OpenAI представила новый формат визуальной рекламы внутри ChatGPT. Первые тесты начнутся в США уже в октябре.
Особенно интересно место показа: сначала OpenAI собирается тестировать рекламу во время генерации изображений.
Например, вы просите ChatGPT придумать интерьер комнаты — рядом с результатом потенциально может появиться рекламная карточка мебели или другого подходящего товара.
При этом OpenAI подчёркивает три вещи:
— реклама будет явно помечена;
— она будет отделена от создаваемого изображения;
— рекламодатели не смогут влиять на ответы ChatGPT.
Компания также заявляет, что ChatGPT сейчас используют 1,2 млрд человек в неделю. Поэтому ChatGPT постепенно превращается не только в AI-ассистента, но и в совершенно новую рекламную площадку.
И вот здесь становится интересно: сможет ли реклама внутри AI когда-нибудь конкурировать с Google Ads?
https://openai.com/ru-RU/index/new-chatgpt-ads-format-and-measurement/?utm_source=chatgpt.com
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI рассказала о сотрудничестве с платформой Ironclad. Цель — научить AI-агентов выполнять длинные рабочие процессы внутри профессионального ПО, а не просто отвечать пользователю текстом.
В тестах агенту давали задачи вроде настройки договоров, правил согласования закупок и юридических условий.
Результат интересный: GPT-6 Astra набрала 55% против 41,6% у GPT-5.6 Sol, а расчётное время выполнения одной попытки сократилось с 37 до 19,2 минуты. Это результаты конкретного внутреннего исследования OpenAI и Ironclad, а не универсальный бенчмарк всех задач.
Смысл тренда намного важнее самих цифр.
Раньше мы просили AI:
«Расскажи мне, как это сделать».
Теперь разработчики пытаются перейти к:
«Вот программа. Сделай это сам».
Именно поэтому следующие поколения AI могут конкурировать уже не только с поиском и чат-ботами, но и брать на себя части реальной офисной работы.
Исследование OpenAI × Ironclad
https://openai.com/index/advancing-computer-use-with-ironclad/?utm_source=chatgpt.com
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI
Advancing computer use with Ironclad
Learn how OpenAI and Ironclad are training and evaluating AI agents on complex contracting workflows to advance computer use for professional work.
Anthropic представила Claude Haiku 5.5 — новую модель семейства Claude 5.5, ориентированную на быстрые и массовые задачи. Релиз состоялся 7 октября 2026 года.
Главная идея Haiku 5.5 — сделать Claude дешевле для сценариев, где не нужна максимальная мощность Opus: обработка большого количества запросов, работа с текстом, кодом, данными и агентными задачами. Anthropic ранее прямо описывала Haiku 5.5 как модель для high-volume и cost-sensitive applications.
По данным Reuters, это уже третья модель линейки Claude 5.5 за последний месяц, после Opus 5.5 и Sonnet 5.5.
То есть линейка Claude теперь всё сильнее делится по задачам:
— Opus 5.5 — сложная работа и рассуждения;
— Sonnet 5.5 — баланс мощности, скорости и цены;
— Haiku 5.5 — быстрые и более дешёвые массовые запросы.
Для бизнеса это особенно интересно: компании смогут чаще использовать Claude внутри сервисов и автоматизаций, где раньше стоимость модели могла быть слишком высокой.
Похоже, конкуренция между AI-компаниями постепенно переходит не только в качество моделей, но и в цену одного запроса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Большинство людей задают ИИ один вопрос и получают первый правдоподобный ответ.
Попробуйте вместо этого заставить модель работать как исследователь: отделять факты от предположений, искать слабые места и показывать, насколько можно доверять каждому выводу.
Особенно полезно для бизнеса, учёбы, анализа рынка и проверки идей.
Промпт для копирования:
Исследуй следующую тему как профессиональный аналитик:
[ВСТАВЬ ТЕМУ ИЛИ ВОПРОС]
Работай по следующей структуре:
Сначала кратко сформулируй главный вопрос исследования.
Раздели информацию на: — подтверждённые факты; — вероятные выводы; — предположения; — спорные или неподтверждённые утверждения.
