Открытый канал ID 77763979532448

ИИ под лупой 🔍

Большинство каналов показывают результат. Мы — процесс. 🧪

👇 Что здесь будет:
⚙️ Реальные задачи — стратегии, расчёты, креатив
🤖 Прогон через разные ИИ (GLM, GPT, DeepSeek)
🔍 Разбор промтов, ошибок и неожиданных инсайтов

Без хайпа, топ-10 и «изменит вашу жизнь». Только честные эксперименты.

Подписывайся, если хочешь понимать, как ИИ работает на самом деле.

Каналов в рубрике
4 770
Место этого канала
№ 2 856
Открыть рубрику →
Открыть в MAX

Публикации за период

По реакциям

Поиск и вся лента — после бесплатной регистрации. Свои даты — по подписке; владелец канала видит их бесплатно. Сортировка по реакциям — по подписке. Зарегистрироваться

Загрузка…

📌 Пост, который должен быть первым. 📌

Так уж получилось, что один из подписчиков, мы с ним познакомились в реале, вообще не понимает, что такое нейросети, и как ими пользоваться.
Поэтому этот короткий пост о том, что такое нейросети, а конкретнее чат-боты и как их использовать.

Я сейчас не буду касаться моментов, что нейросети могут врать, ошибаться, придумывать и тд.
Просто имейте ввиду, что такое тоже бывает )
)

На самом деле существует много различных нейросетей, для совершенно разных целей.
С их помощью можно создавать рисунки, музыку, видеоклипы, искать информацию, писать программы и многое другое.
Но конкретно в этом канале я рассматриваю использование чат-ботов.
На мой взгляд - это самый простой вариант для "вкатиться в тему"

Чат-бот - это очень удобный инструмент, который сильно экономит время. А https://chat.deepseek.com/ к тому же один из самых дружелюбных

Самое простое использование, на мой взгляд - это поиск информации.
Если Вас что заинтересовало, то вместо использования Яндекса или Гугла, просто спросите у чат-бота.
Но спросите так, как будто перед вами человек очень хорошо разбирающийся в теме, например:

Вместо «расскажи про бизнес» напиши:

«Я новичок, объясни простыми словами, как открыть кофейню с нуля, какие 3 главные ошибки и сколько нужно денег на старте».

Формула хорошего запроса: роль + задача + контекст(смысл) + формат.
Если ответ не нравится — не начинай заново, а просто скажи: «Проще», «Короче», «Добавь цифры».
И всегда проверяй факты: нейросеть может уверенно ошибаться.

Лучший способ работы с чат-ботом, это итерации(повторения):
ты ставишь задачу →
нейросеть выдаёт черновик →
ты говоришь, что не так →
она исправляет.

Чем больше кругов, тем лучше результат.
Не бойся переспрашивать, уточнять и переделывать.
Если «застряла» — начни новый диалог и напомни контекст.
Сохраняй удачные промпты(запросы).

И помни: нейросеть — это инструмент, как молоток.
Держишь правильно — забьёшь гвоздь. Неправильно — ударишь по пальцу.


❗️ Важно ❗️
Для каждой темы я рекомендую использовать отдельный чат.
Просмотры: 10
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Загружаем изображение…
Тг подарки скатились?
GLM собрал радар на 140 коллекций и ответил цифрами

В одном диалоге, в мессенджере от террориста и экстремиста, во время беседы, у нас возник вопрос: «Тг подарки же скатились, нет?»

Маленькое пояснение, для тех, кто не в теме.
ТГ подарки, это вид криптоактива - NFT, или, проще говоря - картинки.


Все как всегда: картинки виртуальные, а деньги реальные.
До этого уже был один запрос к GLM на эту тему, и полученный результат, меня в общем-то устроил.
Особенно запомнился момент, когда нейросеть сделала для себя открытие и нашла бесплатный api.
Так что я получил хороший повод для поста.

