ChatGPT

✨ Сегодня в чате-коммьюнити по GEO/AIO обсуждали новую статистику доверенных источников ChatGPT и остальных LLM'ок.

ОТКУДА они берут информацию и КАКИЕ платформы читают.

А конкретно — как работают с соц сетками.

Arsen Ibragimov героически провел ряд экспериментов, чтобы показать в каких режимах ChatGPT может собирать инфу, а в каких нет.

Что удивительно, все эксперименты были проведены с участием социальных активов Ким Кардашьян)

По результату удалось развеять неверную (или неполную) информацию, которую опубликовала какая-то компания хайпа ради.

→→→

Присоединяйтесь к нам!

Можно изучить десятки реальных кейсов подготовки контента для рекомендаций LLM и начать проводить собственные эксперименты со своим продуктом и Кардашьян 😁

Сегодня у нас пополнение и уже 113 участников 🤘

(скриншот из Cursor, я 60% общения перенес туда)

Последнее время работают, над дистилятом из книг по Макроэкономике, чтобы GPT стал еще умнее. И мне нравится, то что получается.

Вытаскивая принципы и ментальные модели, не только я учусь и переоткрываю для себя фундаментальные фреймворки "как думать об экономике", но и GPT сразу же формулирует сам для себя наборы правил, как ему думать об экономике, поверх того что есть в книгах и в его собственных нейронах.

Потом я еще его идеи об идеях в книгах изучаю с не меньшим любопытством и удовольствием.

И обычно у меня рождаются мои собственные мысли, и так круг замыкается. Кажется, потихоньку GPT становится моим пост-неокортексом.

вышел gpt-5.4!

основной упор релиза был сделан на 2 вещи:

1. скачок в работе с таблицами, презентациями, финансами

GDPval - это бенчмарк, который измеряет успешность выполнения типичных задач белых воротничков. результаты работы оценивают люди

gpt-5.2: 70.9% -> gpt-5.4: 83.0% (т.е. судья-человек при сравнении результата работы gpt vs human выбирает в 70% gpt, а в 13% ничью)

продуктово очевидно ждем аналог claude cowork от openai

что показалось странным: • прирост у gpt-5.2 -> gpt-5.2-pro был существенным (+10п.п. в победах) • а у gpt-5.4 прироста к gpt-5.4-pro вообще нет. прирост вообще отрицательный! (-1.6 п.п. в победах) • чем отличается pro версия от не-pro? pro модели превращают inference compute в качество результата. достоверно неизвестно, как работает gpt-pro, но скорее всего под капотом рой из агентов, который способен дать результат лучше, чем отдельно взятый агент • метрики 5.4-pro говорят о том, что inference scale на задачах из GDPVal перестал помогать. тут либо бенч насытилися, либо плохие новости и openai уперлись в потолок роста качества, обучаясь на синтетике (которая генерится как раз за счет test time compute)

2. скачок в computer use

вот это большая вещь (если openai не балуется с benchmaxxing'ом ахах). модели сейчас очень умны в текстовой модальности...

... но в vision модальность - ну это просто позор. нет пространственного мышления, принимают картинки в низком разрешении, не понимают ui скрины.

у gpt-5.4 огроменные приросты на всех vision+action бенчах (OSWorld, WebArena). при этом модель теперь может съесть 10M пиксельную картинку со всеми деталями! (сколько это будет токенов - страшно представить)

вообще ощущение, что что-то радикально изменилось в эмбеддере/энкодере модели, тк если смотреть на цены, то цена input токенов выросла на 42%, а цена output токенов всего на 7%

но я пока сам новый vision не потестирую - не поверю.

думаю сейчас поставить кодить какую-нибудь игру с vision циклом. кстати как раз для этого openai выпустили интересный скилл для интерактивного использования playwright'a (см. прикрепленное видео)

—— что еще: • tool search - "не засовываем описания всех тулов в контекст, а даем модели возможность по ним искать и загружать налету". обещают -50% по использованию токенов в tool extensive задачах • coding - ничего интересно нет. интегрировали все наработки из 5.3-codex. • теперь chatgpt можно будет писать уточняющие команды в процессе выполнения запроса (как это давно сделано в claude code и codex). кстати, вы наверное тоже заметили, что дней 5 назад chatgpt начал себя как агент вести в чате?

