На днях вышли o3 и o4‑mini: модели, они дешевле, лучше и умеют работать с большим количеством инструментов.

Теперь модели o3 и o4‑mini умеют пользоваться всеми встроенными инструментами сервиса — браузингом, Python, анализом картинок и т.д. Раньше думающие модели не могли генерить картинки как в последнем обновлении, или не имели доступа к файлам и тд, теперь все умеют всё.

Зачем это нужно?
—  Не тратим время на то, что уже решено: модель сама лезет в интернет или в код, а не ждет команды.
— Сложные задачи «разбираются» на части: текст + картинка + таблица — всё обрабатывается в одном окне.

—  o4‑mini почти закрыл AIME‑2025 по математике.
—  o3 и o4‑mini с инструментами вошли в топ‑200 Codeforces.
— Могут «умно» зумить диаграмму, читать подписи и тут же решать уравнения.

Что это значит
—  Порог входа для сложных проектов снова падает: одну и ту же задачу можно решать быстрее и креативнее.
—  GPT‑5 всё ближе — раз инструменты уже интегрированы, следующий шаг — дать модели больше свободы в сети.

Пока доступно обладателям платных подписок, но обещают скоро раскатить на всех.

ИИ для превращения сайта в стиль веб-страниц 90-х годов.

Интересный пример использования ИИ, который мог бы стать даже спецпроектом.

Плюс тренд на ностальгию растёт, что ещё больше усиливает виральность проекта.

Ссылка на сервис: https://geocities.live/
Ссылка на Википедию в стиле 90-х: https://geocities.live/ru.wikipedia.org

Как сделать натальную ментальную карту для YouTube видео за пару минут

NotebookLM — сервис Гугла, который поможет быстро и просто разобраться в любой информации из видео и других источников информации.

Как это сделать:
1. Регистрируемся на NotebookLM.
2. Жмём «Create New», чтобы добавить источники.
3. Заходим на YouTube, копируем ссылку на нужный ролик и вставляем её в источники.
4. Ждём несколько секунд, пока нейросеть обработает видео.
5. Когда всё готово, выбираем «Mind map» и скачиваем готовую карту.

Прикрепил пример ментальной карты для ролика про 3% сбора на рекламу.
Лет 8 назад, делал такие вручную, уходило много времени. Конечно и запоминалось лучше, но с другой стороны колоссальная экономия времени.

Вышла новый версия MidJourney 7.0

Что важно знать:
1. Для работы новой версии нужно выбрать 200 понравившихся генераций
2. Появился режим черновика, он позволяет давать правки текстом и общаться (даже на русском), с просьбой что-то переделать. Как сейчас работает генерация в ChatGPT.
2.1 Стоит в 10 раз дешевле и быстрее генерит результат.
2.2 Можно давать правки голосом, добавлено распознавание речи
2.3 Качество генераций хуже, чем в обычном режиме, однако это именно способ поиска идей и промтов.

Рилсы теперь можно смотреть на скорости x2

Потребление контента меняется, по последним исследованиям наиболее успешные ролики в тик-токе с продолжительностью от 1 минуты.
Логично, что и смотреть хочется быстрее.

Вообще очень жду появления скорости x3-x5, в телеге к слову уже добавили. В один момент потребление контента будет на ужасных скоростях, а ценность контента будет сокращаться еще быстрее.

ChatGPT очень хорошо генерит текст на русском

Прикрепил кучу всяких глупых примеров, что на делал
Но теперь мемы стало делать куда проще (но пока не быстрее)
Так же ждут засилья открыток и карточек для МП

Все что прикрепил сделал в ChatGPT

Не говоря про удаление фонов, чб вариантов и подобного, тоже работает отлично.

Текст на русском иногда не идеален, но всегда можно перегенерить.

Теперь в ChatGPT можно редактировать изображения

Так же справляется лучше с генерацией текста на изображении.
К слову похожий функционал не давно выкатила Google, теперь такое есть и ChatGPT
Выкатил даже для бесплатных пользователей (но конечно работает пока медленно)

Как длина роликов влияет на просмотры в TikTok?

TikTok давно известен короткими, динамичными видео, которые мгновенно цепляют внимание. Но новые данные от Buffer показывают неожиданный тренд — длинные ролики набирают больше просмотров, чем короткие.

