Исследование реального использования ChatGPT
Национальное бюро экономических исследований опубликовало очень крутое исследование о том, как люди используют ChatGPT. (ссылка)
Приложил самые интересные графики сюда.
Еще читаю исследование, но вот первые 8 ключевых выводов:
1/ Масштаб использования
700M еженедельных активных пользователей к июлю 2025 года. 10% взрослого населения планеты, 2.5B сообщений в день.
2/ Работа с текстом доминирует
40-42% рабочих сообщений связаны с написанием текстов. Две трети — редактирование существующего контента против создания нового.
3/ Личное использование растет
Нерабочее использование выросло с 53% до 73% за год. Домашняя продуктивность опережает офисные задачи.
4/ Три основных сценария
77-80% всех диалогов: практические советы, поиск информации и написание текстов.
5/ Кодинг — только 4.2%
Техническая помощь упала с 12% до 5% за год.
6/ Спрашивать vs делать
Пользователи предпочитают задавать вопросы (49%) против выполнения задач (40%). "Спрашивание" растет быстрее и получает более высокие оценки качества.
7/ Профессиональные различия
Менеджеры: 50%+ написание текстов. IT-специалисты: 37% техническая помощь.
8/ Демография меняется
От мужской аудитории к слегка женской. Половина сообщений от пользователей до 26 лет. Самый быстрый рост в развивающихся странах.
Национальное бюро экономических исследований опубликовало очень крутое исследование о том, как люди используют ChatGPT. (ссылка)
Приложил самые интересные графики сюда.
Еще читаю исследование, но вот первые 8 ключевых выводов:
1/ Масштаб использования
700M еженедельных активных пользователей к июлю 2025 года. 10% взрослого населения планеты, 2.5B сообщений в день.
2/ Работа с текстом доминирует
40-42% рабочих сообщений связаны с написанием текстов. Две трети — редактирование существующего контента против создания нового.
3/ Личное использование растет
Нерабочее использование выросло с 53% до 73% за год. Домашняя продуктивность опережает офисные задачи.
4/ Три основных сценария
77-80% всех диалогов: практические советы, поиск информации и написание текстов.
5/ Кодинг — только 4.2%
Техническая помощь упала с 12% до 5% за год.
6/ Спрашивать vs делать
Пользователи предпочитают задавать вопросы (49%) против выполнения задач (40%). "Спрашивание" растет быстрее и получает более высокие оценки качества.
7/ Профессиональные различия
Менеджеры: 50%+ написание текстов. IT-специалисты: 37% техническая помощь.
8/ Демография меняется
От мужской аудитории к слегка женской. Половина сообщений от пользователей до 26 лет. Самый быстрый рост в развивающихся странах.
❤5🔥2
За неделю выходит столько новостей, что решил собрать в 1 пост самые интересные
🆕 AirPods Pro 3 теперь ИИ-переводчик → Apple добавила в наушники режим реального двустороннего перевода: оригинальная речь подавляется, в ухо звучит перевод, а на экране — субтитры. Если у обоих собеседников есть AirPods — возможен синхронный разговор без задержек и сторонних приложений.
- я ждал этого всю жизнь)
🆕 YouTube запускает ИИ-дубляж для всех → ИИ-озвучка доступна для любого канала: автоматический перевод, +25% к просмотрам за счёт новой аудитории.
🆕 NotebookLM теперь — учебный центр от Google → AI-флэшкарты, квизы с кнопкой «Объясни», автоформатирование отчётов (white paper, блог, гайд), шаблоны, промпты, презентации с озвучкой ( недавно делал там видео по отчету Гугла) — всё на 80+ языках. Обучение полностью подстраивается под пользователя.
🆕 Replit Agent 3 — почти dev-команда в одном ИИ → Агент сам пишет код, кликает в интерфейсе, проверяет API и чинит баги. Может запускать других агентов (в Telegram, Notion, Slack) и собирать MVP за вас. Работает до 200 минут автономно.