релиз жирный. ожиданий было меньше. тестим

Как продать то, чего ещё нет? эксперимент №0: старт личного блога в 2026.

1) Идея

1 января — новое начало. Я решил запускать личный блог, но не “блог ради блога”, а сразу проверить маркетинг и гипотезы.

Проблема: канала нет, контента нет. Как проверить спрос за 24 часа?

Ответ: фейкдор. Это не про обман — это про проверку: готов ли человек сделать следующий шаг (бот/заявка/ожидание), прежде чем я потрачу недели на контент.

Гипотезы: 1. Бот-конверсия работает даже когда “продукта” ещё нет (есть только обещание/намерение). 2. Рефералка ускоряет рост, если есть ценность. 3. Бот лучше канала для retention (можно возвращать людей).

2) Реализация (3 часа)

→ Voice с ChatGPT: за 30 минут собрали воронку. → ChatGPT сделал промпт для Claude Code + тексты. → Claude Code закодил бота → залил на сервер.

3) Запуск

Почему бот и заявка, а не “по-нормальному”? Потому что цель — маркетинг: воронка → метрики → выводы. Канал здесь — “продукт”, а бот — тест.

4) Результаты за 24 часа

1600+1700 показов в посевах → 220 активаций бота → 82 заявки в канал. 26 активаций — реферальная система.

Выводы: 1. Без value люди отваливаются — но бот позволяет догревать и возвращать. 2. Можно собрать больше, но в личный блог хочу фильтровать аудиторию до “единомышленников”. 3. Рефералка не спасает пустой оффер.

5) Что дальше и о чём канал

Фокус: B2C + заметки дневника (идеи → запуск → цифры → выводы). Дальше буду запускать мобильные/веб-апки, тестировать web2web/web2app и пентестить маркетинг уже на реальных пользователях, а не на подписчиках (но это не точно) 😁

И да: под проекты иногда нужны люди. Два критерия: AI Native и Marketing Native. Если ты из таких — ты по адресу 👋

🚀 Запустился магазин-приложений для ChatGPT

Ночью вышел крутой анонс — у ChatGPT теперь есть плагины. Они помогут ChatGPT получать актуальную информацию, выполнять вычисления и работать с сторонними сервисами. Таким образом решается одни из главных проблем — точность вычислений и доступ к актуальным данным реального мира.

Какие плагины доступны уже сейчас: — Планирование путешествий с Expedia — Онлайн-шопинг с Klarna — Бронирование столиков в ресторанах с OpenTable — Обучение языкам с Speak

Подход “промпт как интерфейс” все сильнее укрепляется для разных задач. Интересно, как далеко это зайдет. Вот к примеру портфельная компания OpenAI фонда делает редактор видео и подкастов на промтах.

https://openai.com/blog/chatgpt-plugins

Мы сейчас копаем тему GEO, как появляться в ответах ChatGPT, Perplexity и других аишек.

Что-то можно отслеживать по утмкам.

Но есть ли инструменты, которые показывают данные по упоминаниям в ответах AI?

Типа: — Сколько раз твой продукт упомянули в ответах — В каких контекстах — Как часто дают ссылку на твой сайт

Я понимаю, что это сложно отследить (модели закрыты, логи недоступны). Но вдруг уже кто-то что-то придумал?

Если знаете такие инструменты или в целом есть инсайты по работе с GEO, делитесь в комментах 👇

"Гена, ты меня просил принести полотенце, вот я пошёл в спальню..." Нет, как-то странно, надо покороче. *Thinking* "Гена, помнишь, ты просил меня..." Слишком долго. *Pondering* *9 websites searched* "Гена, вот то самое полотенце...". Стоп, почему то самое. *Gathering thoughts* Надо проще. "Гена, вот твоё полотенце". Нет, можно лучше. *Summarizing* "Гена, возьми". Нет, проще. "Гена, на". "Гена, на". "Гена, на". "Гена, на". "Ге

В продолжении боли про менеджмент здоровья 😐

И таких запросов как у меня, так и у моих друзей/знакомых -> ОЧЕНЬ много.

