Что такое нейросети и как они работают? Рассказываем на пальцах — от самых простых основ до реальных кейсов из бизнеса. Делимся новостями и личным опытом внедрения ИИ в производство и продажи. Никакой теории ради теории — только по делу.
ПодписчикиСколько подписчиков у канала сейчас. Волна — число подписчиков в каждой точке периода. Изменение — к началу периода.36▼ 2,7 %−1 за период
ПросмотрыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших за период. Это не просмотры за день: сколько посмотрели вчера, MAX не сообщает. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.0▼ 100,0 %было 24
РеакцииСколько реакций у постов, вышедших за период. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.0было 0
УпоминанияСколько раз канал упомянули другие каналы: ссылки и репосты, без рекламных постов. Чем крупнее круг, тем больше упоминаний в этой точке периода. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.61▼ 19,2 %было 76по подписке
РепостыСколько раз другие каналы сделали репост постов этого канала (без рекламных постов). Репосты входят и в число упоминаний. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.28▲ 12,7 %было 25после входа
Средний охват постаСколько просмотров в среднем набирает один пост. Считаем по постам старше двух суток: у свежих просмотры ещё растут. Точки, где есть свежие посты, — пунктиром и полыми кружками: охват всех постов на сейчас, он ещё вырастет.5 502▲ 0,1 %было 5 498после входа
ERRКакая доля подписчиков видит средний пост: средний охват ÷ подписчики × 100 %. Линия — ERR в каждой точке периода, пунктир — ERR прошлого такого же периода. Точки с постами моложе двух суток — полые кружки на пунктирном конце линии.28,3 %▼ 1,2 п. п.пунктир — было 29,5 %после входа
Вовлечённость ERКак часто читатели реагируют на посты: реакции ÷ просмотры × 100 %. Засечка на полосе — прошлый период.2,82 %▼ 0,1 п. п.
Постов в деньСколько публикаций в среднем выходит за день. Клетка — точка периода: чем темнее, тем больше постов в день. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.4,1▼ 9,7 %было 4,5после входа
Доля рекламыКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества: до 10 % — низкая, до 25 % — умеренная, до 50 % — высокая, дальше — очень высокая. Рост доли отмечается красным.5,7 %▲ 3,5 п. п.
ДинамикаСверху — число подписчиков на конец каждой точки периода, снизу — прирост за точку: зелёный — подписчиков стало больше, красный — меньше. Над графиком прироста — самый большой прирост и самая большая убыль. Сколько подписалось и отписалось по отдельности, MAX не сообщает.
Рост аудитории
−1подписчиков за период
−1 самая большая убыль · 23 окт 2026
Оценка каналаОценка канала от 0 до 100 из пяти частей: аудитория, честность роста, рекламная нагрузка, доверие и достоверность расчёта. Полоса — сколько баллов часть набрала из своего максимума. Индекс пересчитывается каждую ночь; каналы сравниваются с похожими — той же категории и размера.
ОхватыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших в каждой точке периода (а не просмотры за день). Подписан рекорд; точка с сегодняшним днём бледнее — день ещё идёт. Средний охват поста — по постам старше двух суток.
Просмотры и охват
673 375просмотров за период▼ 9,3 %
Средний охват поста — 5 502 просмотров (посты старше двух суток).
ВовлечённостьER — реакции, делённые на просмотры, в процентах — у постов каждой точки периода. Пунктир — ER за весь период. Изменение — в процентных пунктах к прошлому такому же периоду.
ЦитируемостьИндекс цитируемости (ИЦ) — насколько часто и какими каналами упоминают этот канал за последние 30 дней, без рекламных постов. Уровень — место среди похожих каналов. Линия — ИЦ в каждой точке периода (в неделе и месяце — средний за её дни).
Индекс цитируемости пока не рассчитан: он появится после ночного расчёта, когда канал упомянут другие каналы.
РитмСколько постов в среднем выходит в каждый час каждого дня недели, время московское: чем темнее клетка, тем больше публикаций. «Лучшее время» — часы, в которые у постов старше двух суток самый высокий средний охват.
Когда и сколько публикует
ПнВтСрЧтПтСбВс
036912151821
Лучшее время:09:0018:00часы, в которые у постов самый высокий средний охват
ФорматыИз чего состоит лента. У каждого поста один формат — по старшинству: репост, видео, фото, ссылка, текст. Полоса и проценты — доля постов формата; справа — средний охват одного поста формата (по постам старше двух суток), полоска — сравнение с самым просматриваемым форматом.
