Gurufy: лечение того, что не болит
Наткнулся на сервис gurufy.ru.
Идея: нейросеть сама собирает курс по заданной теме.
Задает вопросы о целях и задачах курса, уровне знаний и нюансах. Потом генерирует структуру, текст, картинки, тесты, ИИ-фишки (можно задавать вопросы по курсу) и оформляет в удобный лонгрид — всё в одном месте.
Потом его можно скачать в html или pdf (зачем нам лонгрид в pdf?) и залить в свою LMS.
Сначала кажется, что работает здорово:
• Структура аккуратная, текст связный.
• Ссылается на источники и всю информацию берет из них.
• Картинки генерируются автоматически (да, они не суперкрасивые, но наглядные и без косяков).
• За 10 минут получается готовый продукт.
Но чем дольше смотришь, тем яснее: это лекарство от боли, которой нет.
Верхнеуровнево – курс получается нормальный (если читаем по диагонали), но немного копнув видишь, что везде что-то не так. От мелких проблем с формулировками, до серьезных сложностей со структурой или некорректными вопросами в тестах.
И нет, вывод не в том, что «руками сделать проще, чем с этими вашими ИИ».
Проще сделать ВМЕСТЕ с ИИ, а не чтобы ИИ делал за тебя
Если нужно собрать курс, есть более прозрачный путь:
1. Попросить тот же Gemini (или ChatGPT) помочь со структурой. И вместе с нейросетью доработать ее. Это дольше, но вы держите руку на пульсе и потом не нужно переделывать (на фундаменте экономить время – не самое лучшее решение).
2. Проработать каждый блок отдельно. Доработать и докрутить до нужного содержания и формулировок.
3. Нагенерировать картинки
4. Собрать в любом конструкторе.
Важный момент: сборка текста с картинками в современном конструкторе — от силы пару часов (когда текст и картинки уже готовы). Автоматизировать этот этап просто бессмысленно. Вы сэкономите не тот ресурс.
Более того, если вы выгружаете курс в HTML, чтобы потом упаковать в SCORM для корпоративной LMS — то упаковка займет больше времени, чем ручная сборка контента.*
*Конечно, тут на выручку может прийти вайбкодинг. Можно автоматизировать этот процесс.
А еще есть поддержка. Потом придется переверстывать html, чтобы добавить главу/блок. Опять время.
⚠️ Главный вопрос
Если вас устраивает качество курса, полностью собранного нейросетью без вашего участия — спросите себя: вам вообще нужен этот курс?
Потому что, если экспертность, точность, брендинг и методология не важны настолько, что их можно делегировать автоматике — вероятно, сама потребность в обучении надуманна.
А если использовать для самообучения?
В таком контексте в продукте видится еще меньше смысла. Если мы можем максимально гибко учиться об ИИ, зачем нам практически типовой курс собранный нейронкой?
На мой взгляд, это иллюзия продуктивности: индустрия, конечно, может сейчас производить тонны контента просто потому, что теперь это дешево, но обучение — это не доставка букв в глаза, а изменение поведения или мышления.
Наткнулся на сервис gurufy.ru.
Идея: нейросеть сама собирает курс по заданной теме.
Задает вопросы о целях и задачах курса, уровне знаний и нюансах. Потом генерирует структуру, текст, картинки, тесты, ИИ-фишки (можно задавать вопросы по курсу) и оформляет в удобный лонгрид — всё в одном месте.
Потом его можно скачать в html или pdf (зачем нам лонгрид в pdf?) и залить в свою LMS.
Сначала кажется, что работает здорово:
• Структура аккуратная, текст связный.
• Ссылается на источники и всю информацию берет из них.
• Картинки генерируются автоматически (да, они не суперкрасивые, но наглядные и без косяков).
• За 10 минут получается готовый продукт.
Но чем дольше смотришь, тем яснее: это лекарство от боли, которой нет.
Верхнеуровнево – курс получается нормальный (если читаем по диагонали), но немного копнув видишь, что везде что-то не так. От мелких проблем с формулировками, до серьезных сложностей со структурой или некорректными вопросами в тестах.
И нет, вывод не в том, что «руками сделать проще, чем с этими вашими ИИ».
Проще сделать ВМЕСТЕ с ИИ, а не чтобы ИИ делал за тебя
Если нужно собрать курс, есть более прозрачный путь:
1. Попросить тот же Gemini (или ChatGPT) помочь со структурой. И вместе с нейросетью доработать ее. Это дольше, но вы держите руку на пульсе и потом не нужно переделывать (на фундаменте экономить время – не самое лучшее решение).
2. Проработать каждый блок отдельно. Доработать и докрутить до нужного содержания и формулировок.
3. Нагенерировать картинки
4. Собрать в любом конструкторе.
Важный момент: сборка текста с картинками в современном конструкторе — от силы пару часов (когда текст и картинки уже готовы). Автоматизировать этот этап просто бессмысленно. Вы сэкономите не тот ресурс.
Более того, если вы выгружаете курс в HTML, чтобы потом упаковать в SCORM для корпоративной LMS — то упаковка займет больше времени, чем ручная сборка контента.*
*Конечно, тут на выручку может прийти вайбкодинг. Можно автоматизировать этот процесс.
А еще есть поддержка. Потом придется переверстывать html, чтобы добавить главу/блок. Опять время.
⚠️ Главный вопрос
Если вас устраивает качество курса, полностью собранного нейросетью без вашего участия — спросите себя: вам вообще нужен этот курс?
Потому что, если экспертность, точность, брендинг и методология не важны настолько, что их можно делегировать автоматике — вероятно, сама потребность в обучении надуманна.
А если использовать для самообучения?
В таком контексте в продукте видится еще меньше смысла. Если мы можем максимально гибко учиться об ИИ, зачем нам практически типовой курс собранный нейронкой?
