#ai#prompt#frontend#openai#chatgpt
ChatGPT endi mutaxassislar uchun yanada qulay!
OpenAI turli sohalar uchun tayyor prompt to‘plamlarini (Prompt Packs) taqdim etdi.
Masalan, “ChatGPT for Engineers” to‘plami orqali siz:
➖ Kodni debug qilishni,
➖Texnik hujjatlar va tavsiflarni tayyorlashni,
➖Arxitektura vizualizatsiyasini,
➖Tahlillarni ancha soddalashtirishingiz mumkin.
Bu to‘plamlar — vaqtni tejash va samaradorlikni oshirishga mo‘ljallangan tayyor yo‘riqnomalar.
🔹Prompt Packs to‘plamlari
🔹ChatGPT for Engineers
💻@dasturlash_hayoti— Dasturchilar hayoti, motivatsiya va IT olamidagi eng foydali maslahatlar shu yerda!
Japan Ministry Introduces First AI Policy
Japan's Defense Ministry has released its inaugural policy on the use of AI in military applications, aiming to address recruitment challenges and stay competitive in defense technology.
The policy outlines seven priority areas for AI deployment, including target detection, intelligence analysis, and unmanned systems.
The strategy emphasizes human control over AI systems and rules out fully autonomous lethal weapons.
Japan’s policy could set a precedent for responsible AI use in military applications, influencing global approaches to the AI arms race.
#AI#AIPolicy#EthicalAI
📌Интервью 23-летнего сотрудника OpenAI, который выучил DL без учебы в университете.
Интересная история, которая заставляет задуматься об образовании и карьере.
Знакомьтесь - Габриэль Петерссон. Ему всего 23 года, он бросил школу в глухом шведском городке, не учился в ВУЗе, но прямо сейчас работает научным сотрудником в OpenAI, в команде Sora.
🟡Мы живем во время, когда монополия ВУЗов на фундаментальные знания пошатнулась.
Традиционное образование - это путь "снизу вверх". Хочешь заниматься машинным обучением? Сначала выучи линейную алгебру, потом матан, потом тервер. Это долго и зачастую теряется мотивация и понимание, зачем тебе это нужно прямо сейчас.
Масла в котел демотивации подливают компании, которые тоже не очень хотят ждать. Palantir, например, уже нанимает старшеклассников, минуя вузы. И история Габриэля — показательный пример тенденции.
Он не проходил классический путь "школа — бакалавриат — магистратура". Вместо этого он использовал ChatGPT как персонального ментора. И речь не о том, чтобы попросить чат-бот «напиши код за меня». Габриэль использовал метод, который он сам называет «рекурсивным заполнением пробелов».
Его суть том, чтобы идти как бы "сверху вниз". Он берет сложный проект: например, хочет разобраться, как работают модели диффузии. Он просит ChatGPT написать код. Естественно, сначала он ничего не понимает.
И вот тут он начинает задавать вопросы к каждому непонятному модулю. «Что делает этот блок?». Допустим, это блок ResNet. Он спрашивает: «Почему это помогает модели учиться?». И копает глубже. Если всплывает незнакомое понятие - он просит объяснить математическую базу, лежащую в его основе.
Это и есть рекурсия: слой за слоем, пока не заполнятся все пробелы в знаниях. Он не учит математику впрок, он учит ту математику, которая нужна ему прямо сейчас для работы кода.
🟡Но как иностранец без диплома получил визу в США и работу в Кремниевой долине?
Для получения визы талантов (O1) он использовал свою репутацию на Stack Overflow и рекомендации, которые просмотрели миллионы людей, как доказательство вклада в индустрию.
Габриэль советует: забудьте про HR. Резюме и дипломы не важны, если вы можете показать результат. Его стратегия — MVP или демо продукта и написать напрямую топ-менеджменту компании с предложением бесплатной работы на неделю. Это снимает риски для нанимателя и дает вам шанс показать себя.
Его главный посыл: если вы готовы активно задавать вопросы и не боитесь выглядеть глупо перед ИИ, изучая основы, вы уже входите в 1% лучших. Потому что большинство людей просто плывут по течению.
🔜Посмотреть полное интервью
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Interview#OpenAI
На открытии Зимних Олимпийских игр показали ролик, который журналисты уже окрестили AI slop - визуально гладко, технически нормально, но по ощущению… пусто.
И я опять говорю о том, что
проблема не в ИИ. Проблема в том, как его используют.
Но и самое важное :
ИИ уже на главных сценах мира.
Вопрос больше не «будут ли его использовать»,а кто будет отвечать за вкус, смысл и ответственность.
Технология ускоряет всё.
Включая посредственность - если за пультом никого нет.
А если есть - может получиться магия.
Пока, увы, чаще получается посредственность.
