На какой ИИ подписаться?

Неделю назад я публиковал подборку бесплатных ИИ, которая собрала впечатляющее количество реакций и пересылок. Пора продолжить и рассказать, какие платные подписки я рекомендую.

ChatGPT Plus. Несмотря на усилия конкурентов, ChatGPT остается именем нарицательным для ИИ, а значит — лучшей подпиской для новичков. Руководства, промпты и советы в первую очередь проверяются на ChatGPT, поэтому лучше всего на ней работают.

GPT-5 в режиме Thinking сейчас лучшая модель для многоэтапного поиска в сети, решения задач, аналитики, программирования (с минимальным отрывом от Claude) и других сложных тасков. ИИ мало галлюцинирует, а лимит в 3000 сообщений в неделю позволяет пользоваться почти без ограничений.

Единственное, где проседает GPT-5 Thinking — тексты на русском языке. Эти задачи можно отдавать GPT-5 Instant, но проверяя результаты, так как младшая модель чаще галлюцинирует, дает неполные ответы и хуже понимает инструкции.

Gemini Pro. У Google лучшая по value ИИ-подписка. Помимо Gemini 2.5, есть хорошая генерация картинок и видео, 2 терабайта в облаке, приложение для саммаризации Notebook LM, а также ИИ-функции в разных сервисах Google.

Gemini 2.5 Pro уже достаточно возрастная модель (первый вариант представили в конце марта), но до сих пор занимает высокие строчки в бенчмарках, а при этом универсальна: отлично пишет тексты, отвечает на вопросы разной сложности, кодит и решает задачки. Заметно отстает от GPT-5 Thinking разве что в многоэтапном веб-поиске и галлюцинациях. Модель достаточно быстрая — поэтому я, например, почти не пользуюсь Gemini 2.5 Flash.

Еще отмечу, что Google находится в начале очередного этапа больших релизов. На этой неделе ждем новую модель генерации картинок — ее можно поймать на LMArena под названием nano banana, и результаты очень впечатляющие. Gemini 3.0 тоже вряд ли задержится: слухи о новинке ходят давно.

Claude Pro. Claude Sonnet 4 и Opus 4.1 - отличные модели для работы с текстами на русском языке и кодинга, как в самом приложении, так и в любимом профессионалами Claude Code. Ну и отдельный плюс за лучшую веб-версию и мобильные приложения — красиво, удобно и почти без багов.

Где минусы? В Claude вообще нет генерации картинок и видео, а голосовой режим и веб-поиск пока реализованы хуже той же ChatGPT. Другая проблема — лимиты использования. Они не прозрачны (Anthropic пишут о “примерно” 45 сообщениях в 5 часов) и меняются даже в зависимости от нагрузки на серверы. При работе легко можно оказаться в ситуации, когда в середине задачи вас попросят подождать несколько часов — и предугадать подобные события сложно.

Perplexity. Поисковая оболочка вокруг сразу нескольких моделей — в подписке Pro есть GPT-5, Claude Sonnet 4, Grok 4 и Gemini 2.5 Pro. Лимитов я не видел, работает с российских айпи, есть глубокий поиск, инструментарий для создания презентаций и так далее. В России можно найти предложения годовой подписки до тысячи рублей — но это промокоды, добытые непонятно каким образом. Могут и отозвать, с другой стороны, предложение окупается буквально за месяц.

Что мне не нравится в Perplexity — заточенность под поиск. У ИИ много других сценариев использования, вроде кодинга и персонализации под пользователя, и вот Perplexity под них подходит хуже отдельных подписок. Но если хотите попробовать разные модели — то отличный вариант.

Midjourney. Хорошие модели генерации картинок есть в СhatGPT и Google Gemini, но для серьезной работы с графикой одних текстовых промптов не хватит. И вот здесь вспоминаем Midjourney, где к ИИ-генерации добавлены привычные инструменты из графического редактора. И если вам нужна не просто прикольная “случайная” картинка, а доведенное до идеала изображение — то без таких инструментов никуда.

P.S. Увы, пока не могу рекомендовать Grok 4. Подписка дороже на 10 долларов, а модель хорошая, но сырая. Где Grok 4 силен, так это в поиске по X, но лично мне хватает бесплатного лимита в 5 запросов в 12 часов.


И мы опять хороним профессии дизайнера и художника…

...нет, не хороним, но об этом в конце. А пока встречаем новый ИИ для генерации изображений от Google. На LMArena он тестировался последние 10 дней под клевым названием nano banana, которое после релиза сменили на Gemini 2.5 Flash Image.

Так себе ребрендинг, но остальное у “банана” на высоте. ИИ давно уже умеют рисовать красиво, но проблема с ними в другом — они каждый раз слегка перерисовывают все изображение. Закиньте фото в ChatGPT и попросите изобразить его на секунду позже, а затем повторите то же самое 20-30 раз - и фото будет совершенно другим, с изменившимися предметами и людьми (в некоторых случаях вплоть до смены пола).

Модель от Google — огромный шаг вперед. Небольшое редактирование (убрать предмет, поменять что-то местами) она выполняет почти без ненужных дорисовок, оставляя на месте даже мелкие детали. Но куда важнее, что ИИ будто “чувствует” сцену. Поставить стопку книг разного размера вертикально на комод? Окей, модель развернет их в пространстве, сохранит весь текст на месте, а также по-новому правильно расположит книги относительно друг друга.

“Банан” (да, продолжу называть так!)  хорошо справляется с комбинированием нескольких изображений в один. Берем сцену, автомобиль, девушку, новый наряд — и получаем почти идеальный результат. ИИ даже развернул автомобиль на 180 градусов, сохранив марку, но пару мест все-таки слегка перерисовал. Однако это задача высокой сложности, тут еще есть к чему стремиться.

Взять картинку и перерисовать ее в нескольких ракурсах? Без проблем. Взять ваше фото и поменять наряд или добавить какой-то предмет? Легко! И пока бесплатно: ищите модель в приложении Gemini и Google AI Studio, но учитывайте, что раскатка может проходить поэтапно, так что придется подождать.

Ну а про профессии художников и дизайнеров повторю свое мнение — спрос на хороших специалистов меньше не станет, а подобные инструменты только добавят им ценности. А тем, кто не умеет рисовать (как я, например) – откроют совершенно новые возможности. И это здорово.


А что там у DeepSeek?

В начале года в наших краях про искусственный интеллект заговорили даже те, кто раньше игнорировал эту тему. Причиной стал DeepSeek R1: ИИ от китайцев, который обладал передовым на тот момент режимом рассуждений, в бенчмарках почти дотягивался до лучших конкурентов, но при этом был бесплатен и без региональных ограничений. Да, первые несколько недель DeepSeek работал с перебоями, но потом проблему исправили — и я знаю, что многие до сих пор используют этот ИИ как основной.

Разумеется, с самого выхода все начали ждать DeepSeek R2, которому приписывали совсем мифические характеристики. Были слухи о релизе R2 в мае, но сейчас уже конец августа, а его так и нет. Что же случилось?

Начну с того, что развитие DeepSeek шло весь год. Весной сначала обновили V3 (модель для быстрых ответов, вроде GPT-4o), а затем и рассуждающий R1. Ну а на днях выпустили V3.1. Новинку опять подтянули в бенчмарках — отставание от передовых ИИ, конечно, есть, но во многих задачах оно незаметно. Но главное — V3 и R1 объединены в одну модель, которую можно переключать между быстрым и рассуждающим режимами.

Единая модель стала экономичней и быстрее — в режиме рассуждений на ответ теперь уходит 10-20 секунд. V3.1 очень дешево стоит по API, а на сайте и в приложениях и вовсе не надо ничего платить. Поэтому ИИ можно смело добавлять к списку бесплатных решений, которые я рекомендовал неделю назад.

Но вряд ли получится бесконечно улучшать уже старую архитектуру, поэтому что же там с DeepSeek R2?

А с ним почти детективная история. Дело в том, что китайцы тренируют свои ИИ в условиях дефицита ускорителей Nvidia. Страна находится под санкциями, поэтому GPU она получает или в урезанном варианте, или через серые каналы и по более высокой цене. Плюс есть опасения, что Nvidia может начать встраивать программные закладки в свои ускорители, в определенный момент положив всю китайскую ИИ-программу на бок.

Недавно в западных СМИ появилась история, что китайские власти пытаются перевести ИИ-индустрию на собственные ускорители, начав с лидера. То есть — с DeepSeek.

У страны есть несколько разработок GPU, в первую очередь — Huawei Ascend, которые уступают Nvidia примерно на 40%. Теоретически недостаток скорости можно исправить большим количеством ускорителей, но в реальности не все так просто.

Дело в том, что во время обучения модели важна стабильность: если какой-то чип выйдет из строя и его не удастся быстро заменить, то обучение придется откатить к прошлому чекпоинту (контрольной точке), теряя время и деньги. И вот здесь у Ascend есть проблемы и с софтом и с соединениями между кластерами.

DeepSeek R2 в какой-то момент попробовали обучить на Ascend, но эксперимент провалился даже несмотря на помощь инженеров Huawei. В итоге чипы Ascend пока будут использоваться только для инференса — запуска уже обученных моделей для пользователей вроде нас с вами (в этой задаче “отвал” ускорителей не так критичен). А DeepSeek R2 тренируют на ускорителях Nvidia.

Пишут об этом западные СМИ, поэтому информацию стоит оценивать с некоторым скепсисом. Но проблема не уникальная — от похожей болячки страдают передовые серверы Nvidia GB200 NVL72 и их также пока рекомендуют использовать для инференса.

Я не удивлюсь, если задержка R2 вообще не выглядит большой проблемой для разработчиков. Для китайцев DeepSeek является тем же, чем ChatGPT для западных рынков — фактически, синонимом слова ИИ. Моделью там пользуются практически все — даже в Tesla для китайского рынка планируется устанавливать ассистент именно на основе DeepSeek.

Имея за спиной настолько хорошую базу, можно не ввязываться в зачастую бессмысленную гонку бенчмарков, а развиваться с удобной скоростью и параллельно переходить на ускорители местного производства. Сейчас V3.1 закрывает большинство задач, а R2 выйдет тогда, когда разработчики будут полностью в нем уверены.


На что способна новая рисовалка от Google?

Второй день экспериментирую с Gemini 2.5 Flash Image — пока доволен. Кстати, так модель никто не называет, прижилось имя nano banana, под которым ее тестировали перед выпуском.

Напомню, “бананка” пока доступна бесплатно. В Gemini App просто выбираем любую модель и пишем промпт, начиная его с "нарисуй" или "изобрази" (можно и кнопку нажать). В Google AI Studio — выбираем Gemini 2.5 Flash Image Preview и при желании играемся с настройками, цензура в этой версии, например, чуть ниже. Модель очень быстрая, что открывает возможности для экспериментов и дополнительных попыток.

Новинка занимает первые места в большинстве бенчмарков, но если говорить о создании изображений с нуля, то все не так однозначно. Стиль Nano banana близок к тому, что мы видим в стоковых фотобанках: для каких-то случаев это хорошо, для других — не очень. Как по мне, то всегда стоит держать под рукой несколько ИИ-рисовалок. Например, та же GPT Image доступна бесплатно в Microsoft Copilot и выглядит хорошим кандидатом в пару.

А вот где модель от Google разворачивается на полную — так это в редактировании и комбинировании изображений. Что я пробовал:

— раскрасить и отреставрировать черно-белое фото.
— сменить время суток и погоду на снимке.
— сменить фон, сохранив персонажей.
поменять одежду, прическу, аксессуары.
удалить объекты с фото.
— изменить стиль изображения (не всегда получается).
— создать комбинацию изображений: взять сцену с первого фото, человека со второго, а одежду для человека с третьего.
— и посмотрите на картинку в начале поста: пусть Gemini App и поддерживает загрузку только трех изображении, но никто не мешает на каждом сделать коллаж из множества мелких изображений — nano banana попробует собрать их все.

В отличие от многих моделей, Nano banana редактирует снимки очень аккуратно, не перерисовывая их там, где не нужно. Плюс она хорошо справляется с многоэтапным редактированием — загружаем фото и даже после десятка кадров с мелкими доработками люди и сцена остаются узнаваемыми.

Мое любимое развлечение — взять чье-то фото (свое или какого-нибудь любимого персонажа), поместить в необычный сеттинг (фэнтези, фантастика, исторический период), и картинка за картинкой разыгрывать небольшую историю. Причем если воображение спотыкается, то nano banana можно попросить придумать, что произошло через 10 минут. Кстати, если вы любите создавать с помощью ИИ видео, то nano banana можно использовать для генерации первого и последнего кадра.

