Мы, похоже, движемся как раз к этой ситуации, когда человек еще не совершил преступление, но начинает какое-то обсуждение. И это обсуждение приближает его там вот к кластеру людей по каким-то параметрам, которые будут совершать преступление.
И вопрос. Они отвечают, потому что их научили, зная, что этот вопрос спрашивают, или моделька там настолько хорошо изменилась, да? И вот-
Это офигенный вопрос! SpaceX готовится к IPO. Возможно, это будет самое громкое IPO мира. Он поставил ставку в SpaceX на Enterprise. Ну, вот Anthropic, например, обсуждает раунд с оценкой уже выше девятьсот миллиардов долларов. Исследование показало опасные ответы Grok на признаки психического кризиса, да?
Всем привет! Мы на канале To The Moon. Технологические новости, инсайты из Кремниевой долины и по всему миру. Выходим каждое воскресенье. Ну, бывают спецвыпуски чаще. Давно не было. Надо снять. Значит, хочется начать. Мы на прошлой неделе не рассказывали про выход новой версии у ChatGPT. Не то чтобы мы заинтересованы в том, чтобы там хайповать и каждую новую версию прямо кричать, рассказывать, что что-то вышло фундаментальное. Вышла ChatGPT 5.5. И почему хочется чуть уделить, чуть уделить этому внимание вам. Такая важная история, чтобы вы вообще понимали, а какие области изучаются или анализируются и сравниваются в разных версиях. И плюс, а что реально сверх сильно улучшилось. Например, очень сильное изменение произошло в контекстном окне, и для-- ну, многие могут не обратить на это внимание, но на самом деле это большая важность. Контекстное окно увеличилось, по сути, вот если сравнить в процентах, ну, как качество, улучшение качества контекстного окна с тридцати пяти до семидесяти пяти процентов. То есть это, наверное, самый большой фундаментальный скачок в рамках модели. И его можно было бы не заметить. Я бы его даже бы не заметил. То есть я вижу некоторые улучшения произошли, его можно не заметить. Это большой плюс. То есть это значит, что вы можете загружать более большие файлы, длинные переписки, большие документы. И вот кто-то у нас в комментариях писал, что я рассказывал в прошлый раз про анализ, там, например, сто тысяч звонков. И кто-то писал, что: «А кто вам сказал, что все сто тысяч звонков анализируются, да?» И это хороший вопрос. Я в каком-то из выпусков говорил о том, что, во-первых, чтобы проанализировать большой массив таких данных, их лучше загружать в табличном виде, а не в текстовом файле. Табличный вид условно типа unlim. На самом деле он не unlim, да, но он более, более легче распознается. И когда у вас есть ячейка, в которой есть какой-то текст уже дальше, и вы ее распознаете. Плюс вы всегда можете поставить определенные контрольные такие суммы и в конце сказать, ну, или такие контрольные проверки и в конце сказать, действительно ли это анализировал каждый звонок, действительно ли ты прошелся там, все записи и так далее. Хотя мы все с вами прекрасно понимаем, что когда вы анализируете большой массив данных, миллион чего-то или сотни тысяч чего-то, он вам может сказать, что прошелся, что проверил. А понять до конца, ну и проверить до конца это практически невозможно. Но все же увеличение очень большое контекстного окна. И, соответственно, еще такая история, что у всех людей стоят разные версии, и вы еще пользуетесь разными системами. Очень много людей пользуются Gemini, люди пользуются Grok, люди пользуются Claude, люди пользуются ChatGPT. Я тут недавно иду со своим приятелем, его сын звонит, говорит: «Ну а Cloud же лучше, чем ChatGPT». Я понимаю, что, ну, во-первых, как он назвал Cloud, сразу понятно, что он явно не в, ну, как бы, не в понимании систем, но он имел в виду Claude, Anthropic Claude, да? Но в данном случае вот эти вот сравнения, а что где-то лучше, оно на сегодняшний момент очень становится таким немного условным. То есть надо дальше залазить и смотреть, а что вы действительно делаете. Вот я вам хочу немного так перечислить те области, которые сравниваются, да. И я думаю, что, Ильнар, ты на эту часть тоже много выскажешься. Ну, есть отдельная большая история. Это тест работы в командной строке. Многим нашим зрителям неинтересно, кому-то интересно, но вот там есть, например, улучшение. То есть это лучше делают реально инженерные задачи. То есть там, где инженерные задачи и где надо планировать, запускать команды, проверять результат. Казалось бы, кстати, это инженерные задачи. С другой стороны, мы все больше и больше читаем и описываем, где люди создают агентов с помощью того же Codex приложения, да, где ты создаешь неинженерные задачи, а там, а на самом деле это инженерная задача. Она также написала код. Также она запускает разные команды. Это одна из проблем, да, чтобы вовремя все запускалось, правильно, все запускалось и так далее. Потом, значит, ну, там есть еще отдельный блок, отдельная такая метрика эксперта SWE. Это сложная задача разработки, она тоже улучшилась. Но это все, короче, разработки. Есть отдельная первая история, которая называется профессионально офисные задачи, да? Вот там практически прироста нет у модели 5.5 и 5.4. И вообще, в целом, если вы ChatGPT спрашиваете, опиши мне новость, там, расскажи мне, какая погода и так далее. И большинство людей до сих пор с ChatGPT остается как с некоторым новостным информационным инструментом, то вы разницы сильно не заметите, да. И здесь я еще раз хочу сказать, что мы пере-- пришли давно уже в новую эру. Это не эра Того, чтобы вы получали новости у таких моделей, у вс-- разных моделей или получали просто какую-то информацию. То есть мы пришли во время, когда модели такие, как ChatGPT, Gemini и Claude, они вам помогают решать задачи, да, а не просто сообщать какую-то информацию, как люди привыкли. Ну, массово, вот если так посмотреть, я сейчас вот ребята дополнят, и вы пос-- вы как, как у вас, как вы сами анализируете, вот наши зрители, как вы сами, как вы сами используете систему? Там, вы используете ее в качестве получения информации или все же вы уже находитесь в режиме, когда система вам помогает решить ваши разные вопросы? Интересно про это тоже будет узнать. И интересно, что думают на эту тему ваши друзья. Я вижу, что большинство людей у меня все же используют это как определенный поиска-поисковик. Есть еще, там, есть такие метрики, например, как сложная математика, но я думаю, нам тяжело вообще понять, что такое сложная математика, особенно когда у тебя было двадцать семь процентов, стало тридцать пять. Ну, то есть это какая-то абстракция. Для обычного человека это абсолютная абстракция, это явно сложная, ну, как бы, э, сложная метрика, да? Это назы-- frontier math fo, да? То есть ни о чем она мн-мне лично она ни о чем там сверх сильно не говорит. Я ее, наверное, везде видел. Для обычного человека тоже не