О нейросетях - просто. Автор: https://clc.li/apjna По рекламе сюда: https://telega.in/m/logoseti Обучаю работать с ИИ с нуля. Со мной вы сможете погрузиться в мир нейросетей легко. На канале найдёте: видеоуроки, инструкции, промпты, примеры использования нейросетей в жизни. Бесплатные нейросети Алиса AI, GigaChat
SubscribersHow many subscribers the channel has now. The wave shows subscribers at each point of the period. The change is against the start of the period.3 720▲ 0.2 %+7 for the period
ViewsHow many views the posts published in the period have now. These are not views per day: MAX does not report how many views there were yesterday. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.325▼ 90.4 %was 3 637
ReactionsHow many reactions the posts published in the period have. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.1▼ 99.6 %was 263
MentionsHow many times other channels mentioned the channel: links and reposts, excluding advertising posts. The bigger the circle, the more mentions at that point of the period. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.61▼ 18.4 %was 76with a subscription
RepostsHow many times other channels reposted this channel's posts (excluding advertising posts). Reposts are also counted as mentions. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.28▲ 13.8 %was 25after signing in
Average post reachHow many views one post gets on average. Only posts older than two days are counted: views of fresh posts are still growing. Points with fresh posts are dashed with hollow dots: the reach of all posts right now, it will still grow.5 497▲ 4.2 %was 5 274after signing in
ERRWhat share of subscribers sees an average post: average reach ÷ subscribers × 100 %. The line shows ERR at each point of the period, the dashed line — ERR of the previous period of the same length. Points with posts younger than two days are hollow dots on the dashed end of the line.28.6 %▲ 0.7 ppdashed line — was 27.9 %after signing in
Engagement ERHow often readers react to posts: reactions ÷ views × 100 %. The tick on the bar is the previous period.2.87 %▼ 0.2 pp
Posts per dayHow many posts are published per day on average. Each cell is a point of the period: the darker, the more posts per day. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.4.1▼ 14.4 %was 4.9after signing in
Ad shareWhat share of the period's posts looks like advertising: erid labeling, ad links and other signs. The scale shows the ad load by the quality index thresholds: up to 10 % — low, up to 25 % — moderate, up to 50 % — high, above — very high. A growing share is marked red.2.4 %▼ 2.4 pp
TrendTop — subscribers at the end of each point of the period; bottom — growth per point: green means more subscribers, red means fewer. Above the growth chart — the biggest gain and the biggest loss. MAX does not report how many people subscribed and unsubscribed separately.
Audience growth
+7subscribers in the period
+7 biggest gain · 27 Oct 2026−4 biggest loss · 30 Oct 2026
Channel scoreA channel score from 0 to 100 made of five parts: audience, growth integrity, ad load, trust and calculation reliability. Each bar shows how many points the part earned out of its maximum. The index is recalculated every night; channels are compared with similar ones of the same category and size.
ReachHow many views the posts published at each point of the period have now (not views per day). The record is labeled; the point with today is paler — the day is not over yet. Average post reach — posts older than two days.
Views and reach
678 845views in the period▼ 10.4 %
Average post reach — 5 497 views (posts older than two days).
EngagementER — reactions divided by views, in percent — for the posts of each point of the period. The dashed line is ER for the whole period. The change is in percentage points against the previous period of the same length.
CitationsThe citation index (CI) shows how often and by which channels this channel is mentioned over the last 30 days, excluding advertising posts. The level is its place among similar channels. The line shows CI at each point of the period (for a week or month — the average over its days).
The citation index has not been calculated yet: it will appear after the nightly calculation once other channels mention the channel.
RhythmHow many posts are published on average in each hour of each weekday, Moscow time: the darker the cell, the more posts. “Best time” — the hours when posts older than two days have the highest average reach.
When and how much it posts
MonTueWedThuFriSatSun
036912151821
Best time:09:0018:00hours when posts get the highest average reach
FormatsWhat the feed is made of. Each post has one format, by priority: repost, video, photo, link, text. The bar and percentages show the share of posts of each format; on the right — average reach of one post of the format (posts older than two days), the small bar compares it with the most viewed format.