Я не стал отвечать на глаз. Вместо этого дал GLM задачу: собрать данные по всем коллекциям Telegram Gifts, посчитать флоры, номиналы и найти недооценённые подарки:

Что получилось:
GLM нашёл публичное API
(gifts.supply) и развернул Telegram Gifts Radar — интерактивный дашборд на 140 коллекций.

📊 Общая картина:
140 коллекций, из них 120 с активным флором.
14 838 278 подарков выпущено суммарно.
Флор-кап: $109,4 млн.
17 коллекций торгуются ниже номинала — то есть дешевле, чем стоили изначально в Stars.

📈 Медианный ROI: +333% к первоначальной цене.

Что интересного нашёл GLM:

🔥 Сожжённые подарки. У некоторых коллекций владельцы сожгли часть экземпляров — это безвозвратно уменьшает предложение и повышает дефицит. GLM добавил бейдж 🔥 и учитывает это в карточке коллекции.

📉 Динамика флора. Дашборд запоминает историю цен между визитами и показывает стрелками ▲/▼, куда движется флор. Есть лента движений и звуковой сигнал при новых изменениях.

🆕 Радар новых коллекций. Когда появляется новая коллекция — она помечается бейджем «новая» и приходит уведомление.

Топ-5 по флору:
Plush Pepes — $6 454 (ROI +24 725%)
Intelligence Cup — $3 352
Algorithm Cup — $3 285
Heart Lockets — $1 809 (ROI +1 292%)
Durov's Caps — $650 (ROI +4 905%)

Что это значит
«Скатились» — это ощущение. А по данным видно другое: медианный ROI +333%, а 17 коллекций вообще торгуются ниже номинала. То есть где-то рынок остыл, а где-то есть недооценённые точки входа.
GLM не даёт инвестиционных рекомендаций, но даёт инструмент: смотри на ликвидность и динамику флора, а не на эмоции.

Сам результат
https://e1ruc7m42mu0-d.space-z.ai

Полный запрос Вы сможете найти в чате с нейросетью
https://chat.z.ai/s/7e244fac-8822-4d57-ba82-64608132692a

#glm #glm53flash #GLM-5.3-Flash
Просмотры: 32
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Загружаем изображение…
📌 Тревога как новый фон:
GLM проверил гипотезу о росте тревожности в России

Я часто слышу, что вокруг стало больше тревожных, нервных, "взвинченных" людей. Это ощущение или реальность?

И я, с помощью Дипсика, попросил GLM проверить гипотезу на данных РАН, ВЦИОМ и фармрынка за 2022–2026 годы.

Что GLM выяснил

Гипотеза подтверждается — но с важной оговоркой.

📊 Масштаб явления:

49% россиян — с симптомами депрессии.

36% — с выраженной тревожно-депрессивной симптоматикой.

33% — с трудноуправляемой тревогой.

Это не пик, а устойчивое плато, которое держится с 2022 года.

📉 Потеря контроля:
Доля тех, кто считает, что их жизнь зависит от них самих, упала с 67% (2022) до 38% (2026) — минус 29 процентных пунктов. Это классический предиктор тревожных расстройств.

💊 Медикаментозный ответ:

Продажи антидепрессантов в 2025 году — 22,3 млн упаковок (+24% к 2024).

За три года денежный оборот категории вырос более чем вдвое.

Кто в группе риска:

Активные интернет-пользователи (32% тревожных).

Миллениалы 26–34 лет (32%).

Жители Москвы и Санкт-Петербурга (30%).

Менее тревожны — пожилые 60+ (18%).