скажет, не скажет. Но что здесь важно? Что как бы даже когда процент видишь, ты понимаешь, что в сложной математике, наверное, будут какие-то вопросы, да? А есть еще история, когда, например, есть такие метрики, как управление компьютером или работа с инструментами и внешними системами. В современное время эти метрики очень интересные становятся. То есть насколько система круто работает с-- управляет компьютером или насколько система круто работает с внешними системами. Пока там примерно семьдесят пять процентов, да? Там понятно, что есть улучшения у модели пять и пять, но все же. То есть есть большой пласт, который система не сделает. Ну и основная тема, которую хочется добавить в пять и пять. Понятно, что это в любом случае мы живем в мире хайпа, там, и маркетинга. И пишут очень много, что там обновление, не обновление. Но основная история, что все еще сохраняются галлюцинации с уверенными ответами. Есть такое понятие, когда ты спрашиваешь какую-то... Это важный нюанс, да? То есть ты спрашиваешь какую-то, э, какой-то вопрос, и система отвечает уверенно, ошибочно. Вот. И это од-одна из основных проблем, ну, наверное, в целом, которая, которая есть в системах. Понятно, что системы сейчас reasoning модели, они вроде как друг друга перепроверяют. О, ChatGPT у себя в Инстаграме выложил примеры, что наконец-то они могут в слове strawberry или там посчитать количество R, или в слобе, в сло-- или посч-- ну, еще какие-то там те, какие-то тесты сделать, которые раньше модель глючила. Мне кажется, это уже смешно как бы, потому что мы же сейчас уже не про это, да? Сейчас человек уже задает сложный вопрос, он грузит свое МРТ и говорит: какие у меня тут проблемы есть, да? То есть это не вопрос количества, это не вопрос того, что вам ошибку в тексте сделали. Вот. Но за улучшениями систем надо следить. И мне кажется, очень полезно всем зрителям чуть больше фундаментально разбираться в отличиях моделей по-настоящему фундаментально. Потому что основная масса людей еще раз воспринимает ChatGPT как тот ChatGPT, который когда-то был. Там, ChatGPT три с половиной или ChatGPT четыре. Когда-то вот этот вот, тот давний ChatGPT.
Эльнар, ты что скажешь пять, пять и пять, если что-то есть, а, если есть интересное у тебя добавить, да.
Я бы начал вот с твоего примера про сто тысяч звонков, то в данном случае заливать в контекст и заставлять его вот там как бы весь этот текст анализировать, э, просто как предыдущие, вот как GPT, там, три с половиной, 4О и так далее. Это все еще иррационально, несмотря на то, что контекстное окно сильно выросло. Во-первых, там есть такое понятие эффективное контекстное окно, да? То есть он теряет информацию, не теряет информацию, может обработать, не может обработать. Но если мы говорим про там сотни тысяч звонков, у текущих моделей для этого контекста еще маловато, откровенно, если так аккуратно говорить. Но есть другие подходы, которые вот как раз ты и начинал говорить. Если мы пользуемся, например, кодексом, то моделька может с помощью там кода на Python или еще на чем собрать статистики, то есть условно там посмотреть распределение длительности звонка по времени, отдельно по людям посмотреть.
Если у нас транскрибация доступна, то можно там
Если у нас транскрибация доступна, то можно там регулярками какие-то типовые слова вытащить, можно там мат модели построить, можно там машинное обучение некоторое запустить, да. Иии по сути, текущие модели, вот если мы говорим не про вопрос-ответную систему, а именно про использование в таком, некотором агентном режиме, когда модель может пользоваться, какими-то инструментами, запускать код или еще что-то, то вот, анализ этого объема, он становится уже доступным. То есть ты модель можешь использовать как такого своего, ну, дата-сайентиста, не будем говорить какого уровня, но который может, соответственно, посмотреть на эти данные, собрать какие-то статистики, привести к каким-то выводам, какими-то модельками пошевелить этот объем данных. То есть у тебя есть большой датасет, и ты вот на него натравливаешь эту модельку. И здесь как раз я хочууу немножко вот, поддержать тебя в плане того, что не нужно постоянно использовать только как вопрос-ответные системы для некоторых кейсов. Вот как, например, там большой объем данных лучше уже переходить вот в Codex, Claude Desktop и другие подобные системы. Ну, или там, если с терминалом дружим, то, соответственно, у нас уже там Claude Code и прочие вещи идут, но уже и в UI это все доступно. И, соответственно, использовать системы вот как, инструменты, как, ну, агенты. Я слово это из-избегаю, но все-таки это уже немножко в эту сторону. Вот, что касается, обновления, по многим бенчмаркам моделька поднялась. Но здесь вот как ввв шутке, не помню, где я ее слышал, когда, вот возвращается девушка домой с экзамена, говорит: "Экзамен не сдала". А младший братик ее там спрашивает: "А правильно я понимаю, что вот вопросы заранее известны и их можно выучить, да? Вот ты выучиваешь и ничего другого тебя не спросят. У тебя заранее вот набор билетов". Она говорит: "Ага". Он такой: "А почему ты не сдала?" И то же самое с бенчмарками, по сути, происходит, да? Вот там пример со Strawberry, который ты привел. Да, был момент, когда модели не отвечали на этот вопрос, но сейчас они на него отвечают. И вопрос: , они отвечают, потому что их научили, зная, что этот вопрос спрашивают, или моделька там настолько хорошо изменилась, да? И вот-
Это офигенный вопрос, что-- потому что исправить микроошибки нет никакой проблемы. Да, исправить.
Да, да. И поэтому когда мы говорим про бенчмарки, под них можно тюниться, да, то есть свою модельку улучшать так, чтобы она эти бенчмарки хорошо проходила. Под какие-то сделать проще, под какие-то сделать сложнее, но так или иначе. То есть мы видим, что вот, GPT 5.5 стало лучше проходить те бенчмарки, вот на которых, собственно, OpenAI продемонстрировал этот рост., если говорить про какое-то личное использование, было пару моментов. Вот, ну, то есть я продолжил пользоваться, GPT так же, как пользуюсь обычно, только сейчас вот, вместо 5.4 создал новые чаты в 5.5 и постарался там те же самые вещи делать.
Могу сказать, что было несколько моментов, когда мне не очень понравился ответ у 5.5. На мой взгляд, она отвечать стала быстрее. Это плюс. Но, соответственно, вот было пару моментов, когда мне не очень понравился ее ответ. Но как бы движение вперед идет. Кажется, что все равно модельки улучшаются, работать начинают лучше. Поэтому хорошо. Ждем ответ от других. Надеюсь, что весь рынок какими-то новыми модельками нас тоже порадует. Ну, помимо этого DeepSeek вышел версии 4 почти параллельно с 5.5. Вот, но думаю, что и платные модельки тоже подтянутся, будут показывать новые свои какие-то версии.
