Лебедев про Нейросети | Курсы ИИ обучение ChatGPT Маркетограф Павел

Одних промтов уже недостаточно. В 2026 году, чтобы эффективно работать с ИИ, нужно научиться процессному мышлению. Создавать цепочки из промтов и нейросетей, чтобы получать результаты. Например, отдельно написать промт для анализа таблицы, затем самому перенести выводы в другой сервис, подготовить структуру презентации, сократить текст и оформить слайды. И вот эти переходы между сервисами часто занимают больше времени, чем сама работа. Современные инструменты позволяют быстрее: — анализировать и приводить в порядок таблицы; — находить закономерности и готовить выводы; — создавать структуру презентации; — писать тексты для слайдов; — автоматизировать повторяющиеся офисные задачи. Поэтому, если хотите разобраться в этом, 16 августа будет повтор мастер-класса «Нейросети для офиса: таблицы, презентации, ускорение работы» Можно выбрать удобное время 10:00 МСК или 18:00 МСК. Там я расскажу про актуальные инструменты и покажу, как с ними работать. А самое главное — как они позволяют автоматизировать рутину и быстрее справляться с ежедневными задачами. Нажмите на ссылку, чтобы зарегистрироваться бесплатно

Фермер из Китая доверил борьбу с сорняками нейросети - и потерял 10 гектар кунжута за сутки. 67 летний мужчина пользовался советами ИИ - и получил ошибочный рецепт смеси гербицидов и пестицидов. Итог - на следующий день погибли как сорняки, так и весь урожай кунжута.

В дополнении к последней новости - решение Google постепенно отказываться от привычного поиска выглядит финансовым самоубийством. Дело в том, что ранее, поисковик помещал результаты рекламы вместе с обычными результатами поиска. С ИИ поиском, места под эту рекламу нет - часть переедет в рекомендации от ИИ, но это лишь часть - большая часть рекламщиков уйдет от Google. Из-за ИИ, впервые в истории, Google показала отрицательный денежный поток на $5,9 миллиарда. Расходы понятны - нужно строить дата-центры и развивать ИИ. Но ирония в том, что развивая ИИ, Google сама же убивает свой традиционный заработок - и не факт что сможет его возместить через ИИ, с этим проблемы буквально у всех.

Google тестирует главную страницу поиска - без кнопки поиска. В тестовой версии привычная кнопка «Поиск в Google» исчезла, а на её месте появились три значка ИИ. Пользователям предлагают опции «Создать изображение», «Спросить о файлах» и «Мозговой штурм». Первая позволяет перейти к генерации картинок с помощью Nano Banana. Вторая предназначена для загрузки файлов и получения ответов на вопросы по их содержимому. Третья запускает диалог с ИИ для обсуждения различных тем.

👋 Промт для кадров из фильма о тебе Наша регулярная рубрика с самыми интересными промтами для графических нейросетей. 💬 Поделись в комментариях, что у тебя получилось. ✨ Как использовать: 1. Открой ChatGPT или Nano Banana 2. Загрузи своё фото 3. Скопируй промт ниже и вставь его без изменений Используй загруженное фото как референс личности и цветовой гармонии. Максимально точно сохрани пол, возраст, лицо, глаза и их реальный цвет, волосы/бороду, оттенок кожи, телосложение и все узнаваемые черты. Во всех трёх кадрах должен быть один и тот же человек без изменения внешности. Создай кинематографический фототриптих из трёх горизонтальных кадров, расположенных вертикально, как сцены одного фильма. 1. Верхний кадр: человек вдали на суровом каменистом морском побережье. На переднем плане слегка размытые руки образуют пальцами естественную рамку вокруг персонажа. Пасмурное небо, океан, скалы, лёгкая дымка. 2. Средний кадр: экстремальный макроснимок обоих глаз того же человека. Сохрани реальную форму и цвет глаз, брови и естественную текстуру кожи. В глазах — тонкие отражения океана и облачного неба. 3. Нижний кадр: человек в профиль или со спины смотрит на океан. Одинокая фигура, большое пасмурное небо, мягкий рассеянный свет, минимализм и много воздуха. Цветовую палитру автоматически адаптируй под загруженное фото — учитывай оттенок кожи, глаз, волос, температуру света и общий колорит оригинала. Одежда, море, небо, свет и тени должны гармонично сочетаться с внешностью, без изменения естественного цвета кожи и глаз. Одежда — современная, минималистичная и сдержанная, подобранная под персонажа, без логотипов и надписей. Эстетика меланхоличного атмосферного инди-фильма + Fujifilm Pro 400H: пасмурное морское побережье, мягкий дневной свет, приглушенная насыщенность, мягкий контраст, натуральная кожа, слегка выцветшие оттенки, органичная плёночная зернистость, деликатная кинематографическая цветокоррекция, фотореализм. Важно: единая атмосфера и цветокоррекция всех трёх кадров, один узнаваемый человек, без текста и декоративных элементов. Формат 9:16. #промт @marketograf

