New We are sorting MAX channels into categories and territories. Read the news
Public channel 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.

Open in MAX

Posts for the period

By reactions

Search and the whole feed — after free registration. Custom dates — with a subscription; the channel owner sees them for free. Sorting by reactions — with a subscription. Sign up

Loading…

Loading image…
📌 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.
Views: 31
Go to post Open in MAX Report an inaccuracy
Loading image…
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
Views: 35
Go to post Open in MAX Report an inaccuracy
Loading image…
📌 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
Views: 37
Go to post Open in MAX Report an inaccuracy
Loading image…
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
?
Views: 41
Go to post Open in MAX Report an inaccuracy
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/
Views: 58
Go to post Open in MAX Report an inaccuracy
📌 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.
Views: 51
Go to post Open in MAX Report an inaccuracy
VKontakte Telegram Odnoklassniki
Favorites at datool.ru

Follow the channel in your account

Sign up at datool.ru to add the channel “ИИ под лупой 🔍” to favorites and track its metrics.

Sign up
For channel owners

Verify your channel

Sign in or sign up at datool.ru, then add our bot to the channel following the instructions in your account. Once ownership is verified, the lock disappears and channel management becomes available.

Sign in or sign up

Report an inaccuracy

Describe what needs fixing. If you have a source, add a link.

You are leaving datool.ru

The link leads to an external website. datool.ru is not responsible for its content — check the address before entering passwords or payment details.

Redirecting in 10 s

Go