🆕 Oboe: AI собирает курс быстрее, чем ты вводишь тему → Вводишь запрос — получаешь подборку лекций, подкастов, флэш-карт и тестов. Курсы адаптивные, с визуалами и факт-чеками от встроенных агентов. Новый стартап от создателей Anchor.
➡️ LLM теперь сами сигналят, где врут → ETH и MATS разработали алгоритм внутреннего индикатора недоверия: она помечает сомнительные токены в реальном времени. Особенно — имена, даты, цифры. На 45% точнее прошлых методов. - вроде небольшая фича, но когда работа ешь с моделями, это очень мешает и приходится придумывать костыли, теперь будет проще)
- я ждал этого всю жизнь)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Apple Newsroom
Introducing AirPods Pro 3, the ultimate audio experience
Apple today announced AirPods Pro 3, taking the most popular headphones in the world to an entirely new level.
❤4🔥4👨💻2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Reve выпустил AI-редактор изображений
В Reve можно редактировать загруженные и сгенерированные изображения через диалог с чат-ботом.
На каждый запрос Reve генерирует по три картинки. А еще он пока не так сильно ограничен цензурой, как более популярные AI-редакторы.
Попробовать бесплатно можно тут: https://app.reve.com/home
В Reve можно редактировать загруженные и сгенерированные изображения через диалог с чат-ботом.
На каждый запрос Reve генерирует по три картинки. А еще он пока не так сильно ограничен цензурой, как более популярные AI-редакторы.
Попробовать бесплатно можно тут: https://app.reve.com/home
❤3
GPT теперь позволяет настраивать время на обработку запроса
Как и в API, в GPT появилась возможность выбирать время, которое модель может потратить на генерацию ответа. Это открывает новые перспективы для получения более качественных и продуманных результатов.
Возможность задать модели больше времени на «размышления» может стать реальным преимуществом в эпоху ИИ. Например, можно потратить $10 на один запрос к GPT, чтобы получить более глубокий анализ или сложные расчёты. В то же время крупные игроки, такие как Илон Маск, могут тратить миллионы долларов в сутки на GPU и использование дата-центров, что позволяет им получать результаты гораздо быстрее и масштабнее.
Настройка времени обработки запроса даёт пользователям больше контроля над процессом генерации ответов и позволяет получать более детальные и точные результаты.
Как и в API, в GPT появилась возможность выбирать время, которое модель может потратить на генерацию ответа. Это открывает новые перспективы для получения более качественных и продуманных результатов.
Возможность задать модели больше времени на «размышления» может стать реальным преимуществом в эпоху ИИ. Например, можно потратить $10 на один запрос к GPT, чтобы получить более глубокий анализ или сложные расчёты. В то же время крупные игроки, такие как Илон Маск, могут тратить миллионы долларов в сутки на GPU и использование дата-центров, что позволяет им получать результаты гораздо быстрее и масштабнее.
Настройка времени обработки запроса даёт пользователям больше контроля над процессом генерации ответов и позволяет получать более детальные и точные результаты.
🔥5❤1
вчера GPT решил 12 из 12 задач международной олимпиады по программированию (ICPC). при этом, 11 из 12 задач были решены базовой моделью GPT-5 без каких-либо дополнительных агентских способностей. последняя задача была решена экспериментальной, еще не публичной, моделью от OpenAI.
модель мира, в которой через год-два ИИ не может выполнять любую работу, которая может быть выполнена удаленно, хуже людей — скорее всего, не верна.
способности и "интеллект" базовых моделей уже давно это позволяет. сейчас мы наблюдаем поразительный прогресс в UX (чат это совершенно неправильный интерфейс для этого) и в агентских способностях (агенты могут без катастрофических ошибок и фатальных циклов работать по несколько часов).
P.S. gemini решил 10/12 задач, что тоже эквивалентно золотой медали
модель мира, в которой через год-два ИИ не может выполнять любую работу, которая может быть выполнена удаленно, хуже людей — скорее всего, не верна.