Найди аргументы как ЗА, так и ПРОТИВ основной точки зрения.
Укажи, какие важные данные могут отсутствовать.
Для каждого ключевого вывода оцени уверенность от 0 до 100%.
Если у тебя есть доступ к интернету — используй свежие первичные источники и приложи ссылки.
Если источники противоречат друг другу — покажи это отдельно.
В конце дай: — 5 главных выводов; — 3 наиболее важных риска; — что стоит проверить дополнительно; — краткий итог простыми словами.
Не выдавай предположение за факт. Если что-то невозможно подтвердить, прямо скажи об этом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1. 🤖 Google запускает Gemini, который должен делать работу за вас
Сегодня Google Cloud представила Gemini agent — универсального AI-агента для рабочих задач. Это уже не просто чат, который объясняет, как что-то сделать: Google хочет, чтобы агент сам планировал работу, использовал необходимые инструменты и возвращал готовый результат.
Он может работать с контекстом компании, отвечать на вопросы, создавать контент, писать код и взаимодействовать с корпоративными системами.
Причём Gemini должен сам определять, какая модель лучше подходит для конкретной задачи, а компаниям обещают встроенный контроль затрат и администрирование.
Получается, крупнейшие AI-компании всё быстрее переходят от:
«спроси у нейросети»
«дай нейросети задачу и получи готовую работу».
Если такой подход действительно станет надёжным, обычный чат с ИИ может довольно быстро показаться устаревшим.
🧠 AIinstructor | инструменты • промпты • новости
Источник: Google Cloud, 8 октября 2026.
Сегодня Google Cloud представила Gemini agent — универсального AI-агента для рабочих задач. Это уже не просто чат, который объясняет, как что-то сделать: Google хочет, чтобы агент сам планировал работу, использовал необходимые инструменты и возвращал готовый результат.
Он может работать с контекстом компании, отвечать на вопросы, создавать контент, писать код и взаимодействовать с корпоративными системами.
Причём Gemini должен сам определять, какая модель лучше подходит для конкретной задачи, а компаниям обещают встроенный контроль затрат и администрирование.
Получается, крупнейшие AI-компании всё быстрее переходят от:
«спроси у нейросети»
«дай нейросети задачу и получи готовую работу».
Если такой подход действительно станет надёжным, обычный чат с ИИ может довольно быстро показаться устаревшим.
Источник: Google Cloud, 8 октября 2026.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Google открыла SynthID Detector для всех пользователей по всему миру — пока интерфейс доступен на английском.
Сервис позволяет загрузить:
🖼 изображение
🎬 видео
🎙️аудио
и проверить наличие невидимого AI-водяного знака SynthID.
Причём теперь речь идёт не только о контенте Google. Детектор умеет находить маркировку контента от партнёров, среди которых OpenAI, NVIDIA и Kakao, а поддержку Apple Google обещает добавить позднее.
Масштаб уже огромный: Google заявляет, что SynthID был встроен более чем в 180 млрд изображений и видео, а также в объём аудио продолжительностью около 240 000 лет.
Но есть важный нюанс: отсутствие найденного SynthID не означает автоматически, что файл создан человеком. Детектор ищет конкретные поддерживаемые водяные знаки, а не определяет происхождение любого контента магическим способом.
Источник: Google DeepMind.
Для картинки я бы сделал вообще другой визуал: криминалистическая лаборатория / сканер, через который проходят фото, видео и аудиоволна; большой штамп AI DETECTED и заголовок «ЭТО СОЗДАЛ ИИ?».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic 8 октября запустила Anthropic Cyber Mission — долгосрочную программу по защите критической инфраструктуры и open-source программ. В рамках неё Claude будут применять для поиска уязвимостей в системах электросетей, водоснабжения, транспорта и государственных инфраструктур.
Отдельно компания запускает Critical Infrastructure Defense Program: специалисты Anthropic, AI-модели и данные об угрозах будут использоваться вместе с командами, которые защищают промышленное оборудование и сети.
Ещё одна часть программы — OSS Scanner. Open-source проекты смогут бесплатно получать регулярное сканирование кода сильными моделями Claude.
