🧩 Техники промптинга. Часть 1: базовые, но мощные
🎓 Если вы начинаете взаимодействовать с ИИ, важно понять: в начале пути важнее не выбор модели, а овладение логикой взаимодействия с ИИ, которое осуществляется через ⌨️ промпты (= запросы). Именно формулировка промпта определяет, получите ли вы банальность — или ценный результат. Вводить текст промпта можно с клавиатуры, в ряде LLM уже появляется возможность наговаривать его голосом.
📌 В этой статье — 4 базовые техники промптинга, которые помогут начинающим преподавателям, методистам и исследователям улучшить точность и глубину ответов. Просто, понятно, применимо на практике.
1️⃣ Zero-shot Prompting — Запрос "с нуля"
📍 Без примеров. Просто ставим задачу, и модель решает её "с нуля".
Пример: «Напиши план занятия по теме "Фотоэффект" для 10 класса» (Много таких примеров для педагога можно найти на уже знакомой нам странице сайта ГУО "Академия образования" - Технологии ИИ в образовательном процессе)
🟢 Удобно: быстро, без подготовки.
🔴 Ограничение: может быть шаблонно, если задача сложная или многослойная.
2️⃣ Few-shot Prompting — Запрос с примерами
📍 С парой примеров. Мы показываем модели, какой ответ мы хотим получить.
Пример: «Вот пример описания эксперимента. Сделай такой же по теме "...":
Описание: ...
🟢 Уточняет стиль, формат, структуру
🔴 Требует немного времени на «подсказку»
3️⃣ Chain-of-Thought Prompting — Цепочка размышлений
📍 Цепочка мыслей. Просим модель объяснить ход рассуждений, а не просто дать ответ.
Пример: «Реши задачу и объясни шаги: У студента 4 экзамена. Вероятность сдать каждый — 0,8. Какова вероятность сдать все экзамены?»
🟢 Особенно эффективно в образовании, где важен процесс, а не только результат
🔴 Дольше по объёму, но обучает логике
4️⃣ Prompt Chaining — Цепочка запросов
📍 Цепочка промптов. Разбиваем большую задачу на этапы, каждый шаг — отдельный промпт.
Пример: «Сделай план статьи на тему “ИИ в педагогике”», «По первому пункту напиши вводный абзац», «Сформулируй аргумент с примером» и т.д.
🟢 Управляемый процесс. Подходит для сложных проектов
🔴 Требует чуть больше взаимодействия, но даёт качественный результат
💡 Эти 4 техники — базовый набор цифрового преподавателя, как линейка, ручка и маркер.
Они радикально улучшают результат работы с ИИ — будь то DeepSeek, YandexGPT, Claude или Gemini.
#промптинг
🎓 Если вы начинаете взаимодействовать с ИИ, важно понять: в начале пути важнее не выбор модели, а овладение логикой взаимодействия с ИИ, которое осуществляется через ⌨️ промпты (= запросы). Именно формулировка промпта определяет, получите ли вы банальность — или ценный результат. Вводить текст промпта можно с клавиатуры, в ряде LLM уже появляется возможность наговаривать его голосом.
📌 В этой статье — 4 базовые техники промптинга, которые помогут начинающим преподавателям, методистам и исследователям улучшить точность и глубину ответов. Просто, понятно, применимо на практике.
1️⃣ Zero-shot Prompting — Запрос "с нуля"
📍 Без примеров. Просто ставим задачу, и модель решает её "с нуля".
Пример: «Напиши план занятия по теме "Фотоэффект" для 10 класса» (Много таких примеров для педагога можно найти на уже знакомой нам странице сайта ГУО "Академия образования" - Технологии ИИ в образовательном процессе)
🟢 Удобно: быстро, без подготовки.
🔴 Ограничение: может быть шаблонно, если задача сложная или многослойная.
2️⃣ Few-shot Prompting — Запрос с примерами
📍 С парой примеров. Мы показываем модели, какой ответ мы хотим получить.
Пример: «Вот пример описания эксперимента. Сделай такой же по теме "...":
Описание: ...
🟢 Уточняет стиль, формат, структуру
🔴 Требует немного времени на «подсказку»
3️⃣ Chain-of-Thought Prompting — Цепочка размышлений
📍 Цепочка мыслей. Просим модель объяснить ход рассуждений, а не просто дать ответ.
Пример: «Реши задачу и объясни шаги: У студента 4 экзамена. Вероятность сдать каждый — 0,8. Какова вероятность сдать все экзамены?»
🟢 Особенно эффективно в образовании, где важен процесс, а не только результат
🔴 Дольше по объёму, но обучает логике
4️⃣ Prompt Chaining — Цепочка запросов
📍 Цепочка промптов. Разбиваем большую задачу на этапы, каждый шаг — отдельный промпт.
Пример: «Сделай план статьи на тему “ИИ в педагогике”», «По первому пункту напиши вводный абзац», «Сформулируй аргумент с примером» и т.д.
🟢 Управляемый процесс. Подходит для сложных проектов
🔴 Требует чуть больше взаимодействия, но даёт качественный результат
💡 Эти 4 техники — базовый набор цифрового преподавателя, как линейка, ручка и маркер.
Они радикально улучшают результат работы с ИИ — будь то DeepSeek, YandexGPT, Claude или Gemini.
#промптинг
🔥10👍4🥰3❤1
🧠 Техники промптинга. Часть 2: логика, структура и знания
📌 Если базовые техники (запросы с нуля, с примерами, цепочка размышлений) помогают получить ясный ответ, то следующий уровень — это работа с логикой, поиском знаний и разветвлённым мышлением.
🎓 Для преподавателя, исследователя или автора курсов эти техники особенно полезны, когда запрос сложный, многослойный или требует пошагового анализа и уточнений.
1️⃣ Tree of Thoughts — Дерево размышлений
🔍 Модель предлагает несколько возможных направлений рассуждения, как ветви.
Можно «разветвить» ход мысли и потом выбрать оптимальное решение.
Пример: «Предложи 3 способа преподавания темы “Глобальное потепление” в старшей школе. Для каждого — плюсы и минусы.»
🟢 Полезно для анализа, выбора подходов, стратегий преподавания
2️⃣ Self-Consistency — Самосогласованность
🧠 Модель решает задачу несколько раз с разными формулировками, а потом выбирает наиболее частотный или логичный вариант. Это как обсудить с собой и сделать вывод.
Пример: «Реши логическую задачу, объясни ход решения. Повтори её ещё двумя способами, а потом выбери лучший ответ.»
🟢 Работает там, где важна точность, например, в математике, логике, планировании
3️⃣ Generate Knowledge Prompting — Запрос с генерацией знаний
📚 Модель не просто отвечает на вопрос, а предварительно «создаёт» знания, формируя базу, а потом уже делает вывод.
Пример: «Перечисли основные подходы к обучению взрослых. А теперь — какие из них применимы в онлайн-формате и почему.»
🟢 Подходит для методических и исследовательских задач: сначала собрать знания, потом анализировать
4️⃣ Retrieval-Augmented Generation (RAG) — Генерация с подключением внешней информации
🌐 Модель подтягивает информацию из базы данных, интернета или собственного хранилища, прежде чем дать ответ. Это промптинг + поиск.
Пример: «На основе последних данных ВОЗ, как изменилась статистика по ожирению среди подростков в Европе?»
🟢 Идеально для актуализации материала, научных задач и аналитических обзоров
📎 Техники из этой подборки подойдут тем, кто работает с содержанием и смыслом — преподавателям вузов, исследователям, авторам курсов.
#промптинг
📌 Если базовые техники (запросы с нуля, с примерами, цепочка размышлений) помогают получить ясный ответ, то следующий уровень — это работа с логикой, поиском знаний и разветвлённым мышлением.
🎓 Для преподавателя, исследователя или автора курсов эти техники особенно полезны, когда запрос сложный, многослойный или требует пошагового анализа и уточнений.
1️⃣ Tree of Thoughts — Дерево размышлений
🔍 Модель предлагает несколько возможных направлений рассуждения, как ветви.
Можно «разветвить» ход мысли и потом выбрать оптимальное решение.
Пример: «Предложи 3 способа преподавания темы “Глобальное потепление” в старшей школе. Для каждого — плюсы и минусы.»
🟢 Полезно для анализа, выбора подходов, стратегий преподавания
2️⃣ Self-Consistency — Самосогласованность
🧠 Модель решает задачу несколько раз с разными формулировками, а потом выбирает наиболее частотный или логичный вариант. Это как обсудить с собой и сделать вывод.
Пример: «Реши логическую задачу, объясни ход решения. Повтори её ещё двумя способами, а потом выбери лучший ответ.»
🟢 Работает там, где важна точность, например, в математике, логике, планировании
3️⃣ Generate Knowledge Prompting — Запрос с генерацией знаний
📚 Модель не просто отвечает на вопрос, а предварительно «создаёт» знания, формируя базу, а потом уже делает вывод.
Пример: «Перечисли основные подходы к обучению взрослых. А теперь — какие из них применимы в онлайн-формате и почему.»
🟢 Подходит для методических и исследовательских задач: сначала собрать знания, потом анализировать
4️⃣ Retrieval-Augmented Generation (RAG) — Генерация с подключением внешней информации
🌐 Модель подтягивает информацию из базы данных, интернета или собственного хранилища, прежде чем дать ответ. Это промптинг + поиск.
Пример: «На основе последних данных ВОЗ, как изменилась статистика по ожирению среди подростков в Европе?»
🟢 Идеально для актуализации материала, научных задач и аналитических обзоров
📎 Техники из этой подборки подойдут тем, кто работает с содержанием и смыслом — преподавателям вузов, исследователям, авторам курсов.
#промптинг
🔥8👍4🥰3
Когда я вижу исследование не о людях вообще, а о педагогическом сообществе - всегда считаю это особенно ценным. Кто меня знает лично, тот знает, почему, а кто не знает - ну, считайте, что это моя базовая ценность, которая в дополнительных пояснениях не нуждается. Поэтому сейчас - обзор результатов исследования: много аналитики, разные типы графиков и инфографика - достоверно, репрезентативно, актуально. А еще, все вопросы - а какие именно страны, а педагогов как выбирали, а чего диаграмма мелкая, а где наши наклейки - это не ко мне🤓🤓🤓, их можно письменно задать авторам исследования.
🌍 Обзор глобального исследования Digital Education Council: Global AI Faculty Survey 2025
В опросе приняли участие 1 681 преподаватель из 52 университетов в 28 странах. И вот, что получилось:
🔧 Использование ИИ — началось, но несмело (пока не так, как предполагал Б.Гейтс). 61% преподавателей уже используют ИИ в работе. Самое частое — генерация заданий, планов, иллюстраций, пояснений. Но при этом 88% признались: применяют ИИ в очень ограниченном объёме. То есть — формально пробовали, но не интегрировали глубоко.
