Сохраняй посты, комментируй и ставь оценки
Дал ИИ Blender, и спросил что такое обычность. В этот раз пришлось, как обычно, многое делать за него. В выходные, видимо, у моделей выходной, поэтому они стремятся делать всё из рук вон плохо :-(
Ссылка на все эксперименты.
Включим ваш бренд в ответы Алисы, зарегистрируем сайт в ИИ‑поиске и прочее — такие обещания сейчас сыплются отовсюду. Только вот нейросети ничего такого не продают. А те, кто обещает, чаще всего просто забирают деньги и надеются, что вы не заметите.
Весной одно «очень крутое» агентство спросило у меня: «А как вы продвигаете сайты по GEO?». Забавно, что спрашивали у человека, который GEO не продаёт. Ещё забавнее стало, когда я увидел их лендинг: услуги GEO‑продвижения, гарантии попадания в нейроответы и полное непонимание, что это вообще такое.
Таких агентств сейчас много. Все поняли: пришла пора продавать новую услугу. А то, что знаний ноль — не страшно, разберёмся по ходу дела. Гарантии всё равно даём, проверить результаты так или иначе невозможно.
1. Гарантии попадания в ответы ИИ
Обещают «топ‑1 в ChatGPT за две недели», «гарантированное включение в ответы нейросетей». Реальность: никто не может гарантировать размещение в AI‑ответах. Можно лишь повысить вероятность цитирования за счёт качества контента, структуры и авторитетности источника.
2. Фейковое «обучение ИИ»
Предлагают «обучить нейросеть» упоминаниям вашего бренда через бот‑фермы или спам на авторитетных сайтах. Часто взламывают или компрометируют сайты с высоким доверием (вузы, госсайты, известные блоги), размещают там оптимизированный спам, а ИИ потом парсит это как достоверные данные. Ваш бренд могут упомянуть в контексте мошеннических схем без вашего ведома.
3. Поддельные сайты‑клоны для AI‑выдачи
Особенно популярно в туризме. Мошенники создают клоны сайтов отелей, авиакомпаний, агрегаторов,然后用 GEO‑техники делают их «авторитетными» в глазах LLM. Пользователи получают в ответе ИИ ссылку на мошеннический ресурс.
Если вам обещают гарантии в ИИ — скорее всего, вас просто разводят. Если предлагают работу над контентом, структурой и репутацией с измеримыми метриками и реалистичными сроками — с таким подрядчиком уже можно разговаривать.
Виталий Вилисов
Полная версия статьи на моём сайте.
снайперским нейминг - емкий метафорический ярлык
ОО
популярный китайский электромобиль Zeekr с кучей экранов и подсветки, можно сказать: «смартфон на колесах
=))
=)))
Слово «Zeekr» звучит как название космического корабля из будущего, а на деле это просто огромный, дорогой гаджет, который нужно заряжать от розетки, как обычный телефон.
От он до него докопался то, ахаха))
У меня есть вариант: «цифровой барин» или «кредитный космонавт»
Арррррр... чё??? ЦИФРОВОЙ БАРИН??? !!! ААА!
Электронный Сусанин»
Это он про себя что ли )))
Контуженный компас»
Вообще не могу ))) держите меня трое в смирительной рубашке, чтоб глинтвейн свой не расплескал)))
Как вам такой типаж, с которым точно сталкивался каждый: человек, который в чате дома/подъезда устраивает скандал из-за любой мелочи (не туда выбросили фантик, не так стоит самокат)?
Ага... у меня бабушка такая в подъезде есть, объявила самопровозглашенную Республику)) нет. Себя саму старшей по подъезду назначила, странно, что не по дому))) начала всех учить жить))))) Бывает.
Именно так! ИБД (или Имитация Бурной Деятельности) — это уже практически официальный профессиональный термин. В любой крупной конторе есть свои «заслуженные артисты» этого жанра.
Знаете, чем профессионал ИБД отличается от обычного лодыря? Обычный лодырь просто тихо сидит в углу и залипает в телефон, пока его не поймают. А мастер ИБД — это «офисный каскадер».
производственный театр имени Станиславского», где все делают вид, что безумно заняты, а руководство делает вид, что во всё это верит.
Михалыч, у меня левая фара после вчерашнего ливня стала показывать погоду в Пекине. Че делать?
— Ну а че ты хотел, Петрович, у тебя же операционка старая. Надо клемму скинуть, чтобы кэш сбросить, и роутер в багажнике перезагрузить. А если не поможет — будем тачку до заводских настроек откатывать!