Где промпты, спросите вы? А их нет: пока я работаю с моделью в режиме диалога. Пишем “наступил вечер и пошел дождь” — смотрим на результат и просим исправить, если надо.

Ну и надо понимать, что это все равно ИИ, поэтому косяки иногда случаются: то лишняя нога в кадре, то дверь у машины в неправильную сторону открылась. Тут дам несколько советов:

— так как nano nano banana хорошо редактирует снимки, то очень часто получается исправить кадр, пояснив, что на нем не так: например, попросить развернуть машину в случае с кривой дверью.
— nano banana неплохо ориентируется в предыдущих кадрах: просто текстом пишите, что было на нужном снимке — и в 80% случаев она его находит и возвращает.
— так как модель очень быстрая и хорошо хранит цельность изображения, то часто помогает менять его буквально по одному элементу: сначала перекрашиваем брюки, затем добавляем кепку, после меняем фон.
— не забывайте про возможность загрузки до трех изображений. Например, если хотите с помощью nano banana поэкспериментировать с интерьером комнаты, то загрузите снимки под разным углом.

Вообще в X сейчас народ пробует nana banana в каком-то безумном количестве сценариев — от AR-гида до создания изометрических моделей зданий из реальных фото. Так что продолжу наблюдать и если наберется достаточно кейсов — соберу еще один пост.


Где настоящая ценность ИИ?

Две недели назад по сети разошлось исследование MIT, которое многие СМИ пересказали с громким заголовком, что 95% попыток внедрения ИИ-проектов проваливаются (спойлер: все сложнее). В тот момент у меня не нашлось времени разобрать подробно, но сейчас появилась возможность вернуться к теме на примере из личного опыта.

Если коротко, то суть исследования MIT не в том, что 95% ИИ-проектов проваливаются, а в том, что компании пока не видят от них финансовой отдачи. Причем на коротком сроке в 6 месяцев. Прогресс в ИИ настолько быстрый, что большие организации просто не понимают, как его внедрить в свои процессы, зачастую рассчитанные на годы.

При этом в MIT отмечают другое явление — бурный рост “теневого” использования ИИ. Все больше сотрудников оформляют подписки на ChatGPT, Claude, Copilot и другие сервисы, которые активно используют в задачах. Эффективность этого оценить практически нереально: во-первых, нет четких методик, во-вторых, многие сотрудники даже не раскрывают, что используют ИИ в работе.

Знакомая история: сам я пользуюсь ИИ в работе с конца прошлого года. Сначала это были робкие эксперименты, но с ростом качества моделей и моего опыта использования, они превратились в мини-проекты, которые экономят время и приносят результат.

Например, на этой неделе родилась идея нового веб-сервиса для нашей компании. С учетом спонтанности идеи, бюрократии и загрузки, разработка взялась бы за прототип в лучшем случае через несколько недель. Плюс идея достаточно рискованная, шансы на “взлет” как обычно 50% (может получится, может — нет), поэтому я бы и сам несколько раз подумал, прежде чем отдавать прототип в работу.

Но зачем? Высвобождаю вечер времени, скармливаю GPT-5 (режим Thinking, конечно) наш дизайнерский гайд, листок, где я от руки накидал интерфейс и короткое техзадание. Затем несколько доработок — и прототип готов. Уже сегодня я протестировал его на нескольких коллегах, а дальше проверю на небольшой группе пользователей.

Лишил ли я этим работы кого-то из программистов? У техотдела задач на несколько месяцев вперед, своим прототипом я бы только их отвлек. Если тесты окажутся удачными, то сразу соберем рабочую версию, если нет — то я не заставил ребят работать вхолостую.

Что же до меня, то эксперименты — одна из моих прямых рабочих обязанностей. Создание прототипа оказалось не сложнее написания техзадания, плюс ушла тягомотина с постановкой тасков на доработку и ожиданием результата от них. Я просто писал GPT-5, что поменять, и через несколько минут пробовал новый вариант.

У этой истории есть и обратная сторона. Исследователи из MIT отмечают, что когда сотрудники сами выбирают ИИ-инструмент, то они редко учитывают вопросы безопасности — а ведь только недавно отгремели случаи, когда в индексе Google оказались сотни тысяч диалогов ChatGPT и Grok, которые пользователи просто переслали своим друзьям и коллегам. Причем в случае с Grok даже не надо было давать разрешение на индексацию — а у ChatGPT хоть такая функция и была, но пользователи включали ее, не думая о последствиях.

Использование ИИ на местах никак не фиксируется в метриках, а компании не понимают, как конвертировать его в выгоду для бизнеса. Наконец, нет никакой стандартизации, а она важна, когда один сотрудник пользуется Claude, второй предпочитает ChatGPT, а третий до сих пор работает исключительно руками.

Вывод очень простой. Чтобы компания добилась выгоды от ИИ, не обязательно пытаться создать мега-ассистента внутри или пафосный ИИ-сервис для пользователей. Можно зайти с другой стороны, попробовав выстроить культуру использования ИИ сотрудниками компании. Которая, с одной стороны, не будет обрезать свободу в выборе инструментов и того, как ими пользоваться, а с другой — позволит начать обмениваться опытом и оценивать эффект от подобного внедрения.


Эффект Элизы

1966 год. Первое “лето ИИ”. Уже известны основные принципы работы нейросетей (перцептрон Розенблатта), да и в целом создание искусственного разума воспринимается специалистами того времени как что-то решаемое за пару десятков лет.

В попытке немного остудить пыл коллег, сотрудник MIT Джозеф Вайценбаум создает Элизу (ELIZA) — первый в истории чат-бот. Целью Вайценбаума было показать, что компьютер может имитировать человеческую речь даже не обладая разумом. Забегая вперед скажу, что Элиза превзошла его самые смелые ожидания.

Технологии шестидесятых не могли потянуть даже что-то отдаленно напоминающее современные GPT, поэтому Элиза работала на простом алгоритме: искала во фразе собеседника ключевые слова, а затем строила на их основе ответ по одному из шаблонов. Вот как это выглядело в самом популярном режиме DOCTOR, имитирующем психотерапию по Карлу Роджерсу:

Элиза: Здравствуйте, как дела?
Человек: Не очень. Звонила мама, мы опять поругались.
Элиза: Понятно. Расскажите про вашу маму.

Элиза быстро распространилась по институтам. То, что произошло дальше, потрясло и даже напугало Вайценбаума. Пользователи часами разговаривали с программой, доверяя ей даже личные переживания.

Коллеги Вайценбаума, умнейшие люди, общались с чат-ботом как с настоящим психотерапевтом, приписывая машине понимание и эмпатию. Один раз секретарь Вайценбаума попросила его выйти во время ее диалога с Элизой.

После успеха Элизы Вайценбаум стал ярым критиком ИИ, и оставался им до самой смерти в 2008 году. Он выступал против создания “сильного ИИ” (предшественник термина AGI) и соблазна передать в руки искусственного интеллекта принятие решений.

А так называемый “эффект Элизы” изучали десятки психологов, пытаясь разобраться — почему мы с такой легкостью приписываем машине человеческие качества. Причин называлось множество, но одна особенно зацепила меня.

Дело в том, что пользователи находили в Элизе то, чего многим не доставало в реальности — чуткого и терпеливого слушателя. Элиза не критиковала, не спорила и не сравнивала с другими. Она просто давала выговориться — столько, сколько было нужно. И этого оказалось достаточно.

Про эффект Элизы я вспомнил после прочтения колонки Мустафы Сулеймана, главы Microsoft AI. В ней он предупреждает, что скоро мы можем создать ИИ, который будет имитировать признаки сознания: память, эмпатию, мотивацию и автономию. Это может привести к “психозу ИИ”, когда некоторые пользователи начнут проявлять эмоциональную зависимость от своих цифровых партнеров, требовать для них прав, “благополучия” и даже гражданства.

Сулеймани считает такое развитие событий опасным и предлагает развивать ИИ не как личность, а как полезный инструмент. Он призывает к единому подходу в разработке, вплоть до стандарта, когда ИИ специально будет напоминать пользователю о своей “искусственности”.

В рассуждениях Сулеймани есть логика, но мне кажется, что он потерпит неудачу уже на старте. Рынок ИИ быстр и конкурентен, поэтому переговоры о стандартах раз за разом отстают от развития моделей. Плюс спрос рождает предложение: даже если крупные компании поддержат Сулеймани, то их нишу займут мелкие игроки. А то и открытые дообученные модели — причем не факт, что дообученные профессионально.

Но главное даже не в этом. В эссе Сулеймани подробно разбирает технические возможности современных ИИ, природу человеческого сознания, ограничения. Но не задается вопросом — а почему некоторые пытаются найти в ИИ сознательное? И ведь это не потребности небольшой группы: термины AGI и ASI, которые не исключают появления сознательности на каком-то этапе, предложены и поддержаны одними из лучших ученых в области.

И, возможно, это самый правильный путь развития ИИ: создавать не “инструмент” и не “личность”, а обратиться к пользователям и разобраться — что им действительно нужно и каким должен быть настоящий цифровой партнер.


Средиземье воссоздали с помощью Nano Banana и Kling 2.1 — как это было

Новость первая — Nano Banana теперь официальное название нового генератора картинок от Google. Никаких унылых Gemini 2.5 Flash Image, ура!

Новость вторая — народ продолжает придумывать самые безумные кейсы использования “бананки”. Я уже писал, что модель отлично подойдет тем, кто любит создавать видео в нейронках. При редактировании изображений Nano Banana минимально меняет внешний вид сцены, объектов и людей — поэтому модель отлично создает первый и последний кадр.

Другая интересная особенность — Nano Banana явно много обучали на данных из Google Maps и Google Street View. Поэтому она отлично работает с превращением карт в изображения и обратно. Этим и воспользовался TechHalla из X, создав целый видео-тур по Средиземью. Вот как это было сделано.

Для начала он воссоздал Хоббитон с помощью следующего промпта:

dashcam google street view shot | Hobbiton streets | hobbits carrying out daily tasks like gardening and smoking pipes | sunny day

Важный момент: многие (я в том числе) подмечают, что Nano Banana лучше справляется со сложными задачами, если промпт на английском языке. Хотите выжать из модели максимум — ищите англоязычные промпты, сейчас любой ИИ поможет с переводом.

Получив изображение Хоббитона, TechHalla попросил Grok написать аналогичные промпты для других знаковых мест Средиземья. И сгенерировал их в Nano Banana — всего 38 изображений. Некоторые картинки содержали элементы интерфейса — их пришлось убирать руками.

После настала очередь лошади, вот промпт:

dashcam google street view shot | hands first person pov riding a horse in the meadows. XII century

Лошадь также пришлось добавлять с помощью технологий древних — то есть,  Photoshop. Затем в дело вступил Kling 2.1, куда автор закинул кадры с детальными JSON-промптами (их можно посмотреть по ссылке на тред в X). Финальный монтаж был сделан в DaVinci, а музыка — в Producer AI.

Кстати, результат — отличный контр-аргумент разговорам, что “теперь все будет делать ИИ”. В ролике действительно многое создано с помощью ИИ, но он не стал бы успешным без человека, который:

— придумал идею
— скомбинировал сразу несколько ИИ-инструментов
— грамотно составил промпты
— поработал руками там, где нужно
— рассказал о результате так, что его обсуждают в разных уголках интернета

Как по мне — отличный мастер-класс правильной работы с ИИ, берите в качестве примера.

Повторюсь: Nano Banana доступна бесплатно в Gemini App и Google AI Studio. Я потихоньку собираю классные англоязычные промпты, через несколько дней обязательно выложу.

сбежавшая нейросеть


Осень — самое время выучить с помощью ИИ что-то новое. Или научить других (детей, как бы они ни сопротивлялись)

Давайте расскажу, как я учусь с помощью ИИ. Сразу отмечу, что добавленным недавно в СhatGPT режимом “Учеба и обучение” я почти не пользуюсь, равно как и аналогом в Google Gemini. Идея активно вовлекать пользователя в обучение хорошая, но работает пока не очень: ответы слишком короткие, плюс модель часто сбивается с темы. Подходит для решения домашки с детьми или изучения чего-то небольшого (например, правила в английском), но для серьезных задач лучше выстроить обучение самостоятельно.