Почему❔
⚠️ Озабоченности: критичность и зависимость
83% преподавателей обеспокоены тем, умеют ли студенты критически оценивать то, что им выдал ИИ.
(А ведь именно это — ядро академического мышления и человеческой морали). 82% волнует, что студенты переадресуют всю работу ИИ, теряя навыки осмысления и анализа.
🔍 По сути, преподаватели как никто и понимают, и интуитивно чувствуют: технология – это и возможность, и вызов. Особенно в контексте учебной самостоятельности и мышления.
🧩 Институциональная поддержка: почти отсутствует
80% считают, что вузовские рекомендации и политики по ИИ либо отсутствуют, либо слишком абстрактны.
Только 6% (!) довольны тем, как их вузы обучают преподавателей использовать ИИ.
Технологии пришли, но инфраструктура — нет. И преподаватель, как часто бывает, остаётся один на один с инновацией.
🔮 Будущее с ИИ — ожидаемо, но неоднозначно
86% преподавателей предполагают, что будут использовать ИИ в дальнейшем. 64% уверены, что роли преподавателей сильно изменятся. 65% рассматривают ИИ как шанс, а 35% — как риск для качества образования и академической автономии.
Но в целом отрадно, что разделение в целом идёт не по «за/против», а по вопросу — как именно внедрять.
📝 Методы оценки — пора менять?
54% считают, что традиционные формы контроля знаний устарели в эпоху ИИ. 13% уверены: изменения должны быть срочными и кардинальными. Это не просто про антиплагиат, это — про то, что и как мы проверяем у студентов: память, понимание или умение критически работать с технологиями.
💬 Что делать вузам?
Исследование подчёркивает, что преподаватели готовы, но нуждаются в сопровождении. Нужны понятные регламенты, обучение, примеры лучших практик. ИИ не отменяет педагогику, он требует её переосмысления.
📥 Полный отчёт (англ., PDF): Global AI Faculty Survey 2025. Знакомьтесь, ссылайтесь, используйте как аргумент в научных и методических дискуссиях и работахдипломных 🧑🏻🎓также .
#исследования #ИИ
🌍 Обзор глобального исследования Digital Education Council: Global AI Faculty Survey 2025
В опросе приняли участие 1 681 преподаватель из 52 университетов в 28 странах. И вот, что получилось:
🔧 Использование ИИ — началось, но несмело (пока не так, как предполагал Б.Гейтс). 61% преподавателей уже используют ИИ в работе. Самое частое — генерация заданий, планов, иллюстраций, пояснений. Но при этом 88% признались: применяют ИИ в очень ограниченном объёме. То есть — формально пробовали, но не интегрировали глубоко.
Почему❔
⚠️ Озабоченности: критичность и зависимость
83% преподавателей обеспокоены тем, умеют ли студенты критически оценивать то, что им выдал ИИ.
(А ведь именно это — ядро академического мышления и человеческой морали). 82% волнует, что студенты переадресуют всю работу ИИ, теряя навыки осмысления и анализа.
🔍 По сути, преподаватели как никто и понимают, и интуитивно чувствуют: технология – это и возможность, и вызов. Особенно в контексте учебной самостоятельности и мышления.
🧩 Институциональная поддержка: почти отсутствует
80% считают, что вузовские рекомендации и политики по ИИ либо отсутствуют, либо слишком абстрактны.
Только 6% (!) довольны тем, как их вузы обучают преподавателей использовать ИИ.
Технологии пришли, но инфраструктура — нет. И преподаватель, как часто бывает, остаётся один на один с инновацией.
🔮 Будущее с ИИ — ожидаемо, но неоднозначно
86% преподавателей предполагают, что будут использовать ИИ в дальнейшем. 64% уверены, что роли преподавателей сильно изменятся. 65% рассматривают ИИ как шанс, а 35% — как риск для качества образования и академической автономии.
Но в целом отрадно, что разделение в целом идёт не по «за/против», а по вопросу — как именно внедрять.
📝 Методы оценки — пора менять?
54% считают, что традиционные формы контроля знаний устарели в эпоху ИИ. 13% уверены: изменения должны быть срочными и кардинальными. Это не просто про антиплагиат, это — про то, что и как мы проверяем у студентов: память, понимание или умение критически работать с технологиями.
💬 Что делать вузам?
Исследование подчёркивает, что преподаватели готовы, но нуждаются в сопровождении. Нужны понятные регламенты, обучение, примеры лучших практик. ИИ не отменяет педагогику, он требует её переосмысления.
📥 Полный отчёт (англ., PDF): Global AI Faculty Survey 2025. Знакомьтесь, ссылайтесь, используйте как аргумент в научных и методических дискуссиях и работах
#исследования #ИИ
Telegram
ДоцентыИИноваторы
Билл Гейтс: Видение будущего образования с ИИ 🌟🤖
Билл Гейтс (28 октября 1955 г. - ⠖⠬⡌⡨⣂ ⠬⠊⢰⡈⠦⢌⡡⢈ ⠲ ⠴⠒⠲ ⠱⣠ ⠡⢡⡰⠅⠲ ⢆⢔⠚ ⠋ ⢊ ⡘⡈⡄⡂⢔ ⣁⡉⢔⠣⠱⠌⣂⢑⡠⡢ ⢒⢉⢉⠓⢊⢁⠪⡔⠦⠃ ⡡⡨⢔⠡⠑ ⡑⢄⢈⣀⠥⡊⡨⠒⠥ ⡂⠒⠃⡉⢨⡠⢉), известный предприниматель и филантроп, является для меня примером сильной современной…
Билл Гейтс (28 октября 1955 г. - ⠖⠬⡌⡨⣂ ⠬⠊⢰⡈⠦⢌⡡⢈ ⠲ ⠴⠒⠲ ⠱⣠ ⠡⢡⡰⠅⠲ ⢆⢔⠚ ⠋ ⢊ ⡘⡈⡄⡂⢔ ⣁⡉⢔⠣⠱⠌⣂⢑⡠⡢ ⢒⢉⢉⠓⢊⢁⠪⡔⠦⠃ ⡡⡨⢔⠡⠑ ⡑⢄⢈⣀⠥⡊⡨⠒⠥ ⡂⠒⠃⡉⢨⡠⢉), известный предприниматель и филантроп, является для меня примером сильной современной…
🔥10🥰2❤1👍1
🛠 Техники промптинга. Часть 3: инженерия запроса и управление форматом
Если предыдущие техники помогали нам улучшать содержание, то в этой части речь пойдёт о том, как управлять самим форматом ответа: структурой, стилем, тоном и логикой. Это уже не просто вопрос — это настройка ИИ под задачу.
📚 Особенно полезно для тех, кто пишет курсы, создает методические материалы, проверяет работы или автоматизирует рутину.
1️⃣ Automatic Prompt Engineer — Автоматический инженер запроса
🤖 ИИ сам предлагает наилучшую формулировку запроса, чтобы получить качественный результат. То есть: вы задаёте задачу, а он помогает правильно спросить.
Пример: «Помоги сформулировать хороший промпт для генерации тестовых заданий по биологии 10 класса.»
🟢 Экономит время, даёт обучающий эффект для вас — вы узнаете от первоисточника, как спрашивать лучше
2️⃣ Active-Prompt — Активный промптинг
🔁 Вы задаёте несколько запросов сразу или пошагово уточняете цель. Модель отвечает интерактивно, а вы подхватываете и направляете диалог.
Пример: «1. Опиши этапы написания методического пособия. 2. Раскрой подробнее второй этап. 3. Сделай таблицу по шагам с датами.»
🟢 Отлично работает для проектирования, планирования, создания документации
3️⃣ Directional Stimulus Prompting — Управляемый стимулом запрос
🎯 Вы добавляете сигнальные слова, тон, стиль, формат — и ИИ начинает работать в заданной рамке.
Пример: «Напиши текст в тоне “уверенно, но доброжелательно”, для студентов-первокурсников, в стиле открытого письма.»
🟢 Незаменимо для писем, инструкций, объяснений — всё, где важен стиль
4️⃣ Program-Aided Language Models (PALM) — Языковые модели с программной поддержкой
📊 ИИ использует алгоритм или логику, как «подсказку». Это когда вы не просто спрашиваете, а даёте структуру решения — например, код, псевдокод, алгоритм.
Пример: «Реши задачу по статистике, следуя этой формуле.
Поясни каждый шаг и приведи таблицу.»
🟢 Полезно для тех, кто работает с математикой, логикой, данными, формулами
📌 Эти техники — уже не «вопрос и ответ», а инструмент точного управления генерацией. Именно они превращают ИИ в методического помощника, технического редактора и вашего личного ассистента.
#промптинг
Если предыдущие техники помогали нам улучшать содержание, то в этой части речь пойдёт о том, как управлять самим форматом ответа: структурой, стилем, тоном и логикой. Это уже не просто вопрос — это настройка ИИ под задачу.
📚 Особенно полезно для тех, кто пишет курсы, создает методические материалы, проверяет работы или автоматизирует рутину.
1️⃣ Automatic Prompt Engineer — Автоматический инженер запроса
🤖 ИИ сам предлагает наилучшую формулировку запроса, чтобы получить качественный результат. То есть: вы задаёте задачу, а он помогает правильно спросить.
Пример: «Помоги сформулировать хороший промпт для генерации тестовых заданий по биологии 10 класса.»
🟢 Экономит время, даёт обучающий эффект для вас — вы узнаете от первоисточника, как спрашивать лучше
2️⃣ Active-Prompt — Активный промптинг
🔁 Вы задаёте несколько запросов сразу или пошагово уточняете цель. Модель отвечает интерактивно, а вы подхватываете и направляете диалог.
Пример: «1. Опиши этапы написания методического пособия. 2. Раскрой подробнее второй этап. 3. Сделай таблицу по шагам с датами.»
🟢 Отлично работает для проектирования, планирования, создания документации
3️⃣ Directional Stimulus Prompting — Управляемый стимулом запрос
🎯 Вы добавляете сигнальные слова, тон, стиль, формат — и ИИ начинает работать в заданной рамке.
Пример: «Напиши текст в тоне “уверенно, но доброжелательно”, для студентов-первокурсников, в стиле открытого письма.»
🟢 Незаменимо для писем, инструкций, объяснений — всё, где важен стиль
4️⃣ Program-Aided Language Models (PALM) — Языковые модели с программной поддержкой
📊 ИИ использует алгоритм или логику, как «подсказку». Это когда вы не просто спрашиваете, а даёте структуру решения — например, код, псевдокод, алгоритм.
Пример: «Реши задачу по статистике, следуя этой формуле.
Поясни каждый шаг и приведи таблицу.»