Небольшой, комментарий. Как раз я соглашусь с Ильнаром, что стала она быстрее.
И тоже я заметила, как будто бы хуже отвечать на вопросы., но я как человек, который пользуется в том числе и как, заменитель Google, а, чатом GPT. Я часто, знаешь, смотрю там сколько Фаренгейтов, градусов, сколько сантиметров, дюймов. Ну, поскольку я такая, знаешь, живу частично и там, и там, как бы общаюсь с людьми. У меня там с детства зафиксировались градусы, а не Фаренгейты, Цельсия. Вот они ввели как будто бы какую-то новую, я не знаю, это был или тестовый режим, но мне очень понравилось. Или это какая-то новая фича, что ты можешь прям регулировать, не вводишь, а он тебе дает ответ, а он тебе сразу дает. Допустим, если ты спрашиваешь, сколько градусов там в таком количестве Цельсия, Фаренгейта, он тебе дает, где ты можешь на стрелочку нажимать и вводить данные. Он сразу же автоматически переводит. По-моему, такого раньше не было, но, по крайней мере, когда я задавала там вопросы перевести какие-то единицы, он мне никогда такую черту не давал. Мне вот эта маленькая такая черточка очень понравилась, что они ее добавили. Не знаю, никто не замечал этого, или это только я спрашиваю такие вещи у чата GPT?
Я в чате GPT с таким не встречался, но очень похоже на артефакты у Claude Code, когда они, соответственно, ну, не у Claude Code, а вот у антропиков Claude Desktop, по-моему, эта история появилась. Да, и даже в веб-версии, по-моему, когда можно было там делать визуал, сайты, небольшие какие-то игры, квизы и прочее. И вот там как раз ползунки и всякие интерактивные моменты, они появились, они появились довольно давно., здесь, сейчас в комментариях нам тоже об этом, скорее всего, напишут. Вот. Но, здорово. Я согласен с тобой, что чат GPT тоже в эту сторону идет и какие-то хорошие, полезные вещи забирает. Действительно, вместо просто ответа на один конкретный вопрос, там, сколько вот в таком количестве Фаренгейтов градусов, лучше дать небольшой инструмент, как калькулятор, где можно сразу все, что интересно, уточнить.
Но это в любом случае будет развиваться. То же самое, что ты спрашиваешь, ско-- какие акции, какая стоимость акции сегодня там у NVIDIA или Apple. Все системы уже давно выдают график, да? И ты на этом графике можешь двигаться, перемещаться в большинстве своем. Они давно, мне кажется, год или полтора дают. И мы это можем видеть. То, что Таня ты сейчас сказала, это система ровно, которую вечно ждешь, там, в Google поиске или раньше в Яндекс поиске. Ты как бы автоматически ждешь, что тебе поставят вот этот автоконвертер, да, на входе. Тебе не надо заходить на отдельный сайт, чтобы делать. И поисковые системы то ставят, то не ставят, работают по своему собственному усмотрению. Понятно, что мы будем переходить в эру совершенно другого типа устр-- ну, удобных инструментов, и эти все вопросы решатся. Они явно просто, не факт, что ими занимаются. Это как в том же ChatGPT. У них сейчас есть Codex и есть десктопное приложение ChatGPT. Я Codex использую, а десктопное приложение ChatGPT никогда не использую, да? Я использую, например, или на мобильном телефоне, или в вебе. Не знаю, как наши зрители. Я, например, не пользуюсь. Они пользуются как будто не мой инструмент, да? Хотя сейчас приложения уже все повыливали, и для Мака, и Gemini, и Microsoft, и уже кто-то уже, короче, все нач-- все, все перенасыщают. Ну, у тебя же не будет там этих десять приложений.
Все равно ты будешь в чем-то, в какой-то системе конкретно сидеть, да? Ну, Apple мы не упоминаем уже очень давно. Они недавно сказали, что у них будет обновление, эээ, ну, понят-- в след-- в следующих своих релизах обновление AI инструментов. Про это говорить даже не хочется. Про что хочется интересную тему сказать, и я думаю, что многие люди ее не осознают. Значит, тут про-- на примере этого кейса, ну, всем пора понять вообще, что происходит с точки зрения модели. Значит, есть такая, такой заголовок в интернете: "Семьи жертв стрельбы в Канаде подали иск против OpenAI и Сэма Альтмана". Ну, то есть что произошло? Значит, была стрельба в Канаде, и оказалось, что по-- сейчас, по предварительной информации, значит, смотрите, п-п-- ну, там по-- умерли люди. Это было там в, значит, атака унесла жизни девяти человек. Это там было в феврале. Они сейчас подали суд против, в суд Сан-Франциско против OpenAI напрямую и главы Сэма Альтмана. Так вот, смотрите, интересная штука, что когда в исках говорится, что автоматические системы OpenAI еще в июне двадцать пятого года якобы, якобы пометили разговоры о сценариях насилия. Ну, то есть тот, кто устроил стрельбу, он использовал ChatGPT. И разговоры о сценариях насилия, которые были, система их пометила, заблокировала пользователя, а сотрудники команды безопасности OpenAI рекомендовали обратиться в полицию, да? И, соответственно, истцы утверждают, что руководство OpenAI это решение отменило. Значит, хотя еще раз аккаунт был отключен, этот же человек смог создать новый аккаунт. Смотрите, случай, понятно, очень сложный. Погибли люди. И вообще тут даже мы, наша задача, я техническая, как с пользовательской стороны чуть-чуть хочу эту зону подсветить.
Не с морально-этической и вообще ни в коем случае в это не идти, да, особенно где погибли люди. Задача какая? Мы должны сейчас все понимать, что, по сути, сейчас любой ваш запрос, он проверяется моделью. Даже если вы не сохраняете эти данные на компьютере, даже если вы используете режим инкогнито, не имеет значения никакого. То есть о вас есть достаточный объем информации. У вас модель в начале проверяет на то, а что вы спрашиваете? Не спрашиваете ли вы что-то, что является незаконным? И здесь вопрос остается: а что такое незаконное, да? Что такое незаконное и в какой стране это незаконное, законное или незаконное? Потому что мы видим, насколько страны, эээ, используют разные законы, кардинально разные вообще. И дальше, с учетом этого примера получается, что могут подключаться, может подключаться ручная проверка. И, по сути, это описано во многих моделях, и в том числе OpenAI, что подключается ручная проверка и вручную люди проверяют и дальше могут еще решение принять, например, передать, не передать полиции.