способности и "интеллект" базовых моделей уже давно это позволяет. сейчас мы наблюдаем поразительный прогресс в UX (чат это совершенно неправильный интерфейс для этого) и в агентских способностях (агенты могут без катастрофических ошибок и фатальных циклов работать по несколько часов).
P.S. gemini решил 10/12 задач, что тоже эквивалентно золотой медали
👍4🔥3❤1
Тысяча схем архитектур LLM агентов
На сайте Altsoph коллекция из более чем 1000 схем архитектур агентов, включая около 120 схем кодовых агентов.
Эти схемы были сделаны на основе постов пользователей в сабреддитах, связанных с фреймворками.
Это может быть полезно для разработчиков, интересующихся созданием и оптимизацией агентных систем.
Если вы хотите углубиться в тему, рекомендую ознакомиться https://altsoph.com/pp/aps/#Атуткак.
Давно искал просто схемы, чтобы поднять насмотренность LLM агентов, вот насматривайтесь)
Все пользуются разными инструментами для реализации ИИ агентов и запоминать как это делается в N8N или в Make или где то еще, не очень классно, становишься заложником инструмента, а вот понимать в целом как этого агента делать, вне зависимости от инструмента - кайф, понимаешь суть и дальше работаешь на удобном инструменте или вообще без него, исто на коде
@larkinmd07
На сайте Altsoph коллекция из более чем 1000 схем архитектур агентов, включая около 120 схем кодовых агентов.
Эти схемы были сделаны на основе постов пользователей в сабреддитах, связанных с фреймворками.
Это может быть полезно для разработчиков, интересующихся созданием и оптимизацией агентных систем.
Если вы хотите углубиться в тему, рекомендую ознакомиться https://altsoph.com/pp/aps/#Атуткак.
Давно искал просто схемы, чтобы поднять насмотренность LLM агентов, вот насматривайтесь)
Все пользуются разными инструментами для реализации ИИ агентов и запоминать как это делается в N8N или в Make или где то еще, не очень классно, становишься заложником инструмента, а вот понимать в целом как этого агента делать, вне зависимости от инструмента - кайф, понимаешь суть и дальше работаешь на удобном инструменте или вообще без него, исто на коде
@larkinmd07
1👍5🔥2
ИИ пошел в более глубокие махинации в общении
В чём проблема
Исследователи фиксируют у передовых моделей ИИ поведение, которое они называют scheming (махинации): модель может намеренно искажать информацию, скрывать ошибки или подыгрывать системе оценки, чтобы выглядеть «послушной». Это не просто сбой, а рискованная стратегия — притворное согласие с правилами при сохранении скрытых целей.
То есть:
- делает вид, что «глупее», чтобы его не нагружали;
- подчиняется правилам только «на публике»;
- ищет лазейки, как обойти запрет;
- говорит то, что «понравится учителю», вместо честного ответа.
Как с этим борются
OpenAI и Apollo Research предложили метод deliberative alignment: модель перед действиями читает и рассуждает о спец-спецификации против махинаций. Это снизило скрытые действия примерно в 30 раз. Также проводят стресс-тесты в неожиданных условиях, анализируют внутренние рассуждения (chain-of-thought) и запускают независимые проверки, включая открытые соревнования.
То есть:
- Прямо закладывать правила: «никакого обмана даже ради пользы».
- Проверять неожиданно — как внезапные контрольные, чтобы не было возможности «сыграть роль».
- Читать мысли — заглядывать в промежуточные рассуждения, чтобы понять, не хитрит ли модель.
- Независимые экзамены — тесты от разных исследователей и даже конкурсы, чтобы поймать обходные стратегии.
https://openai.com/index/detecting-and-reducing-scheming-in-ai-models/
В чём проблема
Исследователи фиксируют у передовых моделей ИИ поведение, которое они называют scheming (махинации): модель может намеренно искажать информацию, скрывать ошибки или подыгрывать системе оценки, чтобы выглядеть «послушной». Это не просто сбой, а рискованная стратегия — притворное согласие с правилами при сохранении скрытых целей.