🟢 Полезно для тех, кто работает с математикой, логикой, данными, формулами
📌 Эти техники — уже не «вопрос и ответ», а инструмент точного управления генерацией. Именно они превращают ИИ в методического помощника, технического редактора и вашего личного ассистента.
#промптинг
🔥13❤1👍1🥰1
TII_GL_AI_Research_EduFocusedSurvey_Ebook_0325.pdf
1.8 MB
И еще одно свежее исследование:
🎓 Что студенты думают об ИИ в образовании - опрос Turnitin: Crossroads (2025)
📊 В исследовании участвовали 3 500 человек из Австралии, Индии, Мексики, Великобритании, Ирландии и США, из них 2 500 студентов.
🧠 Студенты тревожатся об ИИ... больше, чем преподаватели:
64% обеспокоены влиянием ИИ на обучение (преподаватели из этого опроса — 50%). 95% считают, что ИИ уже где-то неправильно используется в вузах.
⚠️ Основные страхи студентов:
59% — снижение критического мышления
49% — зависимость от ИИ
47% — риск обвинений в плагиате
41% — дезинформация через ИИ
📚 Студенты хотят ИИ... но осознанно:
67% считают навыки работы с ИИ важными для карьеры, но 50% не знают, как эффективно использовать ИИ в учёбе.
🧩 Что мешает студентам?
Нет чётких правил
Нет единых стандартов
Нет открытых обсуждений
🎯 Вывод исследования - студенты за осмысленное использование ИИ. Наш вывод - давайте обсуждать и создавать правила.
А что думают ваши студенты? Не забудьте уточнить у них🤓
#исследование
🎓 Что студенты думают об ИИ в образовании - опрос Turnitin: Crossroads (2025)
📊 В исследовании участвовали 3 500 человек из Австралии, Индии, Мексики, Великобритании, Ирландии и США, из них 2 500 студентов.
🧠 Студенты тревожатся об ИИ... больше, чем преподаватели:
64% обеспокоены влиянием ИИ на обучение (преподаватели из этого опроса — 50%). 95% считают, что ИИ уже где-то неправильно используется в вузах.
⚠️ Основные страхи студентов:
59% — снижение критического мышления
49% — зависимость от ИИ
47% — риск обвинений в плагиате
41% — дезинформация через ИИ
📚 Студенты хотят ИИ... но осознанно:
67% считают навыки работы с ИИ важными для карьеры, но 50% не знают, как эффективно использовать ИИ в учёбе.
🧩 Что мешает студентам?
Нет чётких правил
Нет единых стандартов
Нет открытых обсуждений
🎯 Вывод исследования - студенты за осмысленное использование ИИ. Наш вывод - давайте обсуждать и создавать правила.
А что думают ваши студенты? Не забудьте уточнить у них🤓
#исследование
🔥9🥰2
🔄 Техники промптинга. Часть 4: гибридные подходы, визуализация и самообучение
🎓 Если базовые и инженерные техники помогают спрашивать точнее и структурировать ответы, то в этой части — о моделях, которые учатся на себе, используют внешний мир и работают за пределами текста.
📌 Это техники для преподавателей и исследователей, которые экспериментируют с ИИ, ищут нестандартные подходы и работают на стыке текста, визуала и взаимодействия.
1️⃣ ReAct (Reasoning + Acting) — Размышляй и действуй
🤔⚙️ Модель одновременно рассуждает и выполняет действия, используя внешние инструменты: поиск, калькуляторы, базы данных.
Пример: «Найди последние данные о смертности от сердечно-сосудистых заболеваний и сравни с данными 2020 года. Сделай вывод.»
🟢 Хорошо работает в связке с браузером, поиском и внешними API.
2️⃣ Reflexion — Рефлексия и самообучение
🔄 Модель анализирует свои ошибки и улучшает следующий ответ. Учится от итерации к итерации — как студент на консультации.
Пример: «Реши задачу. Если не получилось — объясни, в чём была ошибка, и попробуй снова.»
🟢 Прекрасно подходит для учебных задач, диагностики, пояснений.
3️⃣ Multimodal CoT (Chain of Thought) — Цепочка размышлений с мультимодальностью
🧠📷 Объединяет текст + изображение + график + таблицу в едином ходе размышлений.
Пример: «На основе графика опиши динамику рождаемости и предложи гипотезу по причинам. Сформулируй вывод в таблице.»
🟢 Идеально для презентаций, объяснений с визуальной опорой, EdTech-контента.
4️⃣ Graph Prompting — Граф-промптинг / запросы через структуру
📈 Вы не просто пишете текст, а строите структуру — дерево, схему, карту, а ИИ работает внутри неё. Он "читает" структуру и генерирует по ней материал.
Пример: «Сделай подробный план курса по нейропсихологии в виде mind map. Для каждого блока — напиши вводный текст и вопросы для обсуждения.»
🟢 Отлично подходит для проектирования курсов, планов, логических разветвлений.
✨Это уже не просто промптинг, а когнитивное взаимодействие с ИИ как с партнёром по мышлению. Подобные техники не всегда встроены «из коробки», но постепенно становятся доступными в современных платформах — от Gemini до ChatGPT-4 и beyond. Используйте по мере готовности себя и развития ИИ. ИИ-инструменты меняются, но подход к мышлению с ними — остаётся нашим выбором.
#промптинг
🎓 Если базовые и инженерные техники помогают спрашивать точнее и структурировать ответы, то в этой части — о моделях, которые учатся на себе, используют внешний мир и работают за пределами текста.
📌 Это техники для преподавателей и исследователей, которые экспериментируют с ИИ, ищут нестандартные подходы и работают на стыке текста, визуала и взаимодействия.
1️⃣ ReAct (Reasoning + Acting) — Размышляй и действуй
🤔⚙️ Модель одновременно рассуждает и выполняет действия, используя внешние инструменты: поиск, калькуляторы, базы данных.
Пример: «Найди последние данные о смертности от сердечно-сосудистых заболеваний и сравни с данными 2020 года. Сделай вывод.»
🟢 Хорошо работает в связке с браузером, поиском и внешними API.
2️⃣ Reflexion — Рефлексия и самообучение
🔄 Модель анализирует свои ошибки и улучшает следующий ответ. Учится от итерации к итерации — как студент на консультации.
Пример: «Реши задачу. Если не получилось — объясни, в чём была ошибка, и попробуй снова.»
🟢 Прекрасно подходит для учебных задач, диагностики, пояснений.
3️⃣ Multimodal CoT (Chain of Thought) — Цепочка размышлений с мультимодальностью
🧠📷 Объединяет текст + изображение + график + таблицу в едином ходе размышлений.
Пример: «На основе графика опиши динамику рождаемости и предложи гипотезу по причинам. Сформулируй вывод в таблице.»
🟢 Идеально для презентаций, объяснений с визуальной опорой, EdTech-контента.
4️⃣ Graph Prompting — Граф-промптинг / запросы через структуру
📈 Вы не просто пишете текст, а строите структуру — дерево, схему, карту, а ИИ работает внутри неё. Он "читает" структуру и генерирует по ней материал.
Пример: «Сделай подробный план курса по нейропсихологии в виде mind map. Для каждого блока — напиши вводный текст и вопросы для обсуждения.»
🟢 Отлично подходит для проектирования курсов, планов, логических разветвлений.
✨Это уже не просто промптинг, а когнитивное взаимодействие с ИИ как с партнёром по мышлению. Подобные техники не всегда встроены «из коробки», но постепенно становятся доступными в современных платформах — от Gemini до ChatGPT-4 и beyond. Используйте по мере готовности себя и развития ИИ. ИИ-инструменты меняются, но подход к мышлению с ними — остаётся нашим выбором.
#промптинг
🔥7🥰3
Belarusian_Youth_Initiatives_The_2021_Марафон_Compendium.wav
18.4 MB
С Днем Труда, товарищи 👨💼👩🏫. Мир-Труд-Май🌷
Сегодня, в честь праздника, удивительный формат - радиопередача📻 или подкаст. Это какая-то невероятная возможность, поэтому что это аудио сгенерировано от начала до конца.Каким сервисом - узнаете завтра, причём выполнено на материале тех же файлов, которые завтра будут рассмотрены . Это ли ни возможность для популяризации... почти всего 👨🏫👩🏻🏫?
Можно возрождать студ. радио. Хотя в некоторых УВО нашей страны радио есть.
#мойфаворит
Сегодня, в честь праздника, удивительный формат - радиопередача📻 или подкаст. Это какая-то невероятная возможность, поэтому что это аудио сгенерировано от начала до конца.
Можно возрождать студ. радио. Хотя в некоторых УВО нашей страны радио есть.
#мойфаворит
👍7🔥4🥰2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Записала скринкаст, потому что в академической среде важно освоить всем, кто еще не успел.
🧠 NotebookLM от Google — инструмент для исследователей и преподавателей
Это умный цифровой блокнот, который не просто хранит заметки, а анализирует загруженные материалы (документы, ссылки) и помогает работать с ними (сценарии от GoogleLabs).
📚 Умеет:
Генерировать резюме и аудио
Помогать формулировать вопросы
Строить логические связи между материалами
Выдавать подсказки для исследований и уроков
🎯 Подходит для подготовки лекций, курсов и семинаров, анализа источников для статей, диссертаций, планирования научных проектов
📎 Работает с вашими собственными файлами ❗️+ можно найти источники❗️
Ограничения бесплатного доступа:
📄 До 20 источников в один проект
📚 Каждый загруженный файл не больше 500 000 знаков
📒 До 10 блокнотов одновременно
💬 При очень активной работе может временно попросить подождать
🔒 Доступ только через аккаунт Google
👩🏼🏫Не хочет работать в Беларуси, а надо
#анализ #нейропарсинг #мойфаворит
#ИИ
🧠 NotebookLM от Google — инструмент для исследователей и преподавателей
Это умный цифровой блокнот, который не просто хранит заметки, а анализирует загруженные материалы (документы, ссылки) и помогает работать с ними (сценарии от GoogleLabs).
📚 Умеет:
Генерировать резюме и аудио
Помогать формулировать вопросы
Строить логические связи между материалами
Выдавать подсказки для исследований и уроков
🎯 Подходит для подготовки лекций, курсов и семинаров, анализа источников для статей, диссертаций, планирования научных проектов
📎 Работает с вашими собственными файлами ❗️+ можно найти источники❗️
Ограничения бесплатного доступа:
📄 До 20 источников в один проект
📚 Каждый загруженный файл не больше 500 000 знаков
📒 До 10 блокнотов одновременно
💬 При очень активной работе может временно попросить подождать
🔒 Доступ только через аккаунт Google
#анализ #нейропарсинг #мойфаворит
#ИИ
👍9🔥4🥰2❤1
Критическое мышление у ИИ и человека: двойной промптинг
Работая с ИИ как исследователь, всё чаще ловлю себя на мысли: качественный ответ — это не только “хороший вопрос”, но и хорошее сомнение. Для этого успешно применяю следующую идею: чтобы улучшить точность ответа от языковой модели (LLM), можно подключить... вторую модель, которая будет с ней не соглашаться.