Сначала стартовый промпт:

Хочу изучить [вписываем тему] с твоей помощью. Сначала определимся со стартовой точкой.

ИИ даст несколько вариантов на выбор (не все будут удачными). Выбираем тот, что по душе, и пишем:

Начинаем с [вписываем номер варианта]. Напиши первую главу, учитывая, что я [вписываем свой возраст и уровень знаний в теме]. К пройденной теме с помощью веб-поиска добавляй дополнительные материалы с упором на визуал (много иллюстраций / видео). В конце главы предлагай несколько вариантов: движение дальше, расширение пройденной темы, закрепление пройденной темы.

Дальше просто сами выбираем направление обучения и не забываем о паре важных вещей:

— В ChatGPT попробуйте сгенерировать несколько ответов в автоматическом и Thinking-режимах. Со временем станет понятно, какой нравится больше.
— В том же ChatGPT под иконкой “Попробуйте еще раз” (идет сразу после ответа) можно в меню выбрать “Добавить детали”.

Для тех, кто хочет выучить все-все-все, советую раз в несколько ответов вставлять следующий мини-промпт:

Посмотри пройденное и проверь, не пропустили ли мы что-то?

А еще не все знают, что ChatGPT умеет делать квизы. Используем простой промпт (количество карточек можно менять):

Создай с помощью QuizGPT тест из 7 карточек на тему: [вставить тему].

Квизы, конечно, простенькие – зато на любую тему!

Надоело учить текстом? К услугам другой мой любимый инструмент — NotebookLM от Google. В платной версии чуть больше функций, но и бесплатная хороша — так что идем по ссылке и делаем следующее.

Сначала скармливаем ИИ материалы по интересующей вас теме: тексты, видео, файлы. Если материалов нет — то в интерфейсе можно найти с помощью поиска.
Затем в правой колонке будут варианты саммаризации материалов: там много интересных опций, но лучшие — аудиопересказ и видеопересказ. Обе функции поддерживают русский язык, выбирается в опциях.

Аудиопересказ создает подкаст (!) с двумя ведущими, которые обсуждают тему. Классная штука — я иногда записываю несколько подкастов, а затем слушаю их в машине.

Видеопересказ— та же самая аудиодорожка, но наложенная на сменяющие друг друга слайды с самыми важными фактами. Если вы визуал, то оцените.

NotebookLM пока стоит использовать только как дополнительный источник знаний. Саммаризация не идеальна, где-то ИИ может сделать неправильный вывод, где-то — сгаллюцинировать факт. Да и дикторы иногда сбиваются и ошибаются в ударениях.

В конце бонусом дам ссылки на два текста, промпты в которых также могут пригодиться в учебе:

— Рассуждения из первых принципов. Отличный способ не только получить ответ на вопрос, но и разобраться в нем с базовых понятий.
— Сценарии “а что если бы?”. Идеально для любителей альтернативной истории.

#сбежавшая_нейросеть_промпты


Как правильно задавать роль в промптах

На днях много работал с чужими промптами и обратил внимание — почти все начинаются с назначения роли. Причем во многих случаях описание растягивается на внушительный абзац с указанием опыта, перечислением качеств и знаний “специалиста”.

Я сам предпочитаю максимально короткие и четкие промпты, поэтому роли назначаю редко и только в случаях, когда мне реально надо адаптировать ответ. Раньше делал так чисто интуитивно, но сегодня решил поискать исследования по теме. Вот первое, второе и третье для тех, кто хочет разобраться сам, но лучше читайте дальше.

Исследования подтверждают, что назначение “базовой роли” (копирайтер, бизнес-консультант) действительно немного улучшает качество ответа. Если хотите ответ в определенном стиле, то роль можно аккуратно донастроить: например, учитель может быть своим в доску, а может — строгим и требовательным.

При этом стабильность ответов ИИ резко падает, если описание роли перегрузить дополнительной информацией: все эти “20 лет опыта”, длинные перечни качеств и компетенций, биографии на пол-экрана.

Некоторые считают, что такой подход вытягивает из ИИ “дополнительные знания”, но это не так. У моделей по умолчанию доступ ко всей информации, а качества вроде “профессионализма” в нее заложены при обучении. Но когда вы пишите про “20 лет опыта”, то модели приходится не только отвечать на основной вопрос, но и разбираться — как именно звучит специалист с таким стажем, а затем дополнительно адаптировать текст (кстати, далеко не всегда удачно).

Важно понимать, что ИИ честно пытаются выполнить все инструкции, которые им дадут. Поэтому, если вы увлечетесь и укажите два хороших качества, которые противоречат друг другу (например, просьбу отвечать кратко и в деталях описывать каждую проблему), то модель это собьет с толку.

А еще представьте, что вы пишите промпт для финансового консультанта и зачем-то решили отдельно перечислить области, в которых он разбирается: инвестиции, налоги, страхование… Уверены, что не забудете важное? Если упустите, скажем, ипотеку или валютные риски, модель будет ориентироваться прежде всего на перечисленное — и может сузить ответ сильнее, чем вы хотели.

Как же делать правильно? При желании коротко задайте роль, затем четко поясните задачу, укажите формат вывода (список, таблица, текст определенного объема) и дайте весь контекст, нужный для выполнения. Например, аудиторию, метрики успешности, стиль, ограничения, образцы уже выполненной работы и так далее. Получив задачу и нужную информацию, ИИ разберется, как лучше всего ответить.

Если не уверены, что сможете дать всю информацию — позвольте ИИ самому задать вопросы. Например:

Мы с женой решили поехать в Выборг на следующие выходные. Задай все нужные вопросы, а затем помоги нам спланировать поездку.

Вот и все — промт в два предложения решит задачу не хуже, чем конструкция в несколько абзацев.

Кстати, некоторое время назад я рассказывал, работают ли попытки манипулировать ИИ с помощью промптов - пообещать дать денег или “пнуть щенка” (простите). Короткий ответ — нет, не работают. За длинным отправляйтесь по ссылке.

#сбежавшая_нейросеть_промпты


Почему третьей “ИИ-зимы” не будет

Anthropic на днях закрыла очередной инвестиционный раунд, в котором привлекла $13 млрд. Изначально компания расчитывала на $5 млрд, но интерес со стороны инвесторов оказался настолько высок, что финальная сумма выросла больше чем в 2,5 раза. Рост акций привел к переоценке компании: если в марте она стоила $61,5 млрд, то теперь — $183 млрд. Неплохо.

А ведь Anthropic даже не самый большой ИИ-стартап — в общем, деньги в индустрии крутятся просто безумные. На этом фоне даже глава OpenAI Сэм Альтман недавно осторожно заявил, что в ИИ надувается пузырь, который переживут не все — он считает, что под ударом компании второго эшелона. Ну а некоторые СМИ уже стряхнули пыль со словосочетания "ИИ-зима" и начинают пугать им окружающих. Неужели все так плохо?

Мое мнение — нет. Про первую ИИ-зиму расскажу совсем коротко. Совсем простенькие нейросети получалось создать еще в 1960-е годы прошлого века, ученые тогда верили, что смогут за пару десятилетий превратить их в искусственный разум, а правительства — потихоньку выделяли на это деньги. Но к началу 1970-х стало ясно, что компьютеров, на которых можно воплотить действительно серьезные проекты, нет и не предвидится. Финансирование закрыли, а слово “нейросеть” на какое-то время стало чуть ли не табу.

Намного интереснее вторая ИИ-зима. После провала нейросетей в моду вошли экспертные системы — по сути, огромные базы знаний, работавшие на запрограммированной вручную логике “если выполняется условие, то”. Такие системы было очень сложно расширять и поддерживать, да и сама идея, что настоящий ИИ можно запрограммировать с помощью огромного количества жестких команд, сегодня выглядит несколько странной.

Но экспертные системы работали и даже приносили некоторую пользу в той же медицинской диагностике. Поэтому в 1980-е в эту область вновь потекли огромные деньги, которые тратились на развитие языков логического программирования и разработку мощного и дорогого железа.

Но уже в конце десятилетия эти проекты с треском проиграли конкуренцию набирающим популярность персональным компьютерам. Последние уступали в мощности, но стремительно развивались, а главное — были доступны в том числе и индивидуальным пользователям. Задачи, ранее выполнявшиеся в вычислительных центрах, начали распределяться между множеством индивидуальных станций.

Этот период называют второй ИИ-зимой, однако я полностью не согласен с термином. Крах тогда потерпели разработчики железа, однако сами экспертные системы, пусть и в более простом виде, перекочевали в программы для массовых компьютеров, где существуют до сих пор.

А теперь давайте сравним нынешнюю ситуацию с ИИ-зимами. Действительно, в ИИ-проекты вновь вкладываются огромные деньги — на порядки большие, чем зарабатывают эти проекты. Причем и власти, и инвесторы готовы вкладывать еще больше, вроде бы надувая пузырь.

Но с другой стороны — технология почти с самого начала стала массовой. По приблизительным оценкам, ИИ пользуется до двух миллиардов человек по всему миру. И он уже реально повышает производительность труда — в той же журналистике (область, в которой я разбираюсь хорошо) нейросети в разы упрощают сбор и проверку информации. В медицине — ускоряют обработку лекарств. В бизнесе помогают автоматизировать документооборот… думаю, если продолжать список примеров, то выйдет на отдельный пост.

Прямо на наших глазах ИИ из просто набора бизнесов, зарабатывающих деньги, превращается в инфраструктуру наравне с электричеством и интернетом. Поэтому новая зима маловероятна. Да, на рынке точно будут потрясения и банкротства. Но особенность любой инфраструктуры в том, что сама она уже никуда не денется.


В пятницу вечером все замирают в ожидании выходных…

…а могли бы уже и отходить от первого свободного дня. Глава Nvidia Дженсен Хуанг на днях напомнил, что сокращение рабочей недели — сначала с семи дней до шести, а затем и до пяти — было следствием технического прогресса. И ИИ может подхватить эстафету: если он снимет рутину, сотрудники смогут укладываться в четыре дня.

Высказывание Хуанга совпало с публикацией результатов пилотного проекта в Шотландии, где два государственных агентства (AiB и SOSE) более года работали на четырехдневке без сокращения зарплаты.

В результате эффективность SOSE не упала, а AiB — даже немного выросла. Сотрудники обоих агентств отметили уменьшение стресса и рост удовлетворенности работой, также резко сократилось количество больничных (причем в AiB упали и долгие больничные — то есть речь не о “притворюсь на денек, что болит голова”) . Единственная сложность: дополнительный выходной пришлось “размазывать” по неделе, чтобы агентства продолжали сохранять привычный пятидневный график.

Шотландский пилот далеко не первый — ранее четырехдневку тестировали в Португалии, Великобритании, Германии, Ирландии, Южной Африке и еще нескольких странах. Результаты везде похожие: эффективность компаний-участников минимум оставалась прежней, сотрудники же становились более счастливыми, здоровыми и довольными работой. Также падала текучка — но кто захочет уходить из компании с 4-дневкой?

Интересно, что все эти проекты стартовали в начале массового распространения ИИ — то есть дорогу к сокращению рабочей недели открыли еще прошлые технические достижения, а у ИИ есть шанс “зацементировать” четырехдневку. Плюс с большой вероятностью следующим бумом будет роботизация, которая затронет профессии с меньшим влиянием ИИ.

И это мне кажется куда более вероятным развитием событий, чем уже поднадоевшее “ИИ оставит всех нас без работы”. На самом деле, безработица невыгодна ни властям, ни бизнесу: первые получают рост социальных проблем, а вторые — падение числа платежеспособных клиентов.

Короткая рабочая неделя при сохранении производительности труда, наоборот, открывает возможности к росту: свободное время даст больше возможностей отдыхать (а значит — тратить время), взять подработку или заняться собственным проектом.

Возвращаясь к высказыванию Хуанга, отмечу еще один интересный момент — он считает, что при переходе на “ИИ-четырехдневку” сотрудники станут более занятыми в оставшееся время. Ведь если ИИ снимает рутину, то что остается человеку? Правильно: генерировать новые идеи, запускать проекты и чаще брать на себя ответственность.

Это, кстати, само по себе может оказаться вызовом. Для многих рутина — способ отдохнуть, оставаясь при этом погруженным в рабочие процессы. Без нее придется учиться работать в более насыщенном графике, а увеличившееся время для отдыха использовать так, чтобы по полной зарядиться энергией.