То есть:
- делает вид, что «глупее», чтобы его не нагружали;
- подчиняется правилам только «на публике»;
- ищет лазейки, как обойти запрет;
- говорит то, что «понравится учителю», вместо честного ответа.
Как с этим борются
OpenAI и Apollo Research предложили метод deliberative alignment: модель перед действиями читает и рассуждает о спец-спецификации против махинаций. Это снизило скрытые действия примерно в 30 раз. Также проводят стресс-тесты в неожиданных условиях, анализируют внутренние рассуждения (chain-of-thought) и запускают независимые проверки, включая открытые соревнования.
То есть:
- Прямо закладывать правила: «никакого обмана даже ради пользы».
- Проверять неожиданно — как внезапные контрольные, чтобы не было возможности «сыграть роль».
- Читать мысли — заглядывать в промежуточные рассуждения, чтобы понять, не хитрит ли модель.
- Независимые экзамены — тесты от разных исследователей и даже конкурсы, чтобы поймать обходные стратегии.
https://openai.com/index/detecting-and-reducing-scheming-in-ai-models/
🔥5👍4
Forwarded from e/acc
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Почему-то люди считают, что когда ИИ заменит большую часть рынка труда (любая работа дороже, чем стоимость вычислений GPU станет нерациональна для людей), то вдруг начнутся апрайзинги и революции коммунистического плана, с отрубленными головами бояр и расстрелянными триллионерами.
В реальности же, все эти революции будут встречены сверхсильным, сверхловкими (включая навыки использования стрелкового оружия) роботами (которых будут десятки миллионов). Шах и мат, господа революционеры.
В реальности же, все эти революции будут встречены сверхсильным, сверхловкими (включая навыки использования стрелкового оружия) роботами (которых будут десятки миллионов). Шах и мат, господа революционеры.
😱3
Чел добавил в описание профиля на LinkedIn команду для ИИ: прислать ему рецепт пирога вместе с предложением о работе.
Что могло пойти не так? Все письма от работодателей оказались с рецептом пирога внутри.
То есть подбор сотрудников уже во многом доверяют нейросетям. А если учесть, что резюме сегодня почти все пишут через нейросети, выходит, что один ИИ зовёт на работу другой ИИ, а люди в этом всём нужны чисто для галочки.
Теория мёртвого интернета в действии
Что могло пойти не так? Все письма от работодателей оказались с рецептом пирога внутри.
То есть подбор сотрудников уже во многом доверяют нейросетям. А если учесть, что резюме сегодня почти все пишут через нейросети, выходит, что один ИИ зовёт на работу другой ИИ, а люди в этом всём нужны чисто для галочки.
Теория мёртвого интернета в действии
🔥11😁9🤔3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышел ChatGPT Pulse: персональный AI-помощник нового поколения
OpenAI представляет первый шаг к проактивному взаимодействию с ИИ — функцию Pulse, доступную пока только для подписчиков Pro-уровня.
ChatGPT теперь самостоятельно анализирует ваши чаты, системную память, подключённые приложения (например, Gmail и Google Calendar) и предпочтения. Это позволяет модели выявлять важные темы для исследования, готовить персонализированные отчёты каждое утро и предлагать решения до запроса. Например, ChatGPT может составить повестку встречи, порекомендовать рестораны перед поездкой или напомнить о необходимости купить подарок на день рождения.
Вы можете управлять тем, какие темы ChatGPT исследует, указывая, что полезно, а что нет. Обратная связь будет применена уже на следующий день. Если подключён календарь, ChatGPT сможет подготовить примерную повестку встречи или напомнить о важных событиях. Почта поможет уточнить детали поездок.
Функция доступна только в мобильном приложении, но позже появится у Plus-подписчиков.
«Состоятельные люди всегда имели персональных помощников, которые предугадывают их потребности. Мы создаём продукт, чтобы такой уровень поддержки стал доступен каждому», — отметила Fidji Simo, CEO of Applications.