Ключевые выводы:
Длиннее = лучше
Среднее количество просмотров у видео продолжительностью более 60 секунд значительно выше, чем у коротких роликов.

Оптимальная длина:
Самыми эффективными по просмотрам оказались видео длиной от 60 до 90 секунд.

Почему так происходит?
TikTok продолжает двигаться в сторону конкуренции с YouTube, поощряя авторов за более продолжительный и глубокий контент, что отражается в алгоритме.

Планируя контент, старайтесь интегрировать в стратегию видео продолжительностью от 1 до 1,5 минут.

Используйте более глубокие и информативные форматы, а не только короткие, вирусные ролики.

Gemini от Google: будет использовать данные из поиска для персонализации ответов.

Google обновил свою нейросеть Gemini, сделав значительный акцент на персонализацию. Теперь поисковая выдача и ответы будут формироваться на основе истории ваших прошлых запросов, что позволит получать гораздо более релевантные и контекстные результаты.

Ключевые изменения новой версии Gemini:

— Углубленная персонализация: Алгоритмы Gemini теперь более активно используют данные вашей поисковой истории.
— Контекстные рекомендации: Теперь ответы Google будут точнее и релевантнее вашим интересам и предыдущим запросам.
— Улучшенный пользовательский опыт: Поиск станет удобнее благодаря лучшему пониманию предпочтений пользователя.

Однако, как и всегда, стоит задуматься о том, насколько комфортно делиться еще большим количеством личных данных с поисковыми системами. Маркетологам же стоит приготовиться к изменениям в SEO и адаптации стратегий продвижения под новый алгоритм.

Так же на прошлой неделе вышла Gemini flash 2.0 которая среди прочего может редактировать изображения по текстовому запросу.

Этим утром хочу поделиться лишь двумя вещами:
1. Сравнение X, Threads и Bluesky (BlueSky тоже аналог твиттера набирающий популярности)
https://buffer.com/resources/x-threads-bluesky-data

2. Средние бенчмарки по вовлеченности для зарубежных соц. сетей за Январь
https://blog.hootsuite.com/average-engagement-rate

Попросил ChatGPT 4.5 придумать подпись к картинке

Варианты:
Вот несколько вариантов смешных надписей для этой картинки:

1. «Когда босс пришёл поздравить команду с успешным проектом.»
2. «Я (в центре) после того, как друг написал в переписке: "Прихвачу с собой мелкого".»
3. «Когда прокачал только одного персонажа в игре, а остальные остались первого уровня.»
4. «Препод, который согласился поставить зачёт после одной правильной фразы на экзамене.»
5. «Когда заказал одежду в интернете по таблице размеров.»
6. «Размер XXL на AliExpress и в реальной жизни.»
7. «Я и мои таланты на собеседовании.»
8. «Когда позвал старшего брата разобраться с хейтерами.»
9. «Когда написал другу "пришли большого", и он буквально так и сделал.»
10. «Один день с личным тренером, и ты сразу чувствуешь результаты.»

Давно хотел поделиться, как можно делать видео с помощью Sora
От самого open ai

Конечно, все ещё не лучший инструмент, однако классно показывает, что можно сделать и на нём.

Почему deep research от open ai не всегда хорошо работает.

Open ai добавил возможность проводить глубинные исследования.
Вы просите нейросеть изучить какую-то тему и она спустя 10-30 минут выдает вам подробный отчёт по теме, которую вы ей написали.

На неделе открыли доступ для подписчиков plus за 20 долларов.

Это действительно хороший инструмент, но он так же обладает некоторыми нюансами.

Например отчет о рынке смартфонов, содержит не точности и искажения информации из за чего можно сделать не правильные выводы.

Особенно это стало заметно на рынке Японии, где доли android и ios перепутаны.

Читать полностью тут.

Аналитика по рекламе с супер кубка

Немного чисел:
— 63 объявления
— 8 млн долларов за показ рекламного ролика в 30 секунд
— 57 рекламодателей
— 152,4 млн зрителей в пике

Наиболее лучший ролики это T-Mobile, Ram Trucks на втором месте
Конечно особенно забавно с учетом количества лайков под видео.