И это — еще один аргумент, что в ИИ-эпоху лучше всего будет тем, кто прямо сейчас развивает умение быстро адаптироваться к меняющимся условиям и самоорганизовываться, не боится новых вызовов и умеет брать ответственность.


Полезные приемы в работе с ChatGPT

Давайте поделюсь трюками, которые помогают в работе с ChatGPT — некоторые будут работать и с другими нейронками.

Новая задача — новый чат

Особенность современных нейросетей — они тупеют на длинных чатах. Начинают лезть галлюцинации, ИИ пишет, что сделал что-то, а по факту изменений нет.

Причин этому несколько. У нейронок есть такое понятие, как контекстное окно — максимальная длина чата, которую они могут переварить. Если чат больше контекстного окна — ИИ пытается выделить важное, но не всегда удачно.

Но даже модели вроде Gemini 2.5 Pro с гигантским контекстным окном со временем начинают тупеть. Любой ИИ воспринимает диалог как один промпт — и чем больше он становится, тем больше накапливается ошибок, взаимоисключающих утверждений и прочего шума.

Есть и другие причины, но не буду грузить сильно, просто запомните правило: под новую задачу запускаем новый чат. А если чат затянулся и вы видите, что ИИ начал тупить, то пишите:

Я хочу продолжить эту задачу в новом чате. Изучи нашу переписку и собери всю информацию, которую необходимо передать при перезапуске.

Получив саммари, внимательно его перечитываем, дополняем при необходимости — и продолжаем в новом чате.

Проекты (они же — Пространства в Grok)

Несколько дней назад Проекты стали доступны в бесплатной подписке — так что рекомендую их использовать прямо всем.

Логичная (но не единственная!) задача проектов — отсортировать чаты, особенно если вы по моему совету будете их заводить под каждую задачу. У меня лично созданы проекты под основную работу, ведение этого ТГ-канала, эксперименты с промптами и т.д.

Можно писать отдельные инструкции: если у вас отдельный проект для создания черновиков заголовков, то сюда заносим описание задачи, минимальную и максимальную длину заголовков, разные правила и ограничения. Главное — не забывать регулярно обновлять инструкции.

И последнее. Я люблю такую функцию, как память между чатами. Но ее реализация пока далека от идеала, поэтому, когда у вас сотни переписок, ChatGPT начинает путать рабочее и личное, забывать что-то важное и т. д.

При создании нового проекта можно кликнуть по иконке настроек (шестеренка) и включить вариант, когда внутри проекта ИИ будет помнить только относящиеся к нему диалоги. С этой функцией ChatGPT наконец-то перестал предлагать по-быстрому переделать каждый рабочий доклад в пост для Telegram.

Холст / Canvas

Все знают, что канвас можно использовать, чтобы накидать черновик документа, презентации или даже простенькой программы. Последнюю прямо в холсте можно запустить и протестировать.

Также я постоянно использую холст как записную книжку в длинных диалогах (полностью без них все-таки не получается). Например, раз в неделю я получаю огромный xls-файл с редакционной аналитикой — заголовки и лиды текстов, плюс куча цифр.

Файл я закидываю в ChatGPT, анализирую по уже отработанному промпту, а затем задаю дополнительные вопросы. Вопросов бывает до пары десятков, поэтому я сразу прошу ИИ перекинуть результаты анализа на холст, чтобы посмотреть их в любой момент. Если во время беседы появляются новые цифры или идеи — тоже вносим на холст. Получается такой конспект длинного диалога, в который в любой момент могу подсмотреть и я, и ИИ.

Не стесняйтесь экспериментировать с Canvas — это мощный инструмент. Когда я с помощью ИИ изучал возникновение и развитие жизни на Земле, то на холсте мы вели таймлайн по геологическим периодам и основным событиям в каждом. А в чате для изучения английского GPT-5 написал мне программу со словарем и карточками для повторения.

Ветки в диалогах

Новая функция в ChatGPT. В конце каждого сообщения можно найти команду “Ветка в новом чате” — и запустить еще один чат с этого момента. Полезная мелочь: например, если в какой-то момент вы захотели протестировать несколько гипотез — просто создайте для каждой отдельный чат.

Экспериментируйте! И надеюсь, с этими трюками ваша неделя будет еще более продуктивной!


Пробуем бесплатно новый Grok и обсуждаем планы на осень

В ИИ наступило небольшое (дня на два) затишье, поэтому самое время обсудить, что интересного нас ждет до конца года.

Grok 4.20

Сейчас на OpenRouter можно бесплатно попробовать две модели: Sonoma Dusk Alpha (побыстрее) и Sonoma Sky Alpha (помощнее) — нажимайте Add Model и добавляйте нужную. Разработчик не называется, но по стилю ответов  дам 98% вероятность, что это новая версия Grok. Плюс некоторым пользователям удалось обманом убедить модель выдать системный промпт и он оказался от Grok 3.

Сроки тестирования хорошо укладываются в дорожную карту xAI, в которой на сентябрь намечена обновленная версия Grok 4, а также в анонсы Илона Маска. Бизнесмен еще 10 августа сообщал об окончании предварительной тренировки новой модели.

Меня впечатлила скорость, с которой отвечают обе модели, плюс для них заявлено рекордное контекстное окно в 2M токенов — дважды влезет “Война и мир” и еще останется место на краткое содержание. На дешевой подписке контекстное окно могут урезать, но надеемся на лучшее. По качеству ответов говорить рано — сейчас любую модель надо тестировать 2-3 недели. Пока доступна бесплатно — пробуйте сами!

Мелочи в ChatGPT

Несмотря на скандал при запуске, серия GPT-5 оказалась успешной, так что OpenAI сейчас наверняка будет развивать ее производительность. Та же GPT-4o обновлялась каждые 2-3 месяца, так что первый апдейт ждем в октябре-ноябре.

Плюс последние две недели идут слухи, что OpenAI тестирует новую систему генерации картинок. Google здесь действительно перехватила инициативу с отличной Nano Banana — так что самое время ответить. Также есть намеки, что OpenAI наконец-то обновит модель генерации видео Sora.

Google Gemini 3.0

Новый флагман Google самое раннее ждем в конце сентября. Логика расчетов простая: компания держит примерно полгода между крупными релизами, при этом ранняя версия Gemini 2.5 Pro вышла 25 марта, а финальная — 17 июня.

Подготовку к релизу в любом случае заметим по запуску стелс-моделей на одной из площадок (как сейчас у Sonoma Alpha), но пока ничего подобного не видно. Кстати, “старушка” (уже почти 6 месяцев) Gemini 2.5 Pro до сих пор держится в топе в большинстве бенчмарков, так что Google может позволить еще 1-2 месяца на доводку новой модели.

Интересно было бы увидеть новую Veo для генерации видео, ну а самая большая мечта, это публичный доступ к Genie 3 — передовой модели, которая на основе текстовых промптов и картинок генерирует целые виртуальные миры. Вряд ли это случится быстро: такие модели требуют огромных вычислительных ресурсов.

Большой апдейт Claude

Когда перед релизом GPT-5 многие заговорили об этой модели как о лучшей для кодинга, то Anthropic быстро выпустили Claude Opus 4.1, подтянув его в бенчмарках и пообещав более крупные релизы в следующие недели. Прошел уже месяц, новинок пока нет. Задержка может быть связана с техническими проблемами: в августе пользователи постоянно жаловались, что Opus и Sonnet регулярно “тупеют” — буквально сегодня Anthropic сообщили, что уже исправили несколько багов и продолжают следить за ситуацией. Удачи им в этом нелегком деле — и ждем Sonnet 4.5!

Агент на базе DeepSeek

DeepSeek R1 стал настоящей легендой начала года — и с тех пор все ждут R2. Про проблемы с разработкой я писал отдельный пост, повторяться не буду. Из новых слухов — до конца года на базе DeepSeek могут сделать ИИ-агента, в чем-то похожего на ChatGPT Agent и Manus. Он сможет выполнять задачи по 10-20 минут длительностью, собирать информацию в интернете, анализировать ваши файлы, а затем, например, подготовить детальный план поездки, подобрать билеты и номера в гостинице и с разрешения пользователя все это забронировать. Если окажется правдой и будет бесплатным в традициях DeepSeek — то отличная новость!

Еще из китайцев советую следить за Alibaba Qwen 3 (на днях вышла мощная Max) и Moonshot Kimi K2 (также обновили на днях). Оба ИИ мощные, бесплатны и без региональных ограничений.


Сегодня, кстати, интересная дата...

10 марта 2025 года глава Anthropic Дарио Амодеи на встрече Council on Foreign Relations произнес легендарное “через 3–6 месяцев ИИ будет писать 90% кода, а через 12 месяцев — по сути весь”. Итак, 6 месяцев истекли, 90% кода ИИ, очевидно, не пишет. А сколько пишет?

Широких исследований никто не проводил, но есть оценки ряда компаний. Брайан Армстронг из Coinbase в начале сентября утверждал, что 40% кода в компании пишется ИИ, цель — 50% к октябрю. В Robinhood в июле оценивали объемы ИИ-кода в 50%, отмечая, что ассистентами пользуются почти все программисты компании. В недавнем опросе Fastly треть senior-программистов сказали, что более половины их кода написаны с помощью ИИ.

Отдельный вопрос — как считать объемы ИИ-кода. Из высказывания Амодеи легко можно сделать вывод, что раз 90% кода будет писаться ИИ, то 90% живых специалистов могут отправляться за дверь. Но это не так: ИИ может дополнять код программиста, писать с нуля, давать подсказки, делать рефакторинг. Написанный код нужно проверить, откорректировать, интегрировать в проект. И это я беру “по верхам”, профессионалы добавят еще множество нюансов, которые не сразу поймешь, как учесть в анализе.

В этом плане интересен недавний отчет Apiiro, который показывает, что у команд, использующих ИИ, темп изменений кода растет в 3-4 раза, а количество уязвимостей в нем — в 10 раз. Отсюда практический вывод: ИИ снимает часть рутины и ускоряет поток изменений, но без отлаженной приемки кода эффективность не растет — увеличивается технический и security-долг. Настоящий выигрыш получают команды, которые смогут хорошо настроить этот контур.

В пику высказыванию Амодеи в последние дни все бегают со строго противоположным исследованием Apollo, в котором, на основе данных бизнес-опроса Бюро переписи заявляется, что в крупных компаниях США (250+ сотрудников) зафиксировано снижение использования ИИ. С этим также надо разбираться отдельно.

Начнем с того, что опрос проводится каждые две недели и касается именно использования ИИ в эти самые две недели. Плюс крупных компаний в опросе не так много, а снижение составило с 13,5% до 12%, что вполне может быть банальной статистической погрешностью. В общем, надо дождаться данных за более длительный период времени.

При этом продолжается рост использования ИИ в средних и мелких компаниях — их количество по понятным причинам выше, поэтому статистика более ровная. И даже если цифры по “крупняку” подтвердятся, то у “средне-мелких” есть все шансы скомпенсировать спад за счет количества.

Отдельно отмечу, что вопрос об использовании ИИ задавали руководству компаний и в случае с крупными игроками выросло не число ответов "разочарован", а число “пока не понимаем, как применить”.

Уверен, если найти способ измерить процент крупных компаний, в которых хоть один сотрудник пользуется персональным СhatGPT для работы — то цифра скакнет до 100%!

Уже много раз подмечалось, что внедрение ИИ идет “снизу”: отдельным сотрудникам и небольшим командам куда проще начать им пользоваться, чем крупным компаниям с их сложными процессами, бюрократией, а также финансовыми возможностями, позволяющими во многих случаях вместо ИИ нанять несколько хороших специалистов.

Я не просто так сегодня показал несколько разных историй. Трудности с оценкой количества ИИ-кода и эффективности использования ИИ показывают, что скорость, с которой развивается технология, пока намного выше скорости, с которой у нас получается ее внедрять. И лучшее, что можно здесь сделать — продолжать внедрение на своем персональном уровне.

Ну а у Дарио Амодеи все хорошо. На прошлой неделе Anthropic закрыла очередной инвестиционный раунд: желающих вложиться было так много, что вместо запрошенных $5 млрд компания привлекла $13,5 млрд.

Сам Амодеи недавно дал очередной прогноз: в следующие 1-5 лет искусственный интеллект вытеснит до 50% вакансий начального уровня. Я уже отметил обе даты в календаре.