На мой взгляд, это иллюзия продуктивности: индустрия, конечно, может сейчас производить тонны контента просто потому, что теперь это дешево, но обучение — это не доставка букв в глаза, а изменение поведения или мышления.
👍7🔥7❤5
Почему я уже в пятый раз участвую в конференции Learning Elements?
В этом году я буду выступать на Learning Elements в пятый раз.
Тема, естественно, связана с ИИ в e-learning. Расскажу (и покажу) о проверенных, полезных и простых интеграциях, которые позволят сделать ваше обучение еще более эффективным.
Никаких космолетов – только простые и понятные проекты, которые может реализовать опытный разработчик или методолог.
Конечно, поговорим про Time-to-Market, инструменты и подводные камни (без них никуда).
Так почему я снова участвую?
✅ Качественные выступления. Организаторы готовят спикеров, репетируют с ними выступления. А еще темы нацелены на практику. Послушал, понял, как это можно использовать в своих реалиях – и пошел применять.
✅ Сам собираешь свой маршрут. За 2 дня выступит более 70 спикеров, в том числе из крупных компаний (МегаФон, РЖД, Х5, Открытие, Ozon, Трансмашхолдинг и другие). Одновременно будет работать несколько секций – можно выбрать те темы, которые актуальны именно сейчас.
✅ Крутое комьюнити. 400 участников — и все из нашей сферы. 100% найдете единомышленников и полезные инсайты.
✅ Удобный нетворкинг. Здесь вкусно кормят. Серьёзно. Обеды и фуршет — это не просто про еду. Фуршет — лучшее место для нетворкинга. За бокалом сока 😉 намного комфортнее (и приятнее) обсуждать рабочие вопросы.
Буду рад увидеть вас лично и пообщаться уже на месте — в зале или за фуршетным столиком.
Программа, билеты и всё, что нужно знать: https://elearningelements.ru/
А по промокоду ТУТПРОМОКОД при покупке билета на конференцию можно получить на выбор:
✅ книгу Елены Тихомировой «Обучение со смыслом» (вручение на конференции)
✅ или курс в записи из этой коллекции
В этом году я буду выступать на Learning Elements в пятый раз.
Тема, естественно, связана с ИИ в e-learning. Расскажу (и покажу) о проверенных, полезных и простых интеграциях, которые позволят сделать ваше обучение еще более эффективным.
Никаких космолетов – только простые и понятные проекты, которые может реализовать опытный разработчик или методолог.
Конечно, поговорим про Time-to-Market, инструменты и подводные камни (без них никуда).
Так почему я снова участвую?
Буду рад увидеть вас лично и пообщаться уже на месте — в зале или за фуршетным столиком.
Программа, билеты и всё, что нужно знать: https://elearningelements.ru/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍4🔥3🎉2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ИИ — не всегда лучшее решение
Сегодня модно пихать искусственный интеллект куда только можно. Чат-боты, курсы, CRM, сервисы поддержки — если в продукте нет «AI», кажется, он устарел.
Но ИИ не всегда лучшее решение.
Я провел простой эксперимент. Выставил DeepSeek против программы, которая идеально играет в крестики-нолики. Современный ИИ проигрывал почти всегда (победить невозможно – ничья лучший результат).
Почему? Потому что я использовал его не по назначению. LLM великолепны в диалоге, генерации идей, работе с текстом. Но для формальной логики, точного просчета и жестких алгоритмов есть другие инструменты.
ИИ — это инструмент. Один из многих.
Он не отменяет старые добрые алгоритмы, четкие правила и формальную логику. Он дополняет их там, где действительно силен: в креативности, адаптивности, работе с неструктурированной информацией, может сделать обучение более иммерсивным и реально прокачать «разговорные» умения.
Внедрять ИИ — это модно. Но эффективно — использовать правильный инструмент под правильную задачу. Даже если этому инструменту уже за 70.
Сегодня модно пихать искусственный интеллект куда только можно. Чат-боты, курсы, CRM, сервисы поддержки — если в продукте нет «AI», кажется, он устарел.
Но ИИ не всегда лучшее решение.
Я провел простой эксперимент. Выставил DeepSeek против программы, которая идеально играет в крестики-нолики. Современный ИИ проигрывал почти всегда (победить невозможно – ничья лучший результат).
Почему? Потому что я использовал его не по назначению. LLM великолепны в диалоге, генерации идей, работе с текстом. Но для формальной логики, точного просчета и жестких алгоритмов есть другие инструменты.
Кстати, первая программа для игры в крестики-нолики на ЭВМ появилась еще в 1952 году. Старый, проверенный метод справился с задачей идеально. Современный ИИ — нет.
ИИ — это инструмент. Один из многих.
Он не отменяет старые добрые алгоритмы, четкие правила и формальную логику. Он дополняет их там, где действительно силен: в креативности, адаптивности, работе с неструктурированной информацией, может сделать обучение более иммерсивным и реально прокачать «разговорные» умения.
Внедрять ИИ — это модно. Но эффективно — использовать правильный инструмент под правильную задачу. Даже если этому инструменту уже за 70.
❤10👍6🔥3👏1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Может ли ИИ заменить друзей? Опыт Имаджинариума с нейросетями.
Год назад писал пост о том, как используются языковые модели в геймдеве.
Если коротко – сложно сказать, что вообще как-то используются. Была пара маленьких интересных проектов (в основном это текстовые игры), и какие-то демо, которые просто кривенько демонстрируют идеи.
Решил посмотреть, а что изменилось за год?
Ничего.
Раз геймдев не идет в ИИ – пойдем мы.
Я решил сделать ИИ-версию игры Имаджинариум.
Коротко о правилах:
Игроки получают карты с абстрактными картинками. Ведущий загадывает ассоциацию к своей карте. Остальные — подбирают из своего набора ту, которая лучше всего подходит под эту ассоциацию. Дальше голосование: нужно угадать, какая из выложенных карт принадлежала ведущему.