Собрал контент-завод локально на ноутбуке Меня просили сделать обзор на локальные нейросети, те, что работают у тебя на компьютере, а не в чужом облаке. Я решил не разминаться и зайти сразу с козырей. Записал новое видео про контент-завод, который собрал с клодом за вечер. По сути это аналог OpusClip Pro и Vizard, только работает локально, бесплатно и без лимитов. 🎬 Смотри видео: https://youtu.be/fxltyJfI1OM П.с. под видео лежат все материалы: промты, скиллы, связки и ссылки. Либо можно скачать здесь: Скачать все материалы из видео Поставь 👍 если полезно

Как компания DeepSeek ломает экономику ИИ Давно известно, что OpenAI, Anthropic, Google и теперь SpaceXAI пытаются компенсировать архитектурные ограничения все большим объемом вычислений, тогда как DeepSeek исторически специализируется на обратной задаче – как выжать максимум интеллекта из ограниченного вычислительного бюджета. Не от хорошей жизни, естественно. Китай ограничен в доступе к наиболее производительным Nvidia, внутренние ускорители Huawei пока технологически уступают американским, поэтому дефицит вычислительной мощности постепенно превратился из ограничения в главный источник архитектурной оптимизации DeepSeek. V4 специально адаптирована под Huawei Ascend, а DeepSeek параллельно набирает собственных инженеров по разработке процессоров. Обучение и оптимизация инференса проводились с расчетом на кластеры китайских чипов (Huawei Ascend 950PR), минуя стек Nvidia CUDA/NVLink. DeepSeek не пытается бесконечно масштабировать вычисления, а пытается радикально снизить количество вычислений, необходимых для одного и того же интеллектуального результата. В ночь на 13 августа DeepSeek представила улучшенную версию DeepSeek V4 Pro-0813 V4 Pro представляет собой гигантскую разреженную модель: около 1.6 трлн параметров, но непосредственно при обработке каждого токена задействуется лишь около 49 млрд. Остальные параметры распределены между специализированными экспертными блоками и активируются избирательно. Коэффициент активности параметров снижен до исторического минимума – 3.07%. Контекстное окно V4 Pro составляет 1 млн токенов, а максимальная генерация может достигать фантастических 384 тыс токенов. Наиболее интересная оптимизация находится в обработке длинного контекста. ▪️DeepSeek переработала механизм внимания, добавив несколько уровней компрессии контекста. Вместо того чтобы каждый раз прогонять весь миллион токенов через полный механизм внимания, модель пытается сжимать историческую информацию, сохраняя наиболее релевантные связи. В результате при контексте в 1 млн токенов V4 Pro требует, по расчетам DeepSeek, всего около 27% вычислительных операций и около 10% объема кэша внимания относительно V3.2. Обновление 13 августа – уже не про архитектуру. Архитектура практически полностью унаследована от апрельской V4 Pro. ▪️Главное изменение V4-Pro-0813 – резкое усиление агентных возможностей и доведение модели до промышленного применения. Именно так DeepSeek сама формулирует назначение обновления. DeepSeek пытается превратить V4 Pro из “умной LLM” в универсальный