Худшие рекламные ролики:
— OpenAI "ChatGPT | The Intelligence Age"
— Cirkul "You Got Cirkul"
— Coffee Mate "Foam Diva"
— Fetch "The Big Reward"
— Tubi "The Z-Suite"

Полезно сверяться отчетами для сверки вашего внутреннего компаса, того, что заходит и не очень и в целом для понимания эффективности крупнейших рекламных кампаний.

OpenAI о том как лучше промтить думающие модели

Ниже принципы которые стоит использовать при работе с думающими моделями (o1, o1 pro, o3mini и тд)

1. Простота и прямота инструкций
- Почему это важно?
Модели рассуждений лучше всего работают, когда инструкции краткие и понятные. Сложные или перегруженные запросы могут привести к путанице.
- Как это делать?
Формулируйте запросы лаконично, избегая лишних деталей.

2. Избегайте инструкций типа «думай пошагово»
- Почему?
Модели уже выполняют внутреннее пошаговое рассуждение, и явное указание «думай пошагово» может не улучшить, а иногда даже ухудшить результат.
- Рекомендация:
Доверьтесь внутренним процессам модели и не заставляйте её явно описывать свои шаги.

3. Использование разделителей для ясности
- Цель:
Разделители (например, markdown, XML-теги, заголовки секций) помогают модели различать отдельные части вашего запроса.
- Пример:

### Задача:
[Ваше задание здесь]

### Ограничения:
[Конкретные условия здесь]


4. Zero-shot сначала, few-shot при необходимости
- Подход Zero-shot:
Начните с прямого запроса без примеров.
- Подход Few-shot:
Если задача сложная, добавьте несколько примеров входных данных и ожидаемых выходов.
- Внимание:
Примеры должны строго соответствовать основным инструкциям, иначе результат может быть не таким, как ожидается.

5. Указание конкретных ограничений
- Когда это нужно:
Если необходимо соблюсти определённые условия (например, «решение должно укладываться в бюджет до 500 долларов» или «используй маркированные списки»), обязательно указывайте их в запросе.
- Результат:
Чётко заданные ограничения помогают модели давать более точные и релевантные ответы.

6. Ясное определение конечной цели
- Ключевой момент:
Опишите, что именно вы считаете успешным ответом — формат, уровень детализации или определённое содержание.
- Подсказка:
Просите модель продолжать уточнять или дорабатывать ответ до полного соответствия вашим критериям.

А теперь кратко:
- Простота: Краткие и понятные инструкции дают лучшие результаты.
- Внутреннее рассуждение: Доверьтесь процессам модели, не требуя внешнего описания шагов.
- Четкая структура: Применяйте разделители и заголовки для улучшения восприятия запроса.
- Примеры: Начинайте с zero-shot, добавляйте примеры только при необходимости.
- Конкретика: Четко задавайте ограничения и конечные цели.
- Форматирование: Контролируйте использование markdown, если это нужно.

Подборка рекламы с Суперкубка

Суперкубок — крупнейшее спортивное событие в США, а также одно из главных событий в мире рекламы. В этом году стоимость 30-секундного рекламного слота составила 8 млн долларов. В ссылке выше — 22 минуты рекламных роликов с Суперкубка.

Из интересного: Doritos организовали конкурс на лучший рекламный ролик. Победители получили возможность снять официальную рекламу для бренда, а также выиграли 1 млн долларов. Помимо победителей, в финал вышли еще два ролика:

1. Игра в шарады — https://youtu.be/aOMkWUfHACE?si=mEp0VEBvRHFok6v_
2. Барбершоп — https://youtu.be/vQXN87X96QY?si=p6YEtAIoVS_MhX0W

Обычно все внимание достается только победителю, но финалисты тоже заслуживают внимания. Интересно посмотреть, какие идеи оказались на грани победы, но немного не дотянули до первого места.

Остальные рекламные ролики можно посмотреть тут.
Там есть как реклама ChatGPT так и сервиса GoDaddy (ии для бизнеса,которая сделает за вас лого, сайт и тд)

Делитесь любимыми в комментариях.

Ватикан об ИИ.

Нашел еще одно доказательство широты обсуждения, а так же условного применения в других сферах, о которых вы могли и не думать.