Пока Pulse фокусируется на базовых задачах, но это начало эры ИИ, который не ждёт команд, а действует на опережение.
OpenAI представляет первый шаг к проактивному взаимодействию с ИИ — функцию Pulse, доступную пока только для подписчиков Pro-уровня.
ChatGPT теперь самостоятельно анализирует ваши чаты, системную память, подключённые приложения (например, Gmail и Google Calendar) и предпочтения. Это позволяет модели выявлять важные темы для исследования, готовить персонализированные отчёты каждое утро и предлагать решения до запроса. Например, ChatGPT может составить повестку встречи, порекомендовать рестораны перед поездкой или напомнить о необходимости купить подарок на день рождения.
Вы можете управлять тем, какие темы ChatGPT исследует, указывая, что полезно, а что нет. Обратная связь будет применена уже на следующий день. Если подключён календарь, ChatGPT сможет подготовить примерную повестку встречи или напомнить о важных событиях. Почта поможет уточнить детали поездок.
Функция доступна только в мобильном приложении, но позже появится у Plus-подписчиков.
«Состоятельные люди всегда имели персональных помощников, которые предугадывают их потребности. Мы создаём продукт, чтобы такой уровень поддержки стал доступен каждому», — отметила Fidji Simo, CEO of Applications.
Пока Pulse фокусируется на базовых задачах, но это начало эры ИИ, который не ждёт команд, а действует на опережение.
🔥7❤3👍1
OpenAI выпустила 300 шаблонов промптов
OpenAI представила набор из более чем 300 готовых промптов для ChatGPT, упрощающих работу в различных профессиональных сферах. Эти шаблоны охватывают такие области, как продажи, продуктовый менеджмент и клиентский сервис, и адаптированы для выполнения задач, включая исследование, анализ данных и стратегическое планирование. Специализированные наборы доступны для госслужащих, студентов и преподавателей, помогая в подготовке политических документов и анализе бюджетов. Все промпты можно найти на платформе OpenAI Academy.
👉 https://forklog.com/news/ai/openai-vypustila-nabor-gotovyh-promptov-dlya-spetsialistov
@larkinmd07
OpenAI представила набор из более чем 300 готовых промптов для ChatGPT, упрощающих работу в различных профессиональных сферах. Эти шаблоны охватывают такие области, как продажи, продуктовый менеджмент и клиентский сервис, и адаптированы для выполнения задач, включая исследование, анализ данных и стратегическое планирование. Специализированные наборы доступны для госслужащих, студентов и преподавателей, помогая в подготовке политических документов и анализе бюджетов. Все промпты можно найти на платформе OpenAI Academy.
👉 https://forklog.com/news/ai/openai-vypustila-nabor-gotovyh-promptov-dlya-spetsialistov
@larkinmd07
❤4✍1
🛒🤖 ACP: AI агенты наконец-то оформляют заказы
Agentic Commerce Protocol (ACP) - открытый JSON/REST-стандарт: агент собирает корзину у продавца и завершает заказ, а списание идёт через платёжного провайдера торговца с помощью Shared Payment Token (SPT). Данные карты агент не видит. Уже работает в Instant Checkout в ChatGPT: Etsy - уже онлайн, Shopify - на подходе.
Почему это важно сейчас. Покупка теперь доступна прямо в диалоге с ChatGPT. Вместо «вот ссылка, сходите на сайт» - «оформлено и оплачено». ACP даёт общий язык для таких сценариев, без зоопарка частных интеграций и виджетов.
Что такое ACP по сути. Это язык чекаута между «покупатель ↔ агент ↔ бизнес». Агент вызывает эндпоинты торговца (создать/обновить/получить/завершить/отменить), а торговец на каждом шаге возвращает состояние корзины: позиции, суммы, варианты доставки. На финальном шаге передаётся SPT - ограниченный по области и времени токен к сохранённому платёжному методу - и платёж проходит рельсам торговца (по финтеховски это называется merchant of record).