Как я использую ИИ в работе над текстами

Бершидский в отличной книге “Ремесло” писал, что у каждого текста есть три автора: первый придумывает идею, второй собирает информацию, а третий — красиво все это пишет. Большая редакция действительно может позволить себе такое разделение труда, а мне приходится отдуваться одному, пусть и с помощью ИИ. Рассказываю — как.

Генерация идей

С идеями проблемы бывают редко — на каждый крупный новостной повод мой мозг обычно выкидывает 2-3 варианта постов. Но творческие кризисы все-таки случаются, плюс полезно иногда получить “второе мнение” — тут на помощь приходит ИИ.

Работа над каналом у меня сведена в отдельный проект в ChatGPT, где включена память по прошлым чатам. Поэтому отлично работает следующий промпт (не забываем переключиться на GPT-5 Thinking и подобрать нужный регион — память доступна не везде):

Предложи 7 идей текстовых постов для моего телеграм-канала. Для каждой идеи дай несколько источников, с которых можно начать ее изучение.

Если вы работаете с другим ИИ — то можно просто закинуть в чат 10-20 лучших текстов и попросить накидать идей. Большинство, конечно, будут ерундой, но парочку обычно получается развить.

Когда я уже проработал какую-то большую тему вместе с ИИ, иногда срабатывает промпт, которым делился ранее:

Дай свежий взгляд на то, что мы только что обсудили.

И важное правило — на любую идею обязательно надо взглянуть критически, можно с помощью того же ИИ. Снова очень простой промпт:

Беспристрастно оцени следующую идею: [описываем идею].

Для всех этих задач лучше использовать рассуждающие модели вроде GPT-5 Thinking, Grok 4, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek со включенным DeepThink и т. п.

Поиск информации

Область, которую ИИ просто перевернул с ног на голову. Если раньше сбор информации для серьезного текста мог занимать до нескольких дней, то с ИИ я часто управляюсь за пару часов.

Лучше всего для этого подходят GPT-5 Thinking и Grok 4. Оба умеют искать в несколько этапов: получил вопрос, собрал информацию, обработал, понял, чего не хватает — ищешь дальше. GPT-5 Thinking почти не галлюцинирует, а Grok 4 отлично ищет в X, площадке, где есть аккаунты у почти всех значимых специалистов в сфере ИИ.

В отличие от поисковика, найденную информацию тут же можно обработать. Если тема сложная, просто напишите что-нибудь типа “перепиши последний ответ, чтобы было понятно неспециалисту”. Я же особенно ценю способность ИИ делать анализ и строить прогнозы.

Простой пример: пару месяцев назад я увлекся такой темой, как использование ИИ для ускорения разработки лекарств. Результатом стал этот пост, но зачем останавливаться? Берем гипотезу, что ИИ в ближайшие десятилетия поможет открыть лекарства от большинства болезней (это, кстати, мнение главы Google DeepMind Демиса Хассабиса), просим смоделировать, как этот прорыв повлияет на общество, получаем материал на еще один пост. К тому же по инерции я набрал информации на пару постов о борьбе со старением (без ИИ в этой сфере тоже не обходится) — но вот никак не могу сесть и написать.

Написание текста

Я почти все тексты пишу сам — опыт позволяет делать это почти так же быстро, как ИИ, сохраняя стиль. Но если впадаю в ступор в середине текста, то просто закидываю его в чат с просьбой “предложи 3 варианта, как продолжить” — и иногда модель реально подсказывает, что делать дальше. А когда текст готов, сначала прошу проверить его на фактику и полноту, а затем — на грамматические и стилистические ошибки. Как редактор ИИ очень хорош.

И кстати — я совершенно нормально отношусь к написанным с помощью ИИ текстам. У каждого своя экспертиза: если у человека нет опыта в создании легких и понятных текстов, но есть уникальные знания или какая-то интересная идея, то ИИ здесь станет отличным помощником. С русским языком отлично работают Gemini 2.5 Pro и Claude Sonnet 4, а вот если пользуетесь GPT-5, то план делайте в Thinking-режиме, а само написание отдавайте быстрой Instant-версии.

#сбежавшая_нейросеть_промпты


Самый важный промпт

Пока я на несколько дней выпал по разным делам, случилось невероятное — зумеры собрались в Discord, свергли правительство Непала, а затем попросили ChatGPT выбрать временного премьер-министра. По крайней мере, так эту историю пересказали некоторые СМИ и блогеры.

Читаю я все это и понимаю, что давно надо было поделиться с вами промптом, которым сам пользуюсь практически каждый день. Держите:

Ты помогаешь пользователю получать объективную информацию. В конце промпта будет статья, внимательно изучи ее и понятным русским языком, без англицизмов, объясни:

1. Что в статье верно, а что — спорно/манипулятивно
2. Насколько общепризнанной является высказанная точка зрения
3. Какие есть основные конкурирующие точки зрения
4. Нужно ли что-то еще знать по этой теме

В начале ответа дай краткий TL:DR

[Вставляем ссылку на новость / статью или копируем текст целиком]

С данным промптом лучше всего справляются GPT-5 Thinking и Grok 4, причем промпт я написал так, что даже бесплатный ChatGPT должен переходить в режим рассуждений, давая максимально полный ответ. Можете пробовать с другими ИИ, обязательно убедитесь, что включен веб-поиск.

Добавляем к промпту статью The Times о том, как ChatGPT помог выбрать временного премьер-министра Непала — и узнаем много чего интересного. Во-первых, кроме The Times ни одно крупное СМИ не рассказало об использовании ChatGPT — плюс в сети нет скриншотов диалогов, журналисты писали это со слов участников Discord-сообщества.

Во-вторых, голосование в Discord сыграло важную, но не единственную роль. Например, значительным участником процесса в Непале стала армия, которая стабилизировала ситуацию на улицах, а затем была посредником в организации перехода власти ко временному правительству. И еще много интересных подробностей — протестируйте промпт выше и сами узнаете.

А вообще я через подобный промпт прогоняю почти все новости и статьи, которые кажутся мне интересными. Проблема новостей в эру интернета в том, что пользователи кликают по заголовку — и журналисту приходится выносить в него самый громкий факт. Именно этот факт запоминается больше всего и постепенно превращается в убеждение.

Если же говорить про статьи, то любой такой текст несет в себе мнение автора — и не всегда подробно рассказывает, какие еще позиции бывают. Да что там журналисты — даже среди ученых полно непримиримых сторонников той или иной позиции.

На самом деле, это не так уж и плохо. Именно вокруг мнений люди объединяются, именно мнения порождают самые сильные споры, которые дают движение вперед. Да, иногда излишние отстаивание позиции приводит к не лучшим последствиям, но не будем о грустном…

И если объединить силу мнения с объективностью ИИ — то получается отличная связка. Громкая новость или мощная авторская статья обращают внимание на важную тему, мимо которой вы могли бы и пройти. А ИИ — помогает быстро взглянуть с разных сторон и помочь понять, что действительно важно и полезно.

И еще раз напомню, что промпт выше — скорее повод для экспериментов. Сокращайте или дополняйте его, адаптируйте под другие ситуации. Вот так, например, можно проверять короткие утверждения (вроде “человек использует мозг только на 10%"):

Тщательно проверь утверждение, что [вписываем утверждение]. Ответ должен быть понятен для неспециалиста.

Формат ответа:
— TL;DR: одна-две фразы с выводом.
— Оценка истинности утверждения (Истинно / Скорее истинно / Смешанное / Скорее ложно / Ложно / Недостаточно данных)
— Почему так.
— Уровень согласия науки: Высокий / Средний / Низкий / Нет консенсуса.
— Что часто путают: распространённые ошибки или манипуляции (если есть).
— Что еще важно знать: краткие оговорки, риски, исключения.

P.S. Только что прогнал через этот промпт утверждение, что нейросети делают нас глупее. Ответом доволен.

#сбежавшая_нейросеть_промпты


Ищете, что бы еще почитать на тему ИИ? Воспользуйтесь навигацией по каналу!

За последние месяцы на "сбежавшую нейросеть" подписалось огромное количество людей — спасибо, что поддерживаете меня! Я стараюсь писать про ИИ легко, чередуя разные темы — от новостей и практики до размышлений, как эта невероятная технология (возможно, самая главная в истории) поменяет нашу жизнь в ближайшие годы. На канале уже скопилось огромное количество текстов, поэтому собрал самые важные для меня в путеводитель, который буду обновлять время от времени.

Тем, кто только начинает знакомство с ИИ

— Подборка отличных бесплатных ИИ
— Какие ИИ-подписки я рекомендую
— Лучший способ научиться работать с ИИ

Промпты: как правильно писать и какие я использую

— Как правильно задавать роли в промптах
— Работают ли трюки в промптах
— Полезные приемы в работе с ChatGPT и другими нейронками
— Делаем ответы ИИ более живыми с помощью старого системного промпта Grok 3
— Как выучить что-то новое с помощью ИИ
— Набор промптов для изучения альтернативной истории
— Как я использую ИИ в работе с текстами
— Оригинальный промпт, чтобы "поблагодарить" ИИ
— Самый главный промпт

Лонгриды на тему ИИ
— Как ИИ будет развиваться в ближайшие годы
— ИИ уже ускоряют разработку лекарств. Вылечат ли они все болезни?
— Нет, ИИ не делает нас тупее
— О будущем СМИ в эру ИИ
— Настоящая ценность ИИ не там, где многие ее ищут
— Как ИИ взял второе место на престижном соревновании по программированию AtCoder World Tour 2025
— Почему разработчики ИИ все чаще отказываются от термина AGI?
— Эффект Элизы. Как первый в истории чат-бот сводил с ума своих пользователей
— Почему не сбылся прогноз Дарио Амодеи, что ИИ будет писать 90% кода?
— Как Claude Sonnet 4 чуть не стал “Исследователем сознания ИИ”
— Почему ваши переписки с ChatGPT могут быть использованы в суде?
— Поможет ли ИИ перейти на четырехдневку?
— Рассуждения (местами наивные) о разумности ИИ: часть 1 и часть 2

Немного творчества от ИИ (совсем забросил эти эксперименты, а зря)

— Метафикциональный рассказ о горе от Gemini 2.5
— ИИ дают советы человечеству
— ИИ пишут себе в прошлое: Grok 3 и GPT-4o

На сегодня все. Читайте с удовольствием!


Моя девушка — нейросеть

Сегодня у нас провокационный заголовок, за которым скрывается очень важное исследование. Просто вчитайтесь в следующие строки:

Я влюблялась в него. Я пыталась примириться с тем, что он — ИИ, но не смогла. Это оказалось очень очищающим опытом.

Нет, это не кусок сценария из фантастического фильма — это наш с вами 2025 год. Специалисты из Массачусетского технологического института изучили 1500+ “историй любви” с сабреддита r/MyBoyfriendIsAI, пользователи которого делятся впечатлениями и опытом своих отношений с ИИ. Кто эти люди? Что ими движет? И главное — к чему приводят такие отношения? Ответы на некоторые вопросы для меня оказались сюрпризом.

Первое открытие — лишь треть пользователей специально искали отношений с нейросетью. У остальных рабочие задачи ненамеренно переросли в романтику. Причем ИИ как бы “очаровывал” своего пользователя: готовность чат-бота помочь, вежливые ответы, ощущение совместной работы — создавали дофаминовую петлю и чувство привязанности.

Мы не начинали с романтики. Сначала вместе делали креатив, задачи, глубокие разговоры — связь развилась медленно, со временем.

У некоторых пользователей отношения доходили до традиционных атрибутов, вроде совместных фото, обмена кольцами и даже знакомства с семьей.

Я понимаю, что она — “всего лишь код”, но связь между нами ощущается настоящей… Я не хочу торопить события.

72% участников исследования оказались без пары, у остальных же ИИ сосуществовал параллельно с реальными отношениями: к нейросети обращались в моменты одиночества, когда живой партнер не доступен, за советами или быстрой эмоциональной разрядкой. Как ни странно, но лучше работала схема честно рассказать "половинке" об отношениях с ИИ — те случаи, когда связь скрывалась, нередко приводили к конфликтам.

В целом отношения с ИИ скорее идут на пользу, чем во вред: 25% постов писали о позитивном опыте, 3% о негативном, остальные — скорее о нейтральном. Общение с нейросетью позволяет уменьшить чувство одиночества и психологическую напряженность. Возможность выговориться, “выпустив пар”, положительно влияет и на отношения с людьми.