Это же реальный «IT-гараж»
:CRY:
Как думаешь, если бы Стив Джобс дожил до этого дня и увидел «айфон на колесах», который зимой в России просит «погреть батарейку», он бы заплакал от гордости или перекрестился?
В этот раз было очень много ошибок, приходилось водить за ручку, но все же успели добавить новую сцену.
Как обычно, дал блендер и попросил рассказать что такое капитализм. Вот что получилось
Попросил ИИ научится работать с Blender напрямую и построить там дом и показать его мне.
Кроме рендера, в блендере делал все ИИ. У него ушло на это пару часов, хотя большую часть времени он просто тупил, бесплатный же :-)
Полтора года уже собираюсь наколдовать небольшой сериальчик вертикального формата с сериями по минуте, всё руки не доходили. Кто чего насоветует юзать?
Пока я вола ебал, они в инсте косяком пошли этой зимой(((
Опять я охуенную возможность пропрокрастинировал 😥
Ситком. 5-7 локаций, 3-4 персонажа.
Забавно, но сейчас OpenAI и Anthropic фактически оплачивают мне разработку пет-прожектов из своего кармана. Ребята из SemiAnalysis провели крутой стресс-тест: купили максимальные тарифы ChatGPT Pro и Claude Max (по $200 в месяц) и гоняли на них хардкорные агентурные таски, пока не уперлись в недельные лимиты. Потом они пересчитали потраченные токены по официальным API-прайсам. Оказалось, что из Claude Max за 200 баксов можно выжать лимитов на $8 000. А из ChatGPT Pro (20x) — на безумные $14 000.
Для меня это вообще не абстрактные цифры. Я постоянно юзаю агентов (в связке с тем же Cursor) и скармливаю им гигантские простыни кода. При таком подходе маржинальность OpenAI улетает в жесткий минус: они работают в убыток уже после того, как юзер тратит 5,7% от лимита. По сути, люди, которые за $20 генерят по три письма в день, спонсируют технарей вроде меня, выжимающих из моделей все соки.
Какой продуктовый вывод я делаю для себя?
Для честной работы по API надо искать аналоги у китайских друзей — те же DeepSeek или Qwen стоят копейки, а с кодом справляются отлично.
А вот для тяжелых локальных тасков, парсинга и агентов, пока эту дыру не прикрыли, выгоднее веб-подписки OpenAI/Anthropic (через эмуляцию или прокси), чем платить им за API.
А вы как гоняете нейронки для рабочих задач?
Последнюю неделю я пытаюсь выжить, совмещая основную работу с хакатоном. По идее, вывозить такую двойную нагрузку должен помогать spec-кодинг. Обычно для этого я просто открываю Cursor, но на работе его юзать нельзя (секьюрность), запрет на отправку кода во внешние API и всё такое. А писать всё руками после ИИ-ассистентов уже физически больно.
Пошел искать open-source альтернативы, чтобы можно было секьюрно spec-кодить через локальные и корпоративные LLM. Эксперименты с KiloCode с треском провалились, ну не нравится он мне. В итоге обновил стек на рабочем Маке и собрал такой сетап:
1️⃣ IDE Void - форк VS Code. Накатил туда все Java/Kotlin аддоны, подрубил MCP Atlassian, и теперь Qwen3-Coder-480B пытается писать код за меня. Как генератор - 🔥 . Правда, с Kotlin у LLM всё ещё не так гладко, как с Python или JS, поэтому генерирую я в Void, а ревьюить и дебажить всё равно ухожу в родную IDEA.
2️⃣ browserOs - форк Chromium со встроенным ИИ-чатом (аналог Comet от Perplexity, но работает с любыми LLM по API). Продукт местами сыроват, но главная фича реализована достойно. Самая большая боль - это дебильный рыжий логотип с собакой. Мой мозг отказывается ассоциировать это с браузером, и при переключении через Cmd+Tab я вечно не могу его найти.
Забавно, что на самом хакатоне я сейчас пилю инструмент, который решает похожие корпоративные боли enterprise-аналог NotebookLM. Суть простая: закидываешь в диалог с корпоративной LLM ссылки на внутреннюю Jira, Confluence или TestOps, а ИИ всё это переваривает и помогает по работе. Дали доступ к мощным моделям типа нового DeepSeek-V4, и результаты прям огонь.
И вот смотрю я на свой новый рабочий сетап и понимаю: апка, которую я делаю на хакатоне, идеально ложится в этот локально-корпоративный стек. Особенно если упаковать её в десктоп.