Буквально все кого я знаю когда получают результаты каких-либо анализов -> бегут первым делом не к врачу, а к ChatGPT, чтобы узнать - а что же они значат))

Конечно, врачей никто не заменит и итоговое лечение за них, но у нас с вами очень много проблем (завидую тем у кого их нет, но я думаю что таких мало 😂), которые надо решать достаточно оперативно, а еще я считаю очень хорошим паттерном поведения -> погружаться в свое здоровье и лечение лично, а не слепо доверять тому что тебе сказали (ни доли скептицизма по отношению к врачам, только уважение 🙏)

Мне кажется, что у меня рождается продукт... 👀

Реальные кейсы применения AI для вдохновения (3/3) Обещал рассказать про наш кейс.

У нас в команде все используют AI, но каждый сидит со своим ChatGPT. По итогу, тебе нужно постоянно обновлять для AI контекст (ногда даже полностью его дублировать), чтобы выполнить задачу качественно.

Что мы сделали в Dashly 🔘 Внесли весь контекст в Notion Описание продукта, клиенты, звонки, офферы, бенчмарки, кейсы — все лежит в одном месте и доступно агентам.

🔘 Собрали правила и шаблоны Rules, templates, guides для разных задач: как писать кейсы, как готовить фичу к PBR, что использовать при составлении КП.

🔘 Настроили Notion-агентов Отдельные агенты под разные типы задач: пилоты, маркетинг, продажи, продукт и общий агент-менеджер.

Как это работает на практике Продуктовая задача: Я формулирую задачу агенту в Notion подготовить PBR, даю ссылки на нужные правила. → Агент выдает очень подробное структурированное описание фичи: проблема, ICP, JTBD-сценарии, решение, метрики.

Сейлз задача: Даем агенту запись встречи + правила разбора + наши бенчмарки и шаблон КП. → На выходе коммерческое предложение под конкретного клиента с разбивкой по сценариям и с реальными цифрами, которые мы уже подтверждали в других пилотах.

Как это влияет на работу команды: 🔵 Любой человек в команде получает стабильно высокий результат 🔵 Качество меньше зависит от того, кто именно пишет запрос 🔵 Агенты опираются на общие правила и общий контекст, что делает результат более глубоким и проработанным

Что в итоге Мы перестали зависеть от того, насколько хорош конкретный человек в промптинге. Теперь зависим от того, насколько хороши наши общие правила и контекст 😉

А это уже можно улучшать системно.

Если интересно посмотреть, как это работает на практике, ставьте 🔥

Будет много огонечков — запишу лум, как работаю с конкретной задачей с помощью Notion.

#идея@designindex

режим для chatgpt (и др ии) когда ответы приходят в виде коротких генерированных видеорилс

например, спросил про то как устроена квантовая запутанность и получил видео на минуту с озвучкой и примерами

ChatGPT выкатили интерфейс переводчика

Мой канал имеет предсказательную силу, хехе.

Там же сразу можно попросить переписать в нужном стиле.

Попробовать здесь: https://chatgpt.com/translate/

на последней сессии с @sashamakarova разгоняли, как может выглядеть коучинг/терапия в будущем. сошлись в том, что модели уже сейчас хороши в этом деле, а со временем будут становиться только лучше

однако есть большая проблема: ии изначально ничего про тебя не знает, чтобы эффективно помочь с твоей проблемой. поэтому проблема ии-психологов не в моделях, а в контексте про тебя самого.

среди знакомых и друзей я слышал несколько способов создания контекста для self-терапии через ии: 1. написать простыню текста про себя - не работает. нужен внешний взгляд и вопросы, которые ты себе задать не можешь

2. попросить ии тебя проинтервьюировать. я лично такое пробовал. у меня за час интервью годного контекста для будущих сессий не получилось, я все выкинул

3. записывать аудио всех сессии (если они проходят онлайн) -> делать транскрипты -> суммаризировать -> поверх этого контекста общаться с ии. самый рабочий вариант из всех

4. (напиши в комменты, как ты это делаешь)

——

что придумала @sashamakarova... она предлагает за короткую 2ч сессию-интервью эффективно собрать такой контекст, чтобы дальше было легко (и дешево) работать самостоятельно с ии