#ИИ#искусственныйинтеллект#ai
#креатор#креаторство#иидляконтента#aiконтент
В одном из прошлых постов я уже говорил, что одна из базовых подписок сегодня - это Higgsfield AI. И этот сервис в очередной раз подтвердил, почему.
LiveMotion.
Теперь любую анимацию можно делать буквально из воздуха: описал идею - получил движение.
Без таймлайнов, без ручной возни.
В основе - ИИ на базе Claude от Anthropic.Он реально понимает замысел: учитывает лого, шрифты, цвета, держит стиль и собирает нужный результат.
Видео, тексты, инфографика, графика для презентаций - всё в одном контуре.
И это ещё раз подтверждает простой факт: ИИ развивается очень быстро. И если хочешь быть в топе - схватывать новое нужно так же быстро, как обновляются сервисы искусственного интеллекта
#ИИ#искусственныйинтеллект#ai
#креатор#креаторство#иидляконтента#aiконтент
Вышел Kling 3.0.
И как заявляют - этоне просто апдейт,а шаг к полноценной платформе, где видео создаётся целиком: от текста или изображения до готового кино-кадра
Разработчики объединили всё в одну модель - All-in-One.
То, что раньше было разрознено, теперь работает как единый продакшн-инструмент.
Что заявляют :
1. видео до 15 секунд за одну генерацию, с точной настройкой длительности
2. multi-shot: до 6 склеек в одном ролике, ИИ сам расставляет камеры и планы
3. звук внутри видео: голоса, музыка, эмбиент + липсинк на нескольких языках
4. сохранение персонажей и даже голоса между генерациями
5. нормальный читаемый текст в кадре: вывески, субтитры, макеты
По ощущениям, Kling всё ближе не к поиграться, а к реальному инструменту для продакшена.
Буду тестировать.
Скоро станет понятно, где здесь реальный прорыв, а где просто громкие слова.
#ИИ#искусственныйинтеллект#ai
#креатор#креаторство#иидляконтента#aiконтент
Google показал Genie 3 - ИИ, который собирает миры из текста.
Описал сцену → выбрал вид → гуляешь внутри. Пока это 60 секунд, видео можно сохранить.
По ощущениям - это не кино и не «вау-графика». Скорее игры начала 2000-х: простые, не кинематографичные, но рабочие.
И это нормально - инструмент вообще не про финальный визуал.
Очевидная сфера применения - игровая индустрия. Дальше - моделирование сцен, пространств, ситуаций. Всё, где важно не качество картинки, а возможность быстро зайти внутрь идеи.
Пока это больше формат «поиграться и посмотреть».Но потенциал у истории - безумный. Даже страшно представить, сколько серверной мощности Google тратит на одну такую генерацию.
Но важный момент:
на волне хайпа вокруг ИИ компании регулярно выкатывают «продукты будущего», которые в итоге никому не нужны. Вспомните тот же Rabbit за $200 - шум был как от революции,а по факту вышла дорогая игрушка без массового смысла.
Так что с Genie 3 всё просто:
выглядит впечатляюще, потенциал огромный - но станет ли это чем-то реально нужным, а не просто демкой технологий, покажет только время.
#ИИ#искусственныйинтеллект#ai#креатор#креаторство#иидляконтента#aiконтент
250 лет мы восхищались прогрессом машин:
• Автомобили становились быстрее и безопаснее - но ими всё ещё управлял человек.
• Фотокамеры становились доступнее и удобнее - но снимки всё ещё делал человек.
• Связь становилась быстрее и стабильнее - и на том конце линии всё равно был человек.
Автоматизация делает жизнь удобнее и безопаснее. Она строится вокруг людей - для людей. И мы ждали, что заводы заберут тяжёлую ручную работу, а мы будем заниматься творчеством… ахаха
И вот тут начинается самое интересное.
Оглянемся. Кажется, машины уже не “грозят” - они делают. И они заходят с тыла! Первым делом ударяя как раз по творчеству: тихо, быстро, без объяснений выносят целые профессии.
Э! Не так быстро! Но правда в том, что там, где автоматизацию ждали больше всего, она оказалась не такой “заменяющей”, как представлялось. В реальности она чаще становится помощником, костылём, усилителем - но не полной заменой.
• Машины на автопилоте пока не заменили водителей.
• Автоматизированные заводы пока не заменили рабочих.
• Ботов поддержки клиентов ненавидят почти все - мы хотим слышать живого человека.
Прогресс профессий выше - виден, но он размерянный, спокойный, понятный.
А вот творчество… блин.
Бедные дизайнеры / фотошоп-редакторы / копирайтеры.
Да, те, кто внедряет ИИ, работу не потеряют. Но те, кто не внедряет… мне за них реально тревожно. А те, кто считает ИИ мыльным пузырем, просто - очнитесь.
Творчество оцифровывают бешеным темпом: в век попсы большинству “на ура” зайдёт и второсорт - никого не обижаю, просто реальность. И цифры говорят за себя.