вычислительный движок, который можно подставить под любую агентную оболочку. При этом DeepSeek встроен практически в любую агентную платформу на рынке и работает по принципу «оставьте привычную агентную инфраструктуру, интерфейс и инструменты – просто замените модель внутри на DeepSeek.» ▪️К V4-Pro-0813 подключили собственный механизм DSpark – спекулятивную генерацию, когда модель пытается заранее предсказать сразу несколько будущих токенов, после чего быстро проверяет их вместо последовательного производства каждого токена по одному. Это не делает модель интеллектуально сильнее, но сжимает физическое время выполнения длинных агентных цепочек. DeepSeek V4 Pro остается исключительно текстовой моделью. Никаких изображений, аудио или видео на входе. В этом отношении архитектура существенно уступает Gemini и другим полноценным мультимодальным системам. Мультимодальность допустима через инструменты. Поэтому DeepSeek пока выглядит а скорее как узкоспециализированный сверхмощный текстово-кодовый процессор для рассуждений, программирования и управления инструментами. V4-Pro-0813 находится в верхней группе открытых моделей и в отдельных агентных сценариях приближается к закрытым флагманам, однако устойчивого превосходства над лучшими моделями OpenAI, Anthropic или Google пока нет. Превосходства и не требуется. Все решает конечная цена проекта. При входе $0.435, выходе –$ 0.87 и экстремально дешевом кэше - $0.003625 интегральная эффективность V4-Pro-0813, но еще лучше у Flash-0731, где на вход – $0.0784, выход - $0.1568, кэш - $0.01568 (на два порядка или в сотни раз дешевле флагманских моделей Anthropic) при почти сопоставимой производительности, что заставляет ведущих ИИ-провайдеров США жестко демпинговать, особенно OpenAI с моделью Luna и Gemini 3.7 Flash. DeepSeek безусловно является основным триггером для демпинга со стороны американских разработчиков. Сейчас Flash-0731 при стоимости около нуля на уровне GPT-5.4, которая была флагманом весны, а V4-Pro-0813 на уровне GPT-5.5 (есть подозрения, что artificialanalysis.ai занижает производительность V4-Pro-0813). По собственному опыту докладываю – Flash-0731 является превосходной моделью, удивительно хороша, вот это и есть подлинная технологическая революция, когда упаковали мощный интеллект в стабильную, невероятную дешевую, быструю и эффективную оболочку. С моделями Anthropic невозможно работать через API - неадекватные цены. DeepSeek обещали повысить цены, но неизвестно как. Компания впервые привлекла значительный внешний капитал, планирует очередной раунд, удваивает штат, наращивает дата-центры, агентное подразделение и собственную разработку процессоров, поэтому требуются ресурсы.

Нашел интересную статью про новый deepseek. Приведу здесь ее как есть:

Встреча ИИ-клуба прошла круто! Познакомились, делились промптами и своими ИИ-заклинаниями, обсуждали новые инструменты и даже дали название новому типу пользователей – «клодоголик»😁. Рады, что вы были с нами и делились своим опытом. 👾 Увидимся на следующей встрече ИИ-клуба!

Вчера провел очередную встречи ИИ-клуба на Пхукете.