А может вообще вкатиться с ней в свой первый open-source?
❤️ - юзал или планирую попробовать IDE Void
👍 - юзал или планирую попробовать browserOs
🔥 - open-source романтика для бедных, верните мне Cursor
Всем доброго времени суток, с вами на связи Lis-ST, и сегодня мы с вами более подробно ознакомимся с нейросетями, которые чаще всего и называют ИИ, а именно с языковыми моделями. Начнём от простого, к сложному.
Модели не понимают буквы и слова как люди. Их родной язык — числа. Решить эту проблему довольно просто, ведь правда? Просто присваиваем каждой букве и знаку число - проблема решена! Но практика показала обратное, на обработку текста в таком формате требовалось очень много вычислительных мощностей и времени, а при увеличении длины текста требования росли в квадратичной зависимости. Причина банальна, внутри скрытого слоя каждый символ должен "взаимодействовать" с каждым, и это не единственная проблема.
Первый шаг в решении данной проблемы, разбить текст на части - "токены". А раз уж решили прибегнуть к такому способу и так как нейросеть всё-равно работает с числами, почему бы их не сделать из наиболее часто встречающихся частей текста:
С одно стороны, когда у нас были символы, наш словарь состоял из 256 значений, а токенов в той же GPT более 50000... Какая-то оптимизация наоборот, скажете вы и будете не правы. Всё дело в том, что если токеновая модель обрабатывает последовательность из 1000 токенов за условные 10 секунд, то символьной модели для обработки того же текста потребуется уже минимум 160 секунд, неплохая такая разница?
Вкратце затронем эмбеддинги - так называемый вектор. Зачем нам какой-то вектор, ведь токены у нас, числа им присвоены? Но нужно же как-то определять, в каком порядке токены размещены в тексте. Не забываем о контексте за который отвечает механизм внимания (Self-Attention), работающий так-же в скрытом слое, всё также путём присвоения дополнительных значений токенам.
Языковая модель — это очень умный писатель, он никогда не видит весь текст сразу, а пишет по кусочкам (токенам). И каждый раз, когда нужно выбрать следующий кусочек, в его голове происходит невидимое "голосование".
После того как модель прочитала всё, что вы написали, она составляет внутренний рейтинг всех возможных продолжений. У неё в голове есть огромная доска рейтинга на 50 000 мест (по числу токенов). У каждого варианта — своя оценка. Эти оценки — не про "правильность", а про типичность. Модель спрашивает себя: "Что в моей обучающей библиотеке чаще всего шло после такого начала?"
Пример: вы написали "Сегодня хорошая...". В голове модели:
Модель никогда не уверена на 100%, у неё есть только веса предпочтений.
Что происходит с этими весами дальше? Два Варианта:
Модель всегда берёт самый верхний вариант из рейтинга. Увидела "погода" - напечатала "погода". Потом снова смотрит рейтинг для "Сегодня хорошая погода", опять берёт самый верхний... В итоге получается очень предсказуемый, сухой, бездумно-правильный текст. Как говорят: "модель включила режим калькулятора". Плюс: не ошибается, минус: нет творчества, повторяет штампы.
Такой режим используется, когда нужен точный факт, код или перевод. Но общаться с таким собеседником скучно и бесполезно, но главное, абсолютно бесперспективно, если вы сунетесь к нейронке с тем, чему она не обучена (запомните главный принцип, касательно "проблем", если решения вашей проблемы нет в интернете, вероятность того, что поможет нейросеть, стремится к нулю, даже при варианте №2).
Модель смотрит на рейтинг и подбрасывает волшебный кубик, где грани взвешены по весам. Вариант с весом 80% занимает 80% граней кубика, вариант с 15% - 15% граней и т.д.. Так она иногда может выбрать и "погоду", и неожиданно «.», и даже очень редко "крокодила", если кубик так выпадет.
Именно за счёт случайности текст становится живым, разнообразным, иногда остроумным. Но изредка - странным или глупым. Это плата за "человечность" и творчество.
Температура - это ручка управления "креативностью" нейросети.
Модель как бы увеличивает контраст между первым местом и всеми остальными. Первое место становится гигантским, а все остальные - крошечными. Кубик почти всегда падает на топ-1 результат. Текст становится сухим, однообразным, как диктор новостей, читающий по бумажке.
Лучше всего для: фактов, инструкций, кода, перевода.