Соль в том, чтобы ассоциация не была ни слишком очевидной (иначе все угадают, и ведущий теряет очки), ни слишком мутной (иначе никто не выберет его карту).
Игра идеальна для посиделок: не требует глубокого вникания в правила и не выматывает. А еще можно играть с детьми, т.к. правила простые.
Единственный минус– одному в нее не поиграть.
Вот тут на помощь приходит ИИ.
Ты играешь с тремя ИИ-противниками.
ИИ отлично фантазирует, так что придумывать ассоциации к картам у него получается без проблем, а галлюцинации вообще скорее идут на пользу, с ними играть только интереснее.
Как было реализовано:
- Понятно, что это вайбкодинг. Т.к. задача не очень сложная – использовал DeepSeek. Он справился…но задача была на грани его возможностей. Ушло больше 10 итераций (либо я просто не умею объяснять).
- ИИ сейчас умеет «смотреть» на картинки. Но это долго и дорого. Поэтому были написаны подробные описания для каждой картинки, чтобы ИИ ориентировался на текст.
- Описания карт для ИИ придумывал ИИ. Загрузил в Gemini картинки, объяснил задачу, получил классное и подробное описание.
- В качестве языковой модели использовал модель от OpenAI 4.1 mini. Она дешевая и отлично справляется.
- При желании можно было сгенерировать картинки самостоятельно (желание было, а вот времени нет, возможно сделаю позже какую-то интересную версию про отечественный e-learning).
Что в итоге:
Все работает, и получилось забавно, но основная фишка подобных игр в общении и вот этом всем человеческом. Тут ИИ просто имитирует человека, из-за этого почти весь фан пропадает.
Подобный подход не так сложно реализовать и в бизнес-играх. Но можно ли научить условной командой работе, если члены твоей «команды» ИИ-коллеги? Есть ощущение, что это так не работает.
Год назад писал пост о том, как используются языковые модели в геймдеве.
Если коротко – сложно сказать, что вообще как-то используются. Была пара маленьких интересных проектов (в основном это текстовые игры), и какие-то демо, которые просто кривенько демонстрируют идеи.
Решил посмотреть, а что изменилось за год?
Ничего.
Раз геймдев не идет в ИИ – пойдем мы.
Я решил сделать ИИ-версию игры Имаджинариум.
Коротко о правилах:
Игроки получают карты с абстрактными картинками. Ведущий загадывает ассоциацию к своей карте. Остальные — подбирают из своего набора ту, которая лучше всего подходит под эту ассоциацию. Дальше голосование: нужно угадать, какая из выложенных карт принадлежала ведущему.
Соль в том, чтобы ассоциация не была ни слишком очевидной (иначе все угадают, и ведущий теряет очки), ни слишком мутной (иначе никто не выберет его карту).
Игра идеальна для посиделок: не требует глубокого вникания в правила и не выматывает. А еще можно играть с детьми, т.к. правила простые.
Единственный минус– одному в нее не поиграть.
Вот тут на помощь приходит ИИ.
Ты играешь с тремя ИИ-противниками.
ИИ отлично фантазирует, так что придумывать ассоциации к картам у него получается без проблем, а галлюцинации вообще скорее идут на пользу, с ними играть только интереснее.
Как было реализовано:
- Понятно, что это вайбкодинг. Т.к. задача не очень сложная – использовал DeepSeek. Он справился…но задача была на грани его возможностей. Ушло больше 10 итераций (либо я просто не умею объяснять).
- ИИ сейчас умеет «смотреть» на картинки. Но это долго и дорого. Поэтому были написаны подробные описания для каждой картинки, чтобы ИИ ориентировался на текст.
- Описания карт для ИИ придумывал ИИ. Загрузил в Gemini картинки, объяснил задачу, получил классное и подробное описание.
- В качестве языковой модели использовал модель от OpenAI 4.1 mini. Она дешевая и отлично справляется.
- При желании можно было сгенерировать картинки самостоятельно (желание было, а вот времени нет, возможно сделаю позже какую-то интересную версию про отечественный e-learning).
Что в итоге:
Все работает, и получилось забавно, но основная фишка подобных игр в общении и вот этом всем человеческом. Тут ИИ просто имитирует человека, из-за этого почти весь фан пропадает.
Подобный подход не так сложно реализовать и в бизнес-играх. Но можно ли научить условной командой работе, если члены твоей «команды» ИИ-коллеги? Есть ощущение, что это так не работает.
❤9👍6🔥4
Emo: как оживить ИИ-собеседника в курсе, не перегружая компьютер сотрудника?
Emo — это крошечный умный робот с ИИ, который пару лет назад очаровал мир своим умилительным поведением и ужимками.
Когда в первый раз увидел рекламу – сразу пошел искать, где можно купить. Оказалось, он стоит 1000$. В этот момент я как-то передумал (сейчас он подешевел в 2 раза, но ситуацию это принципиально не меняет).
Робот прикольный, но при чем тут e-learning?
Общаться в чате/голосом с реалистичным ИИ-собеседником очень эффективно, но без интересной визуализации это похоже на «будущее» из фантастических фильмов 70х-80х.
Эффективно, но...скучновато.
Заполнить визуальную пустоту чем-то живым, что само по себе будет цеплять внимание – не самая плохая идея.
Способов визуализировать ИИ-собеседника много, но у всех есть ряд минусов:
1. 3D персонажи
+ Есть целый вагон готовых решений, которые позволяют не только анимировать персонажа, но и сделать реалистичную мимику и даже синхронизировать губы под речь.
- Веб все еще не очень любит 3D, а офисные компьютеры от таких решений начинают одним глазом коситься на ладан.
2. ИИ-генерация видео в реальном времени (например, в HeyGen)
+ Первые минуты прикольно.
