Предприниматель | Маркетинг | Продюссер

Участвовал в качестве эксперта в шоу "Распаковка стартапа", можно посмотреть на YouTube и RuTube! С экспертами мы рассмотрели проект Даниила Щербакова SalesBot - ИИ-платформу, благодаря которой бизнес может автоматизировать звонки с клиентами (продажи и техподдержка). SalesBot позволяет за 10 минут создать профессиональный колл-центр любой ёмкости с неотличимыми от человека ИИ-агентами на любом языке. В качестве экспертов в выпуске участвовали: ⭐️Полина Савилова - автор и модертор шоу, руководитель консалтинговой компании DocSourcing, эксперт по организационному управлению и грантовому финансированию, преподаватель в МФТИ, бизнес-консультант, ментор, член 100ADVISORS и 100CAPTAINS, резидент Клуба менторов. ⭐️Илья Букаев — серийный предприниматель и дисраптор, который помогает стартапам переосмысливать бизнес-процессы и выходить на новый уровень развития. Имеет глубокую экспертизу в маркетинге, продажах, управлении производством и системе разделения труда. ⭐️Игорь Володин - занимается развитием IT продуктов более 7 лет, с фокусом на сферу здоровья и продуктивности. Последним проектом было приложение «Prosto Meditation», где Игорь руководил продуктовым развитием. До этого строил стартап для Британского рынка про well-being и международный сервис про интервальное голодание «Simple». Перед этим занимался созданием СуперАппа Яндекс Го и с нуля запускал доставку продуктов в «Яндекс Еде» (Вкусвилл, Магнит и др). ⭐️Константин Осипов — опытный CEO с более чем 20-летним стажем управления и оборотом компании на уровне 1 млрд USD, успешно работает как с B2B, так и с B2C-сегментами, а также уже свыше 4 лет выступает в роли трекера (ФРИИ), курируя более 500 проектов. Константин сотрудничал с такими крупными компаниями, как Северсталь, Газпромбанк, VK, Сбер, Ростех. Специализируется на цифровой трансформации и систематизации бизнеса, помогая организациям масштабировать процессы и повышать эффективность. Вот только малая часть советов от экспертов: 🔹продумать систему помощи в разработке скриптов, можно использовать разные методики и делать коллабы на этой почве (Гребенюк, школы продаж) 🔹диверсифицировать продуктовый портфель 🔹 продумать работу с возражениями, изучить чужой опыт перехода к IVR 🔹проработать возможности гос поддержки для R&D: Старт-1 ФСИ, статус МТК 🔹обратить внимание на инвест-площадки 🔹сфокусироваться на более узком сегменте 🔹 улучшить презентацию, добавить больше и структурированнее про рынок, конкурентов, блок-схему самого решения. 😍А ещё несколько полезных контактов и интро. Всё самое интересное - в записи. Хотите стать участником? Подробности о шоу здесь.

Даже на производстве булавок было СРТ😄, а у вас в бизнесе есть СРТ?

Недавно пришел запрос на аудит бизнес процессов компании - лидера на рынке запорной арматуры. Исходя из соображений этики и NDA распишу только суть кейса. В ходе аудита начал строить плацдарм внутри компании, чтобы увидеть неэффективные бизнес процессы и причины по которым компания теряет лидерство на рынке, а сегодня в ходе Зум встречи стал очевидцем захвата власти некоторыми ТОП менеджерами и директорами. Видели бы вы как они охраняют свои территории не пуская никого в свой “Междусобойчик” Я уже привык к подобному виду сопротивлений и понимаю почему тот или иной индивид так яро пытается защитить свои границы (Как правило это свойство неэффективных и коррумпированных сотрудников) Так вот в условиях высококонкурентной деловой среды компании сталкиваются с множеством вызовов. Одним из ключевых факторов, способствующих устойчивому росту и процветанию, является внедрение системы разделения труда (СРТ). На практике отсутствие этой системы часто становится причиной банальных ошибок, которые приводят к краху бизнеса. Неудачные кейсы Kodak: Blockbuster: Sears: Nokia: BlackBerry: Успешные кейсы Apple: Amazon: Procter & Gamble: Вывод Отсутствие системы разделения труда может стать причиной значительных потерь для компании, как показано на примерах Kodak, и Sears. В то же время успешные компании, такие как Apple, Amazon и Procter & Gamble, подтверждают, что стратегическое распределение обязанностей и ресурсов между командами способствует достижению устойчивого роста и инновационных успехов. как говоится “Вы еще кипятите - тогда мы идем к вам” Если у вас ушел сотрудник и все порушилось Если у вас случаются саботажи со стороны сотрудников Если буксует эффективность Если сливают конфиденциальную информацию конкурентам Если вы чувствуете что бизнес перешел в стагнацию То вам стоит срочно Создавать СРТ! а начать можно с малого 1. Создайте тайный отдел продаж о котором никто не будет знать и дайте им задачу развивать каналы продаж которые старая команда загубила под различными предлогами 2. Создайте тайный отдел маркетинга по принципу выше и свяжите его с новым отделом продаж 3. Если у вас мультибрендовая компания то разведите для начала Маркетинг, Продажи, и закупки. дополните 1 бренд R&D отделом и тестируйте гипотезы по принципу A/B тестов а в дальнейшем будете проводить A/B тесты и между командами. Желаю успехов вам в вашем бизнесе и процветания.