🧪 Как это реализовать?
Одна модель даёт ответ.
Второй модели (можно та же, а можно и другую использовать) вы обозначаете роль эксперта-критика и указать замечания, неточности, возможности для улучшения по пунктам.
После получения списка замечаний "скармливайте " их первой модели и просите исправить. В конце контрольно можно задать вопрос: «Ты точно уверен? Не перепутал ли ты что-то?». Модель — «засмущавшись» — перепроверяет сама себя и уточняет.
📌 Забавно, но это работает. Даже недорогие и «топорноватые» модели, вставленные в такой диалог проверки, могут заставить основную модель думать глубже.
🎓 А теперь представьте:
Вы добавляете такой механизм в конструктор ИИ-приложений, чат-бот или ассистент в LMS.
— Один ИИ отвечает,
— Второй — переспрашивает и проверяет,
— А студент получает более взвешенный, уточнённый результат на основе этой ИИ-дискуссии.
И на самом деле всё это очень... педагогично и даже социально. Почему? Даже в обществе работает так же.
Иногда «несогласный» голос не должен быть гениальным — он просто провоцирует проверку.
И система (будь то ИИ, институт или мозг студента) вынуждена сказать:
«Стоп, а может, правда стоит ещё раз проверить?»
💬 И это наводит на простой вывод:
📌 Критическое мышление — это не атака, а механизм развития.
📌 Даже в диалоге с ИИ важно научиться переспрашивать, уточнять, сомневаться.
И если мы научим этому студентов — пусть даже через «вторую нейросеть» — это уже будет вклад по критичности в цифровую культуру их мышления🧠 .
#промптинг
Работая с ИИ как исследователь, всё чаще ловлю себя на мысли: качественный ответ — это не только “хороший вопрос”, но и хорошее сомнение. Для этого успешно применяю следующую идею: чтобы улучшить точность ответа от языковой модели (LLM), можно подключить... вторую модель, которая будет с ней не соглашаться.
🧪 Как это реализовать?
Одна модель даёт ответ.
Второй модели (можно та же, а можно и другую использовать) вы обозначаете роль эксперта-критика и указать замечания, неточности, возможности для улучшения по пунктам.
После получения списка замечаний "скармливайте " их первой модели и просите исправить. В конце контрольно можно задать вопрос: «Ты точно уверен? Не перепутал ли ты что-то?». Модель — «засмущавшись» — перепроверяет сама себя и уточняет.
📌 Забавно, но это работает. Даже недорогие и «топорноватые» модели, вставленные в такой диалог проверки, могут заставить основную модель думать глубже.
🎓 А теперь представьте:
Вы добавляете такой механизм в конструктор ИИ-приложений, чат-бот или ассистент в LMS.
— Один ИИ отвечает,
— Второй — переспрашивает и проверяет,
— А студент получает более взвешенный, уточнённый результат на основе этой ИИ-дискуссии.
И на самом деле всё это очень... педагогично и даже социально. Почему? Даже в обществе работает так же.
Иногда «несогласный» голос не должен быть гениальным — он просто провоцирует проверку.
И система (будь то ИИ, институт или мозг студента) вынуждена сказать:
«Стоп, а может, правда стоит ещё раз проверить?»
💬 И это наводит на простой вывод:
📌 Критическое мышление — это не атака, а механизм развития.
📌 Даже в диалоге с ИИ важно научиться переспрашивать, уточнять, сомневаться.
И если мы научим этому студентов — пусть даже через «вторую нейросеть» — это уже будет вклад по критичности в цифровую культуру их мышления
#промптинг
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10🥰3👍1
🧠 Визуализируем «сгустки смысла» с помощью ИИ
#просто_понятно
🎓 Ещё в советские времена педагог-новатор Виктор Фёдорович Шаталов предложил идею применения опорных конспектов в обучении — компактных визуальных схем, в которых за минимализмом формы скрыта глубина содержания.
Те, кто, как и я, стремится к структурной наглядности, понимает, сколько времени и трудов занимает визуализация для презентации, для пособия. А сегодня наконец-то у нас в распоряжении долгожданный цифровой инструмент, который позволяет делать это по-новому: Napkin AI.
✨ Что такое Napkin AI?
Это веб-сервис, превращающий текстовые идеи в визуальные схемы, диаграммы и инфографику.
📌 Вам не нужен дизайнер и не нужно владение надстройками PowerPoint — только структура (или просто текст) и педагогический смысл.
🎯 Для чего полезен в педгогическом процессе?
-визуализировать абстрактные понятия и процессы
-оформлять краткие «слайды памяти» по темам
-создавать наглядные элементы для методичек, презентаций или онлайн-курсов
-давать студентам структурированную и доступную форму сложных идей
🧪 Как пользоваться Napkin AI?
- Перейдите на сайт napkin.ai
- Зарегистрируйтесь (можно через Google-аккаунт)
- Нажмите “Create” / “Generate from Text”
- Вставьте текст, например:
«Память — кратковременная, долговременная и оперативная. Связаны через повторение, внимание, мотивацию»
- Выделите весь текст или его фрагмент и нажмите на молнию слева⚡ на полях
-🔮 Затем происходит магия, и вам на выбор предлагается много вариантов схем
- Выберите предложенную схему
-🧩 Обязательно проверьте ее! Во время своей магии ИИ обычно стремиться улучшить ваш текст - он может заменять слова на синонимы, объединять смысловые единицы, уменьшать количество компонентов и т.д. Для изменения предложенной схемы воспользуйтесь интуитивно понятным редактором, встроенным в Napkin AI.
- Настройте шрифт, цвета, иконки по своему вкусу
- Экспортируйте схему как PNG, PDF или вставьте в презентацию.
Ну и не забывайте про риски🔮 ! Потому что ИИ превращает в схемы все, что вы предложите ему (на данном этапе развития проекта - бесплатно и безгранично), и появляется соблазн скормить ему все - и сделать просто красиво. Но мы-то с вами помним, что схема без смысла — это просто картинка, и только со смыслом, который мы поясняем на занятиях — сгусток знаний.
✅ Прекрасно? Да. Но помним про риски
ИИ с готовностью превращает в схемы любой материал — сейчас это бесплатно и практически без ограничений. Возникает соблазн: "А давайте всё отдадим на визуализацию, будет красиво". Красиво — да. Но педагогично ли?
📌 Мы-то с вами помним: схема без смысла — просто картинка.
И только когда она встроена в объяснение, в контекст, в логику курса — она становится сгустком смысла.
✅ Теперь у нас есть инструмент, который позволяет создавать такие визуальные опоры быстро и удобно.
🎓 Главное — использовать его не вместо мышления, а в помощь пониманию.
Потому что для студента хорошая схема — это точка опоры, карта смысла, и форма, которая «впечатывается» в память быстрее, чем абзац текста.
#мойфаворит #визуализация #схемы
#просто_понятно
🎓 Ещё в советские времена педагог-новатор Виктор Фёдорович Шаталов предложил идею применения опорных конспектов в обучении — компактных визуальных схем, в которых за минимализмом формы скрыта глубина содержания.
Те, кто, как и я, стремится к структурной наглядности, понимает, сколько времени и трудов занимает визуализация для презентации, для пособия. А сегодня наконец-то у нас в распоряжении долгожданный цифровой инструмент, который позволяет делать это по-новому: Napkin AI.
✨ Что такое Napkin AI?
Это веб-сервис, превращающий текстовые идеи в визуальные схемы, диаграммы и инфографику.
📌 Вам не нужен дизайнер и не нужно владение надстройками PowerPoint — только структура (или просто текст) и педагогический смысл.
🎯 Для чего полезен в педгогическом процессе?
-визуализировать абстрактные понятия и процессы
-оформлять краткие «слайды памяти» по темам
-создавать наглядные элементы для методичек, презентаций или онлайн-курсов
-давать студентам структурированную и доступную форму сложных идей
🧪 Как пользоваться Napkin AI?
- Перейдите на сайт napkin.ai
- Зарегистрируйтесь (можно через Google-аккаунт)
- Нажмите “Create” / “Generate from Text”
- Вставьте текст, например:
«Память — кратковременная, долговременная и оперативная. Связаны через повторение, внимание, мотивацию»
- Выделите весь текст или его фрагмент и нажмите на молнию слева
-🔮 Затем происходит магия, и вам на выбор предлагается много вариантов схем
- Выберите предложенную схему
-🧩 Обязательно проверьте ее! Во время своей магии ИИ обычно стремиться улучшить ваш текст - он может заменять слова на синонимы, объединять смысловые единицы, уменьшать количество компонентов и т.д. Для изменения предложенной схемы воспользуйтесь интуитивно понятным редактором, встроенным в Napkin AI.
- Настройте шрифт, цвета, иконки по своему вкусу
- Экспортируйте схему как PNG, PDF или вставьте в презентацию.
Ну и не забывайте про риски
✅ Прекрасно? Да. Но помним про риски
ИИ с готовностью превращает в схемы любой материал — сейчас это бесплатно и практически без ограничений. Возникает соблазн: "А давайте всё отдадим на визуализацию, будет красиво". Красиво — да. Но педагогично ли?
📌 Мы-то с вами помним: схема без смысла — просто картинка.
И только когда она встроена в объяснение, в контекст, в логику курса — она становится сгустком смысла.
✅ Теперь у нас есть инструмент, который позволяет создавать такие визуальные опоры быстро и удобно.
🎓 Главное — использовать его не вместо мышления, а в помощь пониманию.
Потому что для студента хорошая схема — это точка опоры, карта смысла, и форма, которая «впечатывается» в память быстрее, чем абзац текста.
#мойфаворит #визуализация #схемы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11🥰3👍1
#просто_понятно
Ну что ж, первый месяц интенсивных публикаций позади, и я хочу немного обновить логику навигации на канале.
🧭 Ребрендинг на канале: хэштеги сложности для осознанного освоения
Уважаемые коллеги и читатели-исследователи🤓. Вы, вероятно, уже заметили: информации вокруг, да и в канале, всё больше, а времени — не прибавляется. Причём на освоение — на то, чтобы понять, применить, встроить в свою практику.
Посты в этом канале — это не просто поток «интересных новостей». Это мини-методички, часто с инструментами, ссылками, сценариями, задачами. А значит, они требуют внимания, времени и когнитивного пространства.