- Потом эффект зловещей долины все портит, и думаешь, что уж лучше бы визуализации и не было бы вообще. И, конечно, все это платно.
3. 2D персонажи
+ Офисный компьютер потянет такое без проблем
- Подходящего готового рабочего решения (особенно для использования внутри контура) нет. Делать что-то самому – долго и дорого.
А вот решение робота Emo выглядит интересно. Анимации простые, но милые и притягательные.
Такая графика вообще не нагружает систему и будет работать на чем угодно. Из-за простоты графики мелкие недочеты не вызывают негатива, а что самое главное такой подход очень просто повторить.
Как это работает?
1. Добавляем библиотеку эмоций в проект
2. Пишем промпт для ИИ, чтобы он не только отвечал на наши вопросы, но и выбирал подходящую анимацию под контекст/эмоциональное состояние
3. Все. Одна маленькая доработка промпта и в каждом диалоговом тренажере наш персонаж немного оживает.
По сути, это простая форма геймификации:
— эмоции персонажа становятся мгновенной обратной связью
— пользователь начинает лучше считывать реакцию ИИ (голос и интонации у ИИ пока далеки от идеала — визуализация это компенсирует)
— а сам диалог ощущается как прогресс, а не просто набор реплик
Иными словами, мы получаем очень бюджетный элемент, который дополнительно вовлекает сотрудника и делает ИИ более человечным.
Emo — это крошечный умный робот с ИИ, который пару лет назад очаровал мир своим умилительным поведением и ужимками.
Когда в первый раз увидел рекламу – сразу пошел искать, где можно купить. Оказалось, он стоит 1000$. В этот момент я как-то передумал (сейчас он подешевел в 2 раза, но ситуацию это принципиально не меняет).
Робот прикольный, но при чем тут e-learning?
Общаться в чате/голосом с реалистичным ИИ-собеседником очень эффективно, но без интересной визуализации это похоже на «будущее» из фантастических фильмов 70х-80х.
Помните, там герои голосом взаимодействовали с различными вариациями компьютеров, на которых был установлен футуристический MS DOS с 16-битной поддержкой цвета.
Эффективно, но...скучновато.
Заполнить визуальную пустоту чем-то живым, что само по себе будет цеплять внимание – не самая плохая идея.
Способов визуализировать ИИ-собеседника много, но у всех есть ряд минусов:
1. 3D персонажи
+ Есть целый вагон готовых решений, которые позволяют не только анимировать персонажа, но и сделать реалистичную мимику и даже синхронизировать губы под речь.
- Веб все еще не очень любит 3D, а офисные компьютеры от таких решений начинают одним глазом коситься на ладан.
2. ИИ-генерация видео в реальном времени (например, в HeyGen)
+ Первые минуты прикольно.
- Потом эффект зловещей долины все портит, и думаешь, что уж лучше бы визуализации и не было бы вообще. И, конечно, все это платно.
3. 2D персонажи
+ Офисный компьютер потянет такое без проблем
- Подходящего готового рабочего решения (особенно для использования внутри контура) нет. Делать что-то самому – долго и дорого.
А вот решение робота Emo выглядит интересно. Анимации простые, но милые и притягательные.
Такая графика вообще не нагружает систему и будет работать на чем угодно. Из-за простоты графики мелкие недочеты не вызывают негатива, а что самое главное такой подход очень просто повторить.
Как это работает?
1. Добавляем библиотеку эмоций в проект
2. Пишем промпт для ИИ, чтобы он не только отвечал на наши вопросы, но и выбирал подходящую анимацию под контекст/эмоциональное состояние
3. Все. Одна маленькая доработка промпта и в каждом диалоговом тренажере наш персонаж немного оживает.
Но самое интересное — такая визуализация — это не только «украшение».
По сути, это простая форма геймификации:
— эмоции персонажа становятся мгновенной обратной связью
— пользователь начинает лучше считывать реакцию ИИ (голос и интонации у ИИ пока далеки от идеала — визуализация это компенсирует)
— а сам диалог ощущается как прогресс, а не просто набор реплик
Иными словами, мы получаем очень бюджетный элемент, который дополнительно вовлекает сотрудника и делает ИИ более человечным.
👍10🔥6❤4
Технологии не главное: Sega против Nintendo
В 1989 году Nintendo выпустила Game Boy, портативную консоль, которая перевернула мир мобильного гейминга.
До Game Boy на рынке в основном были портативные консоли Game & Watch (наша «Электроника») с одной простенькой игрой на борту. GB же предлагал принципиально другой уровень гейминга: сменные картриджи, игры с серьёзными механиками (прямо как на ПК или домашней консоли), до 30 часов работы от батареи и современный внешний вид (а еще и Тетрис шел в комплекте).
Единственный минус — экран был чёрно-белым. Но, знаете ли, 1989 год, у многих не было цветного ТВ.
Продажи огромные.
Sega тоже захотела много денег.
В 1990 году выходит Sega Game Gear. Технически — передовое устройство. Цветной дисплей с подсветкой (для портативной консоли того времени — нечто невероятное), производительность на уровне домашней Sega Master System, возможность смотреть ТВ через тюнер. Игры выглядели почти как на домашней приставке. Sega явно думала: «У нас мощнее, ярче, круче — мы победим».
Итог войны:
Продажи Game Boy — более 118 млн единиц. Продажи Game Gear — около 11 млн (это очень много, но в 10 раз меньше, чем у Nintendo).
Почему?
1. Время автономной работы.
Game Gear «съедал» 6 батареек за 3–4 часа. Game Boy работал на 4 батарейках до 30 часов. В реальном мире (школа, поездка, самолет) — разница огромная.
2. Удобство и вес.
Game Gear была громоздкой. Game Boy помещался в карман куртки.
3. Цена.
Game Gear стоила почти вдвое дороже ($149 против $89).
4. Библиотека игр.