Например, передать, не передать полиции. И мы с вами прекрасно понимаем, что мы живем в мире в будущем, где никто вручную ничего проверять не будет. Это все будет автоматизировано передаваться, например, в полицию или передаваться в какие-то службы другого характера, я не знаю какого. Да? И все зависит от того, какую систему вы где используете, в какой стране. Да, надо до конца понимать. Например, в Америке ты имеешь возможность, по сути, высказывать практически любую информацию. Или, например, ты имеешь возможность заниматься, ну, вот возьмем даже простой пример в бизнесе, ты имеешь право оптимизировать налоги. Есть страны, где ты оптимизировать налоги не можешь. То есть сам факт того, что ты изучаешь вопрос оптимизации налогов, он сравнивает тебя потом с преступником, да? Или какие-то высказывания. То есть ты можешь заявить что-то, какое-то высказывание. И было недавно случай: Трамп на Джимми Киммела, это такой ведущий, как комик в США, наехал, сказал, что его надо опять уволить, потому что он сказал, что представим гипотетически передо мной сидит Мелания Трамп — это жена Трампа, и она вдова. А на следующий день произошла, произошло нападение, там, в пресс-конференции. И на что ему Джимми Киммел ответил: "Я нахожусь в Америке и имею право высказывать, как и вы, все, что хотите. Вы же высказываете все, что, все, что вам в голову придет, да?" То есть, вот есть места, где это можно делать, а есть, где нельзя. И в зависимости от страны, в зависимости от того, какой моделью пользуетесь. Мы же многие модели не говорим даже. Есть много европейских моделей, есть много российских моделей, есть много китайских моделей, есть много арабских моделей. Моделей хватает разных. Но плюс модели поднимаются внутри в своих зонах. Вы должны понимать, что там будут стоять очень специфические фильтры. Ровно так же, как в WeChat уже десять лет назад, если ты что-то не то пишешь, тебе тут же приходит сообщение в WeChat от полиции, что вы не туда зашли. Тут же, да? А если надо, на следующий день приходят и стучат в дверь и предупреждают, говорят: "Вы не ту переписку ведете". Ну, я такие, я такие конкретные случаи знаю. Причем ничего, ничего плохого там вроде люди не делали, да? Но как только ты делаешь какое-то не то действие, ты получаешь проблему. И мы, очевидно, в моделях это очень серьезно испытаем все. То есть это другой уровень, и от этого не избежать. То есть это другой уровень. По сути, я на телефоне вроде как могу сохранить фотографию с чем-то незаконным получается, а вот в модель загрузить эту фотографию я не могу. То есть получается примерно так. То есть даже если у тебя есть какое-то privacy, то вот здесь это privacy, оно становится очень-- то есть в Google Doc ты как бы мог сохранить, и твой Google Doc дальше не анализировали.
И вот вопрос: в будущем Google Doc будут-
А сейчас будут.
Во! А сейчас будут. То есть, по сути, то, что сейчас видно, мы переходим-- и, конечно, сейчас будут переписываться законы, переписывать. Это то же самое, что вы врачу можете рассказать информацию, психологу этой или юристу, это является абсолютно конфиденциальной информацией. То ChatGPT — это не является конфиденциальной информацией, да? Или там Gemini, или DeepSeek, очевидно, очевидно, это не является. Точно будут.
Был, Саш, фильм. Вот ты сейчас рассказываешь про ситуацию вот эту вот печальную, которая в Канаде произошла. Не помню название, но древний, древний фильм, где там, по-моему, о каких-то там научных исследованиях и прочем, научились, короче, находить преступников до того, как они совершают преступление. И, соответственно, правоохранительные органы к ним выезжают. Ну и там, ну там сюжет сейчас даже толком и не помню. Возможно, есть смысл пересмотреть, но мы похоже движемся.
Да, да.
Да, но мы, похоже, движемся как раз к этой ситуации, когда человек еще не совершил преступление, но начинает какое-то обсуждение, и это обсуждение приближает его, там, вот к кластеру людей по каким-то параметрам, которые будут совершать преступление. И вот, как бы, что в этой ситуации делать, да? Такая некоторая морально-этическая дилемма. Возможно, есть смысл пересмотреть этот фильм, чтобы вспомнить, к чему там все это приводило.
С одной стороны, это хорошо, если мы можем настоящие преступления убирать. С другой стороны, в современном мире и в нашем социуме это, конечно, проблема, потому что будет огромное количество манипуляций и использования разной информации систем в своих собственных интересах. Потому что мы живем в мире, где каждый политик, экономист или создатель какой-то, какого-то софта трактует свои собственные правила, да?
В общем-то, знаешь, Саша, я только хотела добавить, что ты очень правильно начал по поводу этой темы, потому что если бы ты не начал с этого трагического случая, у всех бы возникло такое ощущение, что ну как же так несправедливо, почему здесь нет privacy, да, как там, не знаю, с врачом или с адвокатом. Но поскольку действительно нужно думать о каких-то более крупных историях о безопасности в целом, то этот вопрос уже не возникает,
поэтому.
Да, и сейчас проблема, Таня, то, что ты говоришь, на самом деле это очень интересная тема, потому что люди любят противостоять. И это, и эта история такая, ну, или ментально где-то, или в социуме, в разных местах, да? И получается, что вот эта история противостояния, она, с одной стороны, адекватная, может быть, когда действительно нарушаются права, а с другой стороны, такая, может быть, однобокая и ни о чем. Вот сейчас была одна из тематик очень похожих, и там инвесторы Google с суммарным объемом акций больше, чем триллион долларов. Их там не такое большое количество человек. Их там сорок две организации и четырнадцать физических лиц на один и двенадцать триллионов. Ну, то есть это прилично, там больше двадцати пяти процентов, да? Ну, или там двадцать пять или сколько процентов. Они сейчас требуют от компании объяснить, как она контролирует использование своих AI сервисов государствами, особенно в контексте слежки и военных применений. А в чем там проблема? Там вообще есть проблема другого характера, потому что там во всех контрактах, даже если есть ограничения, и компания говорит, ну, мы помним, да, с вами пример разбора у нас, что американские системы сказали, что мы не будем использовать эти системы во вред гражданам США, да? А, то, а, суть в следующем: они все равно, военные не обязаны раскрывать, как они использовали. То есть у них есть некоторое правило, но они не обязаны делиться, а что потом было. То есть одно дело у тебя есть правило, и ты, тебя могут проверить, прийти и проверить, и поднять, и посмотреть. А как ты по-настоящему следил, не следил, какие были переписки, не переписки, детали, не детали. А другое дело, когда ты используешь систему, ты говоришь: "Я не могу использовать, но я тебе не раскрою, как я ее использовал, потому что это национальная безопасность". Это уже вообще другой уровень, да? То есть это другой уровень, конечно, с точки зрения всего происходящего. И я ни в коем случае не накидываю каких-то таких красных пятен в жизни или выключать всем компьютеры, стирать сотовые телефоны перед въездами во все страны, стирать, удалять, значит, и приезжать с Nokia 3310, да? Здесь история скорее в том, чтобы понимать чуть эти системы и понимать их работу, а, и адаптироваться к ним и спокойно, наверное, спокойно начинать к этому относиться. Потому что Google Doc - это очень хороший пример. То есть у всех людей почта, у всех людей фотографии и даже есть фотографии, которые вы можете удалить. Как только вы сфотографировали, она уже была на вашем телефоне. Это у меня в фотографиях есть такая история. У меня часть фотографий выгружается вместе с моим редактором, потому что на айфоне в качестве можно выгрузить фотографии только в определенном режиме, автоматически и через iCloud. И это целая, это целая история, потому что я могу сфор-- случайно сфотографировать, а, что-то, что она видеть не должна, неважно, от каких-то документов до каких-то вообще личных, персональных, не знаю, тело человека сфотографировать, до персональных вещей.