продуктово звучит топово, тк это катастрофически удешевляет коучинг/терапию (платишь только первую сессию) и делает их доступными всем. поэтому решил поддержать сашу в такой инновации и репостнуть! возможно кому-то с моего канала будет полезно

Продвигаемся в выдаче AI/LLM 🧬👩‍💻

У меня есть секрет:

На самом деле, я провожу воркшопы, в которых собираю практические методы достижения результатов не столько для того, чтобы поделиться с окружающими, а в большей степени, чтобы использовать внутри своих команд и продуктов 😁

Моя работа как фаундера заключается в поиске новых возможностей, погружение в рынок (и клиентов) и создании стратегии, чтобы мотивировать команды на движение в новое неизвестное.

Собрать это всё в единую стратегию, инструкциям, кейсами и актуальной практикой оказалось на редкость удобным внутренним инструментом менеджмента!

→→→

Сегодня мы в Flowmapp через первую итерацию подходов, собранных в воркшопе, заапрувили вторую волну из 7 новых идей.

Надо хакнуть мозги ChatGPT, Perplexity и Gemini!

➡️ WORKSHOP: GEO/AIO → Оптимизация сайтов, продуктов и сервисов под рекомендации AI

Присоединяйтесь к нашему коммьюнити и воркшопу — вчера к нам залетел юбилейный 111-й участник 🎉

Как VC следует использовать ChatGPT при обратной связи для стартапов?

POV: если ты стартап, и тебе пишут:

Спасибо за презентацию. Я уважаю вашу энергию и желание строить продукт в сложной категории, но, к сожалению, я не вижу сейчас рыночного окна для новой социальной сети. Рынок закрыт крупными игроками, а пользовательское поведение уже давно закрепилось. Я не вижу достаточного потенциала для монетизации и масштабирования.

То знай как такое сообщение было составлено :)

Покажите мне ваши промпты и я скажу кто вы:)

Сегодня задумался что сегодня не только наши друзья характеризуют нас. Но и наш спектр общения с GPT.

У меня например ключевых 3 темы:

- Развитие AI-продукта и GTM-стратегии (Dashly, AI SDR, AI Support).

- Финансы и инвестиции (особенно недвижимость и капитализация доходов).

- Личное развитие и переезд (здоровье, семья, визы, релокация в Европу).

Вообще, любопытно посмотреть на себя со стороны GPT. Спросите его:

Охарактеризуй меня по тем знаниям и опыту общения со мной которое у нас произошло за последний год

Обожаю Линкедин! Лучшая соцсеть после Твиттера.

В тоже время ненавижу писать там ответы на сообщения, а 90% переписок — дефолтное вежливое общение.

В честь этого собрал браузерный экстеншен, который генерирует ответ через GPT-3 исходя из контекста. Мне теперь нужно только выбрать намерение ответа через кнопку быстрого ответа.

Думаете это все? А нет — 98% кода экстеншена написано через ChatGPT. Я только командовал и подсвечивал ошибки, как опытный тимлид.

Рассказать больше?

Спросил чатгпт

Как сделать ИИ-агента с нулевыми знаниями?

Сегодня нам понадобятся: - немного вайбкодинга (читайте мои предыдущие посты) - чуть-чуть инфы из тг каналов и чатов - энтузиазм

Для начала нужно понять что такое агент, тк тяжело делать не понимая что ты делаешь. Определений много, но вот мое (простыми словами): Агент - это автономная система, способная самостоятельно (без вмешательства человека) выполнять задачи и подзадачи, а так же - принимать решения можете кидаться ссаными тряпками, эксперты в определениях

Из каких компонентов состоит агент? Всегда по разному, но вот частые составляющие: - системный промпт - функции (они же tools/тулзы) - Structured Output (структурированный ответ по шаблону) , сюда же Response Format/Schema - память (у любого агента почти есть память, самая простая реализация -> просто сохранять ее через тулзу и инжектить в системный промпт)

Если уже на этом этапе вы не понимаете о чем речь - идете в ChatGPT (или любой другой чатбот) и просите вам объяснить эти компоненты (можно добавить - `объясни мне как ребенку`)

Если тебе кажется что ты уже делал агента Просто генерация ответов через OpenAI API, даже в Structured Output - это не агент.