Это уже хороший пример того, как AI выходит из чатов в инфраструктуру, от которой зависят города и компании.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сегодня Reuters пишет, что инвесторы всё больше задаются вопросом: сколько ещё денег потребует AI-бум.
По оценке Morgan Stanley, к 2028 году для развития AI-инфраструктуры может понадобиться около $1,5 трлн внешнего финансирования. Деньги нужны прежде всего на дата-центры, электроэнергию и закупку вычислительных чипов.
И вот здесь интересен сам сдвиг.
Главная гонка AI сейчас идёт не только за лучшую модель. Она всё сильнее превращается в борьбу за:
чипы → электричество → дата-центры → капитал.
То есть победителем может оказаться не только тот, у кого самый умный ИИ, но и тот, кто способен дешевле и быстрее построить инфраструктуру под него.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Все пытаются заработать на нейросетях, но проблема в том, что большинство продаёт одно и то же: картинки, тексты и «промпты».
По данным Upwork, самый быстрый рост спроса сейчас идёт в более прикладных направлениях:
1. AI-видео и монтаж
Спрос вырос примерно на 329% год к году.
2. AI-интеграции для бизнеса
Подключение AI к CRM, сайтам, внутренним процессам и автоматизации — +178%.
3. AI-чатботы
Бизнесу нужны боты для поддержки, продаж и обработки заявок — +71%.
4. AI-контент для рекламы и UGC
AI UGC и AI video creator входят в число самых быстрорастущих запросов.
5. Исправление работы нейросетей
Спрос на людей, которые проверяют и дорабатывают AI-контент, вырос на 70%.
Главный вывод: больше денег не там, где ты просто умеешь пользоваться нейросетью, а там, где можешь решить с её помощью конкретную бизнес-задачу.
Источники: Upwork In-Demand Skills 2026 и Monthly Hiring Insights.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎓5 малоизвестных AI-инструментов для учёбы
Большинство использует ChatGPT почти для всего. Но для отдельных предметов есть сервисы, которые часто удобнее именно потому, что заточены под одну задачу.
1. Mathos AI — математика
Решает задачи пошагово, умеет работать с PDF-листами и объяснять ход решения в формате диалога. Особенно полезен для алгебры, функций и базового анализа. В одном из свежих сравнений 2026 года Mathos правильно решил все 6 тестовых задач, хотя выборка была небольшой.
2. Symbolab — алгебра и матан
Это скорее специализированный математический движок, чем обычный чат-бот. Хорош для уравнений, производных, интегралов, графиков и пошаговой проверки решения.
3. ELSA Speak — английское произношение
Если проблема не в грамматике, а именно в том, как ты говоришь, ELSA использует AI для анализа произношения и даёт обратную связь по отдельным звукам и словам.
4. Consensus — рефераты и исследования
Вместо обычного поиска по интернету ищет ответы по научным исследованиям. Полезен для биологии, обществознания, психологии и других предметов, где нужны нормальные источники, а не случайные сайты.
5. StudyFetch — подготовка по своим материалам
Можно загрузить учебник, презентацию или конспект и превратить их в тесты, карточки и объяснения. Такой формат полезнее общего чат-бота, когда нужно готовиться именно по материалу преподавателя.
Главная мысль: не всегда нужен самый мощный ИИ — иногда лучше сервис, который идеально решает одну конкретную учебную задачу.
🧠 AIinstructor | технологии • учёба • инструменты • AI
Большинство использует ChatGPT почти для всего. Но для отдельных предметов есть сервисы, которые часто удобнее именно потому, что заточены под одну задачу.
1. Mathos AI — математика
Решает задачи пошагово, умеет работать с PDF-листами и объяснять ход решения в формате диалога. Особенно полезен для алгебры, функций и базового анализа. В одном из свежих сравнений 2026 года Mathos правильно решил все 6 тестовых задач, хотя выборка была небольшой.
2. Symbolab — алгебра и матан
Это скорее специализированный математический движок, чем обычный чат-бот. Хорош для уравнений, производных, интегралов, графиков и пошаговой проверки решения.