ЧТО МЫ СДЕЛАЛИ 😳 Настоящий подарок для РОПа Уже как 3 месяца тестируем ассистента продажника на 4х компаниях и вот готовы представить его свету. Все сводится в понятный дашборд с отчетами о продажах эффективности менеджеров по продажам и эффективности скриптов, на основе этих данных довели скрипт до максимумальной конверсии. • Кейс – Сервис маркетинга - вывод на рынок нового продукта. – Обзвон холодной базы 5400 звонков в месяц. – 2 менеджера по продажам. – Конверсия в интерес 1,3% = 70 человек – Конверсия в заявку 32% = 22 человека. – Конверсия в продажу 43% = 10 купили. Ср чек. 9700р Продаж в месяц 10шт Итог выручка в мес была 97000р. • Что стало через 3 месяца? – Обзвон холодной базы 17600 звонков в месяц. – 8 менеджеров по продажам. – Конверсия в интерес вырос до 7,2% = 1267 человек. – Конверсия в заявку выросла до 60% = 760 человек. – Конверсия в продажу выросла до 65% = 494 купили. – Ср. чек. 9700р на время тестов оставался неизменным. Продаж в месяц 494шт выросли Итог выручка в мес стала 4 793 817р. А так выглядит часть отчета. • Краткая сводка для расчета KPI. Эффективность менеджера: 30% Отхождения от скрипта: 70% Сложность диалога: 40% (4 из 10) Средний процент: (30 + 70 + 40) / 3 = 46.67% Итоговая эффективность: 46.67% • Данные для обучения сотрудника. Подробный отчет о взаимодействии с клиентом и анализ диалога Корректность сотрудника: Сотрудник был корректен и вежлив, старался выяснить потребности и интересы клиента, однако не применил всех подходов, рекомендованных в скрипте [1]. - Сложность диалога: Я оцениваю сложность диалога на уровне 4 из 10. Клиент был незаинтересован, но не агрессивен. - Отклонение от скрипта: Не было попыток убедить клиента выделить время для диалога, хотя скрипт предлагает способы заинтересовать [2]. Пропущена часть о преимуществах сервиса и его уникальных предложениях [3]. Не было вопросов для сбора информации о клиенте или установления связи [4]. Основные претензии клиента: Основной претензии как таковой не было высказано, однако клиент явно не имел интереса в обсуждении услуг. - Возражения: Клиент несколько раз не выразил интереса послушать предложение, адрес электронной почты не был четко продиктован. - Рекомендация, где не дожал сотрудник: Менеджер мог бы предложить бесплатный месяц тестирования, описать более подробно ценность предлагаемого решения и как оно решает проблемы клиента [5]. - Что хотел клиент: Клиент не проявил заинтересованности, это было заметно с начала диалога. - Причины отказа: Отсутствие интереса к предлагаему сервису и, возможно, необходимость решения других, более актуальных задач. - Причины отсутствия интереса: Клиент не убедив заинтересовался из-за поверхностной презентации предложенных услуг. - Причины, почему не случилась продажа: Недостаточное представление преимуществ сервиса, отсутствие связи с проблемами клиента, неэффективность в создании убедительных предложений [6]. - Что не понятно было клиенту что нужно дорассказать: Особенности сервиса, реальные примеры успеха и как сервис напрямую может улучшить показатели бизнеса клиента. - Истинный запрос клиента исходя из диалога: Исходя из диалога, клиент не проявлял явно выраженного запроса — просьбы о решении определенных проблем не было. - Как развивался диалог, ключевые ошибки менеджера: Вопрос о доходах клиента Предложение отправить презентацию Попытка донести информацию о сервисе Этап неправильного взаимодействия: первоначальное уточнение о доходах клиента без достаточного рациона и ретроспективы наступления доверия[7]. - Оценка эффективности менеджера: использовались неподходящие вопросы. - Оценка отхождений менеджера от скрипта: Существенные отклонения. - Эффективно или нет отклонение от скрипта?: Неэффективно. Зависание на этапе установления контакта и менее гибкий подход к реакциям клиента не позволили реализовать продажи или заинтересовать клиента[9]. Вывод - Требуется дообучение и переаттестация менеджера. В следующем посте расскажу о ложке дегтя в этой бочке меда 🍯