Да, на Game Gear были технологичные порты аркад, были классные эксклюзивы про Соника, да и вообще можно было подключить картридж от домашней консоли. Но на Game Boy вышли Tetris, Super Mario Land, Link's Awakening — и главный козырь, Pokémon. Продажи одних только Pokémon превысили все продажи Game Gear за всю историю.
Для большинства игроков собирать чёрно-белых покемонов было намного интереснее, чем смотреть ТВ или играть с классной цветастой графикой.
Какая связь с e-learning?
Сейчас идет технологическая гонка: у кого больше параметров, где больше контекста, кто внедрил больше ИИ-фич, кто прикрутил сколько моделей, скиллов и прочего. Технологии — это круто. Но они не гарантируют результат.
Важнее вопроса «насколько это технологично?» оказываются другие: насколько это полезно, какие задачи решает, насколько это удобно, сколько это стоит и вообще нужно ли это кому-то?
Иногда намного интереснее собирать чёрно-белых покемонов, чем бегать по ярким, красивым, но «пустым» мирам.
В 1989 году Nintendo выпустила Game Boy, портативную консоль, которая перевернула мир мобильного гейминга.
До Game Boy на рынке в основном были портативные консоли Game & Watch (наша «Электроника») с одной простенькой игрой на борту. GB же предлагал принципиально другой уровень гейминга: сменные картриджи, игры с серьёзными механиками (прямо как на ПК или домашней консоли), до 30 часов работы от батареи и современный внешний вид (а еще и Тетрис шел в комплекте).
Единственный минус — экран был чёрно-белым. Но, знаете ли, 1989 год, у многих не было цветного ТВ.
Продажи огромные.
Sega тоже захотела много денег.
В 1990 году выходит Sega Game Gear. Технически — передовое устройство. Цветной дисплей с подсветкой (для портативной консоли того времени — нечто невероятное), производительность на уровне домашней Sega Master System, возможность смотреть ТВ через тюнер. Игры выглядели почти как на домашней приставке. Sega явно думала: «У нас мощнее, ярче, круче — мы победим».
Итог войны:
Продажи Game Boy — более 118 млн единиц. Продажи Game Gear — около 11 млн (это очень много, но в 10 раз меньше, чем у Nintendo).
Почему?
1. Время автономной работы.
Game Gear «съедал» 6 батареек за 3–4 часа. Game Boy работал на 4 батарейках до 30 часов. В реальном мире (школа, поездка, самолет) — разница огромная.
2. Удобство и вес.
Game Gear была громоздкой. Game Boy помещался в карман куртки.
3. Цена.
Game Gear стоила почти вдвое дороже ($149 против $89).
4. Библиотека игр.
Да, на Game Gear были технологичные порты аркад, были классные эксклюзивы про Соника, да и вообще можно было подключить картридж от домашней консоли. Но на Game Boy вышли Tetris, Super Mario Land, Link's Awakening — и главный козырь, Pokémon. Продажи одних только Pokémon превысили все продажи Game Gear за всю историю.
Для большинства игроков собирать чёрно-белых покемонов было намного интереснее, чем смотреть ТВ или играть с классной цветастой графикой.
Какая связь с e-learning?
Сейчас идет технологическая гонка: у кого больше параметров, где больше контекста, кто внедрил больше ИИ-фич, кто прикрутил сколько моделей, скиллов и прочего. Технологии — это круто. Но они не гарантируют результат.
Важнее вопроса «насколько это технологично?» оказываются другие: насколько это полезно, какие задачи решает, насколько это удобно, сколько это стоит и вообще нужно ли это кому-то?
Иногда намного интереснее собирать чёрно-белых покемонов, чем бегать по ярким, красивым, но «пустым» мирам.
👍8❤4🎉1
Генерация презентаций: какой сервис выбрать?
Через полтора месяца выступаю на Learning Elements с почти часовой темой про ИИ в e-learning. Это десятки слайдов — и десятки часов работы.
Время хочется вложить в смыслы и примеры, а не в верстку. Поэтому я пошел тестировать ИИ-сервисы для презентаций.
ИИ неплохо собирает презентации.
Нужно сравнить сервисы и выбрать самый оптимальный.
Понятно, что я не жду магии от ИИ, не получится написать «сделай хорошо» и получить классный продукт. В любом случае часть слайдов нужно будет доработать, а 30% собрать с нуля.
Попробовал все сервисы, которые предлагал мне поиск в Google и советы от LLM. Про все писать не буду, т.к. есть 2 явных фаворита, вот их и обсудим.
Kimi Slides VS NotebookLM.
Презентации в NotebookLM сейчас в режиме беты.
1. Подходы
- NotebookLM делает презентацию «с нуля». Пишешь какой стиль, цвета – получаешь результат как в промпте.
- У Kimi 2 подхода: может использовать аналогичный подход, а может заполнить готовый шаблон нужным текстом.
2. Цена
- NotebookLM дает 3 генерации в день бесплатно.
- У Kimi бесплатная генерация только в шаблонах.
3. Качество
- NotebookLM делает оригинальные слайды. Некоторые получаются очень интересными. Но, с другой стороны, из-за того, что он генерирует текст как картинку – получается много артефактов (особенно на русском языке). Просто так подправить текст не получится – иди «замазывай» текст и пиши свой.
- У Kimi в генерации шаблонов ситуация противоположная. Ты получаешь заполненный шаблон, который очень легко редактировать. Да, слайды не такие интересные (их можно назвать «базовыми»), но зато быстро и удобно.
4. Итерации
Вот тут, на мой взгляд, самые важные отличия.
- В NotebookLM ты устанавливаешь базовые настройки, пишешь промпт и получаешь презентацию.
- Kimi согласовывает с тобой сценарий. В начале показывает текст слайдов, можно что-то изменить/удалить/добавить, а только потом переходит к генерации.