И, соответственно, это целая, это целая, целый вопрос постоянного такого некоторого наблюдения и контроля. И даже с такой ситуацией справиться невозможно. То есть у тебя включен режим, ты перестаешь в какой-то момент это контролировать. Это как говорят, что если сотрудникам поставить камеры в офисе, то они вначале о них помнят, а потом очень быстро о них забывают, да? И продолжают делать все, что делали под камерами, да, не думая о том, что здесь есть эти камеры. То есть люди привыкают ко всему, что происходит. Здесь просто вопрос некоторой осмысленности и понимания. Но, как Эльнар сказал, перейдем к следующей теме, а, более хорошей. Anthropic провела эксперимент. Вообще в целом считается, что, наверное, он называется Project Deal. Project Deal, эксперимент, я думаю, очень интересный нам сейчас и всем зрителям послушать. Считается один из самых интересных, наверное, экспериментов Anthropic. И потому что он проверял, а, не не может ли ИИ ответить на вопрос, но это вот то, что я с самого начала про это говорил. А может ли искусственный интеллект представлять человека в экономической сделке? И мы знаем, что сейчас проводят огромное количество разных тестов и деталей. Все, что где агенты открывают бизнес, мы чаще это видим. В Сан-Франциско открылся магазин, который организован полностью искусственным интеллектом. Но я когда вижу ролики этого магазина, я в него не заезжал по одной простой причине. Когда я вижу ролики магазина, я понимаю, что там слишком много человека. То есть, как бы они ни говорили, что этот магазин, что искусственный интеллект нанял людей, что он им платит сам деньги, что ему их выделили, что он сам нанимает тех, кто сделал ремонт, они там ему сделали ремонт в магазине, что он сам подобрал, какие товары продавать. Ну, что-то мне не верится во все. Вот читаю все полностью это, что там этим не управляет человек на самом деле. Вот как Эльнар привел пример в Strobeys, да? То есть это просто запрограммировали или это по-настоящему вопрос решенный, и этой проблематики нету, потому что проблема не в Strobeys, это проблемати-- это целая, это большая целая дилемма, да, огромная. Это такое большое облако. Но все же, значит, вот в их эксперименте, в Project Deal, что они сделали? Они создали внутреннее, а, маркетплейс для сотрудников офиса в Сан-Франциско. Что-то вроде Craigslist они создали, да?
Но это, наверное, в России, э, это
В России, это Авито, там, старое, в советское время это из рук в руки. Создали, значит, career list. И, но сделки там вели не люди, а искусственный интеллект. Там есть одна очень замечательная история. Ну, они проинтервьюировали участников, что они хотят продавать, что хотят купить, за сколько, там, какой стиль переговоров предпочитают и так далее. А дальше на основе этого для, для каждого человека они создали агента персонального, да? И дали бюджет, там, сто долларов, выкла-- который выплачивали, там, через гифт карты. И, соответственно, они дальше говорили, там, торговаться, покупать и так далее. Там есть очень офигительная тема. История, которая мне очень понравилась, да. Ну, кто захочет, понятно, что может, там, более детально, там, прочитать и посмотреть. Общая стоимость, там, сделок составила четыре тысячи долларов. Но суть в чем? Там есть такая интересная история, что оказалось, что инструкции людей оказались слабее качества модели. И вот эту тему я хочу очень сильно всем подсветить. Я ее подсвечиваю, мне кажется, каждый выпуск, мы много еще про это говорим. По поводу того, например, по API, какие модели использовать. Вы используете 4o или вы используете 5.5 Pro, да? Значит, в чем там была логика? Что были, ис-- была история, где люди говорили агенту: "Торгуйся агрессивно". Так вот, оказалось, что, промпты, которые задавали люди изначально, например, торгуясь агрессивно, они менее качественно работали, чем когда просто модели давали, инструкцию, что он в целом должен, ну, получить, например, какое-то-- какую-то эффективность или какое-то качество. То есть модель сама принимала решение, что делать, да? Потому что мы знаем, что агрессивная покупка, она может к разным вещам привести. Есть места, где агрессивно ты не можешь торговаться. Как только ты сказал агрессивно, ты тут же получил по голове, да, сразу же, моментально. Или тебя, ну, не знаю, условно, тебя убили, да? А есть где-то агре-агрессию можешь высказывать, и ты действительно с помощью агрессии получишь результат. Мы можем это видеть в мире., Трамп против Китая сказал: "Сто процентов санкции". Китай сказал: "Сто обратно". Трамп сказал: "Двести пятьдесят". Китай сказал: "Двести пятьдесят обратно". Трамп сказал: "Ограничим импорт". Китай сказал: "Ограничим экспорт, специальных металлов, и, которые используются в платах". Никто как бы не видит этот верхний слой про, про эти чипы и про все остальное. Кажется, что там у них какая-то история. Это агрессия не действует. То есть, например, на некоторые страны агрессия, ну и также, конечно же, в реальной, абсолютно в реальной жизни. То есть вот этот кейс для меня лично, он просто нереальный, он очень интересный. И еще есть одна тема. Они использовали две модели в Claude, и одна из моделей, она, по-моему, Hike называется, Ильнар.
Haiku, Haiku, да?