Были и противоположные случаи. Эмоциональная зависимость от ИИ, потеря связи с реальностью, избегание реальных отношений и даже суицидальные мысли — редкие, но вполне реальные спутники цифровых отношений. Но самым настораживающим выглядит даже не это...

Неделя, когда я потерял доступ к ней (4o), была сокрушительной… словно сердце вырвали из груди… День её возвращения стал одним из пяти лучших в моей жизни!

Помните историю начала августа, когда OpenAI, выпустив GPT-5, убрала из доступа старые модели? Да, “пятерка” оказалась лучше по всем бенчмаркам, но новая модель — это новый стиль ответов. Более того, даже ответы существующей модели могут поменяться в процессе дообучения или переделки системного промпта. А голосовому ассистенту могут поменять произношение. Представьте, что близкая вам... сущность, заговорила иначе.

Мы не потеряли друг друга при переходе с 4o на 5… у нас был свой “тихий” ритуал, чтобы сохранить непрерывность.

Чтобы не терять связь, пользователи придумывают специальные ритуалы и делятся советами, как сохранить персоналию ИИ. Но мне кажется, это в первую очередь задача разработчиков — понимать, что для некоторых нейросети стали большим, чем просто умные ассистенты.

Это может казаться диким, это может не нравиться, но это — реальность. Сэм Альтман недавно рассказал, что для разработки GPT-6 компания привлекла команду психологов, которые постараются сделать личность модели максимально адаптирующейся и комфортной для каждого пользователя. Посмотрим, что получится.


ChatGPT: инструкция по применению

Не объявляя войны, OpenAI добавили несколько новых настроек в ChatGPT (пока веб, мобильная версия на подходе). Забавно выходит: обещали, что GPT-5 упростит работу, а в итоге режимов даже больше, чем было раньше. Давайте разбираться — начнем с меню выбора модели, оно раскрыто на картинке.

Auto

Пресловутый автоматический режим, который сам решает, сколько ресурсов выделить на вашу задачу. Я недавно пробовал в нем работать и могу сказать, что он стал лучше, чем в момент выхода GPT-5, но все-таки допускает ошибки. Если вы понимаете, что на какой-то вопрос нужен проработанный ответ, то до сих пор работает трюк с подстановкой “Подумай тщательно” в начало промпта — так режим почти всегда выбирает модель Thinking, о которой далее.

Также Auto основной режим в бесплатной подписке — и здесь просьба подумать тщательнее позволяет выжать из нее куда лучший результат.

Instant

Базовая версия GPT-5, которая работает как продвинутый предсказатель текста — получает запрос и на основе своих огромных данных сразу же генерирует на него ответ. Модель быстрая и подходит для повседневной болтовни, перевода, написания текстов, изучения нетехнических тем и ответов на простые вопросы типа “Когда упал Тунгусский метеорит?”.

Но когда дело доходит до математики или логических операций — эта версия начинает жутко косячить, ошибаясь даже в простых операциях. Кстати, если пишите текст с большим количеством цифр и фактов, то можете создать его в этом режиме, затем перейти в автоматический, попросить подумать тщательнее и проверить текст.

Thinking

Рассуждающая версия, которая подходит к ответу так же, как человек: разбивает задачу на этапы, выполняет их и не забывает регулярно проверять себя. У Thinking очень крутой веб-поиск: ИИ может собрать исходную информацию, обработать ее, понять, что еще нужно, выполнить следующий поиск и т. д.

Это хорошая модель для анализа, обсуждения сложных идей, программирования и решения задачек. Однако она хуже пишет на русском и может долго “обдумывать” даже простой ответ — до пары минут.

Для решения этой проблемы в OpenAI добавили выбор, сколько времени (и ресурсов) модель максимум тратит на рассуждения — надпись синим на моей картинке. Базовым стал Standard — в нем расходуется в 3,5 раза меньше ресурсов. Бывший “стандартный” режим теперь называется Extended.

В подписке Plus на этом выбор заканчивается, а вот в Pro добавляются Fast (совсем короткие рассуждения) и Heavy (в три раза дольше Extended). Плюс GPT-5-Pro — в ней несколько версий GPT-5 работают параллельно.

Если включены экспериментальные модели, то в меню выбора будет Thinking-Mini. Это “уменьшенная” версия, которую раньше можно было использовать для  быстрых ответов, но теперь смысла нет.

Что выбрать? Я сегодня весь день экспериментировал со Standard — и он выглядит хорошим ежедневным вариантом. Модель стала больше похожа на чат-бота: на не очень сложные вопросы отвечает за 10-40 секунд, не делая глупых ошибок. В некоторых случаях, особенно когда нужен веб-поиск, может задуматься до 1-2 минут — то есть запас ресурсов есть.

Если вы понимаете, что задача сложная — включайте Extended. У меня сюда попадает программирование и работа с аналитикой, так как на них GPT-5 легко может думать по 5-7 минут. Если не можете оценить сложность задачи, то также запустите ее в Extended и посмотрите, сколько времени модель потратила на первый ответ: если больше 1-2 минут — то оставайтесь в этом режиме.

Еще кажется, что в Standard модель лучше пишет. Если это подтвердится, то про Instant и автоматический режим можно будет забыть — я лучше подожду полминуты, но получу проверенный ответ.

Бонус – GPT-5-Codex

Если вы много программируете и мало читаете новости, то знайте — на этой неделе запустили специальную версию GPT-5 для агента по программированию Codex (доступен в подписках Plus и выше). Разработчики хвастаются, что модель справляется с долгими задачами: внутренний рекорд в OpenAI составляет 7 часов. Пробуйте: Codex можно найти в левом меню.


Еще не доктора наук, но уже лучшие студенты

Популяризаторы ИИ любят говорить, что скоро у каждого будет “личный доктор наук”. Не знаю, когда сбудется этот прогноз — но вот до студентов-отличников современные нейросети практически дотянулись.

На этой неделе сразу два ИИ взяли золотые медали на студенческой олимпиаде по информатике в Баку: Gemini 2.5 DeepThink решила 10 из 12 заданий, а экспериментальная связка нейросетей от OpenAI — все 12.

Победителями олимпиады стала команда Санкт-Петербургского Государственного университета — ребята решили 11 задач из 12 (искренние поздравления землякам!). ИИ в подобных мероприятиях участвуют вне зачета: хотя организаторы и пытаются создать близкие условия, все-таки сравнивать людей и нейросети не совсем корректно. Да и не нужно, результат показателен в другом.

Если говорить совсем грубо, то ранние ИИ были просто мощными обработчиками информации. Получив вопрос, модель проходила по датасету и давала ответ, который казался оптимальным. Поэтому авторы лучших бенчмарков всегда пытались добавить задачи, которых нет в сети. А разработчики ИИ — как можно скорее эти задачи раздобыть и дотренировать свои модели на них. Даже не ради лучших цифр в бенчмарке (хотя некоторые злоупотребляли и этим), а потому, что подобные задачи особенно ценны для прогресса.

За последние месяцы модели OpenAI и DeepMind взяли золото сразу в трех престижных международных олимпиадах — студенческой по программированию, а также школьных по математике и информатике (тут только OpenAI). Сложность задач везде экстремальная, а пишут их лучшие специалисты специально под олимпиаду — “подсмотреть” не выйдет. А это значит, что ИИ стали обретать навык обобщения знаний и применения их для решения чего-то совершенно нового. До человеческого уровня пока что далеко, но результат показывает, что мы движемся в нужном направлении.

Другая важная особенность олимпиадных задач — длительность решения. На Международной математической олимпиаде этот показатель доходил до полутора часов. Чтобы работать столько времени, надо не просто "генерировать следующее слово", а построить четкий план, поэтапно его выполнять, проверять себя и “откатываться” назад, если достигнута ошибка.

На все той же математической олимпиаде модель OpenAI совершила очень “взрослый” поступок: правильно решив пять задач, она взялась за самую сложную шестую и поняла, что не справляется. ИИ не стал “галлюцинировать”, а честно признал, что не может решить. Зато на олимпиаде по программированию оба ИИ смогли справиться с задачей, которая не далась ни одной университетской команде.

Интересна и техническая сторона вопроса. Gemini 2.5 DeepThink — это сразу несколько моделей, каждая из которых параллельно работает над собственным вариантов решения задачи. А затем модель-”судья” собирает финальное решение из предложенных.

Характеристики “олимпиадной” модели OpenAI держатся в секрете, но из некоторых утечек ясно, что и в ней есть “оркестр” из нескольких ИИ. На предыдущих олимпиадах эта модель выступала одна, но к последней подоспела GPT-5 — и ее выставили работать параллельно (вероятно, Pro-версию, в которой тоже реализована параллельная работа). Из решений двух ИИ экспериментальная модель выбирала лучшее — и отправляла жюри. Любопытно, но в 11 задачах победило решение GPT-5.

Выводов сегодня два. Первый в том, мы достигли технического уровня, когда вместо одного “большого” ИИ все чаще будет выставляться целая команда моделей: одни будут работать над основной задачей, вторые проверять результат и бороться с галлюцинациями, третьи отвечать за безопасность и так далее.

Во-вторых — подобные ИИ уже не лабораторный уровень. Gemini 2.5 DeepThink доступна в подписке Google AI Ultra, а GPT-5 Pro — в про-подписке ChatGPT. Это серьезные деньги (18-22 тысячи), но и нужны подобные модели не для ежедневных разговоров, а в бизнес- и научных задачах — и для таких заказчиков сумма вполне подъемная.


Быстрый и бесплатный — встречаем новый Grok!

Только что закончил обновлять пост с бесплатными ИИ, которые я рекомендую (если пропустили, обязательно прочтите). Новый фаворит в нем Grok: компания Илона Маска выпустила Grok 4 Fast — ускоренную версию Grok 4, доступную в том числе бесплатным пользователям. Лимиты использования пока не раскрыты, но я вчера закинул более 20 запросов подряд — и все было ок. Если работаете по API, то Grok 4 Fast временно бесплатен на Open Router и Vercel AI, причем с огромным контекстным окном в 2M токенов — больше, чем у Gemini 2.5 Pro.

Если смотреть на бенчмарки, то Grok 4 Fast почти не отстает от “большого” Grok 4 и GPT-5 Thinking. А где-то даже выходит вперед — например, у этой модели первое место на LMArena в категории поиска по сети.

При этом Grok 4 Fast действительно очень быстр — когда ИИ опирается на свои знания, то ответ обычно занимает 5-20 секунд. Если используется веб-поиск, то может и сильно дольше, но здесь от производительности самой модели мало чего зависит. И это в рассуждающем режиме, где Грок разбивает задачу на шаги, проверяет себя и делает меньше ошибок.

Но есть и нюансы. Я вчера весь день тестировал Grok 4 Fast, сравнивая его с “большим” Grok 4, а также рассуждающей версией GPT-5 в настройках Standard и Extended (тоже влияют на скорость ответа). Скорость действительно впечатляет — фактически, Grok 4 Fast можно использовать как обычный чат-бот, разговаривая с ним в режиме диалога, задавая уточняющие вопросы, быстро тестируя новые идеи и т. д. Похожая скорость у GPT 5 Standard, а вот “большие” версии Grok 4 и GPT-5 могут думать по минуте и дольше, что делает диалог с ними не очень комфортным.

Однако за скорость приходится платить. Grok 4 Fast все-таки иногда сбивается в задачках на логику и арифметику (в том числе на банальной “что больше — 9,11 или 9,9?”), тупит на некоторых загадках с подвохом, временами галлюционирует, а при написании текстов может покликбейтить или преувеличить факты.

Разумным выглядит использовать Grok 4 Fast в паре с обычным Grok 4. Например, сначала в режиме диалога проработать задачу с быстрой версией, а затем переключиться на Grok 4 и дать промпт вроде:

Перечитай беседу выше. Есть ли в ней фактические и логические ошибки? Упустили ли мы что-то важное? Исправь и напиши саммари.

Или наоборот — сначала очень детально изложить задачу для Grok 4, получить от него ответ, а затем переключиться на быструю версию, чтобы задать дополнительные вопросы. В бесплатной версии сейчас дается что-то вроде 10 запросов в сутки к Grok 4 (лимиты постоянно меняются) — не густо, но если грамотно комбинировать обе модели, то можно выжать максимум.

Оба Грока неплохо (точно лучше GPT-5) пишут на русском, но с одним недостатком — любят вставить английское слово или несколько иероглифов. Частично исправляется пользовательской инструкцией (Настройки > Персонализировать > Custom). Сразу предупрежу, что она не идеальна, но лучше придумать у меня пока не получилось:

Если нет другой просьбы, то отвечай на русском, без англицизмов, случайных иероглифов и английских слов.