Основная моя претензия к Google не в качестве визуала, и даже не в артефактах в тексте, а в смыслах. Мне нужно по-другому разбить слайды, сделать другую логику, другие акценты – те, которые я выделяю в своем выступлении, а не ИИ.
ИИ это все еще про автоматизацию части процессов, про помощь в решении задач, а не про «сделай работу за меня» (да, «не про… а про» классический оборот ИИ, но писал я 😁).
Как итог, в NotebookLM слайды получаются интереснее, но из-за сложности с редактированием текста – время разработки сильно увеличивается (а текст нужно будет править практически везде, т.к. ИИ его с тобой не обсуждает, а просто ляпает как считает нужным…а еще шрифты и артефакты).
Kimi однозначно лучше подойдет для всяких отчетов и регулярных презентаций, где нет задачи «поразить» кого-то классным слайдом или собрать что-то сложное и нестандартное. Вот тебе таблица, вот тебе буллиты, вот тебе карточки. Все уже заполнено в нужном тебе цвете – можешь показывать.
Так что я выбрал NotebookLM. Да, это боль с правкой текста, но хочется показать что-то красивое 😁.
Kimi — для рабочих будней. NotebookLM — для выступлений, где важен каждый слайд.
Если планируете посетить Elements в этом году — вот промокод на подарок книги Елены Тихомировой при покупке билета:ТУТПРОМОКОД
Через полтора месяца выступаю на Learning Elements с почти часовой темой про ИИ в e-learning. Это десятки слайдов — и десятки часов работы.
Время хочется вложить в смыслы и примеры, а не в верстку. Поэтому я пошел тестировать ИИ-сервисы для презентаций.
ИИ неплохо собирает презентации.
Нужно сравнить сервисы и выбрать самый оптимальный.
Понятно, что я не жду магии от ИИ, не получится написать «сделай хорошо» и получить классный продукт. В любом случае часть слайдов нужно будет доработать, а 30% собрать с нуля.
Попробовал все сервисы, которые предлагал мне поиск в Google и советы от LLM. Про все писать не буду, т.к. есть 2 явных фаворита, вот их и обсудим.
Kimi Slides VS NotebookLM.
Презентации в NotebookLM сейчас в режиме беты.
Примеры слайдов в шапке. Работы Google с надписью NotebookLM (собрал интересные слайды из нескольких итераций).
1. Подходы
- NotebookLM делает презентацию «с нуля». Пишешь какой стиль, цвета – получаешь результат как в промпте.
- У Kimi 2 подхода: может использовать аналогичный подход, а может заполнить готовый шаблон нужным текстом.
2. Цена
- NotebookLM дает 3 генерации в день бесплатно.
- У Kimi бесплатная генерация только в шаблонах.
3. Качество
- NotebookLM делает оригинальные слайды. Некоторые получаются очень интересными. Но, с другой стороны, из-за того, что он генерирует текст как картинку – получается много артефактов (особенно на русском языке). Просто так подправить текст не получится – иди «замазывай» текст и пиши свой.
- У Kimi в генерации шаблонов ситуация противоположная. Ты получаешь заполненный шаблон, который очень легко редактировать. Да, слайды не такие интересные (их можно назвать «базовыми»), но зато быстро и удобно.
4. Итерации
Вот тут, на мой взгляд, самые важные отличия.
- В NotebookLM ты устанавливаешь базовые настройки, пишешь промпт и получаешь презентацию.
- Kimi согласовывает с тобой сценарий. В начале показывает текст слайдов, можно что-то изменить/удалить/добавить, а только потом переходит к генерации.
Основная моя претензия к Google не в качестве визуала, и даже не в артефактах в тексте, а в смыслах. Мне нужно по-другому разбить слайды, сделать другую логику, другие акценты – те, которые я выделяю в своем выступлении, а не ИИ.
ИИ это все еще про автоматизацию части процессов, про помощь в решении задач, а не про «сделай работу за меня» (да, «не про… а про» классический оборот ИИ, но писал я 😁).
Небольшой лайфхак
Если загрузить в NotebookLM файл с разбивкой текста по слайдам и в промпте прописать, чтобы он следовал точно структуре – мы получим презентацию с нужными смыслами и акцентами (работает процентов на 80).
Но Google все равно иногда думает «что-то у тебя маловато текста на слайдах, давай объединим 3 слайда в 1».
Как итог, в NotebookLM слайды получаются интереснее, но из-за сложности с редактированием текста – время разработки сильно увеличивается (а текст нужно будет править практически везде, т.к. ИИ его с тобой не обсуждает, а просто ляпает как считает нужным…а еще шрифты и артефакты).
Kimi однозначно лучше подойдет для всяких отчетов и регулярных презентаций, где нет задачи «поразить» кого-то классным слайдом или собрать что-то сложное и нестандартное. Вот тебе таблица, вот тебе буллиты, вот тебе карточки. Все уже заполнено в нужном тебе цвете – можешь показывать.
Так что я выбрал NotebookLM. Да, это боль с правкой текста, но хочется показать что-то красивое 😁.
Kimi — для рабочих будней. NotebookLM — для выступлений, где важен каждый слайд.
Если планируете посетить Elements в этом году — вот промокод на подарок книги Елены Тихомировой при покупке билета:
🔥11❤6👍4👏1
Лампа Рейв, вайбкодинг и любовь к деталям: что удивило меня как члена жюри
Друзья, на днях был в жюри конкурса для разработчиков электронных курсов «Лампа Рейв». Хочу поделиться мыслями.
Первое и главное: круто, что такие конкурсы существуют. Они двигают индустрию вперед. Ребята пробуют новое, ошибаются, удивляют и растут.
Плюс — это отличная возможность для разработчиков показать себя и «прокачать» навыки на реальных кейсах.
Второе. В прошлом году ИИ в основном использовали для генерации картинок и (возможно) для помощи в методологии. В этом сезоне добавился вайбкодинг.