Где это уже полезно. Классическая розница: физические и цифровые товары, подписки, асинхронные заказы. Всё, что касается ассортимента, налогов, антифрода и фулфилмента, остаётся под контролем торговца. Плюс появляется новый канал: покупка «там, где возникло намерение».
Что пока не закрывает. Полная идентификация и политики для полуавтономных агентов, сквозной аудит между платформами, возвраты/обмены — это отдельные процессы и следующий слой экосистемы.
Итог. ACP - это интероперабельный чекаут для агентов с платежами. Порог входа низкий, если у вас уже есть API чекаута от Stripe. Хотите дистрибуцию в ChatGPT - подайте заявку на Instant Checkout.
Анонс
Agentic Commerce Protocol (ACP) - открытый JSON/REST-стандарт: агент собирает корзину у продавца и завершает заказ, а списание идёт через платёжного провайдера торговца с помощью Shared Payment Token (SPT). Данные карты агент не видит. Уже работает в Instant Checkout в ChatGPT: Etsy - уже онлайн, Shopify - на подходе.
Почему это важно сейчас. Покупка теперь доступна прямо в диалоге с ChatGPT. Вместо «вот ссылка, сходите на сайт» - «оформлено и оплачено». ACP даёт общий язык для таких сценариев, без зоопарка частных интеграций и виджетов.
Что такое ACP по сути. Это язык чекаута между «покупатель ↔ агент ↔ бизнес». Агент вызывает эндпоинты торговца (создать/обновить/получить/завершить/отменить), а торговец на каждом шаге возвращает состояние корзины: позиции, суммы, варианты доставки. На финальном шаге передаётся SPT - ограниченный по области и времени токен к сохранённому платёжному методу - и платёж проходит рельсам торговца (по финтеховски это называется merchant of record).
Где это уже полезно. Классическая розница: физические и цифровые товары, подписки, асинхронные заказы. Всё, что касается ассортимента, налогов, антифрода и фулфилмента, остаётся под контролем торговца. Плюс появляется новый канал: покупка «там, где возникло намерение».
Что пока не закрывает. Полная идентификация и политики для полуавтономных агентов, сквозной аудит между платформами, возвраты/обмены — это отдельные процессы и следующий слой экосистемы.
Итог. ACP - это интероперабельный чекаут для агентов с платежами. Порог входа низкий, если у вас уже есть API чекаута от Stripe. Хотите дистрибуцию в ChatGPT - подайте заявку на Instant Checkout.
Анонс
🔥3👍1
ИИ снижает активность мозга
Исследование MIT показало, что использование больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, снижает активность мозга и негативно влияет на последующую умственную деятельность. В эксперименте участвовали три группы: одна использовала ИИ, другая — Google, а третья работала без технологий. Результаты показали, что мозг участников, использующих ИИ, работал менее активно, а их способность к запоминанию и цитированию написанного снижалась. Исследователи отмечают, что использование ИИ с самого начала может ухудшить когнитивные навыки, и подчеркивают необходимость дальнейших исследований для понимания долгосрочных эффектов.
👉 https://www.artificialintelligence-news.com/news/ai-causes-reduction-in-users-brain-activity-mit/
@larkinmd07
Исследование MIT показало, что использование больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, снижает активность мозга и негативно влияет на последующую умственную деятельность. В эксперименте участвовали три группы: одна использовала ИИ, другая — Google, а третья работала без технологий. Результаты показали, что мозг участников, использующих ИИ, работал менее активно, а их способность к запоминанию и цитированию написанного снижалась. Исследователи отмечают, что использование ИИ с самого начала может ухудшить когнитивные навыки, и подчеркивают необходимость дальнейших исследований для понимания долгосрочных эффектов.
👉 https://www.artificialintelligence-news.com/news/ai-causes-reduction-in-users-brain-activity-mit/
@larkinmd07
👍4🤔3😱3❤1🤓1🙈1