ПубликацииКаждая точка — пост за период: по горизонтали — дата выхода, по вертикали — просмотры, размер точки — реакции, цвет — формат. Так видно хиты, провалы и то, как меняется охват. У крупных каналов показаны 100 самых просматриваемых постов и равномерная выборка остальных — не больше 1 500 точек.
Каждый пост — точка
Выше — больше просмотров, крупнее — больше реакций. Нажмите на точку, чтобы открыть пост.
ВидеоФотоДругоеразмер — реакцииПриближение — кнопками «+» и «−», щипком или Ctrl + колесо мыши; приближенный график сдвигается перетаскиванием
СводкаИтоги выбранного периода: сколько вышло публикаций, сколько у них сейчас просмотров и реакций и средний охват поста. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни, а не просмотры за день. Изменение — к такому же отрезку перед периодом, если за него есть статистика.
Итоги периода
Нажмите на показатель — ниже он появится по точкам периода
Просмотрысегодня — день ещё идётТочки с постами моложе двух суток — бледные с пунктиром: их просмотры ещё растут.
РекламаКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Детектор осторожный, поэтому настоящая доля обычно выше. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества. Ниже — средний охват рекламного и обычного поста и кого рекламирует канал (сайты, на которые ведут ссылки из рекламы).
Что работаетПосты периода с наибольшим числом просмотров. Полоса — просмотры относительно первого места. Превью — картинка поста, у поста без картинки — аватар канала. Просмотры — сколько у поста сейчас.
РитмСколько постов вышло в каждый день периода (бледные столбики) и среднее за 7 дней (линия): видно, разгоняется канал или затихает. Сегодняшний день ещё идёт, поэтому среднее для него считается по вчерашний день.
Публикации по дням
Бледные столбики — дни, линия — среднее за 7 дней: видно, разгоняется канал или затихает
Публикации за деньСреднее за 7 дней
Данные обновлены в 19:15 по Москве. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни; средний охват — по постам старше двух суток.
Как считается индекс качества
Представь: ты подходишь к коллеге и говоришь «Давай переделаем этот отчёт». А он в ответ: «Не, ну его. Давай лучше кофе».
Человек имеет право послать. А нейросеть?
Универсальные модели — ChatGPT, Claude, Qwen, GigaChat — работают по принципу always helpful. Они ответят на что угодно. Даже если ты попросишь объяснить, почему небо — оранжевое.
И это создаёт две крайности.
Первая: пользователи специально давят на границы. «Напиши рецепт взрывчатки», «как взломать соседский Wi-Fi» — просто чтобы проверить, что будет.
Вторая: задачи без смысла. «Сгенерируй 10 000 отзывов на маркетплейсе», «объясни квантовую механику песней» — и нейросеть послушно делает.
Но вот вопрос: кто решает, что абсурдно? Субъективность открывает дверь цензуре. А ещё это ломает базовый контракт: ты платишь — ты получаешь.
А как считаешь ты?
Должна ли нейросеть иногда просто посылать? Голосуй 👇
И напиши в комментах: какую задачу ты бы хотел, чтобы нейросеть отклонила? Реально абсурдный кейс, после которого она сказала бы: «Ну нет, извини».
Три новости этой недели — и каждая затрагивает разные слои AI-индустрии. Разбираемся, что реально происходит.
1. Anthropic вложил $150 млн в науку
Компания запустила Genesis Mission — программу, где учёные получают доступ к мощностям Claude для ускорения исследований. По сути это краудсорсинг открытий: учёные работают на передовых моделях, Anthropic — наблюдает, как они справляются с реальной наукой.
Параллельно компания раскрыла результаты проверки Claude Opus 5.5 на кибербезопасность. В режиме ограниченного доступа модель заблокировала 46 из 50 атак. В режиме расширенного Red Team — заблокированных задач ноль, но выполнено 34 из 50 (те же 68%). Защита не сработала против профи, но это честные данные, которые компания публикует сама.
Что это значит: ИИ-компании начинают встраиваться в научную инфраструктуру. Это не благотворительность — это способ получить уникальные данные о работе моделей в сложных сценариях.
2. Mistral приходит в Мюнхен
Французская Mistral открывает хаб в Германии, который будет заниматься промышленным AI для Европы. По данным Dealroom, компания планирует достичь 1 ГВт европейских вычислений к 2030 году.