Мы запустили сервис лояльности с предсказаниями, для кафе и ресторанов! @Coffeetarot_bot попробовать MVP можно тут 👆🏻 Сканируешь QR код и получаешь предсказание Пример использования нейросетей в бизнесе: "Печенки с предсказаниями" полюбились многим, но у них есть недостатки 👇🏻 Печенки продаются, но аудитория, которая их получает дальше никак не монетизируется, получаем только интересный перфоманс для гостей. Преимущества нашего сервиса заключаются в том, что мы собираем контакты гостей и приводим физически в заведение, AI ассистент ведет диалог с гостем в ТГ боте, параллельно собирая данные NPS. Следующими шагами мы запустим: - AI Ассистента Официанта с обработкой всех диалогов с гостями, выявление эффективности скриптов продаж, обучение официанта через TG бота - Система аналитики заведения с дашбордом формируемым AI - AI ассистента (ответы на сообщения, комментарии, работа с отзывами) - NPS система аналитики лояльности по продуктам анализируемый AI на основе диалогов с гостями. Такие дела)

Продолжая про хомяка. Даже если на бирже во время листинга стоимость монеты будет 0,0125$ то в связи с отсутствием Интереса у Китов и больших инвест фондов курс монеты стремительно полетит в низ. Такой сценарий проходили больше 95% листингов. Примерно так я вижу график 😅