Post formats
100 posts
Reposts99 %6 168
Video2121 %7 513
Photos3838 %5 699
Links1212 %5 239
Text2020 %7 626
On the right — average reach of one post of the format.
PostsEach dot is a post in the period: horizontally — publication date, vertically — views, dot size — reactions, color — format. This shows hits, flops and how reach changes. For large channels, the 100 most viewed posts and an even sample of the rest are shown — no more than 1,500 dots.
Every post is a dot
Higher means more views, bigger means more reactions. Click a dot to open the post.
VideoPhotosOthersize — reactionsZoom with the + and − buttons, a pinch or Ctrl + mouse wheel; drag a zoomed chart to move it
SummaryTotals for the selected period: how many posts were published, how many views and reactions they have now and the average post reach. Views are the current views of posts published on those days, not views per day. The change is against the same span before the period, if statistics cover it.
Period totals
Click a metric to see it across the period below
Viewstoday — the day is not over yetPoints with posts younger than two days are pale and dashed: their views are still growing.
AdsWhat share of the period's posts looks like advertising: erid labeling, ad links and other signs. The detector is cautious, so the real share is usually higher. The scale shows the ad load by the quality index thresholds. Below — the average reach of an ad post and a regular post, and who the channel advertises (sites that ad links lead to).
What worksPosts of the period with the most views. The bar shows views relative to first place. The preview is the post's image; for a post without an image — the channel avatar. Views are the post's current count.
RhythmHow many posts were published each day of the period (pale bars) and the 7-day average (line): you can see whether the channel is speeding up or slowing down. Today is not over yet, so its average is calculated up to yesterday.
Posts by day
Pale bars are days, the line is the 7-day average: you can see whether the channel is speeding up or slowing down
Posts per day7-day average
Data updated at 12:30 Moscow time. Views are the current counts of posts published on those days; average reach counts posts older than two days.
How the quality index is calculated
«Скинь ещё раз файл» — самая дорогая фраза в бизнесе
Потому что за ней — потерянные минуты совещаний, лишние итерации и сдвинутые дедлайны.
Хорошая новость: на платформе МТС Линк появились новые инструменты для создания и управления контентом. Теперь можно:
✅ хранить, редактировать и делиться всем этим в облачном Диске ✅ набрасывать идеи в Заметках ✅ визуализировать данные в Таблицах ✅ видеть, кто вносил правки в Документах
Главная фишка— бесшовность. Сервисы работают прямо внутри единого приложения отдельными вкладками, так что переключаться между задачами стало намного проще
Почему нейросеть иногда так уверенно врёт, что ей хочется поверить?
Представьте: вы задаёте нейросети вопрос. Она отвечает мгновенно, красиво, уверенно. Приводит факты, называет авторов, указывает даты и даже добавляет ссылки на источники.
Всё выглядит настолько убедительно, что сомнений не остаётся. А потом выясняется, что… половину она придумала. 🙈
Почему так происходит?
🧠 Секрет в том, что нейросеть не знает правду так, как знаем её мы. Она генерирует текст, подбирая наиболее вероятное продолжение с учётом вашего вопроса и контекста. Её задача — построить подходящий ответ, а не автоматически проверить каждое утверждение на соответствие действительности.
🔹 Она может придумать несуществующий факт. Попросите список научных статей — и среди настоящих публикаций может оказаться работа, которой никогда не было.
🔹 Она может перепутать факты и не заметить ошибку. Например, правильно объяснить тему, но ошибиться в дате, имени учёного или конкретной цифре.
🔹 Она может уверенно поддержать вашу ошибку. Если вопрос содержит неверное предположение, нейросеть иногда принимает его за данность и строит ответ на этой основе.
🔹 Она может придумать источник, которого не существует. Особенно опасно, когда нужно подготовить доклад, научную работу или профессиональный материал.
Но почему она не говорит просто: «Я не знаю»? Современные модели умеют выражать сомнение, но не всегда правильно оценивают собственную неопределённость. Иногда у них недостаточно информации, а ответ всё равно получается гладким и убедительным.
Это явление называют галлюцинациями нейросети. 📌 Как защититься от таких ошибок?
✅ Просите отделять подтверждённые факты от предположений. ✅ Проверяйте даты, цифры, фамилии и ссылки по первоисточникам. ✅ Не считайте красивый ответ доказательством его достоверности. ✅ Для важных задач используйте поиск по надёжным источникам и перепроверяйте результат самостоятельно. ✅ Если тема сложная, задайте уточняющий вопрос: «Какие части твоего ответа могут быть ошибочными и что нужно проверить?»
Но помните: даже такой запрос не гарантирует, что нейросеть найдёт все свои ошибки. Особенно важно это педагогам! 🎓
Когда мы создаём с помощью нейросетей карточки, презентации, задания для детей или познавательные плакаты, нужно проверять не только орфографию, но и сами факты. Красивая картинка с неправильной информацией всё равно остаётся неправильной.
💜 Я уже несколько лет работаю на стыке нейросетей и образования и могу сказать: искусственный интеллект — замечательный помощник, если понимать его возможности и ограничения.
А теперь вопрос к вам!
Сталкивались с ситуацией, когда нейросеть выдала откровенную неправду с таким серьёзным видом, что вы сначала ей поверили? 😅 Расскажите в комментариях
Таинственный октябрьский лес ранним утром, высокие деревья в золотой и медной листве, густой молочный туман между стволами, мягкий рассеянный свет, влажная земля, опавшие листья на лесной тропинке, ощущение тишины и волшебства, кинематографическая фотография, реалистичные текстуры, естественные осенние оттенки, высокая детализация, без людей, без текста.
2. Октябрьское утро в деревне
Тихая деревенская улица в октябре, старые деревянные домики с дымом из труб, заборы, мокрая дорога, деревья с редкими жёлтыми листьями, лёгкий туман окутывает крыши и сады, прохладное пасмурное утро, приглушённые серо-золотистые оттенки, мягкий естественный свет, эстетика русской глубинки, реалистичная фотография, атмосферная композиция, без надписей.
3. Девушка под зонтом
Девушка в длинном бежевом пальто идёт по аллее осеннего парка под большим прозрачным зонтом, вид со спины, золотые листья покрывают мокрую дорожку, деревья растворяются в густом тумане, лёгкий ветер поднимает несколько листьев, мелкий осенний дождь, мягкая меланхоличная атмосфера, приглушённая палитра охры, серого и карамельного, художественная фотография, естественные пропорции, высокая детализация.
4. Озеро, спрятанное в тумане
Осеннее озеро в октябре на рассвете, гладкая зеркальная вода отражает силуэты деревьев с золотой листвой, над водой стелется белый туман, дальний берег едва различим, несколько листьев плавают на поверхности, нежные размытые переходы цвета, прозрачные акварельные мазки, приглушённые оттенки серо-голубого, охры и шалфея, атмосфера спокойствия и лёгкой грусти, живопись на фактурной бумаге.
5. Замок в октябрьском тумане
Старинный каменный замок на вершине холма, окутанного густым октябрьским туманом, тёмные башни и остроконечные крыши виднеются сквозь белую дымку, вокруг лес с медной и багряной листвой, узкая тропа ведёт к массивным воротам, вдали кружат вороны, драматичное пасмурное небо, атмосферный сказочный реализм, детализированная живопись, глубокая перспектива, без ужасов и надписей.
6. Тёплый свет в осеннем саду
аленький уютный домик в октябрьском саду, светящиеся тёплым янтарным светом окна, вокруг яблони с остатками золотой листвы, тыквы на деревянном крыльце, влажная трава, опавшие листья и тонкий туман между кустами, ранние сумерки, контраст холодного туманного воздуха и домашнего тепла, мягкая кинематографическая фотография, сказочная осенняя атмосфера, реалистичные детали.