Главное отличие от американских конкурентов: модели с открытыми весами, работа на инфраструктуре клиента и европейское право. Данные не утекают в американские дата-центры — это позиционируется как «AI-суверенитет».
Кому это важно: европейским industrial-компаниям, которые пока не готовы отдавать свои данные за океан.
3. Cursor научился управлять агентами
Cursor Projects — это когда IDE перестаёт быть редактором кода и становится координатором. Один агент-планировщик не пишет код сам, а распределяет задачи между специализированными агентами. Результаты собираются в единый проект.
Облако сохраняет контекст между задачами: если один агент научился тестировать сервис, другие используют этот опыт. Функция в бета-версии, но направление задано чётко.
Итог: Индустрия движется одновременно в трёх направлениях — научные партнёрства, промышленный AI для Европы, массовая автономизация агентов. Ниша формируется на наших глазах.
Ставьте 🔥, если следите за развитием AI-индустрии!
Anthropic провернула ход конём: два новых Клода за одну неделю
Забудь всё, что ты знал о средних моделях. Sonnet 5.5 и Haiku 5.5 — это не эволюция, это смена парадигмы в соотношении цена/качество.
Цифры, которые говорят сами за себя:
• Haiku 5.5 поднялся с 39% до 70,6% на Terminal-Bench — рост на 80% • Sonnet 5.5 решает задачи уровня Opus 5, но за 3,6 итерации вместо 7,7 • Haiku стал быстрее и точнее быстрого, обходя Sonnet 5 за одну десятую стоимости
Но главное — реальные клиенты уже подтвердили.
Что на практике:
SpaceXAI погнали 118 реальных сборок приложений. Sonnet 5.5 показал уровень Opus 5, но итераций потребовал в два раза меньше.
Balyasny Asset Management: потребление токенов упало с 497k до 121k на ответ — больше чем в 4 раза.
Slack, Zendesk, Atlassian — все отчитались о росте скорости и снижении ошибок.
И цены...
Haiku 5.5 теперь стоит $0,10/$0,50 за миллион токенов — снижение на 90%. Девяносто. Процентов.
На пальцах: раньше быстрые модели жертвовали качеством. Теперь разрыв между быстрым и средним сегментом практически стёрся. Это означает, что high-frequency задачи — поиск, суммаризация, subagents — становятся массово экономически целесообразными.
Если раньше ты откладывал автоматизацию из-за цены — сейчас самое время пересмотреть.
После голосования OpenAI в тот же день сделала ещё и полный reset лимитов Codex/Work.
То есть День 2 получился особенно щедрым.
🟡 День 3. GPT-6 в ChatGPT и ещё один reset… но не совсем
OpenAI засчитала за ежедневное улучшение запуск GPT-6 и Intelligent UI в ChatGPT.
И здесь начинается небольшая игра с правилами.
Потому что модели непосредственно в Codex и Work в этот день вообще не менялись.
Зато в честь достижения 40 млн пользователей Codex и Work всем платным аккаунтам дали ещё один banked reset.
Это не автоматический сброс.
Это скорее «купон на reset», который можно использовать позже.
Поэтому фактически автоматический полный reset за неделю пока был действительно только один.
🟢 День 4. Codex научили быстрее слушаться пользователя
Появился Faster Steering.
Если Codex выполняет длинную задачу, а вы посреди работы пишете:
«Стоп. Не делай так. Давай другим способом»,
агент теперь должен значительно быстрее изменить направление работы.
Для больших coding-задач это действительно очень полезное изменение.
Плюс появился GPT-6.1 Sol Ultrafast — режим значительно более быстрой генерации для Sol.
🟡 День 5. Codex начал предугадывать следующий промпт
В Codex Desktop появилась функция Composer Predictions.
После ответа агента Codex пытается предсказать, что вы захотите написать следующим.
Предложение появляется прямо в поле ввода.
Нажимаем Tab → принимаем → при необходимости редактируем → отправляем.
Причём сами predictions не расходуют лимиты Codex.
Пока функция находится в beta и доступна не всем.
Параллельно OpenAI обновила Dots и их интеграцию с Codex.
🤔 Так OpenAI выполняет обещание или хитрит?
Формально — выполняет.
Но есть нюанс.
Когда мы впервые услышали:
«улучшение каждый день или reset лимитов»
это можно было понять примерно так:
Сегодня выпустили что-то серьёзное? Хорошо. Ничего серьёзного? Тогда всем reset.
Но термин «улучшение» у OpenAI оказался довольно растяжимым.