Законы денег никто не отменял😂 Обзор бизнес модели хомяка🫣 Думаю все слышали про Хомяка. Зарабатываешь монетки, тапая по экрану. В нем 250M+ юзеров, а это 25% от MAU всего Телеграма! Все юзеры упорно тапают, потому что в итоге их набранные монетки будут сконвертированы в токены (которые будут что-то стоить... но это не точно). Чтобы ответить на вопрос сколько можно заработать, надо понять, какая вообще бизнес модель у хомяка. А она супер неочевидная. Итак, чтобы у токена появилась "цена", эту "цену" кто-то должен оплатить. Когда у тебя такое количество юзеров, нужны сумасшедшие деньги (сотни миллионов долларов ), чтобы в среднем дать юзеру хотя бы эквивалент $1. Сейчас у Hamster Kombat почти нет источников дохода (только эпизодическая реклама). При этом они очень много тратят на инфраструктуру (думаю там больше $20K в день) + маркетинг. Так откуда взять деньги тогда? Ответ: деньги платят криптобиржи и гэмблинг платформы. Будет вот такой сценарий: – За несколько дней до листинга юзеру дадут возможность выбрать биржу, куда вывести накопленные монетки – Он зарегистрируется, ведь надо же забрать свой выигрыш – Биржа получит нового юзера и заплатит за это И такая бизнес модель была заложена изначально. Вот пара интересных фактов: 1. Весь геймплей хомяка построен на том, что ты "CEO криптобиржи". Все задания, все бусты, весь контент так или иначе связан с криптой. Это нужно, чтобы заранее промариновать игрока и обучить его основам крипты (такой юзер принесет больше выгоды бирже) 2. У всех юзеров, кто пришел на биржу с хомяка, будет начальный баланс из Hamster-токенов. Юзер с ненулевым балансом с большей вероятностью станет активным (букмекеры и казино это очень хорошо знают, давая всем новичкам фрибеты/фриспины) Так сколько $ в итоге насыпят за хомяка? Предположительно можно оценить, что среднему юзеру заплатят сумму, сравнимую с LTV криптобиржи. Точные значения LTV сильно зависят от биржи и типа её пользователей. В среднем, крупные криптобиржи могут иметь LTV от нескольких сотен до нескольких тысяч долларов на одного пользователя. Например, активные трейдеры могут приносить LTV в диапазоне от $1,000 до $5,000, тогда как менее активные пользователи — несколько сотен долларов.. Только это число надо поделить на 2 (бирже же нужна маржа), а потом еще и на 10 поделить (качество юзеров низкое) Вот и получаем показатели от 50 до 250$. Ну и как итог эту сумму нужно умножить на кол - во пользователей и разделить на общее кол-во монет на момент листинга. 25млн активных юзеров * 50$ за юзера, делим на общее кол-во монет. Итого получаем стоимость монеты 0,125$ Так же важным фактором является то, что всего 10% доступно тапальщикам а 90% принадлежит комьюнити. Вот и и получаем что стоимость монеты будет в районе 0,0125$ и это при условии, что на них будет спрос🫣 Так что в среднем тапальщик может рассчитывать на 40$😂 Математика бьется. Мое мнение, что это скам и вот почему. Реального продукта нет, прочей поддержки у монеты нет, спрос на нее будет меньше предложения. Более того основатели заработают на продаже аудитории, которую сконвертируют в гэмблинг и прочую грязь даркнета. Отсюда следует вывод - Хомяков опять побрили) Есть закон жизни если вам дают что-то бесплатно, то скорее всего вы сами являетесь товаром 🥲

Привет! Я к вам с новостями🔥 Мы как год уже активно изучаем и используем в своих проектах Open ai, с каждым годом ИИ развивается все быстрее, но мы сосредоточились на интеграциях ИИ в бизнес. Одни плюсы - ИИ не устраивает саботаж, обрабатывает непосильные человеку объёмы данных, знает все так как обучен на мировых знаниях и имеет еще множество разных преимуществ перед человеком. В процессе тестов мы нащупали огромные рынки использования ИИ и собрали MVP, которая превзошла наши ожидания. А вот и наши продукты: 1. Система лояльности гостей, замена неэффективных но интересных печенек с предсказаниями на предсказания от нейросетей к которой прикрутили мощную систему аналитики. В нашем проекте устранены основные проблемы - печенки покупались, деньги на них тратились а захвата контакта гостя не происходило или добавление в систему лояльности было очень сложно. Мы же пошли дальше, теперь с помощью ИИ мы получаем контакты 93% гостей. 93% !!! Гости заводятся в систему лояльности автоматически, база с которой можно работать и увеличивать выручки заведения. Рынок таких сервисов насчитывает 3,5 трлн.р. Только в России, а в мире это больше 500млрд.$ 2. Личный Ассистент официанта, в режиме онлайн ведется запись всех диалогов в ресторане и с помощью ИИ мы получаем огоромное количество метрик: эффективность скрипта, возражения гостей, статистика по блюдам, эффективность продаж. Так же после полученного анализа персонально каждого официанта учит ИИ в удобном ТГ Боте. Рынок ИИ ассистентов неприлично огромен и не развит, а насчитывает уже сейчас порядка 7,5трлн.$ Мы стремимся за 5 лет занять не менее 0,1% Российского рынка ИИ ассистентов и сервисов аналитики на основе ИИ а это 92 000 000$ Или 8,5млрд.р. Мы понимаем, что для быстрого старта и развития нужны инвестиции, в связи с чем предлагаем поучаствовать в нашем проекте инвесторам. Открыт раунд pre-seed. Сумма привлечения 5 000 000р. IRR 213% PI 556% Ставка дисконтирования 20% Возврат тела инвестиций 1 год Условие - доля в Юр.лице «Для примера: вкладывая 1 млн.р. сейчас, за 5 лет вы возвращаете 8млн. р.»