Приведу примеры: - картинка на вход -> описание - LLM workflow - картинка на вход (допустим фото продуктов питания) -> Structured Output схема со списком всех ингридиентов -> генерация рецепта - сложный LLM workflow - задача на вход (закажи мне продукты питания) -> tool calling (параллельный, множественный) -> готовая корзина с продуктами где остается только ввести данные карты в Шестерочке - агент

А какой агент мне нужен? Ну тут вообще вопрос -> а нужен ли тебе агент? У многих есть желание их сделать, но полное отсутствие понимания - а зачем? Делать реально агента который будет за вас заказывать продукты с 0 знаниями в построения таких систем? Да ты за это время сам(а) 100 корзин соберешь. Пустая трата времени.

Если обычный LLM пайплайн/сложный решает вашу задачу -> так пусть и решает. Не усложняй.

Но если реально нужен (или просто интересно) -> читай дальше.

С чего начать делать агента? С понимания того какие задачи он должен закрывать, хорошим брейнштормом с ChatGPT/Claude/Gemini/любой другой моделью, лучше прямо в Cursor с описанием вашего product.md и других важных составляющих.

Далее идем на ERC3 Leaderboards (для тех кто не в курсе, это - Enterprise Challenge который провел Ринат Абдуллин, где решалось - кто батя в агентах), и начинаем внимательно читать топовые архитектуры (есть и локальный бенчмарк там, если у вас задача на локальных моделях делать и данные из контура своего не выпускать).

Кстати, я недавно вписался в опен-сорс проект Валеры Ковальского - SGR Agent Core (по сути библиотека которая помогает быстро собрать агента по методике SGR - Schema Guided Reasoning). Посмотрим что из этого получится, пока очень интересно испытывать возможности локальных моделей на бенчах ERC3.

Так вот, из этого лидерборда, вычитываем лучшие архитектуры (можно их прям через ChatGPT Atlas поштурмить на странице), выбираем то что вам ближе, копируем, идем в Cursor и просим это декомпозировать и наслоить на ваш проект (вашу идею).

Полученное - читаем, вникаем и реализуем)) Будет сложно, будет непонятно, будет (не)работать, но если не пробовать - ничего не получится уж точно ☺️

Делитесь в комментариях своими трудностями, по возможности буду разбирать 🙏

@atlfreedom

Как работает ChatGPT (ч.1) 🤖 →

Последние недели часто объясняю, как Чат работает изунтри. Отсюда и вырос запрос написать этот текст. Это будет серия постов, где будем вместе разбираться почему с одной стороны это прорыв, а с другой стороны технология, которая доступна уже почти три года.

=== Погнали ↓

Начнем с верхнего уровня: на нем две части, и это неожиданно — Chat и GPT. Сегодня сфокусируемся на GPT.

→ GPT — это GPT-3 — языковая модель, которую компания OpenAI выпустила в мае 2020-го года. После этого ее несколько раз дорабатывали. Последний раз год назад — эта версия и крутится внутри ChatGPT.

В момент релиза GPT-3 стала прорывом, отчасти потому что была обучена на всей текстовой информации в интернете. В последней версии это информация из конца 2021-го. Например, ютуб-видео или подкасты попали внутрь только если у них была текстовая расшифровка в интернете на тот момент.

Модель получилась настолько мощной, что ее не стали выкладывать в открытый доступ, как делали обычного до этого. С одной стороны из-за безопасности, а с другой стороны, чтобы лучше монетизировать. Так GPT-3 стала доступна через API: OpenAI на своей стороне проводят модерацию и берут деньги за каждый запрос.

Также GPT-3 — это черная коробка, на вход она принимает «инпут», а возвращает «аутпут». В базовом сценарии единственный способ повлиять на аутпут — это переписать инпут. Мы не можем гарантировано получить от нее один и тот же аутпут при одинаковом инпуте. Мы не может детально узнать, почему она ответила именно таким текстом. Хотя отмечу, что ребята из OpenAI проделали много работы, чтобы сделать ответы более предсказуемыми.

Технологии почти три года, последнее обновление было год назад. Так почему она взлетела только сейчас? Об этом расскажу в следующем посте.

Пока на стриме говорят об использовании ChatGPT в здравоохранении, я не могу перестать думать об этом графике

@ai_newz