Что делать? Паниковать? Нет.
Нужно честно принять: мы уже в новой реальности. Как раньше - не будет.
Если ты в творческой сфере - внедряй ИИ. Срочно. Умоляю.
#ИИ#искусственныйинтеллект#ai
#креатор#креаторство#иидляконтента#aiконтент
Окей, с сервисами разобрались.
Я уже рассказал, какие нейронки база и сколько вообще стоит начать делать ИИ-видео.
Но дальше у большинства происходит одно и то же:
сервисы куплены, вкладки открыты…
и вопрос - а что дальше?
Вот здесь и начинается реальное изучение ИИ. И сразу скажу честно:
ИИ не изучают с сервисов. ИИ изучают с головы.
1. Перестань искать волшебную кнопку
Её не существует.
ИИ - это не «нажал → получил шедевр». Это диалог, попытки, ошибки, перегенерации.
Если тебя раздражает сам процесс -честно, дальше можно не идти.
2. Не хочу всё сразу, Одна задача.
Видео, картинки, тексты, аватары, музыка - самая быстрая дорога в кашу. Выбери одну точку входа.Одну. Не пять.
3. Учись формулировать мысль, а не промпт
ИИ не глупый.Глупо - когда ты сам не понимаешь,что хочешь получить. Если ты не можешь словами объяснить:
1. что происходит в сцене
2. зачем это видео
3. какую эмоцию оно должно вызывать
ИИ тебе не поможет. Он просто усилит твою путаницу.
4. Повторяй одно и то же 50 раз
Один стиль.Одна сцена. Одна идея.
Меняешь:
одно слово
одну деталь
один параметр
И смотришь, что реально влияет на результат. Вот здесь и начинается понимание.
5. Смотри не туториалы, а чужие работы. Не «как сделать», а почему это выглядит так.
Разбирай:
— кадр
— движение
— ритм
— паузы
— монтаж
6. Не трать деньги, пока не появилось “хочу ещё”
Лучший индикатор:
ты закрыл ноутбук, а через час думаешь : «Блин, хочу попробовать ещё одну идею».
Вот тогда да, можно думать о различных доп.подписках.
Если нет- значит, не твоё.
И это нормально.
Если Коротко:
ИИ- Это инструмент для тех, кому реально нравится думать, собирать, ошибаться и снова собирать.
#ИИ#искусственныйинтеллект#ai
#креатор#креаторство#иидляконтента#aiконтент
Как выбирать продуктовую стратегию без туннельного мышления с помощью ИИ
Сегодня разберём 2 приёма, которые помогают не залипать на первой “красивой” идее.
Туннельное мышление — это когда мы влюбляемся в один вариант и дальше ищем подтверждения, а не альтернативы.
1️⃣Правило трёх линз (Multi-perspective / Multi-path reasoning)
Просим ИИ оценить один и тот же вариант через независимые оптики.
Промпт:
Ты — продуктовый стратег. Цель: повысить [метрика] в [сегмент]. Идея: [ваш вариант].
Оцени идею через 3 линзы: пользовательская ценность (какая боль/джоб решается), влияние на метрики (какая именно и почему),
стоимость и риски реализации.
Дай короткий вердикт: стоит ли тестировать и какой самый дешёвый эксперимент.
Как читать ответ:
- Если идея “выигрывает” только в одной линзе — это чаще хайп или вкусовщина.
- Если держится во всех трёх — хороший кандидат в roadmap.
2️⃣Ветвящийся выбор вариантов (Tree-of-Thoughts, ToT)
Сначала строим 3–4 альтернативные ветки, потом сравниваем по критериям. Это отличный антидот против “давайте просто сделаем X”.
Промпт:
Сгенерируй 4 альтернативные стратегии для цели: [метрика/результат] в продукте [контекст].
Для каждой стратегии:
- описание гипотезы,
- ожидаемый механизм влияния на метрику,
- риск/сложность,
- что можно проверить за 1–2 недели.
В конце сравни и выбери 1–2 наиболее устойчивых варианта.
➡️Мини-кейс (для удержания)
Промпт:
Цель: улучшить удержание 2–4 недели. Контекст: [ваш продукт]. Сгенерируй 3–4 ветки решений, например:
- улучшение “aha”-момента,
- формирование привычки,
- снятие фрикций,
- ценностные триггеры.
Затем оцени каждую ветку через 3 линзы: ценность, метрики, стоимость/риски. Итог: что тестировать первым и какой сигнал успеха.
🖤Забираем в работу
Когда выбираете стратегию, не просите ИИ “предложить лучший вариант”. Просите альтернативы, оценку разными линзами, дешёвый тест.
Это почти всегда даёт более трезвое и продуктово-рабочее решение.
#ИИ#AI#Нейросети
———
#Инструменты#Промпт
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct