Сооснователь ChatGPT раскрыл главный секрет эффективного промптинга. Дело в том, как вы обращаетесь к модели.

Типичная ошибка: «Что ты думаешь об этом проекте / решении / идее?»

Правильный подход:

Какая группа людей подошла бы для обсуждения этой темы? Что бы они сказали?

Разница критическая. Модель это симулятор, а не собеседник. У неё нет собственного мнения. Когда вы обращаетесь ты, она просто принимает усреднённый личностный вектор из обучающих данных и отвечает от его лица.

Формулируя запрос через группу людей или экспертов, вы получаете более качественный и разносторонний ответ.

Маск раскрыл таймлайны Grok 4.20 и Grok 5

Илон Маск опубликовал обновленный график релизов моделей xAI:

— Grok 4.20 — выйдет примерно через 3 недели
— Grok 5 — ожидается через несколько месяцев

Надеемся, не будет как с Grok 4, дата выхода которого переносилась уже не помню сколько раз.

Что думаете, выйдут в срок?

Доктор GPT

🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?

Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.

Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.

Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.

🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов

👉 Начать учиться на Stepik

💣 200-страничную энциклопедию по ИИ от ByteDance перевели на русский язык — это бомба для всех, кто использует нейросети в кодинге и хочет прокачать свои скиллы.

Подписчик Сергей Долгов проделал титаническую работу и перевёл весь учебник от начала до конца — включая главы про лучшие практики вайбкодинга, подключение инструментов и устройство код-агентов.

Сохраняйте мастрид — оригинал лежит тут, а перевод в комментах.

@notboring_tech

_______
Источник | #notboring_tech
@F_S_C_P

-------
Поддержи канал подпиской
-------

Свежая работа Google: больше агентов ≠ лучше.

Google DeepMind провели 180 экспериментов на GPT-5, Gemini и Claude и вот какие выводы:

1. Если один умный агент уже решает задачу на 45–50 % и выше — добавлять толпу других почти всегда ухудшает результат. Деньги и время на ветер.

2. Финансовый анализ, исследование рынка, due diligence — тут несколько агентов с оркестратором дают +80 % качества.

Один смотрит отчёты, второй — новости, третий — риски, четвёртый собирает всё в одну красивую картину. Работает шикарно.

3. Веб-поиск, сложная навигация по сайтам — небольшая команда из 3–4 агентов даёт +9–15 %. Больше не надо.

4. Долгое последовательное планирование, например, «собери дом в Minecraft шаг за шагом» или сложный код с кучей зависимостей, любые многоагентные системы портят всё на 40–70 %.

Лучше один сильный агент и не мешать ему.

5. Чем больше разных инструментов (поиск, код, базы, калькуляторы), тем дороже обходится общение между агентами — токены улетают на «привет, а ты что нашёл?» вместо реальной работы.

6. Самое крутое - Google сделали модель, которая по описанию вашей задачи предсказывает лучшую архитектуру с точностью 87 %.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

-------
Поддержи канал подпиской
-------

Китайцы выпустили мегарепетитора для студентов и школьников — в Qwen появился режим Learn Mode, с которым можно выучить что угодно.

Под капотом Qwen3-Max — мощнейшая китайская модель. Работает также, как у ChatGPT — вместо того, чтобы прямо отвечать на ваш вопрос, ИИ будет подталкивать вас к тому, чтобы вы сами нашли решение.

Это бесплатно — пробуем.