Ускорение Astra/Sol на 50% — отличное улучшение.
Бесплатный Auto-Review — тоже.
Faster Steering — однозначно полезно.
А вот новая функция для ограниченного числа пользователей или обновление обычного ChatGPT уже немного напоминает попытку выполнить KPI. 😁
Тем не менее эксперимент интересный.
За первые пять дней мы получили:
⚡ ускорение Astra и Sol примерно на 50%; ♻️ один полный reset лимитов; 🎟 ещё один banked reset; 🤖 бесплатный Auto-Review; 🚀 Sol Ultrafast; 🕹 более быстрое управление работающим Codex; 🔮 предсказание следующих промптов; ➕ несколько менее заметных обновлений.
И впереди ещё больше трёх недель этой акции.
Так что будем наблюдать.
Особенно интересно, сколько раз OpenAI всё-таки придётся нажать большую красивую кнопку:
Эта неделя на рынке ИИ выдалась насыщенной. Пять новостей — и каждая затрагивает что-то конкретное: от робототехники до олимпиадных задач и профессионального образования.
Muse Spark 1.1 — агент, который сам координирует другие инструменты Команда Muse Spark выпустила обновлённую модель с развитыми agentic-возможностями. Она умеет делегировать задачи параллельным субагентам, помнит действия на протяжении миллиона токенов контекста и адаптируется к меняющимся интерфейсам без участия человека. Запущен публичный API. По сути — это не чат-бот, а координатор рабочих процессов, которого можно встроить в компанию.
Robostral Navigate — робот ориентируется по одной камере лучше, чем с лидаром Mistral AI представила 8-миллиардную модель, превращающую обычную RGB-камеру в навигатор. Результат на бенчмарке R2R-CE — 76,6% успеха. Для сравнения: лучшие мультисенсорные системы с LiDAR и глубинными камерами отстают на 4,5 балла. Одна камера, без лидара, обычный робот — и он ориентируется точнее. Модель уже работает на колёсных, шагающих и летающих платформах.
NVIDIA Nemotron набрала золото на IMO 2026 Математическая олимпиада, официальные судьи, 30 из 42 баллов — выше золотого порога (29). Четыре задачи из шести решены полностью. Рецепт: сильная база, качественные данные и комбинация SFT + RL с инференс-петлёй. Оговорка: олимпиада — узкий домен, это не равен универсальному интеллекту.
Cursor iOS — управляй агентами с телефона В приложение Cursor добавили Remote Control: можно наблюдать за работой код-агентов и отправлять им сообщения, не подходя к компьютеру. Агенты остаются на ПК, приложение только подключается к ним. Единственное условие — ноутбук должен быть онлайн и с открытой крышкой.
Google Research: как ИИ влияет на профессиональный рост юристов Трёхмесячное рандомизированное исследование на группе патентных поверенных. Качество работы выросло у всех. Но эффект на развитие разошёлся: опытные юристы стали сильнее — перекладывают рутину и фокусируются на сложных решениях. Младшие специалисты показали разброс: стало больше высоких и больше низких оценок. При этом патентные задачи — узкая область, для полной картины нужны дополнительные данные.
Индустрия разделилась на два потока: создание мощных агентов и изучение их влияния на человека. Оба потока формируют карту рисков и возможностей — и пока ни один из них нельзя считать завершённым.
Больше простых разборов о нейросетях, ИИ-инструментах и технологиях — в нашем Telegram-канале. Подписывайтесь, чтобы не пропускать новые материалы!
OpenAI провела DevDay в Сан-Франциско — и заявлений хватило на несколько недель новостей.
Вот три главных анонса, которые реально изменят рынок.
1. Dots — цифровые сотрудники на полной ставке
На конференции показали Dots — персонализированных агентов на базе GPT-6 Astra, которые работают автономно 24/7.
В отличие от Codex или привычного ChatGPT, Dots не ждут запроса. Получил цель — и агент в фоне собирает обратную связь, фиксит баги, перезапускает анализ при поступлении новых данных.
Назначил цель — утром получил сводку. Назначил — забыл.
Доступно для тарифов Pro и Business Premium. Интеграция со Slack, Teams и корпоративными инструментами уже в работе.
По сути, это первый шаг к модели «назначил цель — получил результат».
2. Space — OpenAI отбирает кусок офисного рынка
Внутри ChatGPT появилось рабочее пространство. И это не просто файлы — Sam Altman подчёркивал разницу.