Участники делают интересные и нестандартные активности с помощью нейросетей. Однозначно, во всех конструкторах курсов должен быть блок HTML для вставки кода.
Третье. ИИ-картинки стали нормой. А вот рисованные руками изображения добавляют дополнительный шарм курсам. С ними курс выглядит дороже и «ламповее». Складывается ощущение, что курс сделали специально для меня с любовью ❤️
Четвёртое. Отдельно кайфанул от курсов с юмором. Были реально смешные работы — спасибо авторам. Но сразу возникает вопрос: а насколько уместен юмор в обучении? Попасть на 100% во всю целевую аудиторию почти невозможно (но это уже совсем другая история).
«Лампа Рейв» — отражение того, куда идёт EdTech. Тренды сезона: вайбкодинг и запрос на человеческое тепло.
Друзья, на днях был в жюри конкурса для разработчиков электронных курсов «Лампа Рейв». Хочу поделиться мыслями.
Первое и главное: круто, что такие конкурсы существуют. Они двигают индустрию вперед. Ребята пробуют новое, ошибаются, удивляют и растут.
Плюс — это отличная возможность для разработчиков показать себя и «прокачать» навыки на реальных кейсах.
Второе. В прошлом году ИИ в основном использовали для генерации картинок и (возможно) для помощи в методологии. В этом сезоне добавился вайбкодинг.
Участники делают интересные и нестандартные активности с помощью нейросетей. Однозначно, во всех конструкторах курсов должен быть блок HTML для вставки кода.
Кстати, мне кажется хорошей идеей сделать площадку, на которой разработчики смогут обмениваться своими шаблонами активностей (возможно такое уже кто-то сделал).
Третье. ИИ-картинки стали нормой. А вот рисованные руками изображения добавляют дополнительный шарм курсам. С ними курс выглядит дороже и «ламповее». Складывается ощущение, что курс сделали специально для меня с любовью ❤️
Четвёртое. Отдельно кайфанул от курсов с юмором. Были реально смешные работы — спасибо авторам. Но сразу возникает вопрос: а насколько уместен юмор в обучении? Попасть на 100% во всю целевую аудиторию почти невозможно (но это уже совсем другая история).
«Лампа Рейв» — отражение того, куда идёт EdTech. Тренды сезона: вайбкодинг и запрос на человеческое тепло.
🔥12❤7👍5❤🔥4
Назад в будущее образования: пишущие машинки против ИИ
Недавно наткнулся на новость: в Корнеллском университете (США) преподаватель немецкого языка Маттиас Фелпс заставила студентов писать эссе… на пишущих машинках. Причина проста — студенты делали домашние задания используя ИИ. Работы стали слишком «идеальными», и было непонятно, где заканчивается студент и начинается алгоритм.
Полная версия статьи тут. Фото взято из статьи.
Идея преподавателя – просто гениальна. И не только с точки зрения контроля знаний и «запуска» мозгов студентов.
Это еще и отличная геймификация. Конечно, печатать на ноутбуке намного удобнее, но в старых вещах есть душа.
Такая активность раз в семестр делает учебный день особенным и вовлекает студентов.
Мне очень понятны эти эмоции. В эпоху всего цифрового еще больше тянет к физическим вещам.
У меня, например, нет ни одной подписки на музыкальные сервисы — зато есть небольшая коллекция винила. И я получаю огромное удовольствие от того, что нужно достать пластинку, поставить её, услышать лёгкое потрескивание перед музыкой (а еще такая музыка нравится кошке).
С книгами — та же история. Бумажные читаю с удовольствием, а вот электронных прочитал совсем немного (чаще всего из-за невозможности купить бумажную). Аудиокниг — вообще всего пару.
И, кажется, в этом есть что-то важное.
В эпоху, где всё становится быстрее, удобнее и автоматизированнее, мы начинаем ценить вещи, которые требуют участия и внимания.
P.S. Теперь хочу себе пишущую машинку (покупать не буду, буду просто хотеть).
Недавно наткнулся на новость: в Корнеллском университете (США) преподаватель немецкого языка Маттиас Фелпс заставила студентов писать эссе… на пишущих машинках. Причина проста — студенты делали домашние задания используя ИИ. Работы стали слишком «идеальными», и было непонятно, где заканчивается студент и начинается алгоритм.
Какой смысл мне это читать, если это и так уже правильно, а вы сами это не писали? Вы могли бы воспроизвести это без компьютера?
Фелпс
Полная версия статьи тут. Фото взято из статьи.
Идея преподавателя – просто гениальна. И не только с точки зрения контроля знаний и «запуска» мозгов студентов.
Это еще и отличная геймификация. Конечно, печатать на ноутбуке намного удобнее, но в старых вещах есть душа.
Такая активность раз в семестр делает учебный день особенным и вовлекает студентов.
«Я, наверное, повешу их на стену»
Студентка про свою работу
«Меня очень интересуют пишущие машинки. Я всем своим друзьям рассказала, что сдавала тест по немецкому языку на пишущей машинке!»
Отзыв студентки
Мне очень понятны эти эмоции. В эпоху всего цифрового еще больше тянет к физическим вещам.
У меня, например, нет ни одной подписки на музыкальные сервисы — зато есть небольшая коллекция винила. И я получаю огромное удовольствие от того, что нужно достать пластинку, поставить её, услышать лёгкое потрескивание перед музыкой (а еще такая музыка нравится кошке).
С книгами — та же история. Бумажные читаю с удовольствием, а вот электронных прочитал совсем немного (чаще всего из-за невозможности купить бумажную). Аудиокниг — вообще всего пару.
И, кажется, в этом есть что-то важное.
В эпоху, где всё становится быстрее, удобнее и автоматизированнее, мы начинаем ценить вещи, которые требуют участия и внимания.
P.S. Теперь хочу себе пишущую машинку (покупать не буду, буду просто хотеть).