3. ELSA Speak — английское произношение
Если проблема не в грамматике, а именно в том, как ты говоришь, ELSA использует AI для анализа произношения и даёт обратную связь по отдельным звукам и словам.
4. Consensus — рефераты и исследования
Вместо обычного поиска по интернету ищет ответы по научным исследованиям. Полезен для биологии, обществознания, психологии и других предметов, где нужны нормальные источники, а не случайные сайты.
5. StudyFetch — подготовка по своим материалам
Можно загрузить учебник, презентацию или конспект и превратить их в тесты, карточки и объяснения. Такой формат полезнее общего чат-бота, когда нужно готовиться именно по материалу преподавателя.
Главная мысль: не всегда нужен самый мощный ИИ — иногда лучше сервис, который идеально решает одну конкретную учебную задачу.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
По свежим данным McKinsey, 80% опрошенных сотрудников говорят, что AI повысил их личную продуктивность. Но только 37% компаний отмечают вклад AI в прибыль до налогообложения — и эта доля почти не изменилась за год.
То есть проблема уже не в том, работает ли ИИ.
Проблема в другом: многие компании используют его как личный инструмент сотрудников, а не перестраивают под AI целые процессы.
Например:
— программист пишет код быстрее;
— маркетолог быстрее делает контент;
— аналитик быстрее обрабатывает данные.
Но если сама компания продолжает работать по старой схеме, общий эффект остаётся ограниченным.
Главный вывод: следующая стадия AI — это не просто «дать всем ChatGPT», а перестроить рабочие процессы вокруг ИИ.
И именно на этом, скорее всего, будет следующий большой рынок: AI-интеграции, автоматизация и агенты для бизнеса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎓 3 AI-инструмента для учёбы, о которых знают не все
Если ChatGPT уже используют почти все, то есть более узкие сервисы, которые иногда удобнее именно под конкретную задачу.
1. RemNote — чтобы реально запоминать
Он делает упор не на «дай ответ», а на интервальное повторение и карточки. Особенно полезен, если нужно запомнить большой объём терминов, дат или формул. В свежих сравнениях 2026 года RemNote стабильно относят к сильным инструментам именно для долгосрочного запоминания.
2. Mindgrasp — чтобы превращать лекции в материалы для подготовки
Можно загрузить лекцию, документ или видео и получить конспект, вопросы и материалы для повторения. Это особенно удобно, когда информации много и нужно быстро понять, что действительно важно.
3. Knowt — для карточек и подготовки к тестам
Сервис умеет превращать учебные материалы в карточки и тесты. В свежих подборках его отдельно отмечают как один из бесплатных вариантов для подготовки и повторения.
Главная идея: не использовать один ChatGPT для всего, а подбирать AI под конкретную задачу.
🧠 AIinstructor | учёба • заработок • инструменты • AI
Если ChatGPT уже используют почти все, то есть более узкие сервисы, которые иногда удобнее именно под конкретную задачу.
1. RemNote — чтобы реально запоминать
Он делает упор не на «дай ответ», а на интервальное повторение и карточки. Особенно полезен, если нужно запомнить большой объём терминов, дат или формул. В свежих сравнениях 2026 года RemNote стабильно относят к сильным инструментам именно для долгосрочного запоминания.
2. Mindgrasp — чтобы превращать лекции в материалы для подготовки
Можно загрузить лекцию, документ или видео и получить конспект, вопросы и материалы для повторения. Это особенно удобно, когда информации много и нужно быстро понять, что действительно важно.
3. Knowt — для карточек и подготовки к тестам
Сервис умеет превращать учебные материалы в карточки и тесты. В свежих подборках его отдельно отмечают как один из бесплатных вариантов для подготовки и повторения.
Главная идея: не использовать один ChatGPT для всего, а подбирать AI под конкретную задачу.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Я бы не продавал людям идею «заработка на нейросетях» как лёгкие деньги. Но есть направления, где AI реально позволяет делать работу быстрее даже без огромного опыта.
1. AI-видео для бизнеса
Короткие ролики, рекламные креативы, видео для Reels/TikTok и UGC.