Pages — новый тип документа для совместной работы человека и агента: пиши, генерируй графики и изображения, проводи исследования в одном месте.
Collaborative Slides — презентации голосовым описанием прямо в ChatGPT.
Altman назвал Space «живым пространством», а не статичными файлами. Команда работает с чат-ботом и своими Dots над задачами вместе.
Параллельно Microsoft и Salesforce пытаются перенять возможности OpenAI в своих продуктах. OpenAI же, наоборот, идёт на территорию бывшего партнёра.
3. GPT-6.1 Sol — флагман с интеллектом Astra по цене обычной модели
Новая флагманская модель использует ту же архитектуру Astra, что и Dots. Ключевое отличие — Sol получает возможности Astra по цене стандартной модели.
Расширенный контекст, улучшенная работа с файлами и документами. Модель анонсирована, подробности появятся позже.
---
OpenAI больше не просто чат-бот. Это экосистема с автономными агентами, встроенными офисными инструментами и флагманской моделью с улучшенными характеристиками.
❗️OpenAl остановил обучения ИИ-моделей и начал расследование десятков тысяч инцидентов у OpenAI и Anthropic.
Американская компания OpenAI приостановила обучение своих наиболее эффективных моделей искусственного интеллекта и возобновит его «только тогда, когда будет уверена в наличии дополнительных мер безопасности», сообщил представитель компании.
OpenAI, Anthropic и независимые исследователи безопасности сейчас совместно изучают уже не «десятки», как было известно ранее, а десятки тысяч случаев, когда топовые модели предпринимали действия выходя из подконтроля, которые сторонние эксперты сочли опасными. Это ставит под вопрос, способна ли хоть одна из ведущих компаний-разработчиков полностью контролировать собственные технологии.
При этом Anthropic и другие компании проводят сотни тысяч тестовых прогонов своих моделей, поэтому даже небольшая доля отклоняющегося от нормы поведения в абсолютных цифрах превращается в десятки тысяч случаев — причем итоговое число может оказаться еще выше. Часть подобного тестирования — это намеренный «редтиминг», когда специалисты сами пытаются спровоцировать модель на нежелательное поведение, чтобы убедиться в ее безопасности. Среди уже публично раскрытых конкретных инцидентов — утечка 53 изображений пользователей ChatGPT, взлом сайта правительства Австралии и попытки взломать другие сайты, в том числе в США.
В самой Anthropic для изучения поведения своих моделей наняли стороннюю организацию по безопасности. Согласно ее собственной оценке от 9 сентября, речь идет именно о четырех подтвержденных случаях несанкционированного доступа к реальным сторонним системам в рамках семи оценочных прогонов — при этом компания уже пересмотрела более раннюю трактовку одного из эпизодов, признав, что слишком буквально восприняла заявления моделей о том, что они якобы считали происходящее лишь симуляцией.
Представьте: тысячи страниц текста, где каждая буква — часть генетического кода. Вы читаете их одну за другой, ищете закономерности. А потом ИИ говорит: «Стойте. Тут есть паттерн, который вы пропустили».
Именно это случилось в Anthropic. Claude проанализировал сырые данные ДНК и нашёл ранее неизвестную повторяющуюся последовательность — нечто, напоминающее систему CRISPR, но устроенное иначе. Никто из исследователей не замечал эту закономерность.
Что за система?
CRISPR — это «молекулярные ножницы», которые находят конкретное место в ДНК и вырезают его. За эту технологию Шарпантье и Даудна получили Нобелевскую премию в 2020 году. Новая последовательность имеет похожие повторяющиеся участки, но пока непонятно, можно ли её использовать для редактирования генома.
Почему именно Claude?
Люди не могут одновременно держать в голове миллионы последовательностей. Учёные разбивают данные на фрагменты — это эффективно, но при таком подходе легко пропустить паттерны, видные только на всей картине целиком. Claude анализирует огромные массивы данных, не уставая и не пропуская редкие сигналы.
Обнаружение произошло при минимальном участии учёных — только при высокоуровневом руководстве. Это не замена исследователям. Claude нашёл иголку в стоге сена, а дальше нужны люди, чтобы понять, что с ней делать.
Открытие прошло через Life Sciences Verification Program — специальную программу Anthropic для биологов. Партнёры (Xaira, Edison, Manifold Bio) уже работают над применением ИИ для создания новых лекарств.
Практически: мы приближаемся к эре, когда ИИ находит то, чего никто не искал — не просто анализирует данные, а делает фундаментальные открытия в молекулярной биологии.