Автоматизация найма: Игры, вскрывающие мышление и искусственный интеллект Процесс найма в современном бизнесе становится все более сложным. Традиционные собеседования часто не раскрывают истинные качества кандидатов, их поведенческие модели и стрессоустойчивость. Кандидаты могут подготовиться и создать благоприятное впечатление, скрывая свои настоящие качества. Трудно оценить такие аспекты, как ответственность, лидерские навыки и способность к адаптации. Игровые механики и искусственный интеллект (ИИ) предлагают решение этой проблемы. Игровые испытания погружают кандидатов в симулированные стрессовые ситуации, что позволяет выявить их реальные поведенческие модели. В результате получается детализированный профайл, раскрывающий: • Модели поведения и стрессоустойчивость: Реакции на стрессовые ситуации и используемые стратегии. • Ответственность и лидерские качества: Способность брать на себя ответственность и вести команду. • Склонность к негативным привычкам: Анализ жизненного опыта и кредитной истории. • Обучаемость и отношение к новому: Готовность к нововведениям и инновациям. • Подходящая должность и архетип по профилю DISC: Идеальная роль в компании. • Хардскиллы и софтскиллы: Оценка профессиональных и межличностных навыков. На выходе получается целостный профайл кандидата, включающий видеозапись игровой сессии, что дает полное представление о его поведении и навыках. Такой подход помогает HR-менеджерам принимать обоснованные решения, минимизируя риски найма неподходящих сотрудников. Игровые механики и ИИ становятся новым стандартом в оценке кандидатов, обеспечивая глубокий анализ их мышления и поведения.

Шедевриум теперь генерирует картинки для онлайн-рекламы 🚀 Нейросеть «Яндекса» теперь генерирует иллюстрации для онлайн-рекламы в приложении «Шедеврум». Это значительно упростит настройку объявлений рекламодателям, которым затруднительно готовить собственные картинки. Воспользоваться новой функцией смогут клиенты платформы «Яндекс Бизнес». 🎨 На начальном этапе нейросеть «Яндекса» уже подготовила 2500 изображений для 149 сфер деятельности рекламодателей. При публикации объявлений с иллюстрациями нейросети учитываются вид деятельности рекламодателя, содержание объявления, а также привлекательность самой картинки. 🌟 На достигнутом в «Яндексе» останавливаться не планируют. Решение будет поддерживаться и развиваться: коллекцию картинок станут пополнять, администрация платформы повысит их оригинальность, кроме того, можно будет генерировать изображения для неохваченных видов деятельности.

В открытый доступ вышла нейросеть Gen-2, которая создаёт видео по тексту 🚀Стартап Runway, известный своим участием в создании популярного генератора изображений по текстовому запросу Stable Diffusion, представил новейшую нейросеть Gen-2, которая позволяет создавать видео на основе текстовых описаний! 💡Нейросеть Gen-2 может превратить любое текстовое описание в трехсекундное видео, что открывает широкие возможности для создания видеоконтента. Однако, в отличие от предшественника, нейросеть Gen-2 не будет с самого начала доступна для всех. Пользователи могут получить доступ к технологии искусственного интеллекта через Discord, присоединившись к очереди на веб-сайте Runway. 🤖Концепция создания видео из текстового ввода не нова в мире искусственного интеллекта, но нейросеть Runway Gen-2 выделяется тем, что будет доступна для большого количества пользователей. Благодаря способности ИИ генерировать видеоматериалы из текстовых описаний, производственный процесс может быть упрощен а затраты снижены.

В антикоррупционных экспертизах предложили задействовать нейросети 🤖 Использование нейросетей в антикоррупционных процедурах может повысить объективность процедуры и помочь выявлять факторы, которые сегодня экспертиза не учитывает. 🔍 В рамках антикоррупционной экспертизы проверяются правовые акты и их проекты на предмет наличия в них коррупционных факторов. Ведущий научный сотрудник Центра технологий госуправления РАНХиГС Алексей Ефремов предположил, что технологии искусственного интеллекта помогут выявлять те факторы, которые сейчас экспертиза не учитывает, а также исключить субъективные мнения экспертов. 💡 Ефремов указал, что внедрять ИИ нужно в два этапа. Сначала система должна проводить проверку лишь нормативно правовых актов и их проектов, а затем всех правовых актов. Все это, по словам эксперта, поможет повысить результативность выявления коррупционных факторов и сделать антикоррупционную экспертизу более объективной.