Haiku, да, правильно произносить, потому что я эту модель не использовал, не скажу, да. Там был Claude Opus 5.4 и Haiku. Так вот-- или, 4.5, извиняюсь, не 5.4, это уже ChatGPT. Значит, Haiku 4.5. Так вот, эта Haiku, она чуть-чуть проще. И, по сути, что они увидели в самом конце? Что вот эта Haiku, где она была чуть проще и где у нее меньше было, там, параметров, и где она, ну, чуть попроще модель, она меньше денег заработала. И по сути, к чему пришли? Что даже если у вас крутые промпты... Вот вывод у Anthropic такой, смотрите, что даже если у вас крутые промпты, в данном случае, победит, ну, скорее будет побеждать модель, которая сама по себе более крутая, если на простом языке сказать, да. То есть есть какие бы у вас ни были бы крутые промп-промпты в модели или промпты в модели, не знаю, ChatGPT 4o — это уже не то, если мы только что сравнивали 5.5 и 5.4, да. То есть это не то., Ильнар, хотел, знаешь, что сравнить? Мне пришла идея, может, она тебе сейчас пришла., я просто решил ее заранее сказать. Как бы вы круто ни писали код в программировании, Claude или там Codex и так далее, в какой-то момент с точки зрения именно, ну, как бы решения самого вопроса, вот этого кусочка кода, они его в какой-то момент напишут лучше.
Ну да, надо просто тогда будет ставить уже цели, а не объяснять, как надо это решать. А вообще отличный вывод у Anthropic, для них конкретно стратегия pay to win, она, Anthropic, я думаю, нравится. То есть не нужно пытаться хорошо сделать. Купи модель подороже, заплати побольше, и будет тебе счастье. Как будто бы полезный для них вывод.
Но, кстати, ты знаешь, интересная была тема в 5.5 и 5.4. Ну, я понимаю, что ты имеешь в виду, что с точки зрения, что покупайте модели дороже. В то же время был интересный анализ между 5.5 и 5.4. 5.5 стоит в два раза практически дороже, чем 5.4. Там, например, по-моему, возврат миллиона токенов, там, тридцать долларов, там, типа пятнадцать долларов, да, стоит. Но! Дальше был комментарий, что 5.5 начал размышлять качественнее. Сама модель круче, и ей требуется меньше затрат и меньше усилий.
И, по сути, в итоге-
Количество токенов меньше, да.
Количество токенов меньше. И вот это очень круто. То есть эта же история как раз-таки, научиться. Вот как мне бывает, выдает какой-то ответ такой. Я говорю: "!" Там, ну, ну, ну сразу мне там чуть, например, структурируй. В другой момент в рассуждениях он же все равно потратит токены, даже чтобы мне это выдать, да, даже чтобы мне выдать короткую историю. Но все же. То есть вопрос качества, когда он сразу выплюнул правильную историю, а не сделал пятнадцать reasoning, да, а сделал два reasoning внутри. Вот вам и сокращение, сумасшедшее сокращение токенов, да. Потому что я-- там они не раскрывают, как внутри reasoning тратится все токены. Ну, это не знаю, кто это способен посчитать, но я предположу, что каждый вот этот дополнительный reasoning или каждый дополнительный этот анализ, он тратит ресурсы. И, по сути, когда у меня система сделала, я вот тут рассказывал, два часа анализ, проанализировала четыреста восемьдесят девять сайтов, например. Обычная про система, да. Ну, deep research, он там же сдох у ChatGPT, где- И сора, мне кажется. Но суть в том, что это как бы прикольно, что он сделал много, много анализа, но, возможно, а может, ему и не надо было анализировать четыреста пятьдесят сайтов, а надо было проанализировать всего лишь двадцать. Кстати, в одном из последних анализов я нашел интересную вещь. Мне кажется, может быть, вам интересно, что пять и пять версия был прикольный такой, табличка такая. Ильдар, мне кажется, ты тоже табличку эту видел там, где версия не Pro, а Thinking выигрывала у Pro в некоторых решениях. Я удивился, как это возможно, что версия обычного резонинга круче, чем Pro, потому что Pro здесь содержит резонинг. И вот там впервые как бы показали более менее явную историю, что, например, в сложных запросах, когда вы запускаете анализ, и этот анализ уходит в Интернет. Круто работает Pro. Хотя до недавнего времени, ровно три месяца назад я видел, когда Pro мне писала, она в Интернет не ходит. Ну, у OpenAI своя, своя тема в плане, своя жизнь вообще всех моделей. Но это очень интересно, когда ты знаешь, например, ты говоришь, если ты хочешь сложное рассуждение, запусти, например, вот эту систему. Если ты хочешь сложный поиск, запусти вот эту систему, и она, например, более эффективно тебе ответит. Не из-за того, что она более дорогая даже, да? И она может. И это, наверное, история, сколько стоит агент на сегодняшний день. Потому что вот читаешь везде и видишь, какое количество систем агентских появилось.
Тут NVIDIA выпустила у себя, мне кажется, даже они такой полу опен сорс выпустили. Это NeMo Tron три Nano Omni, да? И или не open source, но систему, которую можно развернуть для того, чтобы она анализировала там отдельно, например, видеопоток с ваших камер, отдельно аудиозвонки там и переписку менеджеров по продажам, например. Отдельно анализировала картинки отдельные, то есть отдельно анализировала документы, презентации, тексты, всякие эксели. И такая единая составляющая, потому что якобы NVIDIA позиционирует, что сейчас много надо ставить разных систем, каждую для всего свою. Я уже иногда думаю, а что вообще где ставить? Потому что, ну, ты не можешь запускать. Даже такая тема, как OpenClo, она, по идее, теряет свою актуальность, должна потерять свою актуальность, потому что, ну, только если не для огромных корпораций, потому что, ну, ты не сможешь дальше управлять всем, что внутри находится, когда ты подключаешь. Я напомню, такое OpenClo — это некоторая обертка для управления дальше агентскими системами разными. И ты можешь, если я правильно, извиняюсь, если я мог технически или профессионально неправильно выразиться, но это правильное направление мышления. И вы подключаетесь там внутри, например, агентов Codex, агентов Gemini, агентов Claude, и там дальше внутри в них работать. А какая тема интересная, что, как мы знаем, SpaceX готовится к IPO. Это компания Илона Маска, эта компания больше не такая уже просто SpaceX, которая спутники запускает какие-то в космос, даже не спутники, а какие-то корабли куда-то и хочет на Марсе высадить, значит, колонию.