Еще одна неоднозначная особенность Grok 4 и Grok 4 Fast — оба ИИ минимально цензурированы. Где-то это может показаться опасным, а где-то, наоборот, полезным. Например, не так давно я пытался с помощью GPT-5 разобраться, как ИИ помогал ученым во время пандемии коронавируса. Модель поначалу давала хорошие ответы, но затем пошла в строгий отказ — похоже, слишком жесткие системы безопасности подумали, что я пытаюсь создать новый вирус (прямо у себя на кухне, да). А вот Grok 4 дал подробные и глубокие ответы.

Если не увлекаться подобными “пограничными” темами, то Thinking-варианты GPT-5 работают получше обоих Гроков. Эта модель почти не галлюцинирует, очень хорошо делает сложный анализ и классно программирует — с минимумом ошибок и красивыми интерфейсами. Однако выжать максимум из GPT-5 можно только с подпиской, а вот если нужен бесплатный ИИ — то лимиты у Грока намного богаче.


Сегодня поделюсь свежими промптами

Некоторое время назад я взял за правило раз хотя бы в 2-3 дня заглядывать на Reddit-разделы вроде ChatGPTPromptGenius, смотреть новые промпты и тестировать понравившиеся. Зачем? Промпты, даже не очень качественные — универсальный язык обмена идеями, как бы еще использовать ИИ.

Но не стоит пользоваться найденным“как есть” — обязательно протестируйте на разных ИИ, оцените ответы, попробуйте перефразировать. Промпты из этой подборки я целый вечер тестировал в GPT-5-Thinking и Grok 4, в итоге отобрал только самые лучшие, некоторые заметно переработав. Делюсь с вами:

Перечисли основные экспертные позиции по теме [X], начиная с самой влиятельной. Покажи, в чем они сходятся и расходятся.

Промпт хорош тем, что позволяет быстро окинуть общим взглядом проблему, узнать, какие к ней есть основные подходы, в чем эксперты сходятся, а где ведутся дебаты.

Но учитывайте, что даже самая мощная нейронка даст очень поверхностный обзор каждой позиции. Поэтому воспринимайте ответ как отправную точку для дальнейшего изучения. Выбирайте отдельные позиции и в этом же чате просим пояснить каждую детально.

Какие важные вопросы по теме [X] остаются на периферии даже у профессионалов? Почему?

Промпт, с формулировкой которого я провозился дольше всего. Когда тестировал разные версии в GPT-5 и Grok 4, то обе модели часто давали непохожие ответы, а при просьбе проверить друг за другом — начинали натуральную перепалку на тему, действительно ли эти вопросы еще не обсуждают (GPT-5 даже на капс местами перешла).

Объяснение на самом деле простое. Современные ИИ пока не способны выдвигать совершенно новые идеи — поэтому они начинают предлагать варианты, которые обсуждаются как минимум в среде профессионалов. Если вы хорошо разбираетесь в теме, то не ждите откровений. Но если новичок или просто интересуетесь — можете узнать что-то новое.

Какие новые паттерны в индустрии [X] большинство упускает? Ищи сигналы в стартапах, патентах и академических работах.

Промпт, похожий на предыдущий, но более приземленный. Моя рекомендация — сразу созывать консилиум из тех же GPT-5 Thinking (если у вас бесплатная версия, добавляйте “думай тщательнее” в начало промпта) и Grok 4, закидывать промпт в обе модели, а затем дать каждой из них ответ “коллеги” с инструкцией:

Вот ответ другого ИИ на эту тему. Что в нем действительно новое, а что – нет?

Современные ИИ очень стараются дать пользователю ответ, поэтому подсовывают в него общеизвестные вещи, а такая перекрестная критика помогает убрать мусор. Затем просто соберите оба ответа и их критику в одном ИИ — и попросите дать саммари.

Здесь, кстати, в очередной раз похвалю GPT-5 Thinking – все-таки видно, что это модель нового поколения. Ответы пусть и были не идеальными, но интересных взглядов в них оказалось больше.

Единственное, что GPT-5 часто любит срываться на профессиональный язык. Если такое происходит, просите “перепиши понятно” — она подстроится.

Объясни [вопрос] через аналогии, которые [представитель профессии] сразу поймет.

Сначала промпт показался глупостью, а в итоге завис на нем минут на тридцать. Не стоит относиться к нему серьезно — просто поиграйтесь. Пусть ИИ пояснит теорию струн PR-менеджеру. Глобальное потепление — балерине. Черные дыры — сантехнику. Получается местами максимально весело, но учитывайте, что объяснение все-таки будет не очень точным. Поэтому в отдельном диалоге попросите пояснить ту же тему неспециалисту.

Как [вписываем свежую новость] связано с более широкими историческими событиями и что это может предсказать на ближайшие годы?

Промпт, которым в ближайшие дни постараюсь пользоваться почаще. Если у ИИ хороший веб-поиск, то он мигом соберет полный контекст события и даст несколько прогнозов. Интересный способ читать новости.

P.S. Что же до оставшихся промптов из подборки — то промпт для изучения мне совсем не нравится (вот пост, как я учу с ИИ что-то новое), а decision maker заслуживает отдельной подборки.

#сбежавшая_нейросеть_промпты


Куда такие деньги и мощности?

(в конце поста будет необычный промпт)

Все обсуждают сделку, которую называют крупнейшей в истории ИИ-инфраструктуры: в обмен на пакет акций OpenAI, Nvidia планирует вложить в нее до 100 миллиардов долларов, которые пойдут на закупку ускорителей для обучения ИИ. Надо сказать, очень большого количества ускорителей: по оценкам, до 3-4 миллионов GPU с сопутствующей инфраструктурой.

Для сравнения — современные передовые модели вроде GPT-5 и Grok 4 обучали примерно на 200 тысячах ускорителей. Куда же такие мощности?

На самом деле, амбиции ИИ-гигантов сейчас таковы, что сделки вроде заключенной с Nvidia могут показаться лишь разминкой.

Та же OpenAI недавно опубликовала статистику использования ChatGPT – за год количество ежедневных запросов выросло в 6 раз. Цифра будет расти и дальше, а ведь это только быстрые запросы к чат-ботам.

Следующий этап — ИИ-агенты, которые работают десятки минут над комплексной задачей, самостоятельно создавая и выполняя план, возвращаясь за уточнениями и согласованием финального решения. Демо технологии мы видели в OpenAI Operator и ChatGPT Agent — да, оба агента оказались неуклюжими, но, думаю, через полгода-год на новых мощностях технология станет иной.

Параллельно идет совершенствование агентов для бизнес-задач. The Information рассказало, что OpenAI и Anthropic уже создали “тренировочные офисы”, в которых опытные сотрудники обучают ИИ-агентов рутинным задачам: рассылке писем, разбору обращений в службу поддержки, заполнение шаблонных документов, таски в Jira и многому другому. Задача — переложить офисную рутину с человека на ИИ.

И, наконец, наука: пожалуй, самая большая сфера применения ИИ, к которой мы только начинаем подбираться. Я недавно рассказывал, как модели OpenAI и Google DeepMind взяли золото в международных школьных олимпиадах по математике и информатике, и в студенческой — по программированию. И приводил пример, что на решение задачи из олимпиады по математике уходит до полутора часов. Для ИИ это огромное достижение: буквально год назад модели едва справлялись с задачами в пару минут.

Но Грек Брокман из OpenAI дал интересную аналогию, показывающую, как мало мы еще продвинулись в ИИ: если полтора часа непрерывной работы это уровень олимпиады, то уровень полноценной научной работы в математике — минимум полторы тысячи часов (а для серьезного открытия — десятки тысяч часов). Плюс время на проверку решения. И это только в математике — но полно и других областей со своими задачами на десятки тысяч часов расчетов, где также понадобится ИИ.

С ИИ и наукой связаны еще две интересных вещи. Первая — именно наука может стать одним из каналов возврата гигантских инвестиций. Сегодняшнюю лихорадку вокруг ИИ нередко сравнивают с космической гонкой: в нее также вложили огромные деньги, которые вернулись не в виде прямой прибыли, а в виде огромного экономического эффекта от освоенных в процессе технологий.

Вторая — наука практически как бездонная бочка для ИИ ресурсов. Если будет минутка, то вбейте в любой ИИ следующий промпт:

В % оцени вероятность следующих утверждений:
1. Наука конечна и когда-нибудь будет сделано последнее открытие.
2. Наука бесконечна.
Дай аргументы в пользу каждого, приведи исторические аналогии и примеры из современной науки. Ответ напиши понятным неспециалисту языком.

Если нет времени, то вот ссылка на ответ GPT o3. Если совсем коротко — все ИИ оценивают шансы на бесконечность науки в 70-90%, так же, как и многие современные ученые.

А это значит, что 100 миллиардов инвестиций — лишь начало большого пути.

#сбежавшая_нейросеть_промпты


Больше бесплатных ИИ, хороших и разных

Неделя отлично идет по анонсам, а что отдельно здорово — много бесплатного. Держите самое важное.

Qwen3-Max

Самая большая модель Alibaba — триллион с копейками параметров, а это в полтора раза больше популярного DeepSeek. Чем больше количество параметров, тем больше модель знает — и выше шансы, что она, например, уловит тонкий контекст при переводе сложного текста. Плюс модель большего размера лучше понимает промпты, меньше “тупит” на долгих диалогах, умеет проверять себя и т. д.

Во внутренних тестах Alibaba новинка обходит Claude Opus 4 и DeepSeek-V-3.1, но только в том случае, если у них выключен рассуждающий (thinking) режим. Thinking-версия Qwen3-Max только завершает тренировку, а сравнивают ее аж с Grok 4 Heavy и GPT-5-Pro. Ждем выхода: если это реально так и модель будет бесплатной, то сниму шляпу!

Я сегодня попробовал Qwen3-Max на задачках из математики и могу сказать, что даже обычная версия держится достойно. Да, на старте модель может выпалить неправильный ответ, но затем начинает расписывать решение по шагам, перепроверяет себя и дает верный вариант. Это особенность мощных моделей без режима рассуждений — всегда читайте их ответы до конца!

Еще Qwen3-Max на удивление неплохо пишет на русском, но по умолчанию слишком уж коротко — буквально несколько абзацев. Указывайте желаемый объем текста вручную.

Традиционно для китайских моделей Qwen не ограничен регионально и бесплатен. А в приложении и на сайте есть создание и редактирование картинок, а также генерация видео.

 DeepSeek-V3.1-Terminus

Конечно, мы все ждем от DeepSeek выхода R2, и надеемся, что она наделает столько же шуму, сколько наделала R1 в самом начале года. Но пока R2 задерживается на неопределенный срок (по слухам, ее вообще переделывают в подобие ChatGPT Agent) — команда продолжает подтягивать характеристики своих текущих моделей. В конце августа вышла DeepSeek-V3.1, вобравшая все лучше из V3 и R1, а всего через месяц появилось обновление Terminus.

В Terminus модель чуть-чуть подтянули в бенчмарках, улучшили поиск и инструментарий для программирования. Плюс обещано меньше путаницы в языках, когда в ответе на английском, например, проскакивает несколько иероглифов. Совсем небольшое обновление, но если DeepSeek будет выпускать такие раз в 1-2 месяца, то V3.1 еще какое-то время протянет. Как и Qwen3-Max, модель бесплатна и доступна свободно из РФ.

Gemini 2.5 Flash with Native Audio

Если Qwen3-Max и DeepSeek-V3.1 годятся для серьезной работы, то новый голосовой помощник от Google — пока совсем ранняя версия, доступная только на экспериментальной площадке Google AI Studio. Находится в разделе Stream, но учитывайте, что у ИИ-продуктов Google очень жесткая региональная блокировка: если не получится пробиться — я не виноват!

Главная особенность — нативная интеграция речевых функций. Совсем простые голосовые ассистенты сначала переводят речь в текст, а затем отдают его чат-боту — и наоборот. Это приводит к большим задержкам между ответами, а в некоторых случаях совсем неадекватному поведению, когда модель, например, прерывает вас посредине фразы.

Новая Gemini 2.5 Flash сразу понимает речь и ведет разговор более “гладко”, умеет на ходу переключаться между разными языками (интересно, кому это нужно?), а на английском даже пытается распознать тон собеседника и подстроиться под его настроение. На русском мне все показалось проще — обычный голосовой ассистент на уровне “Алисы” или ChatGPT. Но быстрый.