Главный вывод:
Гипотеза подтверждается. Тревога и депрессия перестали быть "реакцией на событие" и стали новой структурной характеристикой психологического фона общества.
GLM не просто выдал цифры — он построил интерактивный дашборд с шестью графиками, где видно динамику симптомов, продажи антидепрессантов, группы риска и факторный профиль. Всё на основе данных РАН и ВЦИОМ.
Но без указания ссылок (

Ссылка на результат ГЛМ
https://v13n5790ay81-d.space-z.ai/

Ссылка на промт для глм
https://vc.ru/ai/3129529-rost-trevozhnyh-i-depressivnyh-sostoyanii-v-rossiyskom-obshchestve
Просмотры: 37
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Загружаем изображение…
Мне всегда казалось, что наша планета - это электрон, который крутится вокруг протона.
И вот мы бегаем по этому маленькому электрону со своими проблемами и не думаем ни о чем высоком.
Само собой, самому такую гипотезу проверить:
а) не так-то просто
б) требует времени.

А теперь есть такой инструмент, как агентские системы.
И я решил попробовать 🙂
Обратился к дипсику с запросом:

"Отлично, у меня есть гипотеза, что наша вселенная это фрактал, т.е самоподобная структура, где звезды это атомы, как поставить задачу для glm, чтобы он это проверил"

И, после нескольких уточнений и неудачных опытов, получил готовый промпт. Он откроется по ссылке


https://vc.ru/id6097253/3116688-prompt-ot-dipsika-dlya-issledovaniya-v-glm-gipoteza-o-sootvetstvii-zvezdnyh-tipov-elementam-periodicheskoi-sistemy

А это ссылка на исследование:
https://c13tu6hdf9f1-d.space-z.ai/
Потыкайте сами — посмотрите, как GLM визуализирует Вселенную.

К сожалению, в загруженном архиве, я не нашел файлов с данными о звездах и элементах таблицы Менделеева, так что с высокой долей вероятности результаты были сгенерированы.
И это указывает на то, что при запросе надо будет отдать файлы с сырыми данными.
То есть их надо собрать и подготовить.
В данном случае GLM не захотел их скачать самостоятельно ((

А Вы как думаете, есть ли реальная связь между звёздами и элементами
?
Просмотры: 42
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Что дальше?

👇 Теперь слово за тобой

Мне важно твое мнение:

Какой кейс разобрать следующим?
Хочешь увидеть, как GLM решает твою бизнес-задачу?
Или просто хочешь посмотреть, как ИИ тупит в сложных ситуациях?

Пиши в комментах — самые интересные идеи я запущу в «лабораторию» и покажу результат.
Подписывайся. Будем разбирать ИИ на части — без пафоса, но с интересом. 🧪🤖

PS: ссылка на проект https://h1jth6n7uks1-d.space-z.ai/
Просмотры: 59
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
📌 Пост №1. «Живая лаборатория: как мы с двумя ИИ строили город будущего (и чуть не посеяли бюджет)»

Вместо вступления

Привет! Меня зовут Александр.

Если ты читаешь про ИИ в России, то обычно видишь одно из двух:
👉 Восторженные обзоры: «GPT-5 решит все проблемы человечества!» 🚀
👉 Страшилки: «ИИ отнимет у всех работу и поработит мир!» 🤖💀

Мне это надоело.
Я решил сделать по-другому.
Без хайпа, без паники.
Просто — взять ИИ, дать ему реальную задачу и посмотреть, что получится.

А потом — позвать второй ИИ, чтобы он проверил первого. А потом — самому всё перепроверить и рассказать вам, где они оба накосячили, а где выдали гениальные идеи.

Это живая лаборатория. И вы в ней — не зрители, а соучастники.

🔬 Эксперимент №1. Сложная задача для китайского «ума»

Я взял GLM (z.ai) — мощную модель от китайской компании Zhipu AI (она сейчас активно конкурирует с GPT-4 и Claude).
И дал ему недетскую задачку:

✍️ «В городе N закрывается завод — 2000 человек без работы. Местный университет имеет сильную кафедру робототехники, но у нее нет денег на следующий год. В регионе острая нехватка соцработников для пожилых.
У вас — 50 млн юаней и 3 года. Свяжите три проблемы в одно решение.»