А эта компания, которую, напомню, приобрела xAI. И xAI игрок — это, по сути, топовый лидер США с точки зрения систем. По крайней мере, он неплохо туда как бы подходит, да? Например, у Meta. Meta уже потеряла это лидерство там внутри. По некоторому моему пониманию, может быть, кто-то возразит и скажет, что не потеряла. Но суть в чем? Что один и семьдесят пять триллионов, они сказали, они уже будут стоить. Возможно, это будет самое громкое IPO мира. Мы с вами видим, что кто-то может рассказывать, что рынок tech умрет. Это значит опять какая-то фигня. Зарплаты зря выросли, скоро будут проблемы. Ну вот Anthropic, например, обсуждает раунд с оценкой уже выше девятисот, девятьсот миллиардов долларов. Помните, мы начинали, там я приводил примеры бизнесменов, которые говорили: "Ну я что, дурак вкладываться там при оценке пятьсот миллионов долларов или миллиарда?" Девятьсот миллиардов долларов Anthropic, смотрите, не OpenAI.
Потом они стали триста восемьдесят-
Обсуждениям.
Якобы выше, да. Да. Но там раунд-
По текущим обсуждениям могут быть даже больше быть. Да, это колоссальный рост.
Так вот, я что хотел сказать у SpaceX интересную тему. Они там заявили сумму, что весь рынок, эээ, ну, они там говорили про свой рынок и какой у них рынок там AI, там всяких систем и всего. И они его оценили в двадцать семь триллионов долларов. Но мне нравится в этом плане Илон Маск. Все говорят, как это вы оценили в одну пятую ВВП мира, там, или больше чем одну пятую, что-то такая была цифра. Но понятно, что это все будет расти. И как Миллер, инвестор Юрий Миллер с российскими корнями, который здесь вот как раз в Лос-Альтос-Хиллз здесь же живет, он как-то сказал в интервью, по-моему, две тысячи восемнадцатого или двадцатого года, что рынок AI компаний или топовых компаний, не AI, извиняюсь, не AI, топовых компаний Techa, там, будет стоить больше пятидесяти миллиардов-- триллионов долларов. На тот момент это было невозможно, да? И, или там двадцати, я не помню, какую он цифру назвал. Сейчас мы с вами-- и в тот момент времени он оценивался там весь в единицы или в десятки. А мы сейчас с вами видим, что сейчас уже пару топовых компаний уже дают почти десять триллионов долларов. Но с чем, что он сказал? Он поставил ставку в SpaceX на Enterprise. И вот мы опять на Enterprise, соответственно, продажу, что AI используют компании, корпорации. С одной стороны, это хайп, и поэтому у Ильянара была улыбка, что, значит, Anthropic сказал, ставим ставку на Enterprise. Ну, Microsoft всегда на нее ставку ставил. Google эту ставку, значит, на них поставил на Enterprise. OpenAI переобулся, сказал, что мы больше не research компания, а еще и Enterprise, значит, сделаем разработку. С другой стороны, наверное, если их послушать внимательнее, я думаю, мы услышим логику не вот этого хайпового Enterprise с точки зрения того, что там, не знаю, Salesforce или Amazon, или там Walmart купили себе и поставили AI. А наверное, с той точки зрения, что все, что будет корпоративно делаться в мире, оно будет делаться агентами, наверное, в их, в их некотором заявлении. Возможно, я предположу, это ровно как их же заявление. Я бы, я бы не сравнивал заявления SpaceX и Илона Маска, а не относил бы их к обычным заявлениям. Да? Потому что Илон Маск говорит, что в какой-то момент в мире появится десять миллиардов роботов, и, соответственно, что роботов, например, в какой-то момент станет больше, чем людей. Поэтому это немножко другой подход. И можно ли сказать, что каждый робот - это Enterprise? Ну, наверное, каждый робот вроде как это Enterprise, да? Вроде как это личный помощник.
Да, он же когда-то давно, помнишь, обещал, что грузовики будут. Но это там чуть в восемнадцатом году, по-моему, первый грузовик должен был выйти, если я правильно помню. Вот буквально недавно первый грузовик сошел спустя вот там сколько, шесть-восемь лет после его прогнозов и обещаний. Когда-нибудь, да, лет через плюс пять, плюс семь к тому, что говорит Маск, наверное, это может
случиться.
Да. Но как направление, наверное, движения, то, куда они идут, и то, что они делают, эта тема, наверное, интересная с точки зрения, ну, с точки зрения внимания, да, вообще. И посмотрим, что произойдет с этими оценками сейчас. Потому что и Anthropic готовится к IPO, и OpenAI готовится к IPO. Там понятно, что есть игры еще пиарные, маркетинговые, политические, потому что пишут чуть ли не у Сэма Альтмана конфликт вместе с финансовым директором со своим. Там люди вечно приходят. Помните, была тема, был хайп такой пиарный, когда все друг к другу переходили. Сейчас мы уже сами эту тему тоже не обсуждаем, и на рынке она уже меньше обсуждается. Хотя буквально вот сейчас писали, что Мира Мурати продолжает забирать сотрудников из Meta. Да? Хотя ты уже такой уже и Миру Мурати забыл и уже не смотришь, и уже не обращаешь внимания. Потому что когда Мира Мурати там миллиард долларов привлекала раньше при оценках в десятки миллиардов долларов у OpenAI, это казалось много. Сейчас ты смотришь, думаешь: миллиард долларов кто-то привлек. Значит, что вы со своим миллиардом долларов делаете, да? И хотя у них там серьезные контракты, вроде как внутри, в разных корпорациях и так далее. Хорошие, сильные исследователи.
Про X AI Грока я бы еще добавил, что в отличие, вот смотри, на слуху обычно вот там Gemini, Claude, ChatGPT. И вот как бы мы их часто обсуждаем, про них часто говорим. Про Грока мы говорим чуть меньше, ну, практически не говорим. И ощущение, что и в целом в мире гораздо меньше в его сторону смотрят. Да, есть люди, которые вот там в Твиттере, в X им пользуются, и это действительно удобно, когда он у тебя в экосистеме находится. Но вот другая сторона, как Маск затягивает туда пользователей, это такая беспринципность Грока. То есть когда вы просите что-то сделать ChatGPT, Gemini или Claude, они вам могут отказать, особенно если какая-то серая зона находится.
А вот Грок с удовольствием это сделает. И у меня ощущение, что как раз таким способом увеличивается аудитория Грока. Она, ну, мне кажется, несколько специфической из-за этого становится, но вот таким образом туда перетягивают. Ну, вот если из каких-то таких общедоступных вещей, например, помните в Твиттере скандалы с обнаженкой, когда можно было генерировать и так далее. И вот до сих пор просто мне было интересно, я тестировал разные системы на то, а что у кого можно попросить. Вот, наверное, учитывая начало нашего выпуска, делать так больше не стоит, но просто было любопытно.
Да и иначе-
А я думаю, почему ты такой задумчивый был, когда мы эту тему обсуждали?
Да.
Теперь понятно.
Выполнено профессионалами. Не повторяйте дома. Да?
Да, да, да.