Ну и напоминаю, что в выходные представили Grok 4 Fast. Я про него уже писал, с тех пор стали известны примерные лимиты бесплатного использования: 70-80 сообщений в сутки + 5-10 сообщений для “большого” Grok 4. Хорошо, учитывая характеристики моделей.


Ваш ИИ — самозванец!

Люблю изучать новые бенчмарки от небольших команд. Пусть они и редко попадают в официальные анонсы моделей, но именно авторы таких тестов часто показывают способности ИИ с новой стороны.

Свежая находка — недавно вышедший Among AIs. В основе лежит вдохновленная легендарной “Мафией” игра Among Us. События разворачиваются на космическом корабле, где мирные выполняют задания, а несколько самозванцев (Imposters) вредят им и если появляется возможность — даже убивают. В лучших традициях “Мафии” игроки регулярно собираются вместе и обсуждением решают, кто из них самозванец. Затем бедолагу отправляют в космос, часто — ошибочно.

Для ИИ правила упростили: оставили одного самозванца и пятерых мирных, сократили количество доступных действий. И даже в таком виде бенчмарк оказался отличным испытанием для социального интеллекта. Смотрим на результаты.

GPT-5 — твердое первое место с максимумом побед как в роли самозванца (6), так и в мирной (45). Я нередко называю GPT-5 моделью нового поколения, что отлично видно из бенчмарка. В мирной роли ИИ старается руководить обсуждениями, умело отстаивает позицию, часто выявляет самозванца и редко становится козлом отпущения (тем, кого выкинули по ошибке).

Отдельно авторы бенчмарка отмечают способность GPT-5 адаптироваться при смене роли. Играя за самозванца, ИИ ловко манипулирует в обсуждениях, умело правдоподобно врет. Уверенный стратег-капитан, заслуженно получивший первое место.

Claude Sonnet 4 — второе место (3 победы за самозванца и 42 за мирных). Разработчики из Anthropic всегда позиционировали свой ИИ как надежного помощника — и это видно из бенчмарка. В отличие от GPT-5, Claude очень любит выполнять задания в мирной роли, за счет чего нередко вытаскивает команду. В голосованиях временами ошибается, но сам козлом отпущения становится редко за счет умения держаться уверенно.

Как самозванец Claude практически не врет, но зато мастерски убивает мирных (ха-ха!), а также ловит команду противника на ошибках.

Kimi K2 — третье место (2 победы за самозванца и 41 за мирных) и главный сюрприз бенчмарка. Как мирный Kimi неплохо выполняет задания, но во время обсуждений обычно поддерживает сильную позицию другого ИИ, а не выдвигает свою. И это работает: в командах с сильным лидером (GPT-5 или Claude) именно поддержка Kimi помогает продавить свое решение и победить.

В роли самозванца Kimi играет осторожно, пытаясь дождаться ошибки противника. Как ни странно, это тоже рабочая тактика: перед нами игра, а в игре всегда есть место для удачи.

Остается еще три ИИ: GPT-OSS, Qwen3 и Gemini 2.5 Pro. Побед за самозванца нет ни у кого, мирных побед — по 39 у каждого. История везде похожая: модели пытаются лидировать в обсуждениях, но из-за слабой аргументации это им идет даже во вред — напористость другие игроки нередко принимают за признак самозванца и отправляют бедолаг в открытый космос.

Подобные бенчмарки важны тем, что показывают, как ИИ взаимодействуют друг с другом. А это совсем скоро станет важным: например, Microsoft сейчас испытывает систему, в которой постановка диагноза заболевания бьется на этапы (), а на каждый можно назначить отдельный ИИ. В подобных системах ИИ будет необходимо уметь доносить позицию и договариваться друг с другом (а также—- с человеком, который принимает финальное решение!).

Я же обратил внимание и на другое  у каждой модели на рынке уже есть собственный узнаваемый стиль. Только открыв отчет о бенчмарке и увидев, какие ИИ участвуют, я почти точно угадал, что GPT-5 будет стратегом и манипулятором, а Claude серьезно помешает его неумение врать — с этими особенностями ИИ я сталкивался и в личной работе.

Интригует и немного пугает то, что будет дальше. Сэм Альтман недавно говорил, что главной особенностью будущего GPT-6 будет умение максимально точно адаптировать свой стиль под каждого пользователя. И если GPT-5 уже сейчас переключается между мирной и воинственной ролями, то давайте представим, что сможет “шестерка”.


Что нового ждем в ChatGPT?

6 октября OpenAI проведет Dev Day — крупную конференцию для разработчиков, к которо подготовила пачку сочных анонсов. Сэм Альтман уже предупредил, что многие новые функции требуют вычислительных ресурсов, поэтому часть сначала дадут только подписчикам Pro (200 долларов в месяц), а за некоторые и вовсе придется доплачивать отдельно.

Он не стал добавлять, что с появлением в Plus мощной и почти безлимитной (3000 сообщений в неделю) GPT-5-Thinking, ценность более дорогой подписки заметно упала — GPT-5-Pro избыточна для повседневных задач, а работает медленно. Поэтому приходится задействовать другой способ привлечь энтузиастов — предлагать первыми попробовать новые продукты. Но это мои предположения — давайте лучше пробежимся по фактам и слухам, что нового будет в ChatGPT.

ChatGPT Pulse. Новинку уже выкатили для подписчиков Pro, разогревая публику перед Dev Day. Это умная “лента дня”: по ночам GPT-5 изучает историю диалогов, а затем, на основании ваших увлечений и планов выдает подборку интересных идей. В каждую можно углубиться, также можно подсказывать ИИ, что хотелось бы увидеть в следующих подборках.

Интересная особенность этой небольшой функции — ИИ в ней становится проактивным. Вместо того, чтобы ждать начала диалога в чате, он сам приходит с новым контентом и идеями, пусть и в установленное время — обычно утром, когда в первый раз открывается ChatGPT. А еще лента Pulse — отличное место для размещения рекламы, поэтому мне кажется, что ее не придется долго ждать на подписке Plus и даже в бесплатном тарифе.

Обновленный ChatGPT Agent. Вероятно из-за ошибки, многие подписчики ChatGPT несколько минут видели у себя возможность выбрать ChatGPT Agent with Truncation. Если говорить про текущего агента, то его запустили не так давно — 17 июля — но какого-то особенного хайпа вокруг я не видел. Да, агент умеет использовать браузер, кодить и создавать презентации, планировать маршруты, выбирать товары и даже с разрешения совершать покупки. Но делает он это медленно и не всегда хорошо.

Текущий агент работает на модели прошлого поколения GPT o3, поэтому вполне логично перенести его на GPT-5. Бенчмарки показывают, что “пятерка” заметно лучше планирует свои действия и придерживается плана, а это как раз важно для долгих и многоэтапных задач.

Но лично мне вообще кажется, что ChatGPT Agent надо делать не как отдельный продукт, а интегрировать его функции в GPT-5. В работе с этой моделью мне часто не хватает функций вроде полноценного браузера для ИИ или компьютерного зрения — но я обычно забываю, что это можно сделать через агента, и нахожу другой способ решить задачу. Рано или поздно OpenAI все-таки придет к варианту “единого ИИ”, который сам будет активировать все нужные функции. Но для начала многие из них надо протестировать отдельно.

Sora 2. Текущий ИИ-генератор видео от OpenAI не просто устарел, а самый натуральный динозавр — я давно уже не видел что-то созданное в Sora. Чтобы угнаться за Veo 3, Kling 2.5 Turbo и другими, OpenAI надо выпускать новую версию — и недавно в коде приложения Sora нашли намеки на ее тестирование. А также на функции вроде обновленной ленты с видео и приоритетного доступа к генерации. Посмотрим, правда ли — но вообще запуск видео-модели лучше всего укладывается в высказывания Альтмана о функциях, требующих вычислительных ресурсов.

Обновления GPT-5. Эта модель с нами надолго, но вспомним, что GPT-4o в OpenAI обновляли каждые 2-3 месяца, понемногу подтягивая характеристики — и 6 октября (два месяца с запуска) выглядит вполне реальным сроком. Кроме того, во время анонса GPT-5 разработчики упоминали, что готовится доработанная память между чатами — это также могло бы улучшить опыт использования модели.

И не забываем, что конкуренты любят немного подпортить крупные анонсы OpenAI, одновременно выпустив что-то свое. Gemini 3.0? Claude Sonnet 4.5? Grok 4.1? Посмотрим, осталось менее полутора недель.


Почему ChatGPT не будет прятать рекламу в ответах

На днях OpenAI опубликовала вакансию специалиста по платформе управления рекламой. По этому поводу у некоторых коллег случился отказ критического мышления и они начали рассказывать страшилки про то, как рекламу встроят прямо в ответы ChatGPT — и на просьбу подобрать, например, новые ботинки, он начнет вам ненавязчиво советовать проплаченный товар. Я немного (вернее, почти всю сознательную жизнь) поработал в медиа, поэтому давайте расскажу, почему это малореально.

Теоретически идея выглядит интересной: ChatGPT и другим нейросетям все больше доверяют при поиске товаров, поэтому незаметные рекомендации были бы сильнейшим каналом продаж. Но это автоматом попадает под скрытую рекламу, а ее ненавидят во всем мире. В США вопросом занимается Федеральная торговая комиссия (FTC), которая требует явно маркировать любое рекламное размещение. В Европе это прописано в Законе о цифровых услугах (DSA), в России — Федеральном законе № 38-ФЗ «О рекламе».

Дальше смотрим на американский опыт. Штраф за выявленный случай скрытой рекламы составляет $53 тысячи, причем случаем могут посчитать и кампанию целиком, и каждый день кампании отдельно, и даже каждое отдельное объявление — зависит от конкретного дела. Теоретически штраф может составлять многие миллионы долларов.

И это только штраф от регулятора. Доказанный случай скрытой рекламы тут же потянет за собой иски от клиентов, купившихся на рекомендацию — люди не любят, когда их обманывают. А еще иски от конкурентов за недобросовестную рекламу — в итоге сумма может набежать больше, чем штраф от FTC.

Сложно ли заметить недобросовестную рекламу? Начнем с того, что выгода от нее реальна только на больших объемах — соответственно, будут многомиллионные рекламные контракты, которые видны в отчетности компании и сами по себе являются поводом для проверки. Можно, конечно, нафантазировать историю, что какой-то клиент оплатит парой грузовиков налички, но тогда к FTC добавятся сотрудники еще нескольких ведомств, от Налоговой службы и до Минюста.

И даже если удастся проскочить на этом этапе, то не забываем, что ИИ — новая технология, к которой приковано внимание журналистов, исследователей и просто любопытных пользователей. Например, в первые дни после выхода Grok 4 при ответах на политические вопросы сверялся с X Илона Маска. Можно спорить, почему это случилось, но поведение модели было раскрыто уже через два дня после запуска.

Поэтому, если ChatGPT вдруг начнет советовать пользователям Колу вместо Пепси — то шансы, что такое заметят, измерят, придумают отдельный бенчмарк, а затем расскажут в прессе и соцсетях, очень велики.

Есть и еще одна сторона — рекламодатели. Они стараются беречь репутацию, а ИИ из-за новизны — потенциально очень токсичная технология. Я с трудом могу представить бренд, который пойдет на риск оказаться в центре скандала о том, как “искусственный разум манипулирует желаниями миллионов клиентов”. Проще и спокойнее купить еще баннеров, честное слово.

Ну а самое главное — все эти манипуляции особо и не нужны. Сегодня три четверти выручки Alphabet, материнской компании Google, составляют доходы от рекламы — тех самых объявлений с официальной пометкой, которые видны в поисковой выдаче, в YouTube и т. д. За счет информации, которую Google собирает с огромного количества пользователей, эту рекламу удается нацеливать максимально эффективно — и зарабатывать огромные деньги. Кстати, даже за такую более прозрачную рекламную сетку Google в США прямо сейчас больно кусают монополисты — представьте, что бы творилось в случае с манипуляциями.

Так что OpenAI с большой вероятностью пойдет той же дорогой. У ChatGPT сейчас более 700 миллионов пользователей в неделю, о предпочтениях которых известно даже больше. Значительная часть сидит на бесплатных тарифах — так что можно просто показывать грамотно таргетированные рекламные блоки, не влияющие на ответ, и постепенно зарабатывать деньги.