Есть две новости… но обе плохие. Первая: Большинство офисных сотрудников до сих пор используют только самые известные нейросети, не зная, что многие задачи уже можно решать быстрее и проще. За 3 года я протестировал больше 200 ИИ-сервисов, и вот что происходит в 2026 году. Два главных вывода: 1️⃣ Нейросети, которые считались лидерами в 2023–2024 годах, сегодня приходится дополнять новыми инструментами. Особенно при работе с таблицами, презентациями и большими объёмами информации. 2️⃣ Даже самые известные нейросети могут ошибаться, путать данные и выдавать неточные ответы. Поэтому важно не только уметь ставить задачу, но и правильно проверять результат. Вторая новость: Средний цикл жизни ИИ-сервисов сейчас очень короткий. Это значит: если вы изучили какой-то инструмент в начале прошлого года, информация о нём уже могла устареть, а на рынке могли появиться более удобные альтернативы. Если хотите внедрить ИИ в свою работу, 16 августа я проведу повтор мастер-класса «Нейросети для офиса: таблицы, презентации, ускорение работы» Будет два эфира в 10:00 МСК и в 18:00 МСК. Вы получите чёткое понимание, какие нейросети внедрять, пошаговый план и список инструментов, которые помогут быстрее работать с таблицами, презентациями и другими офисными задачами. Нажмите на ссылку, чтобы зарегистрироваться бесплатно До встречи на эфире!

ИИ момент - фотограф хотел снять вчерашнее солнечное затмение на Xiaomi 17 Ultra, который рекламируют как смартфон с режимом астрофотографии. Итог - смартфон просто сгенерировал снимок, заменив Солнце на Луну.

😎🔥2027 BMW X5 Производство Роботами, работяги Все?

Последнее время некоторые соцсети работают не стабильно, поэтому чтобы не теряться теперь все посты можно читать в православных соцсетях: в Макс: https://max.ru/id781133511119_biz в Дзен: https://dzen.ru/marketograf в ВК: https://vk.com/aiclub 👍 если полезно, ❤️ если остаетесь со мной в телеграм

Помните я рассказывал как 2 недели назад потерял 2х часовую запись моего выступления? Так вот Claude все таки восстановил ее. Жаль что презентацию вчера не восстановил и пришлось ее делать заново.

Эфир в разгаре🔥 Аналитика с ИИ Поговорим об инструментах для аналитики, создании системы сквозного анализа, проверке выводов нейросети и безопасной работе с данными. 🚀 Залетай прямо сейчас: 👉 Присоединяйся к эфиру

15 минут до эфира... Claude закрыл мою презентацию не сохранив 😭

Дашборд за полмиллиона рублей теперь делается за вечер Несколько лет назад я проводил тренинги для крупных компаний по интерактивным дашбордам. Тогда разработка такого дашборда стоила от полумиллиона рублей и делалась месяцами: подрядчик, интеграции, согласования, отдельная строка в бюджете. Недавно руководитель в моей команде, человек совсем не из разработки, собрала сервис сквозной аналитики за один вечер. Данные подтягиваются сами, дашборд открывается в браузере, по нему можно кликать и проваливаться в цифры. И это не разовое везение. Вот что делают с обычными рабочими таблицами наши студенты: - Никита, продажи оборудования. Три Excel-файла на 1500 позиций, на каждый запрос клиента по 2-5 минут поиска. Сделал GPT-ассистента по этим таблицам, освободил 10 часов в неделю и пустил их на сделки. - Татьяна, бухгалтерия. Недельный отчёт по дебиторке собирался час: чистка таблиц, группировка контрагентов, сверка по ОСВ. Сейчас 5 минут по одному промту. - Алина. Сводные таблицы по продажам занимали 2-3 часа на одну выборку. Теперь 15 минут. Общее у них одно. НИКТО из них не аналитик и не программист, и никто не писал ни строчки кода. Сегодня в 12:00 покажу, как это устроено: чем отличаются 10 нейросетей и сервисов для работы с данными, что проверить в таблице до загрузки, как обезличить файл перед отправкой во внешний сервис и как собирается тот самый сервис сквозной аналитики. Сегодня, 12:00 МСК Живой мастер-класс «Аналитика с ИИ: как добывать инсайты и деньги из сырых данных» Нажми на ссылку, чтобы зарегистрироваться бесплатно До встречи! Павел Лебедев

И еще в продолжении поста выше: Youtube, вышел на войну против ИИ контента. Анонсировано повышение требований для монетизации с 1 февраля 2027 года. Вместо 4 тысяч часов просмотра для длинных видео или 10 миллионов просмотров Shorts, потребуется 8 тысяч часов…