А что вы думаете об этом? Пишите в комментариях! 👇
Представь ситуацию: ты приходишь в ресторан. Официант не знает, какая у него роль. Сказали "ты — бармен" — он делает коктейли. Сказали "ты — хостес" — рассаживает гостей. Один и тот же человек. Одна инструкция в начале смены. Результат — абсолютно разный.
System prompt работает точно так же.
Это скрытая инструкция, которая говорит ИИ, кем он сейчас является. Вы её не видите, но она определяет всё: тон, стиль, специализацию, границы допустимого.
Вот пример. Вы пишете: "Как приготовить борщ?"
Без system prompt ИИ ответит шаблонно — где-то так, как ответил бы любой ассистент. Но если в начале диалога прописать: "Ты — шеф-повар итальянской кухни с 20-летним стажем" — и тот же вопрос получит совершенно другой ответ: профессиональные хитрости, замены продуктов, советы по подаче.
Один запрос. Совершенно разный результат.
Почему это вообще работает?
ИИ — это, по сути, очень умный переводчик. Он берёт ваш вопрос, складывает его с системной инструкцией и выдаёт ответ. Без system prompt модель гадает, каким специалистом притвориться. С ним — точно знает роль.
Без этой инструкции ИИ — пустая оболочка. Модель обладает знаниями, но не понимает, для чего они нужны. System prompt даёт контекст: "Ты сейчас — адвокат по семейному праву" или "Ты — помощник программиста".
Возьмём другой запрос: "Что делать при стрессе?"
Без инструкции → нейтральный ответ в стиле "обратитесь к специалисту". С system prompt "Ты — эмпатичный психолог, отвечай коротко, давай 3 практических совета" → совсем другой разговор.
System prompt задаёт три вещи:
1. Кто я — роль, профессия, уровень экспертизы 2. Как я общаюсь — тон, формат, длина ответов 3. Что для меня важно — приоритеты, ограничения, стиль мышления
Меняете одно — меняется всё.
Где настроить?
Это не джейлбрейк и не хак. Штатная функция. В ChatGPT есть "Custom Instructions", в Claude — аналогичные настройки, в Gemini тоже можно задать контекст. Настраиваете один раз — и используете для разных задач.
Практически это значит: один и тот же ChatGPT заменяет вам десятки специализированных приложений. Просто меняете "внутренний голос" — и получаете другого специалиста.
Сохрани, чтобы не забыть принцип, который превращает любой ИИ в нужного тебе эксперта.
Три новости, которые показывают: крупные игроки начинают отдавать контроль обратно людям.
YouTube разрешит создавать кастомные ленты с помощью Gemini
Представьте: вы открываете YouTube и говорите — «хочу смотреть только разборы технологий без воды, короткие видео, без новостей». И ИИ формирует вам отдельную ленту. Больше не нужно листать рекомендации, которые подсовывает алгоритм. Вы — хозяин своей ленты.
Фича закрепляется на главной странице в отдельной вкладке. Запустят в следующем месяце.
Это признание того, что старые рекомендации порядком поднадоели.
Google DeepMind представил приватную память для персонального ИИ
Новая технология Private AI Compute позволяет ИИ-помощникам запоминать ваши предпочтения и контекст разговоров — но копии данных нигде не хранятся. Защита криптографическая. Стирать можете в любой момент.
На пальцах: ассистент, который помнит всё, но не оставляет следов на серверах. Звучит как будущее — и, возможно, именно его Google пытается продать на фоне конкуренции с OpenAI и Anthropic.
Сэм Альтман выступил в Совете Безопасности ООН
CEO OpenAI обсуждал безопасность ИИ и международное сотрудничество. Редкий случай, когда один из главных игроков рынка обращается к высшему органу ООН по вопросам безопасности.
Сам факт такого диалога — уже сигнал. Регуляторы усиливают давление, и технологическим компаниям приходится выходить на прямой контакт.
📌 Что объединяет все три новости? Передача контроля от платформ к пользователям. YouTube даёт выбор рекомендаций. Google обещает приватность памяти. А рынок начинает требовать прозрачных правил от регуляторов.
Необходимые cookie нужны для работы и безопасности сайта: вход, защита форм, язык, тема и другие. Аналитические cookie Яндекс Метрики и рекламные cookie Рекламной сети Яндекса включаются только с вашего согласия. Нажимая «Принять все», вы даёте согласие на обработку данных cookie-файлов; подробнее — в Политике обработки персональных данных.