Ватикан периодически высказывается об современных тенденциях и в этот раз опубликовал документ «ANTIQUA ET NOVA», в котором Католическая церковь формулирует свои взгляды на различия между человеческим и машинным интеллектом.
Основная идея состоит в том, что ИИ не обладает истинным интеллектом, поскольку не способен к интуитивному пониманию, моральному выбору и эмпатии.

Ключевые тезисы:

1. Разница между ИИ и человеческим интеллектом
Ватикан подчеркивает, что ИИ работает на основе статистики (например, LLM анализирует большие объемы данных и предсказывает вероятные ответы), тогда как человеческий интеллект включает рациональность, интуицию, волю, эмоции и духовность.
Церковь считает, что человеческий разум стремится к познанию по природе, а ИИ просто обрабатывает данные без осмысленного понимания.

2. Роль воплощения и отношений
В документе утверждается, что человеческий интеллект неотделим от физического опыта и социальных взаимодействий.
В отличие от машин, люди обладают сознанием, эмоциональными связями и моральными обязательствами.

3. Этические границы применения ИИ
Ватикан выделяет несколько областей, где ИИ не должен заменять человека:
1. Медицина: ИИ не должен принимать окончательные решения о жизни и здоровье людей.
2. Эмоциональные отношения: ИИ не может заменять человеческие связи и использоваться в качестве "эмоциональной поддержки".
3. Война: ИИ не должен принимать решения о применении смертельной силы.

4. Ограниченность заявления
Хотя документ глубоко и философски осмысляет вопрос, он не предлагает конкретных решений по регулированию ИИ.

Ватикан критикует концентрацию власти в руках технологических гигантов, но не предлагает инструментов воздействия.

Католическая церковь отстаивает уникальность человеческого интеллекта и считает, что ИИ должен дополнять, а не заменять человека. При том сам дискус уже кажется, крайне интересным способом реакции на изменения в мире.

Почему Солёные огурцы — это новый авокадо тост для зумеров.

Сегодня пост, не про ИИ, а но про маркетинг и тренды.

Помните писал про мерч из бабов?

Следом за популярностью суперфудов типа авокадо приходит тренд на более простые продукты — например, бобы и солёные огурцы.

Почему они становятся популярнее?
— Дешевле, чем киноа, авокадо и прочие суперфуды.
— У них куча способов употребления: они сочетаются и с алкоголем, и с колой (вспомните странный коктейль Дуа Липы).
— Про них часто говорят блогеры.
— Выглядят одновременно странно и эффектно (что идеально для соцсетей).

По прогнозам, в 2025 в тренды будут выходить отдельные продукты (как, например, в 2024 году обычные огурцы, которые из-за хайпа даже заканчивались в некоторых магазинах).

Источник статья VOX

ИИ + асфальт = дороги, которые чинят себя сами!

Меня часто спрашивают, а вот в моей области будет ли полезен ИИ?
Очередной интересный кейс применения ИИ для сфер про которые вы могли даже не думать.

Как это будет работать?
— Специальные датчики отслеживают состояние дороги в режиме реального времени.
— Алгоритмы ИИ анализируют износ и предсказывают повреждения.
— Автоматизированные системы запускают ремонт еще до появления ям!

Почему это важно?
— Меньше пробок из-за ремонтных работ.
— Экономия на дорожном обслуживании.
— Снижение выбросов СО2 (меньше тяжелой техники и материалов).

Жду когда появится в других странах и останется только проблема дураков.

Еще несколько open source моделей ИИ, кроме Deepseek.

Пока все следили за DeepSeek, появилось еще несколько моделей:

1. Tülu 3 405B — новая модель от Ai2 (из Сиэтла). Она не хуже GPT-4o, а DeepSeek V3 уже обходит.
2. Mistral Small 3 — новая модель от французов, которая настолько лёгкая, что работает даже на Макбуке. При этом по качеству сравнима с Llama 3.3, но весит в три раза меньше.
3. Oumi — вообще что-то новое. Они хотят создать "перво-наперво открытую AI-платформу" и уже привлекли людей из MIT, Принстона и Стэнфорда.