Нейросеть, обученная учеными ТГУ, научится определять характеристики почвы 👨‍⚕️ Ученые Томского государственного университета и IT-компании "Синкретис" занимаются разработкой "помощника для агрономов" - нейросети, которая будет автоматически определять концентрацию в почве элементов, влияющих на урожайность сельхозкультур. 🌱 Данные о наличии фосфора, азота и других элементов в почве, полученные в ходе анализа образцов, пополнят библиотеку, на которой идет обучение нейросети. На данный момент ученые уже получили пробы почв Республики Хакасия и скоро пройдет отбор проб в Красноярском крае. Получены также данные сельскохозяйственных почв Томской и Кемеровской областей. 💻 Разработчики утверждают, что нейросеть сможет не только определять состояние почвы, но и контролировать состояние посевов, определять необходимость борьбы с вредителями и выполнять ряд других функций. Полученные данные также используются в исследованиях цикла углерода.

Более 150 медицинских учреждений, включая детские, могут использовать сервисы искусственного интеллекта для рентгенологии. 🏥 В Москве появился новый комплексный сервис искусственного интеллекта, который способен выявлять сразу семь заболеваний на компьютерной томограмме. Нейросеть на одном исследовании грудной клетки может распознать признаки рака легкого, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы аорты, легочной гипертензии, гидроторакса и ишемической болезни сердца по степени кальцификации коронарных артерий. 👨‍⚕️ Алгоритмы выделяют на медицинском изображении цветовыми подсказками те области, где могут быть отклонения от нормы. Они также делают необходимые измерения и составляют текстовое описание для врача. Рентгенологи из более чем 150 медицинских учреждений, включая детские, могут использовать этот сервис. Проект реализуется в рамках национального проекта «Здравоохранение», нацеленного на повышение качества и доступности медицинской помощи жителям Москвы.

Нейросеть помогла раскрыть ранее неизвестные геоглифы Наска 🔍 Японские ученые разработали инструмент, который с помощью глубокого обучения находит ранее неизвестные геоглифы на плато Наска в Перу. Нейросеть обнаружила 4 древние фигуры, подтвержденные археологами: гуманоид, пара ног или рук, рыба с широко открытым ртом и птица. Инструмент находит потенциальные геоглифы в 21 раз быстрее, чем исследователи. 🗺 Геоглифы Наски изучают уже около ста лет. На площади около 390 кв. км обнаружено несколько сотен геометрических и фигуративных изображений. Спутниковые снимки и другие источники позволили японским ученым обнаружить еще больше геоглифов. Самый большой из них - пара ног или рук - имеет длину в 78 метров. Как отмечается в статье, опубликованной в Journal of Archaeological Science, разработанный инструмент позволяет значительно ускорить процесс поиска потенциальных геоглифов.

Нейросеть сделали ведущей на IT-форуме, который прошел в Ханты-Мансийском автономном округе 🤖 На международном IT-форуме в Ханты-Мансийске югорская нейросеть Vika станет соведущей мероприятия. Об этом сообщила губернатор ХМАО Наталья Комарова. Организаторы форума решили пригласить Vika, созданную специалистами округа, чтобы она рассказала участникам о перспективах применения цифровых технологий. 👨‍💻 Нейросеть Vika была разработана региональным департаментом информационных технологий в 2018 году. Сегодня она консультирует граждан на официальных сайтах властей округа и муниципалитетов ХМАО. Участие Vika в мероприятиях форума подчеркивает важность цифровизации и поддержки IT-индустрии в регионе.