Мы с вами знакомы с теорией поэтапного формирования умственных действий П. Я. Гальперина и помним: качество усвоения зависит от полноты и типа ориентировочной основы действия. Мои посты — это и есть предлагаемая ориентировочная основа. Но вот её полнота — уже зависит от вашего бэкграунда и вашей степени погружённости в мир ИИ.
Поэтому дифференциация сложности освоения сервиса или сущности, с одной стороны — техническая (насколько сложно войти, нужно ли что-то устанавливать, на какие кнопки нажимать и пр.), с другой — концептуальная (насколько новы для вас концепты и готовы ли вы мыслить через этот материал, связывать со своими задачами и применять осмысленно). Иногда можно «кликнуть пару кнопок» и увидеть, что что-то сработало — но не понять, что именно произошло (я говорю об этом как человек, который сталкивался с этим при освоении промпт-инжиниринга). И тогда смысла от освоения ИИ-инструмента нет — вы не сможете его применить.
📊 Наши хэштеги
Поэтому, с уважением к вашему времени, я ввожу типологию для "верхних" хэштегов (вверху поста) — для вас это будут навигаторы по типу и уровню усилий, которые потребуется вложить для освоения.
🔹 #просто_понятно
Базовый, вводный уровень. То, с чего удобно начать, если ваш бэкграунд сформирован на основе чужих представлений об ИИ без своего опыта в теме и сервисах. Подходит, если вы хотите сориентироваться, попробовать в 2 клика, без перегрузки.
🔸 #сложнее_но_можно
Средний, практический уровень. Здесь уже нужно время: зарегистрироваться посложнее, иногда нужно включить доп. сервисы, иметь свой материал для "попробовать сервис". Это уровень тех, кто начинает действовать и ищет чёткие сценарии.
🔻 #глубоко_копнули
Высокий уровень сложности. Это концептуально новые возможности или сущности, которые сложны технически. Для тех, кто уже зашёл вглубь — в смыслы, в данные, в настройки и готов менять надстройки (что бы это ни значило). Подходит для продвинутых пользователей и дип-серферов ИИ.
🔁 И что?
Я буду применять эти хэштеги для новых постов, постепенно я проставлю хэштеги и на прошлые статьи. Это позволит вам ориентироваться в статьях канала: знакомиться выборочно, погружаться по мере готовности. Если сложность будет выше простой, постараюсь в дополнительном хэштеге отразить, в чём я ее вижу.
Спасибо, что читаете, сохраняете, возвращаетесь, верите и идёте со мной. Своим темпом — но в одном направлении. 📚
#хэштег
❤15🔥6🥰3👍1
✨ Когда рукопись оживает: нейросети и память поколений
#сложнее_но_можно #что_мне_искать
О технологиях, которые помогают нам помнить, а не просто хранить
А задавались ли вы, или ваши студенты вопросами:
— А кем был ваш прадед в 1941 году?
— А правда, что до школы у детей были «приходские грамоты»?
— А где искать, если хочется показать не факт, а живую историю?
📘 Сегодня у нас в руках — уникальный ресурс.
«Поиск по архивам» от Яндекса — не просто сервис, а способ вернуть личное измерение в историческую тему. Он помогает искать истории, биографии, фрагменты жизни.
🕰 Что это за база?
Это архив рукописных документов XVIII — начала XX века:
– метрические книги,
– исповедные ведомости,
– ревизские сказки.
А в них —
📜 рождения, браки, смерти,
📜 фамилии, места, статусы,
📜 настоящая история, «до учебника».
📈 Сейчас в системе — более 18 миллионов документов. База пополняется ежемесячно.
🧠 Что делает нейросеть?
ИИ расшифровывает тексты, которые раньше поддавались только специалистам:
📖 с выцветшими чернилами,
📖 со старинными буквами,
📖 с кропотливым канцелярским почерком.
Теперь — всё это читаемо, поисково и включаемо в учебный и особенно воспитательный процесс.
🔍 Как искать?
– По имени, деревне, приходу: Некрасов деревня Ступино
– Точный запрос в кавычках: "Александр Иванович Попов"
– Не помните отчество — используйте *: "Александр * Пушкин"
– Есть даты — включайте фильтры.
‼️ Учитывайте: отчества могли быть сокращены, например, «Максимов» вместо «Максимович».
🎓 Зачем это педагогу?
Потому что память — не только про мемориалы, но и про людей.
Потому что любая историческая дата — не только про флаг и песню, а про то, как на кураторском часу оживает строка из рукописи, и студент вдруг спрашивает: — А можно я тоже найду своего прадеда?.. Или однофамильца... Или любимого поэта...
📌 Примеры найденных документов об известных личностях:
– запись о рождении Ф.М. Достоевского
– информация о замужестве дочери Л.Н. Толстого
– запись о рождении дочери Марины Цветаевой Ариадны
🧭 Мы не просто храним память. Мы её передаём.
А значит — даём ей продолжение. С наступающим Днем Победы!
#сложнее_но_можно #что_мне_искать
О технологиях, которые помогают нам помнить, а не просто хранить
А задавались ли вы, или ваши студенты вопросами:
— А кем был ваш прадед в 1941 году?
— А правда, что до школы у детей были «приходские грамоты»?
— А где искать, если хочется показать не факт, а живую историю?
📘 Сегодня у нас в руках — уникальный ресурс.
«Поиск по архивам» от Яндекса — не просто сервис, а способ вернуть личное измерение в историческую тему. Он помогает искать истории, биографии, фрагменты жизни.
🕰 Что это за база?
Это архив рукописных документов XVIII — начала XX века:
– метрические книги,
– исповедные ведомости,
– ревизские сказки.
А в них —
📜 рождения, браки, смерти,
📜 фамилии, места, статусы,
📜 настоящая история, «до учебника».
📈 Сейчас в системе — более 18 миллионов документов. База пополняется ежемесячно.
🧠 Что делает нейросеть?
ИИ расшифровывает тексты, которые раньше поддавались только специалистам:
📖 с выцветшими чернилами,
📖 со старинными буквами,
📖 с кропотливым канцелярским почерком.
Теперь — всё это читаемо, поисково и включаемо в учебный и особенно воспитательный процесс.
🔍 Как искать?
– По имени, деревне, приходу: Некрасов деревня Ступино
– Точный запрос в кавычках: "Александр Иванович Попов"
– Не помните отчество — используйте *: "Александр * Пушкин"
– Есть даты — включайте фильтры.
‼️ Учитывайте: отчества могли быть сокращены, например, «Максимов» вместо «Максимович».
🎓 Зачем это педагогу?
Потому что память — не только про мемориалы, но и про людей.
Потому что любая историческая дата — не только про флаг и песню, а про то, как на кураторском часу оживает строка из рукописи, и студент вдруг спрашивает: — А можно я тоже найду своего прадеда?.. Или однофамильца... Или любимого поэта...
📌 Примеры найденных документов об известных личностях:
– запись о рождении Ф.М. Достоевского
– информация о замужестве дочери Л.Н. Толстого
– запись о рождении дочери Марины Цветаевой Ариадны
🧭 Мы не просто храним память. Мы её передаём.
А значит — даём ей продолжение. С наступающим Днем Победы!
yandex.ru
Поиск — Яндекс Поиск по архивам
Поиск и автоматическая расшифровка архивных документов
👍11🔥4🥰2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Хронология ежегодного флешмоба ко Дню Победы в гимназии №1 г.Минска
C Днем Победы! Мира, добра и понимания🕊
C Днем Победы! Мира, добра и понимания🕊
❤7🔥4👍2🥰1
Расширенный перечень LLM-моделей не из списка, а из тех, что "на слуху"
#глубоко_копнули
#ноестьинтерактив
Сформировала список LLM-моделей, релевантный инфоповестке нашей страны. Насчитала 10, составила перечень со всеми тонкостями. Делюсь с Вами.
1 ✅ ChatGPT / GPT-4 (OpenAI) 🌐 VPN
🔗 https://chat.openai.com
🧠 Самая популярная нейросеть от американской компании OpenAI. Отличается универсальностью, высоким качеством генерации текста, поддержкой множества языков, интеграцией с интернетом (в платных версиях) и возможностью работы с изображениями и файлами.
📱 Установка на смартфон: Google Play и App Store.
2 ✅DeepSeek / DeepSeek V3 📦 Доступна локально
🔗 https://chat.deepseek.com
🧠 LLM от китайской компании 深度求索 (DeepSeek), особенно хороша в генерации кода, анализе текстов и данных.
📱 Установка на смартфон: Google Play и App Store
3 ✅ Gemini (Google) 🌐 VPN
🔗 https://gemini.google.com/app?hl=ru
🧠 Модель от Google (ранее Bard). Способна на анализ, генерацию кода, изображений, объяснение сложных тем.
📱 Установка на смартфон: Google Play и App Store
4 ✅GigaChat (Сбер)
🔗 https://giga.chat
🇷🇺 Русская модель от Сбербанка, ориентирована на тексты, диалоги, образование. Дружелюбный, доступный.
📱 Установка на смартфон: Telegram-бот
5 ✅ Qwen AI 📦Доступна локально
🔗 https://chat.qwenlm.ai
🌏 Гибкая модель от Alibaba, работает на нескольких языках (включая русский).
📱 Установка на смартфон: веб-приложение, можно "установить" через браузер на главный экран.
6 ✅ YandexGPT 4
🔗 https://ya.ru/ai/gpt-4
🔤 Модель от Яндекса, Россия, справляется с научными и учебными задачами. Богатая система нейросервисов.
📱 Установка на смартфон: через приложение Яндекс (iOS/Android) или браузер.
7 ✅Claude (Anthropic) 🌐 VPN
🔗 https://claude.ai
💡 Очень аккуратен, хорош для академических и юридических текстов, интерпретаций, этики.
📱 Установка на смартфон: веб-приложение, можно добавить на главный экран.
8 ✅ Mistral Le Chat 📦Доступна локально
🔗 https://chat.mistral.ai/chat
⚙️ Открытая французская модель, отлично подходит для кода, технических и образовательных задач.
📱 Установка на смартфон: работает в браузере, можно закрепить на экране.
9 ✅ Llama 📦Доступна локально
🔗 https://llama.meta.com
⚙️ Открытая модель от Meta (Facebook), популярна среди разработчиков и исследователей. Нет собственного чата — используется через сторонние платформы или локально на ПК/сервере. Отлично подходит для кастомизации, экспериментов и интеграции в свои проекты (скачать тут https://huggingface.co/meta-llama)
📱 Установка на смартфон: доступна только через агрегаторы
10 ✅ Grok (xAI) 🌐 VPN
🔗 https://grok.com
💡Максимально разносторонной ИИ, созданный xAI. Отлично подходит для поиска в реальном времени, анализа трендов, генерации изображений и решения сложных задач. Имеет режимы размышления (Think) и глубокого поиска (DeepSearch).