2. Простая автоматизация
Например, бот, который отвечает клиентам, собирает заявки или автоматически сортирует сообщения.
3. Контент под соцсети
AI помогает быстрее делать сценарии, тексты, изображения и несколько вариантов одного креатива.
4. Оформление презентаций и документов
Многие компании готовы платить не за «AI», а за готовый результат: презентацию, коммерческое предложение или отчёт.
5. AI как ускоритель обычной профессии
Самый сильный вариант — не становиться «специалистом по нейросетям», а использовать AI внутри дизайна, монтажа, маркетинга, программирования или аналитики.
Главное правило: не продавать “я умею пользоваться нейросетью”. Продавать результат.
Например, не:
«Я работаю с AI»
а:
«Сделаю 20 рекламных роликов»
«Настрою автоматическую обработку заявок»
«Соберу контент на месяц»
Так намного понятнее, за что клиент платит.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Недавнее исследование StudentBench сравнило AI-репетиторов и людей на подготовке к GRE. В эксперименте участвовали 2 383 человека, а всего исследователи собрали более 175 000 сообщений студент ↔ AI.
Главный результат: лучшие AI-репетиторы дали сопоставимый прирост знаний с экспертами-людьми, а в 5 из 7 областей GRE лучший AI в среднем показал результат выше человеческого репетитора.
Самое интересное — стоимость: один из AI-репетиторов обеспечил сопоставимый прирост знаний примерно в 918 раз дешевле по расчёту авторов исследования.
Вывод простой: AI для учёбы уже стоит использовать не только как «решатель домашки», а как персонального преподавателя — объяснять, задавать вопросы, проверять ошибки и адаптировать сложность.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Financial Times пишет, что на фриланс-платформах вроде Fiverr и Upwork сильнее всего страдают простые удалённые задачи: базовый копирайтинг, дизайн и другой типовой контент всё чаще автоматизируется AI.
Отсюда важный вывод для заработка:
продавать просто текст, картинку или “я умею ChatGPT” становится всё слабее.
Более перспективно продавать:
— AI-автоматизацию;
— настройку процессов;
— сложный монтаж и контент;
— интеграции;
— работу, где нужен человеческий контроль и понимание бизнеса.
То есть AI не убирает возможность заработать — он сдвигает деньги из простых задач в более сложные.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
1. Продавать узкие учебные наборы
Не обычные конспекты, а готовые материалы для конкретной проблемы. Например, «Алгебра: 100 задач на квадратные уравнения с подсказками», «Английский для собеседования в IT», «Биология: подготовка к контрольной за 7 дней».
ИИ помогает составить задания, объяснения, тесты и оформить PDF. Ты проверяешь качество и продаёшь готовый набор много раз.
Модель выручки: 399 ₽ × 100 покупок = 39 900 ₽/месяц.
Продукт создаётся один раз, но нужны продвижение, исправление ошибок и поддержка покупателей.
2. Запустить сверхузкого Telegram-бота по подписке
Например, бот «Тренер неправильных английских глаголов», который каждый день выдаёт пять заданий, проверяет ответы и напоминает повторить ошибки.
Или бот для продавцов на маркетплейсах: из характеристик товара делает описание, заголовки и идеи для карточек. Второй вариант потребует больше контроля качества, но может решать более дорогую бизнес-задачу.
Модель выручки: 299 ₽ × 150 активных подписок = 44 850 ₽/месяц.
Здесь есть регулярные расходы на ИИ, сервер, привлечение клиентов и поддержку.
3. Создавать цифровые наборы для маленьких профессий
Это мой фаворит. Вместо массового «1000 промптов для ChatGPT» продавай набор для конкретной аудитории.
Примеры: «Контент-план на 90 дней для мастера маникюра», «Шаблоны сообщений и учёта клиентов для репетитора», «Набор для начинающего фотографа: брифы, договорные чек-листы, сценарии Reels».
Модель выручки: 990 ₽ × 40 покупок = 39 600 ₽/месяц.
Главное — не количество файлов, а экономия времени для покупателя.
Сколько нужно продавать, чтобы получать 20–50 тысяч?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1