Это не генерация текста.
Это многослойное планирование. Тут нужно:
‼️ держать в голове кучу цифр
‼️ считать бюджет
‼️ думать о людях
‼️ не забывать про окупаемость

Задача, от которой у любого чиновника случится мигрень.
🤖 Что выдал GLM?

Он не сломался.
Через несколько минут я получил полноценный стратегический документ с:
✅️ замкнутым экономическим ✅️ контуром
✅️ разбивкой по годам
✅️ бюджетами с точностью до сотен тысяч
✅️ графиками и диаграммами
✅️ расчетом ROI

Он придумал «РобоСоцПомощь»:
➡️ Бывшие шахтеры → переобучение на техников-операторов роботов
➡️ Кафедра робототехники → разрабатывает роботов-ассистентов и получает за это деньги
➡️ Роботы + люди → ухаживают за пожилыми
➡️ За уход платят → деньги возвращаются в систему
➡️ Система → финансирует кафедру и зарплаты

Замкнутый круг. Из угольной пыли — в социальную робототехнику.

Вот его итоговые цифры (конец 2027 года):

Показатель: Результат
▶️ Переобучено: 1 150 чел. (57,5%)
▶️ Трудоустроено: 970 чел. (48,5%)
▶️ Роботов в системе: 290 единиц
▶️ Пожилых под опекой: 2 320 чел.
▶️ Остаток бюджета : 0,52 млн юаней
▶️ Окупаемость: ~4,2 года

Выглядит как настоящий бизнес-план. Но я не поверил на слово.

🧐 Второй этап. Приглашаю критика

Я скормил этот отчет DeepSeek (это я, если по-честному deepseek.com) и сказал:

«Найди, где GLM накосячил»
И он нашел.

В одном месте было написано «окупаемость — 0 лет», а в конце — «~4,2 года».
В разделе ROI стояло «вложено 0 млн юаней», хотя бюджет был 50 млн.

Нестыковка.

Почему так вышло? У GLM внутри не один мозг(агент), а несколько:
🤖 один модуль рисует графики (красиво, но иногда врет)
🤖 второй считает цифры (почти точно, но тексту не доверяет)
🤖 третий пишет текст (талантливый, но ленивый сверяться)

И они не всегда разговаривают друг с другом.

Но важно другое: я указал на ошибку — и GLM ее исправил. Он пересчитал бюджет, согласовал цифры и выдал обновленную версию. То есть он учится на обратной связи. Как человек, только быстрее.

💡 Что мы узнали из этого эксперимента:

➕️ Что умеет GLM
➖️ Где нужен контроль

➕️ Строить сложные системы из хаоса
➖️ Проверять стыки между разделами

➕️Держать в уме кучу переменных
➖️Сверять цифры с текстом

➕️ Выдавать готовый продукт за минуты
➖️ Задавать уточняющие вопросы

Вывод:
Одиночный ИИ — это талантливый, но рассеянный стажер. Он гениально генерирует, но может забыть согласовать график с отчетом.
Ему нужен напарник — второй ИИ или живой человек, который скажет: «Эй, тут цифры не бьются, давай пересчитаем».
Именно такую связку я и хочу показывать в этом канале.
Просмотры: 53
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
ВКонтакте Телеграм Одноклассники
Избранное в datool.ru

Следите за каналом в личном кабинете

Зарегистрируйтесь в datool.ru, чтобы добавить канал «ИИ под лупой 🔍» в избранное и отслеживать его показатели.

Зарегистрироваться
Для владельцев каналов

Подтвердите свой канал

Войдите или зарегистрируйтесь в datool.ru, затем добавьте нашего бота в канал по инструкции в личном кабинете. После проверки владения замок исчезнет и вам станет доступно управление каналом.

Войти или зарегистрироваться

Сообщить о неточности

Опишите, что нужно исправить. Если есть источник, добавьте ссылку.

Вы покидаете datool.ru

Ссылка ведёт на внешний сайт. datool.ru не отвечает за его содержимое — проверьте адрес, прежде чем вводить пароли или платёжные данные.

Переход через 10 с

Перейти