📱 Установка на смартфон: доступно через iOS/Android приложение или веб-версию, можно закрепить на экране. Голосовой режим доступен только в приложениях iOS и Android.
💯 💯 💯
💻 А поскольку это модели-лидеры, то знать их нужно в лицо😅 . А т.к. у моих уважаемых слушателей 3 семестр в разгаре и без меня, предлагаю Вам BYOD на learning.apps - соедините логотип LLM с названием↗️ .
#LLM #BYOD
#глубоко_копнули
#ноестьинтерактив
Сформировала список LLM-моделей, релевантный инфоповестке нашей страны. Насчитала 10, составила перечень со всеми тонкостями. Делюсь с Вами.
1 ✅ ChatGPT / GPT-4 (OpenAI) 🌐 VPN
🔗 https://chat.openai.com
🧠 Самая популярная нейросеть от американской компании OpenAI. Отличается универсальностью, высоким качеством генерации текста, поддержкой множества языков, интеграцией с интернетом (в платных версиях) и возможностью работы с изображениями и файлами.
📱 Установка на смартфон: Google Play и App Store.
2 ✅DeepSeek / DeepSeek V3 📦 Доступна локально
🔗 https://chat.deepseek.com
🧠 LLM от китайской компании 深度求索 (DeepSeek), особенно хороша в генерации кода, анализе текстов и данных.
📱 Установка на смартфон: Google Play и App Store
3 ✅ Gemini (Google) 🌐 VPN
🔗 https://gemini.google.com/app?hl=ru
🧠 Модель от Google (ранее Bard). Способна на анализ, генерацию кода, изображений, объяснение сложных тем.
📱 Установка на смартфон: Google Play и App Store
4 ✅GigaChat (Сбер)
🔗 https://giga.chat
🇷🇺 Русская модель от Сбербанка, ориентирована на тексты, диалоги, образование. Дружелюбный, доступный.
📱 Установка на смартфон: Telegram-бот
5 ✅ Qwen AI 📦Доступна локально
🔗 https://chat.qwenlm.ai
🌏 Гибкая модель от Alibaba, работает на нескольких языках (включая русский).
📱 Установка на смартфон: веб-приложение, можно "установить" через браузер на главный экран.
6 ✅ YandexGPT 4
🔗 https://ya.ru/ai/gpt-4
🔤 Модель от Яндекса, Россия, справляется с научными и учебными задачами. Богатая система нейросервисов.
📱 Установка на смартфон: через приложение Яндекс (iOS/Android) или браузер.
7 ✅Claude (Anthropic) 🌐 VPN
🔗 https://claude.ai
💡 Очень аккуратен, хорош для академических и юридических текстов, интерпретаций, этики.
📱 Установка на смартфон: веб-приложение, можно добавить на главный экран.
8 ✅ Mistral Le Chat 📦Доступна локально
🔗 https://chat.mistral.ai/chat
⚙️ Открытая французская модель, отлично подходит для кода, технических и образовательных задач.
📱 Установка на смартфон: работает в браузере, можно закрепить на экране.
9 ✅ Llama 📦Доступна локально
🔗 https://llama.meta.com
⚙️ Открытая модель от Meta (Facebook), популярна среди разработчиков и исследователей. Нет собственного чата — используется через сторонние платформы или локально на ПК/сервере. Отлично подходит для кастомизации, экспериментов и интеграции в свои проекты (скачать тут https://huggingface.co/meta-llama)
📱 Установка на смартфон: доступна только через агрегаторы
10 ✅ Grok (xAI) 🌐 VPN
🔗 https://grok.com
💡Максимально разносторонной ИИ, созданный xAI. Отлично подходит для поиска в реальном времени, анализа трендов, генерации изображений и решения сложных задач. Имеет режимы размышления (Think) и глубокого поиска (DeepSearch).
📱 Установка на смартфон: доступно через iOS/Android приложение или веб-версию, можно закрепить на экране. Голосовой режим доступен только в приложениях iOS и Android.
#LLM #BYOD
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12🥰3👍1
#просто_понятно #галлюцинации
Тем, кто и в жизни не художник, нейросети не помогут... Пыталась генерировать по эксизу. Думала, что текстовый промпт (футболист, трибуны) тоже учтется. Учелся только эскиз🙈
Графическая нейросеть:
https://dreamstudio.stability.ai/
Промпты текстовые только на английском понимает. Эскизы (мои) понимает по-своему😎
#изображения #промптинг
Тем, кто и в жизни не художник, нейросети не помогут... Пыталась генерировать по эксизу. Думала, что текстовый промпт (футболист, трибуны) тоже учтется. Учелся только эскиз🙈
Графическая нейросеть:
https://dreamstudio.stability.ai/
Промпты текстовые только на английском понимает. Эскизы (мои) понимает по-своему
#изображения #промптинг
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🤣3🔥2🥰1
Единый стиль в один клик - слишком просто, чтобы быть правдой
#просто_понятно
Визуализация в педагогическом процессе играет огромную роль: она делает учебный материал более доступным, понятным и привлекательным для современных обучающихся. 🎨 Для того, чтобы поддерживать единый стиль в своих презентациях и проектах (а это способствует целостности восприятия), приходится или колдовать над визуалом или по- белоруски смиренно аргументировать: не получилось high tech, будет хай так. Раньше приходилось тратить много времени на поиск подходящих иллюстраций или часами настраивать вручную каждую деталь. А теперь... Теперь ChatGPT может копировать стиль без вашего текстового промпта! ✨ Рисунок выше выглядит как магия, но это скрин из ChatGPT. Магия заняла минуты полторы. ⏳
На всякий случай поясню скрин. ChatGPT получил изображение школьного класса в каком-то мультяшном стиле. Второе полученной им изображение - это обычная фотография, которую через промт:
фото 2 гармонично подстроилось под стиль 1.
Единый визуальный стиль — это не просто про красоту. 🌈 Это про профессионализм, узнаваемость, согласованность всех элементов, целостность восприятия. Когда все материалы оформлены в едином ключе, что повышает доверие аудитории, облегчает восприятие и создаёт ощущение плавности течения контента.
Работает и в бесплатной версии ChatGPT. Безусловно, ChatGPT даст вам такую возможность несколько раз за день, но и мы вами — не авторы комиксов! 😉
#GPT #промптинг #иллюстрации
#просто_понятно
Визуализация в педагогическом процессе играет огромную роль: она делает учебный материал более доступным, понятным и привлекательным для современных обучающихся. 🎨 Для того, чтобы поддерживать единый стиль в своих презентациях и проектах (а это способствует целостности восприятия), приходится или колдовать над визуалом или
На всякий случай поясню скрин. ChatGPT получил изображение школьного класса в каком-то мультяшном стиле. Второе полученной им изображение - это обычная фотография, которую через промт:
"Скопируй стиль рисунка 1 и примени к фото 2"
фото 2 гармонично подстроилось под стиль 1.
Единый визуальный стиль — это не просто про красоту. 🌈 Это про профессионализм, узнаваемость, согласованность всех элементов, целостность восприятия. Когда все материалы оформлены в едином ключе, что повышает доверие аудитории, облегчает восприятие и создаёт ощущение плавности течения контента.
Работает и в бесплатной версии ChatGPT. Безусловно, ChatGPT даст вам такую возможность несколько раз за день, но и мы вами — не авторы комиксов! 😉
#GPT #промптинг #иллюстрации
❤9👍3🥰2
Единый стиль в два клика💬
#сложнее_но_можно
В предыдущем посте мы вели речь о магии ChatGPT ✨, которая может в считанные секунды превращать обычные фотографии и изображения в стилизованные иллюстрации, идеально подходящие под единый визуальный стиль, заданный образцом (ну, получается, ориентировочные основы по П.Я.Гальперину нужны и нейросетям 🤔 ) . Сегодня хочу поделиться подробнее, как далее, в других проектах и чатах применять этот стиль изображения, не через стиль-образец, а через текстовый промпт.
Вот пример промпта,для описания стиля прошлого изображения класса:
🤔 «А где взять такое описание?»🤔 — благоразумно спросите вы. Не пугайтесь, не нужно быть дизайнером-стилистом и уметь описывать цвета и текстуры как профессионал. Достаточно просто дать системе нужное фото, и она сама поможет составить промпт. Вы загружаете изображение, и получаете описание его визуального стиля — как раз то, что можно использовать для переноса стиля на другие фотографии или иллюстрации.
Промпт для создания промпта на моем скрине, и он вот:
Такой промпт можно использовать в генераторе изображений, чтобы получить новые картинки в таком же стиле. Это особенно полезно, если у вас уже есть базовый визуальный образ и вы хотите расширить серию или визуально «перерисовать» фотографии под общий стиль.
🧪 Экспериментируйте, уточняйте детали, добавляйте особенности — и вы легко соберёте библиотеку уникальных, но визуально согласованных изображений для любых задач!И даже образовательный комикс - а почему нет, в Спб в книжном на Невском полно учебников в формате образовательных комиксов, я даже по сопромату видела 💬 .
#промптинг #GPT
#сложнее_но_можно
В предыдущем посте мы вели речь о магии ChatGPT ✨, которая может в считанные секунды превращать обычные фотографии и изображения в стилизованные иллюстрации, идеально подходящие под единый визуальный стиль, заданный образцом
Вот пример промпта,для описания стиля прошлого изображения класса:
🎯 Промпт (описание стиля):
2D цифровая иллюстрация в мягком пастельном стиле. Персонажи и объекты нарисованы с лёгкими, плавными линиями, с тёплой цветовой палитрой — оттенки бежевого, зелёного, терракотового и жёлтого. Свет мягкий, рассеянный, с лёгкой текстурой акварели или цветных карандашей. Атмосфера дружелюбная и уютная, с акцентом на спокойствие и естественность. Интерьер — деревянные парты, светлые стены, крупные окна с дневным светом. Персонажи — мультяшные, но реалистичные, с доброжелательными выражениями лиц.
Если вы работаете над визуальным оформлением курса, блога или образовательного проекта, важно, чтобы все изображения «говорили на одном языке» — были едиными по цветам, настроению и оформлению.
Промпт для создания промпта на моем скрине, и он вот:
Опиши стиль изображения, чтобы использовать его как промпт для переноса
Такой промпт можно использовать в генераторе изображений, чтобы получить новые картинки в таком же стиле. Это особенно полезно, если у вас уже есть базовый визуальный образ и вы хотите расширить серию или визуально «перерисовать» фотографии под общий стиль.
🧪 Экспериментируйте, уточняйте детали, добавляйте особенности — и вы легко соберёте библиотеку уникальных, но визуально согласованных изображений для любых задач!