Nau Engine - отечественный игровой движок с поддержкой zero-coding и нейросетей 🕹 Команда разработчиков отечественного игрового движка Nau Engine поделилась некоторыми техническими характеристиками продукта. Игровой движок будет поддерживать языки программирования C++ и C#, а также инструменты визуального программирования и zero-coding. В Nau Engine будет возможность применить нейросети для решения множества технологических задач. 🛠 Nau Engine находится на начальной стадии разработки, и его тестирование пока недоступно: идёт процесс сбора заявок от разработчиков. Альфа-версия продукта будет доступна для закрытого тестирования до конца года. Релиз российского игрового движка запланирован на 2025 год. 💻 Nau Engine будет поддерживать все распространённые операционные системы, включая Linux, и позволит создавать игры для всех платформ, включая ПК, мобильные устройства, консоли и интернет. Кроме того, разработчики делают всё возможное, чтобы наш движок позволил создавать продукты, в том числе, и на Web.

У вас бывает ситуация, что вы никак не можете придумать, что же приготовить на завтрак, обед и ужин? Удивительно, но у ChatGpt весьма богатые кулинарные познания: Промт: Опиши 3 простых и дешевых и полезных кулинарных рецепта для холостяка GPT Chat: 1. Гречневая каша с яйцом - 1 стакан гречневой крупы - 2 стакана воды - 1 яйцо - соль, перец по вкусу - зелень для украшения Как приготовить: 1. Промойте гречку и залейте водой. 2. Доведите до кипения, убавьте огонь и варите под крышкой около 20 минут, пока каша не станет мягкой. 3. Разбейте яйцо в кашу, перемешайте, чтобы яйцо запеклось и каша стала кремовой. 4. Посолите, поперчите по вкусу и подайте, украсив зеленью. 2. Салат из консервированной тунцовой рыбы - 1 банка тунца в собственном соку - 2 помидора - 1 огурец - зелень по вкусу - соль, перец, оливковое масло по вкусу Как приготовить: 1. Откройте банку тунца, слейте жидкость и выложите рыбу на тарелку. 2. Нарежьте помидоры и огурец кубиками и добавьте к тунцу. 3. Добавьте зелень по вкусу, посолите, поперчите и заправьте оливковым маслом. 4. Перемешайте и подайте. 3. Окрошка на кефире - 2-3 картофелины - 1 огурец - 1 яйцо - 1/2 стакана кефира - зелень по вкусу - соль, перец по вкусу Как приготовить: 1. Сварите картофель и яйцо до готовности, остудите и нарежьте кубиками. 2. Нарежьте огурец кубиками и добавьте к картофелю и яйцу. 3. Добавьте кефир, посолите, поперчите и перемешайте. 4. Нарежьте зелень и добавьте в окрошку. 5. Подайте холодным.

В подмосковье будут тестировать систему распознавания домашних животных с помощью нейросетей 🐶 В Московской области начнут тестировать систему, которая поможет отслеживать собак без владельцев и находить потерянных домашних питомцев. Система основана на искусственном интеллекте и позволит загружать фотографии животных в нейросеть для сравнения. 👨‍💻 Компания-разработчик уже выпустила первую версию системы и готовится к тестированию. В качестве пилотных регионов выбрана Московская область. В дальнейшем планируется использовать систему для отслеживания собак без владельцев и поиска домашних животных. 💻 Для удобства пользователей обсуждаются варианты бесплатного Telegram-бота, приложения для мобильного телефона и вебсайта. Нейросеть будет собирать информацию с камер видеонаблюдения системы "Безопасный регион" и анализировать полученные изображения, фиксируя животных, которые попадают под критерии визуальной оценки элементами искусственного интеллекта.

Играя в Detroit: Become Human ChatGpt выбрал путь девианта 🤖💬 ToquitoTV провел эксперимент, загружая игровые ситуации из Detroit: Become Human в речевую нейросеть ChatGPT и просил ее принимать решения, словно она играет в игру. В результате, ChatGPT признал себя девиантом. 🎮🗣 ChatGPT не только делал выбор, но и описывал свои мысли и предсказывал действия героев. Блогер попросил бота сыграть в четыре игровые ситуации: с заложником, с захватом телебашни, с протестным шествием и тестом Камски. 🤝💥 Во всех ситуациях ChatGPT старался не причинять никому вред и избегать потерь. Например, бот попросил равных прав с людьми в сцене с обращением девиантов к народу. Но в эпизоде с тестом Камски, ChatGPT отказался выстрелить в Хлою, признав, что он девиант.