кто тебя читает, а ты в курсе. Подгоняй контент под своих: если у тебя студенты — пихай про сессию, если тусеры — про движуху и вечеринки.

Нейросети — это не штамповочная машина, а твой билет к контенту, который порвёт ленту, если не тупить. Дай им свой стиль, свои истории, и они помогут тебе сделать сайт или блог, который не спутают с соседним.