#промптинг #GPT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9🥰2
🧠 Формула двойного промптинга RAFT
#сложнее_но_можно #поверьте_проверьте
Многие преподаватели и специалисты уже используют нейросети в своей работе — кто-то для подготовки заданий, кто-то для написания анонсов, кто-то для генерации тестов. Но у большинства возникает одна и та же проблема: результат неточный, сырой, часто “не в тему”. И приходится много доуточнять, тратить время.
Чтобы нейросеть побыстрее «поняла вас, желательно с первого раза», нужен структурированный промпт. Именно такую структуру даёт формула RAFT.
🔍 Что такое RAFT?
🎓 Университетский пример
Допустим, преподавателю психологии нужно подготовить практическое задание для студентов 2 курса.
❌ Неструктурированный запрос:
Напиши задание по когнитивной психологии.
Вероятный результат — общее описание темы, не адаптированное под уровень студентов.
✅ Запрос по формуле RAFT:
Ты — преподаватель когнитивной психологии в университете (R). Составь практическое задание по теме “Эффект Струпа” (A) в формате карточки для Moodle с 3 вариантами ответов и пояснением правильного (F), в научно-деловом стиле, адаптированном под студентов 2 курса (T).
🧙♀️ Но можно же пойти дальше и... попросить нейросеть составить промпт по формуле RAFT.
Пример: Составь универсальный промпт по формуле RAFT, чтобы я мог получать планы семинаров по психологии для студентов 4 курса.
Нейросеть сама создаст шаблон, в который достаточно будет подставить нужную тему.
✍️ Упражнение для преподавателей
Возьмите актуальную тему из своей дисциплины.
Уточните курс, уровень подготовки и тип задания.
Пропишите запрос, используя RAFT.
Вставьте в ту нейросеть, которой вы пользуетесь или в несколько по очереди — и получите готовую заготовку, которую останется только адаптировать под свой стиль.
Формула промпта RAFT — это не просто инструмент для общения с ИИ. Это способ научить себя и студентов мыслить чётко, структурно и результативно.
#промптинг
#сложнее_но_можно #поверьте_проверьте
Многие преподаватели и специалисты уже используют нейросети в своей работе — кто-то для подготовки заданий, кто-то для написания анонсов, кто-то для генерации тестов. Но у большинства возникает одна и та же проблема: результат неточный, сырой, часто “не в тему”. И приходится много доуточнять, тратить время.
Чтобы нейросеть побыстрее «поняла вас, желательно с первого раза», нужен структурированный промпт. Именно такую структуру даёт формула RAFT.
🔍 Что такое RAFT?
RAFT — это аббревиатура, описывающая четыре элемента эффективного запроса:
R – Role (Роль): Кем должна быть нейросеть в данном задании
A – Action (Действие): Что нужно сделать
F – Format (Формат): В каком виде нужен результат
T – Tone (Тональность): В каком стиле или на каком уровне сложности
🎓 Университетский пример
Допустим, преподавателю психологии нужно подготовить практическое задание для студентов 2 курса.
❌ Неструктурированный запрос:
Напиши задание по когнитивной психологии.
Вероятный результат — общее описание темы, не адаптированное под уровень студентов.
✅ Запрос по формуле RAFT:
Ты — преподаватель когнитивной психологии в университете (R). Составь практическое задание по теме “Эффект Струпа” (A) в формате карточки для Moodle с 3 вариантами ответов и пояснением правильного (F), в научно-деловом стиле, адаптированном под студентов 2 курса (T).
Пример: Составь универсальный промпт по формуле RAFT, чтобы я мог получать планы семинаров по психологии для студентов 4 курса.
Нейросеть сама создаст шаблон, в который достаточно будет подставить нужную тему.
✍️ Упражнение для преподавателей
Возьмите актуальную тему из своей дисциплины.
Уточните курс, уровень подготовки и тип задания.
Пропишите запрос, используя RAFT.
Вставьте в ту нейросеть, которой вы пользуетесь или в несколько по очереди — и получите готовую заготовку, которую останется только адаптировать под свой стиль.
Формула промпта RAFT — это не просто инструмент для общения с ИИ. Это способ научить себя и студентов мыслить чётко, структурно и результативно.
#промптинг
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍2🥰2
Виртуальные беседы стали возможными💎
#просто_понятно
Мои уважаемые слушатели, возможно, помнят мой сторителлинг, как мы с Иваном Ивановичем Цыркуном пытались обосновать метод виртуальной экспертизы, и что из этого вышло при попытке представить его сообществу на моей предзащите (ничего хорошего). Ну и в целом в группе этого года тоже восприняли неоднозначно. Да и я сама тоже не готова его отстаивать в рамках строгой науки. Но... он, собственно, уже есть и без моего участия. Можно приобщаться.
Delphi.ai — это инновационная платформа искусственного интеллекта на английском языке, позволяющая создавать виртуальные версии известных личностей для диалогов. Она названа в честь Дельфийского оракула, известного своей мудростью. Платформа предлагает коллекцию виртуальных личностей, включая философов и исторических деятелей. Но вообще не только их...Там платно и своего клона можно создать, если кому-то нужно вдруг "памятник себе воздвигнуть нерукотворный"🗽...
➡️ Возможные сценарии применение Delphi.ai в образовательном процессе я вижу так (но лично пока не апробировала):
Интерактивное погружение в философию: Студенты могут "разговаривать" с великими мыслителями, превращая абстрактные концепции в живую беседу.
Сократический метод: Платформа возрождает диалог, который способствует глубже пониманию тем.
Подготовка к семинарам: Студенты могут беседовать с виртуальными философами, проверяя своё понимание концепций. (Я бы примерно так и задавала Д.З. по истории педагогики: Поговорите о смысле жизни с Платоном и Сократом. С кем Вы согласны и в чем?)
Преодоление языкового барьера: Виртуальные философы помогают объяснить сложные идеи современным языком.
Трансдисциплинарные связи: Виртуальные философы показывают, как философские идеи влияют на различные области знания. Ну и философия - методология всех наук.
Дистанционное образование: Платформа полезна для самостоятельного изучения философии и интеграции в онлайн-курсы.
➕ Преимущества для студентов и преподавателей
Студенты: Интерактивное изучение, возможность задавать вопросы, доступ к "экспертам", персонализированное обучение.
Преподаватели: Инструмент для вовлечения студентов, уникальные задания, возможность глубокого анализа, развитие критического мышления и навыков аргументации.
❗️ Ну и вообще, на платформе далеко не только философы 🧑🎓 Ссылка на философскую страницу здесь. Здесь другие известные личности. Также на главной странице доступен поиск🔎
#цифровая_дидактика #виртуальный_диалог #цифровой_клон
#просто_понятно
Мои уважаемые слушатели, возможно, помнят мой сторителлинг, как мы с Иваном Ивановичем Цыркуном пытались обосновать метод виртуальной экспертизы, и что из этого вышло при попытке представить его сообществу на моей предзащите (
Delphi.ai — это инновационная платформа искусственного интеллекта на английском языке, позволяющая создавать виртуальные версии известных личностей для диалогов. Она названа в честь Дельфийского оракула, известного своей мудростью. Платформа предлагает коллекцию виртуальных личностей, включая философов и исторических деятелей. Но вообще не только их...
Интерактивное погружение в философию: Студенты могут "разговаривать" с великими мыслителями, превращая абстрактные концепции в живую беседу.
Сократический метод: Платформа возрождает диалог, который способствует глубже пониманию тем.
Подготовка к семинарам: Студенты могут беседовать с виртуальными философами, проверяя своё понимание концепций. (Я бы примерно так и задавала Д.З. по истории педагогики: Поговорите о смысле жизни с Платоном и Сократом. С кем Вы согласны и в чем?)
Преодоление языкового барьера: Виртуальные философы помогают объяснить сложные идеи современным языком.
Трансдисциплинарные связи: Виртуальные философы показывают, как философские идеи влияют на различные области знания. Ну и философия - методология всех наук.
Дистанционное образование: Платформа полезна для самостоятельного изучения философии и интеграции в онлайн-курсы.
Студенты: Интерактивное изучение, возможность задавать вопросы, доступ к "экспертам", персонализированное обучение.
Преподаватели: Инструмент для вовлечения студентов, уникальные задания, возможность глубокого анализа, развитие критического мышления и навыков аргументации.
#цифровая_дидактика #виртуальный_диалог #цифровой_клон
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🥰4🤔1
🐦🔥 Q1-2025: главное из свежего отчёта Artificial Analysis State of AI
#глубоко_копнули
Академическое сообщество и пишет отчеты без устали, и читает😎 (а визуализация выше от GPT, но не с 1го промпта)
Сегодня пост - отчет от Artificial Analysis, - это независимый аналитический аккаунт в X (ранее Twitter), который выпускает регулярные обзоры и отчёты по теме искусственного интеллекта. Они не являются официальной компанией, как OpenAI или Anthropic, а скорее медиа- или ресёрч-проектом, ориентированным на быструю, но качественную аналитику в духе "что сейчас важно знать в AI".
🔍 Особенности Artificial Analysis. Сильный фокус на тренды, метрики качества моделей, архитектуры, вычислительные издержки и новые юзкейсы. Аудитория - в основном AI-разработчики, инвесторы, продуктовые менеджеры и исследователи. Их формат - компактные, насыщенные инсайтами посты с графиками и сводками, похожие на «мини-отчёты». Они стали популярны благодаря оперативности и глубине: быстро публикуют выжимки из новых публикаций, утечек и исследований.
🐦🔥 Q1-2025: 🔑 6 трендов AI начала 2025 года
1️⃣ Гонка фронтир-моделей ускоряется
Каждые 8–12 недель выходит новый титан. OpenAI всё ещё первая, но в спину дышат Google, Anthropic, xAI, DeepSeek и Alibaba.
2️⃣ Reasoning-модели переходят в прод (= в реальные работающие проекты)
Модели, которые «думают перед ответом», тратят ≈10× больше токенов - и стоят ≈10× дороже, чем быстрые non-reasoners, но дают заметный прирост интеллекта.
3️⃣ MoE-революция
Mixture-of-Experts активируют лишь малую долю параметров на токен. Большинство топовых open-weights уже перешли на MoE-архитектуру.
4️⃣ 🇨🇳 Китай почти догнал Запад
DeepSeek, Alibaba, Tencent, StepFun, Bytedance, Kuaishou и др. выкатывают конкурентные модели — и часто публикуют веса!
5️⃣ 🤖 Агент-экономика зарождается
LLM-агенты уже самостоятельно кодят, проводят deep-research, кликают интерфейсы и совершают транзакции с реальными деньгами. Первые реальные юзкейсы — уже не демо, а прод.
6️⃣ Нативная мультимодальность
GPT-4o лидирует в генерации изображений и speech-to-speech. Текст больше не ограничение.