❤10👍5🔥5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Omma: ИИ-генерация 3D лендингов
То, что ИИ весьма неплохо генерирует небольшие интерактивы и лендинги мы уже привыкли. Но хочется уже не просто «еще один AI-лендинг», а что-то уровня Awwwards — с 3D, интерактивами и ощущением «это вообще как собрали?».
Именно с таким настроем я зашел в Omma, которую мне настойчиво рекламировала одна социальная сеть.
Omma – ИИ-инструмент для сборки лендингов с акцентом на 3D и интерактивы.
Все работает как и в любых других ИИ-инструментах: пишешь в чат что хочешь, ИИшка пишет код – получаешь продукт.
Дается немного токенов бесплатно, чтобы можно было оценить инструмент.
Судя по результату – чтобы сделать что-то действительно интересное, потребуется целый вагон токенов.
Что понравилось:
• Инструмент действительно собирает лендинги с 3D элементами и, если постараться, получается интересно. Это однозначно плюс.
• Есть библиотека с интересными примерами, собранными в Omma.
Писал пост про интересные портфолио, там был пример с машинкой, который выиграл несколько лет назад все возможные конкурсы дизайнеров лендингов. Вот такой интерактив есть в Omma как шаблон.
Любой шаблон можно отредактировать и быстро получить результат.
Да и вообще референсы никогда не бывают лишними.
Другой вопрос, зачем нам весьма недешевый сервис для редактирования готовых шаблонов, если с этим отлично справится даже DeepSeek. Да, с нуля ему крайне проблематично будет сделать что-то подобное, а вот внести небольшие правки – тут проблем никаких нет (в видео есть примеры).
Для e-learning это потенциально интересная история: промо-лендинги курсов, интерактивные демо, wow-страницы для запусков HR-мероприятий — все это можно собирать быстро (да и вообще можно собрать).
Да, и давайте будем честны, дизайн в e-learning это в большей степени про просто, информативно и понятно, а не про ВАУ-что-то-невероятное (начитался ИИшных текстов, и теперь сам везде пихаю эту конструкцию, извините). Даже если есть потребность и желание сделать что-то такое руками – мало в какой команде есть реальный опыт и экспертиза подобной разработки.
И вот тут получается интересная штука:
С одной стороны, в e-learning все еще редко нужен «космический» дизайн.
Да и не любой офисный ПК нормально потянет даже такое 3D, а если нужен адаптив под мобильные устройства – мы получаем целый ворох дополнительных проблем (которые мы скорее всего решим только отдельным лендингом без 3D для мобильных устройств).
С другой — раньше даже при желании сделать что-то визуально сложное ты почти всегда упирался в отсутствие людей, экспертизы, времени и бюджета. Теперь, если очень сильно нужно и хочется – то можно.
Это ли не прекрасно?
То, что ИИ весьма неплохо генерирует небольшие интерактивы и лендинги мы уже привыкли. Но хочется уже не просто «еще один AI-лендинг», а что-то уровня Awwwards — с 3D, интерактивами и ощущением «это вообще как собрали?».
Именно с таким настроем я зашел в Omma, которую мне настойчиво рекламировала одна социальная сеть.
Omma – ИИ-инструмент для сборки лендингов с акцентом на 3D и интерактивы.
Все работает как и в любых других ИИ-инструментах: пишешь в чат что хочешь, ИИшка пишет код – получаешь продукт.
Дается немного токенов бесплатно, чтобы можно было оценить инструмент.
Спойлер: бесплатных токенов не хватит даже чтобы немного поиграться. Одна попытка на простенький проект – токены закончились (в первом видео то, что у меня получилось «сваять» за лимит).
Судя по результату – чтобы сделать что-то действительно интересное, потребуется целый вагон токенов.
Что понравилось:
• Инструмент действительно собирает лендинги с 3D элементами и, если постараться, получается интересно. Это однозначно плюс.
Да, в Cursor такое тоже можно собрать, но процесс разработки потребует больше референсов, навыков и итераций. Для человека без опыта во фронтенде и 3D это все еще довольно хардкорная история.
• Есть библиотека с интересными примерами, собранными в Omma.
Писал пост про интересные портфолио, там был пример с машинкой, который выиграл несколько лет назад все возможные конкурсы дизайнеров лендингов. Вот такой интерактив есть в Omma как шаблон.
Любой шаблон можно отредактировать и быстро получить результат.
Да и вообще референсы никогда не бывают лишними.
Другой вопрос, зачем нам весьма недешевый сервис для редактирования готовых шаблонов, если с этим отлично справится даже DeepSeek. Да, с нуля ему крайне проблематично будет сделать что-то подобное, а вот внести небольшие правки – тут проблем никаких нет (в видео есть примеры).
Для e-learning это потенциально интересная история: промо-лендинги курсов, интерактивные демо, wow-страницы для запусков HR-мероприятий — все это можно собирать быстро (да и вообще можно собрать).
Да, и давайте будем честны, дизайн в e-learning это в большей степени про просто, информативно и понятно, а не про ВАУ-что-то-невероятное (начитался ИИшных текстов, и теперь сам везде пихаю эту конструкцию, извините). Даже если есть потребность и желание сделать что-то такое руками – мало в какой команде есть реальный опыт и экспертиза подобной разработки.
И вот тут получается интересная штука:
С одной стороны, в e-learning все еще редко нужен «космический» дизайн.
Да и не любой офисный ПК нормально потянет даже такое 3D, а если нужен адаптив под мобильные устройства – мы получаем целый ворох дополнительных проблем (которые мы скорее всего решим только отдельным лендингом без 3D для мобильных устройств).
С другой — раньше даже при желании сделать что-то визуально сложное ты почти всегда упирался в отсутствие людей, экспертизы, времени и бюджета. Теперь, если очень сильно нужно и хочется – то можно.
Это ли не прекрасно?
❤11👍7🎉2