Не понятно, что из этого по итогу выживет, однако пробуя каждый день новые модели, становится тяжело понять, что лучше с точки зрения пользовательского опыта. Раньше разница ощущалась больше при переходе с одной модели на другую.

Третий день и снова DeepSeek

Пару апдейтов:
— OpenAI объявила о том, что DeepSeek обучался на их данных (но это пока предположительно)
— Так же некоторые страны начали блокировки приложения, чтобы их данные не утекли Большому Брату из Китая.

И так, исходя из некоторых материалов (здесь я буду ссылать по большей части на статью от every)
И так, LLM (те большие языковые модели изначально по факту лишь хорошо дописывают текст, но делают это с очень большой точностью). Те используется Обучение с подкреплением.
OpenAI использовала дешевую рабочую силу из Кении для фильтрации и маркировки результатов.

DeepSeek R1 же использует другой подход, который поощряет выдачу правильных ответов, за счет результаты в математике, программировании и логике могут быть лучше.

Те другие модели, включая ChatGPT, "учат" на том, чтобы их ответы выглядели естественно и были "приятными" для читателя. Например, они могут угадать, что от них хотят услышать, но не всегда будут логически или математически точны.

DeepSeek сосредоточена именно на том, чтобы выдавать правильные, с проверенными ответами. Это значит, что там, где есть строгие критерии правильности (код, математика, логика), она может справится лучше.

DeepSeek поспособствовал обвалу акций (примерная оценка ущерба — 1 трлн долларов).

Продолжая вчерашнюю тему:
Если нейросеть бесплатная, возникает вопрос: на чём она зарабатывает?
Схема монетизации DeepSeek (принадлежащего хедж-фонду) выглядит так:
1. Создают конкурентоспособную модель.
2. Хедж-фонд продаёт акции крупных компаний.
3. Выпускают модель, а СМИ активно раздувают новости о её эффективности, сея панику.
4. Зарабатывают на падении рынка.

Отличный сюжет для еще одного сезона «Миллиардов».

Неясно, насколько это соответствует реальности, но теория выглядит забавной.
(Завтра расскажу, чем DeepSeek отличается от ChatGPT и почему его разработка оказалась значительно дешевле)

Сегодня около 10 человек спросили про Deepseek.

Для тех, кто пропустил: Deepseek — это большая языковая модель, аналогичная ChatGPT.

В некоторых аспектах она даже лучше, но главное её преимущество — работа без VPN и отсутствие ограничений. Кроме того, так же доступна думающая версия.

Однако платный тариф всё ещё предлагает больше возможностей: аудио- и видеоассистент Sora, кастомные модели и многое другое.

На данный момент, из того, что я успел попробовать, Deepseek действительно хорошо справляется со своими задачами. Отсутствие лимитов — это, конечно, огромный плюс.

Но заявления вроде «смерть ChatGPT» пока что выглядят скорее как способ привлечь больше внимания. Хотя определённый повод для беспокойства в этом есть.

Конкуренция между моделями, безусловно, сыграет на руку пользователям — они будут получать больше возможностей за меньшую цену.

Почему я стараюсь не начинать новые дела с начала года или недели

Самая частая ошибка, на которую я попадался (и многие другие тоже), — это начинать всё «с чистого листа»: с начала недели, года, после отпуска и так далее.

Что происходит?
Вы чувствуете себя отдохнувшим, вам кажется, что энергии и времени у вас полно, поэтому вы записываетесь в спортзал, начинаете новый проект или изучение иностранного языка.

Но, по моему опыту, это не работает. Когда вы полны сил, всё кажется лёгким, но на регулярное выполнение целей это не влияет. Рано или поздно приходит прокрастинация: задачи откладываются, появляется чувство вины и стресс.

Поэтому я стараюсь вводить новые привычки посреди недели.

Среда — идеальный день для перемен.
К этому моменту неделя уже идёт полным ходом, и, вероятнее всего, всё, что могло пойти не так, уже пошло. Если в такой момент у вас всё ещё есть силы и время для нового проекта (будь то изучение языка или что-то другое), значит, шансы продолжить начатое в долгосрочной перспективе гораздо выше, чем если вы начнёте это в состоянии полной энергии и воодушевления.

Иронично, что я пишу этот пост в воскресенье, но хоть не в понедельник.