📊 Ещё пара цифр из отчёта
• Open weights vs. Proprietary: DeepSeek R1, Llama Nemotron Ultra и Qwen3 почти сравнялись с o1-preview по Intelligence Index.
• Reasoning ≠ Non-reasoning: медианная reasoning-модель тратит до 10× токенов, чем медианная non-reasoning — разрыв внутри категории меньше, чем между ними.
• 💸 Цена интеллекта обвалилась >100× за два года: GPT-4-уровень уже не роскошь.
• 🔋 Спрос на вычисления растёт быстрее экономии: оптимизации не поспевают за аппетитом рынка.
🔗 Ссылка на пост-отчет в Х
#тренды
#глубоко_копнули
Академическое сообщество и пишет отчеты без устали, и читает
Сегодня пост - отчет от Artificial Analysis, - это независимый аналитический аккаунт в X (ранее Twitter), который выпускает регулярные обзоры и отчёты по теме искусственного интеллекта. Они не являются официальной компанией, как OpenAI или Anthropic, а скорее медиа- или ресёрч-проектом, ориентированным на быструю, но качественную аналитику в духе "что сейчас важно знать в AI".
🔍 Особенности Artificial Analysis. Сильный фокус на тренды, метрики качества моделей, архитектуры, вычислительные издержки и новые юзкейсы. Аудитория - в основном AI-разработчики, инвесторы, продуктовые менеджеры и исследователи. Их формат - компактные, насыщенные инсайтами посты с графиками и сводками, похожие на «мини-отчёты». Они стали популярны благодаря оперативности и глубине: быстро публикуют выжимки из новых публикаций, утечек и исследований.
🐦🔥 Q1-2025: 🔑 6 трендов AI начала 2025 года
Каждые 8–12 недель выходит новый титан. OpenAI всё ещё первая, но в спину дышат Google, Anthropic, xAI, DeepSeek и Alibaba.
Модели, которые «думают перед ответом», тратят ≈10× больше токенов - и стоят ≈10× дороже, чем быстрые non-reasoners, но дают заметный прирост интеллекта.
Mixture-of-Experts активируют лишь малую долю параметров на токен. Большинство топовых open-weights уже перешли на MoE-архитектуру.
DeepSeek, Alibaba, Tencent, StepFun, Bytedance, Kuaishou и др. выкатывают конкурентные модели — и часто публикуют веса!
LLM-агенты уже самостоятельно кодят, проводят deep-research, кликают интерфейсы и совершают транзакции с реальными деньгами. Первые реальные юзкейсы — уже не демо, а прод.
GPT-4o лидирует в генерации изображений и speech-to-speech. Текст больше не ограничение.
📊 Ещё пара цифр из отчёта
• Open weights vs. Proprietary: DeepSeek R1, Llama Nemotron Ultra и Qwen3 почти сравнялись с o1-preview по Intelligence Index.
• Reasoning ≠ Non-reasoning: медианная reasoning-модель тратит до 10× токенов, чем медианная non-reasoning — разрыв внутри категории меньше, чем между ними.
• 💸 Цена интеллекта обвалилась >100× за два года: GPT-4-уровень уже не роскошь.
• 🔋 Спрос на вычисления растёт быстрее экономии: оптимизации не поспевают за аппетитом рынка.
🔗 Ссылка на пост-отчет в Х
#тренды
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤1🥰1🤯1
Так какая LLM-модель лучше❤️
#сложнее_но_можно
Часто меня спрашивают: ой, а какая LLM-модель лучше? (Ну, кого я обманываю — спрашивают, конечно, «а какой ИИ» или «какая нейросеть».) И я каждый раз я отвечаю: "А какая машина лучше? Спорткар или трактор?" Ну, потом, как полагается: "А лично Вы какой пользуетесь?" — спрашивают. А я своё сакральное в ответ: "А Вы уверены, что будете делать то же самое, что и я: и писать, и лоукодить, и промпты для ботов тестить?"
Так вот, сегодня — пост истинного математика👩🏫. Пост с точным, объективным, скучным ответом на вопрос, который на самом деле не так уж и интересен. Но вы же спрашивали :)
Сравнение нейросетей происходит с помощью специальных тестов. Они напоминают наборы диагностических заданий или даже ЦТ с ЕГЭ, только для ИИ. Где-то нужно решить задачу, где-то — логически рассуждать, а где-то — просто ответить на прямой вопрос. Это как если бы вы дали разным моделям одну и ту же задачу: «Кто был первым президентом США?» или «Реши уравнение», — а потом оценили, кто справился точнее, быстрее, грамотнее.
Некоторые тесты в духе Тьюринга проверяют, может ли модель "казаться человеком", но современным ИИ этого уже мало. Сегодня нужны экзамены иного уровня — где машинам приходится доказывать, что они действительно понимают, что делают, а не просто угадывают. Такие «испытания» называются бенчмарки. Ниже перечислены основные бенчмарки.
🧠 Глубокое рассуждение и научные знания:
GPQA — проверяет логические рассуждения на основе знаний из точных наук.
GPQA Diamond — усложнённая версия GPQA: добавлена проверка логических операций со знаниями.
🌐 Комплексные мультидисциплинарные тесты:
LiveBench — 18 задач в 6 категориях, оценка модели по среднему баллу.
Humanity’s Last Exam — объёмный тест на энциклопедичность и критическое мышление.
Arena Hard — проверка диалога, следования инструкциям и решения сложных задач.
📌 Проверка фактов и коротких ответов:
SimpleQA — тест на точность и краткость ответов на прямые вопросы.
🎓 Глубокие академические знания и логика:
MMLU Pro — строгая версия MMLU, охватывает десятки научных дисциплин.
Global MMLU — международная версия с поддержкой нескольких языков.
➗ Математика и вычисления:
GSM8K, MGSM, MATH, MATH-500 — от арифметики до продвинутой математики.
AIME — сложный олимпиадный экзамен, часто используется как тест для ИИ.
🖼 Мультимодальность и визуальное понимание:
MMMU — проверка мультимодальных моделей: текст + изображение.
Vibe-Eval — тест на интерпретацию графики и визуального контента.
EgoSchema — понимание видео и ответы на вопросы по его содержанию.
📖 Понимание текста и сложные рассуждения:
DROP — задачи с арифметикой, логикой и извлечением данных из текста.
📚 Работа с большим контекстом:
MRCR, LOFT, NIH — тесты на работу с большими объёмами текста.
📝 Следование инструкциям:
IFEval — проверка точности следования инструкциям на естественном языке.
💻 Написание кода:
HumanEval, MBPP, LiveCodeBench (LCB) — генерация кода, особенно на Python.
SciCode — написание кода для научных расчётов и анализа.
Aider — редактирование, рефакторинг и улучшение кода.
SWE — полный спектр задач от генерации кода до документации.
CodeForces — соревновательная площадка, часто используется как реальный тест.
И когда результаты меняют рейтинг, об этом пишут новости. А где результаты этих сравнений можно найти, я уже писала в посте тут.
💁🏻♀️Но как педагог-гуманитарий 👩🎓 , я вынуждена отвечать на звучавший выше вопрос как есть на сегодня, и пояснять, что не вышеперечисленные тесты влияли на мой выбор, а ситуация: GPT (подписка почти год, т.к.обучение на промпт-инженера было возможно только с ней), Gemini (потому что они не брезгуют белорусской картой и были скидки 2 месяца по цене 1), DeepSeek, Mistral и иногда Grok. Ссылки на них в этом посте . На телефоне стоят приложения Poe и DeepSeek.
#llm #бенчмаркинг
#сложнее_но_можно
Часто меня спрашивают: ой, а какая LLM-модель лучше
Так вот, сегодня — пост истинного математика👩🏫. Пост с точным, объективным, скучным ответом на вопрос, который на самом деле не так уж и интересен. Но вы же спрашивали :)
Сравнение нейросетей происходит с помощью специальных тестов. Они напоминают наборы диагностических заданий или даже ЦТ с ЕГЭ, только для ИИ. Где-то нужно решить задачу, где-то — логически рассуждать, а где-то — просто ответить на прямой вопрос. Это как если бы вы дали разным моделям одну и ту же задачу: «Кто был первым президентом США?» или «Реши уравнение», — а потом оценили, кто справился точнее, быстрее, грамотнее.
Некоторые тесты в духе Тьюринга проверяют, может ли модель "казаться человеком", но современным ИИ этого уже мало. Сегодня нужны экзамены иного уровня — где машинам приходится доказывать, что они действительно понимают, что делают, а не просто угадывают. Такие «испытания» называются бенчмарки. Ниже перечислены основные бенчмарки.
🧠 Глубокое рассуждение и научные знания:
GPQA — проверяет логические рассуждения на основе знаний из точных наук.
GPQA Diamond — усложнённая версия GPQA: добавлена проверка логических операций со знаниями.
🌐 Комплексные мультидисциплинарные тесты:
LiveBench — 18 задач в 6 категориях, оценка модели по среднему баллу.
Humanity’s Last Exam — объёмный тест на энциклопедичность и критическое мышление.
Arena Hard — проверка диалога, следования инструкциям и решения сложных задач.
📌 Проверка фактов и коротких ответов:
SimpleQA — тест на точность и краткость ответов на прямые вопросы.
🎓 Глубокие академические знания и логика:
MMLU Pro — строгая версия MMLU, охватывает десятки научных дисциплин.
Global MMLU — международная версия с поддержкой нескольких языков.
➗ Математика и вычисления:
GSM8K, MGSM, MATH, MATH-500 — от арифметики до продвинутой математики.
AIME — сложный олимпиадный экзамен, часто используется как тест для ИИ.
🖼 Мультимодальность и визуальное понимание:
MMMU — проверка мультимодальных моделей: текст + изображение.
Vibe-Eval — тест на интерпретацию графики и визуального контента.
EgoSchema — понимание видео и ответы на вопросы по его содержанию.
📖 Понимание текста и сложные рассуждения:
DROP — задачи с арифметикой, логикой и извлечением данных из текста.
📚 Работа с большим контекстом:
MRCR, LOFT, NIH — тесты на работу с большими объёмами текста.
📝 Следование инструкциям:
IFEval — проверка точности следования инструкциям на естественном языке.
💻 Написание кода:
HumanEval, MBPP, LiveCodeBench (LCB) — генерация кода, особенно на Python.
SciCode — написание кода для научных расчётов и анализа.
Aider — редактирование, рефакторинг и улучшение кода.
SWE — полный спектр задач от генерации кода до документации.
CodeForces — соревновательная площадка, часто используется как реальный тест.
И когда результаты меняют рейтинг, об этом пишут новости. А где результаты этих сравнений можно найти, я уже писала в посте тут.
💁🏻♀️
#llm #бенчмаркинг
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👍4🥰1😱1