7. Осень в стиле масляной живописи
Октябрьская лесная аллея в густом утреннем тумане, стволы деревьев написаны выразительными мазками, золотые, охристые и терракотовые листья создают яркие пятна на фоне холодной серой дымки, рассеянный свет пробивается сквозь кроны, влажная земля отражает мягкие оттенки неба, фактурные мазки масляной краски, импрессионистическая живопись, поэтическое настроение, музейное качество.
8. Город, который просыпается в тумане
тарая городская улица ранним октябрьским утром, исторические здания с лепниной, мокрая брусчатка отражает мягкий свет фонарей, редкие прохожие вдали растворяются в густом тумане, на тротуаре лежат мокрые листья, кафе за стеклянными дверями только открывается, холодная серо-коричневая палитра с тёплыми янтарными акцентами, аналоговая плёночная фотография, лёгкое зерно, глубокая перспектива, настроение кино
9. Лисёнок в октябрьском лесу
Маленький рыжий лисёнок сидит на покрытой листьями лесной тропинке в октябрьском тумане, пушистый хвост, любопытный взгляд, вокруг высокие деревья с золотой листвой, нежная белая дымка между стволами, капельки росы на грибах и мху, мягкий рассеянный свет, уютная сказочная атмосфера, акварельная иллюстрация для детской книги, тёплая гармоничная палитра, выразительные детали, без текста.
10. Скамейка в пустом парке
Одинокая старая деревянная скамейка в пустом октябрьском парке, на сиденье лежат несколько мокрых кленовых листьев, дорожка уходит в густой молочный туман, голые ветви переплетаются с остатками золотой листвы, мягкий рассеянн
Фотореалистичная осенняя сцена, крупный красивый золотисто-оранжевый кленовый лист крупным планом. В центре листа аккуратно вырезано отверстие в форме идеального сердечка, края прорези естественные, тонкие и реалистичные. Через сердцевидное отверстие виден уютный осенний объект — маленькая чашка горячего кофе на деревянном столе, от которой поднимается лёгкий пар. На заднем плане размытый осенний парк, золотые листья, мягкий солнечный свет, тёплая атмосфера, малая глубина резкости, красивое боке. Высокая детализация, натуральные текстуры листа, реалистичные цвета, кинематографическое освещение, эстетичная композиция, photorealistic, 4K.
Используй загруженную фотографию как основу и преврати её в реалистичный портрет женщины в стиле 1960-х годов.
Важно: сохрани узнаваемость человека, черты лица, форму глаз, носа и губ, овал лица, тон кожи, цвет глаз и исходный цвет волос. Не меняй внешность и возраст человека — измени только стиль, причёску, одежду, макияж и атмосферу фотографии.
Образ эпохи: объёмная укладка в стиле 60-х годов с приподнятой макушкой и мягкими подкрученными кончиками, элегантный ободок для волос, крупные круглые серьги, платье с геометрическим или цветочным принтом, выразительная подводка для глаз, аккуратные стрелки и нежная помада.
Окружение: атмосфера старой фотографии из семейного альбома, интерьер уютного кафе или улица европейского города 1960-х годов, мягкий естественный свет, непринуждённая поза, спокойное выражение лица.
Обработка: тёплые выцветшие оттенки, слегка пожелтевшие светлые участки, приглушённые красные и горчичные тона, мелкое плёночное зерно, лёгкое затемнение по краям, мягкий контраст, эффект старого цветного фотослайда.
Фотореализм, эстетика 1960-х годов, винтажная фотография, естественная кожа, реалистичные волосы и ткани, высокая детализация.
Necessary cookies keep the site working and secure: sign-in, form protection, language, theme and others. Yandex Metrica analytics cookies and Yandex Advertising Network ad cookies are enabled only with your consent. By clicking “Accept all” you give consent to processing of cookie data; see the Personal Data Processing Policy for details.
Russia