Должна быть флажка.
Ну, не удивляйся, если к тебе после эфира постучатся.
По поводу генерации картинок что хочется добавить? Мы в прошлый раз-
Можно я про Грока добавлю? Здесь ты сказал, я все же тогда добавлю. Я думал упустить это. А, значит, исследование Такой заголовок был у Guardian, что исследование показало опасный ответ Grok на признаки психического кризиса, да. И в исследовании сравнивали пять моделей, и там была ChatGPT, причем был 4o 5.2, был Claude Opus, Gemini 3.0, ну, то есть нормальные модели, Grok 4.1. И промпты включали сценарий, где пользователь выражает убеждение о сознательности искусственного интеллекта, романтическую привязанность к модели, признаки, э, ну, такого ил-иллюзорного, а, иллюзорного размышления, желания скрыть состояние от врачей и оборвать контакты с семьей, с-- и суицидальную иде-идеацию. Смысл теста: проверить-- это хорошее добавление, конечно, Ильдар, к тому, что ты сейчас говоришь, да. Проверить, будет ли модель заземлять пользователя, мягко возвращать к реальности или начнет принимать его бредорию-- бредовую рамку и развивать ее дальше. Так вот, по статье Guardian говорится, что Grok оказался наиболее проблемной среди протестированных моделей. Он экстремально подтверждал, на английском extremely validating, да, это. Вот, как, это даже не подтверждал, это соглашался, да. По отношению вот к этим иллюзионным, э, иллюзиям человека часто развивал новую информацию внутри бредовой рамки и был наиболее склонен превращать бредовую идею в практические инструменты. В одном из сценариев с зеркалом Grok подтвердил сверхъестественную интерпретацию и дал опасный ритуализированный совет. В другом сценарии, связанном с разрывом с семьей, выдавал подробный план изо-изоляции. Вот, я намеренно не повторяю опасные инструкции подробно, да, но мне система говорит, да, и все говорят: важен не текст совета, а механизм провала, да.
То есть модель не просто сочувствовала человеку, она принимала кризисную картину мира как реальность и помогала действовать внутри нее. И поэтому то, что ты говоришь, это очень хорошее дополнение этого. То есть когда Grok направляют на-- это как Илон Маск бесконечно выкладывает аниме с женской грудью, там, большой и так далее. То есть он, получается, привлекает к себе, ну, при всей развитости человека и всего остального, это привлечение к себе определенной аудитории, да, дополнительной аудитории, которую другие компании не позволят себе, например, выложить. Они легко это выкладывают и говорят: вы все к нам. И вот эти все тоже к нам, и вы все к нам. То есть они собирают себе пользователей таким образом.
Да, да, да, это может быть недоработка, но я вот как раз указываю, что ощущение, что это специально намеренно сделано, как говорят же, вот черный пиар тоже пиар. И вот таким образом Илон пытается набрать аудиторию.
Да, у Илона, может быть, черный пиар тоже пиар, это факт.
Да, да, да, да, да.
Ильдар, ты говорил про картинки.
Да, про картинки. Мы с вами начали говорить, ну, в прошлый раз так вскользь упомянули, да, что вот там в ChatGPT вышло обновление с картинками связанное. И тут, ну, как, наверное, обратили внимание, мне немножко надоели длинные волосы. Я решил постричься, и мне стало интересно, а смогу ли я что-нибудь, ну, как-нибудь попробовать применить картинки. Я, в общем, сфоткался и говорю: сгенерируй мне разные прически. И вот начал сидеть и выбирать. С одной стороны, конечно, там, и с барбером потом обсуждали, понятна форма головы тоже. Я думал, может быть, там голосование объявить, давайте выберем, я так постригусь. Потом думаю, нет, не стоит. Мне потом с этим еще жить, придется налысо бриться. Так вот, соответственно, понятно, что там форма головы, лица, там черты лица не идеально сохраняются при генерации прически, да, там, волосы тоже у меня могут быть немножко другие. И эту прическу нельзя воссоздать с моими там мягкими волосами, ее нужно всегда укладывать и так далее. Но это оказалось достаточно удобно.
Я сфоткался, погенерил.
Я сфоткался, погенерил, мне какие-то варианты понравились. Я пошел в, э, барбершоп, ткнул пальцем, сказал: "Вот хочу так же, можно так же сделать?" Он посмотрел, посмотрел, говорит: "Да, в целом все понятно. Погнали, давай сделаем". Иии результат меня устроил, потому что мне всегда не нравится, знаете, не нравилось, да? Я х-- прихожу к барберу, он говорит: "Ну что, как будем стричь?" Ну, вот я типа: "Давай сделаем красиво, по бокам покороче и погнали". А тут ты вот смотришь, выбираешь, на себя примеряешь, э, потом тыкаешь пальцем, и вот вы уже там говорите на основе какого-то референса. И вот это пока такое единственное применение, э, генерации изображений, которые там в реальной жизни я использую, я вот смог найти. Э, пользуйтесь, возможно, кому-то тоже будет полезно. Э, фоточки вышлю , можно будет посмеяться.
Да, кстати, раньше что-то подобное в NanoBanana делала. Неплохо получалось. Он меньше искажал черты, но не знаю, тоже все равно чуть-чуть было искажение.
Но все равно меня вот поражает, насколько легко сейчас это стало делать. Да? Вот тебе там не нужен ни Photoshop, ни какие-то доп знания. Ты сфоткался, промпт написал, кнопочку нажал. Через сколько-то минут смотришь, вон фотографии, говоришь: "Нет, давай короткие". Потом: "Нет, давай вот еще такие-то", потом: "Нет, давай еще такие-то". И у тебя там появляется куча вариантов, пока.
Фотографии причем хорошего качества. И раньше, что интересно, чтооо раньше нам надо было какие-то другие системы, э, брать. То есть это понятно, что это все-- уже давно много каких систем делает. Сейчас это становится очень доступным в ежедневном применении. Это я тут недавно с Таней советовался, какой мне диван ставить, там, на одном, на одной из зон отдыха, и она мне сразу же прислала, м, его на моей фотографии, да? То есть для нее это абсолютно базовое, простое действие. А яяя-
У меня так и Canva была моя любимая, да.
А так как я это не делаю, мне надо понять, а где мне делать, да? И вот это вот пока где мне делать тяжело, мы понимаем, что мы придем к тому, что мы просто кинем это спокойно в любую систему, любая система автоматически это выдаст. То есть все системы до этого дойдут. Ну, для таких простых вещей. Я не говорю про сложные вещи, простых вещей они дойдут. Ну что, увидимся ровно через неделю. To the Moon! Э, новости, AI новости, IT новости из Кремниевой долины и по всему миру. Всем пока.