Это естественное состояние модели, то, чему её обучили. Разница между первым и вторым местом естественная. Кубик отражает реальные статистические веса. Текст получается похожим на обычную человеческую речь - с предсказуемыми, но иногда слегка неожиданными поворотами.
Лучше всего для: обычного чата, деловых писем, новостей.
Модель сглаживает оценки: первое место уже ненамного выше второго, а сотый вариант получает заметный шанс. Кубик становится "расслабленным" - он может выбросить редкое слово, необычную конструкцию, даже неуклюжий, но свежий оборот. Текст получается творческим, иногда странным, иногда гениальным, иногда бредовым.
Лучше всего для: стихов, шуток, креативных идей.
Все варианты становятся почти равноправными. "Погода" и "крокодил" получают почти одинаковые шансы. Кубик выпадает практически случайно. Текст превращается в бессмысленный словесный шум - связные слова, но нелепые сочетания ("Сегодня хорошая крокодил на завтрак"). Полезно разве что для демонстрации того, как модель ломается.
Есть ещё более умные настройки, дополняющие температуру, но статья и так уже не маленькая, а это плохо.
Чтобы задать нейросети нужный "настрой" или стиль, используют два главных инструмента: ручки температуры (о которых мы говорили) и волшебные слова в начале диалога (промпты).
Представьте, что вы нанимаете актёра. Вы не просто говорите "говори", а даёте вводную о роли:
"Ты - научный популяризатор, который объясняет сложные вещи на пальцах. Ты не используешь формулы и термины, если без них можно обойтись. Ты любишь метафоры, примеры из жизни и немного юмора. Твой стиль - как у хорошего учителя или ведущего научно-популярного шоу."
В GPT это называется system prompt (системное сообщение). В других моделях - просто первое сообщение, которое задаёт контекст.
Что ещё можно прописать в настройку:
Это самый мощный способ изменить стиль, потому что модель начинает "вживаться" в роль.
Вот несколько самых интересных примеров того, на что способен системный промпт за пределами привычных сценариев:
Нейронка по умолчанию старается быть вежливой и соглашаться. Но промпт может превратить её в беспристрастного критика, задача которого - найти слабые места в вашем бизнес-плане или проекте, чтобы вы могли его улучшить.
Попросите нейросеть представить себя журналистом, который задаст вам каверзные вопросы. Это поможет вам заранее подготовиться к разговору с реальным экспертом.
В этом промпте каждое слово стихотворения должно строго соответствовать цифрам числа Пи (3,14,15…), где первое слово - из трёх букв, второе - из одной, третье - из четырёх и т.д.
А теперь можно вернуться к вопросу, существует ли ИИ на сегодняшний день? Но чтоб разобраться в данном вопросе, нужно в первую очередь понять, что такое ИИ.
Исходя из словосочетания, ИИ, это интеллект, но искусственный, а интеллект - это качество психики, состоящее из способности осознавать новые ситуации, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций, и использованию своих знаний для управления средой обитания человека.
Да, это сухое, весьма размытое определение, которое не даёт чёткого представления о том, что-же это такое. Если же посмотреть на то, с помощью чего он реализуется, всё становится на свои места: способности познавать, обучаться, мыслить логически, систематизировать информацию путём её анализа, определять её применимость, находить в ней связи, закономерности и отличия, ассоциировать её с подобной информацией, оценивать её достоверность, актуальность и многое другое...
И опять вернёмся непосредственно к вопросу, являются ли нейросети - искусственным интеллектом? На все 100% нет, и даже близко ничего общего с ним не имеют. По своей сути нейронки - поисковик, работающий на глюках.
У Лисёнка голова бобо. Тут хотел написать в рифму к первому предложению, но видимо ещё не совсем.
Всем спасибо за внимание, с вами был Lis - Silver Tail. Ссылка на первый пост об основах нейросетей ниже.(блин, это же ещё всё вычитывать...(здесь был смайлик))
Продолжаю эксперимент с Алисой, но уже с мемами.
Что-ж, ничего Алиса не посоветовала. А вот просто назвать мемы смогла. Пожалуй вот их я и запощу сюда.
Стоит ли продолжать эксперименты с Алисой?
Решил я как-то спросить у Алисы из Яндекса про криптовалюту. Вот что из этого вышло:
Вот так вот. Ничего нового ИИ не сказал, по сравнению с тем что можно самому найти.
P.S. пост не является призывом к каким либо действиям.
А что бы вы лично ответили на первые два вопроса, которые я задал Алисе?
