group-telegram.com/inclient/1152
Last Update:
Какие нейросети я использую? Пост 1: ChatGPT
Каждый день я использую 28 нейросетей, работаю на 70% быстрее и зарабатываю в три раза больше, чем раньше.
Звучит как фантастика!
Черт, это галиматья полная! Хотел бы я прикинуться нейро-мачо, чтобы презентовать тебе в конце платный курс... Но что-то опять пошло не так с моей монетизацией (курсов не будет, промты и гайды будут, в августе), поэтому давай я расскажу как есть о своих любимых нейросетях, и, поверь, это будет очень короткий список:
1. ChatGPT
2. Gemini
3. Perplexity
4. Claude
5. NotebookLM
Я не могу, не умею и не считаю нужным юзать одновременно много инструментов, какие бы ни были они революционные, полезные или даже, если ими пользуется сам Сэм Альтман. Почему? Мне это на фиг не надо.
Думаю, очень немногие используют больше трёх–пяти.
Итак, мои любимые нейросети.
(Тут первый пост, другие потом)
1. ChatGPT
Прежде всего я ценю этот чат-бот за удобство.
Под удобством я имею в виду не столько стремление разработчика упростить дизайн такой сложной машины, как ChatGPT, сколько умение ИИ-модели предугадывать мои хотелки. Например, работу над промтами я доверяю только ChatGPT. Может, я делаю что-то не так, не знаю, но у меня другие нейросети чаще захлебываются в куче вводных данных (ИИ-роль, контекст, ниша и т. п.), пишут промт не по образцу, упрощают или перебарщивают с требованиями, чаще забивают на то, что я просил их сделать. В диалогах на другие темы, где счёт идёт на десятки сообщений, я имел плюс-минус такой же опыт.
ChatGPT пишет нормальные тексты. Самые лучшие результаты я наблюдал, когда скидывал чат-боту свой пост или отрывок статьи как пример.
Мне очень нравится Perplexity. Использую его каждый день, он почти заменил мне Яндекс. Но переключаюсь на ChatGPT, когда надо «поболтать» с инфой, то есть когда задача сложнее, чем «скажи, зачем нужен цифровой рубль?» — например, чтобы помочь с контентом (порезать текст на заголовки, фразы), разобрать идею глубже, задав чат-боту вопросы и т. п.
Люблю глубокое исследование (Deep Research). Так я анализирую свой/чужой контент, чтобы понять, что нравится аудитории, ищу темы для блога и просто учусь чему-нибудь новому. Например, сейчас меня интересует сторителлинг и шахматы. А в июне я потратил десять исследований на то, чтобы выяснить, как масштабируют свои проекты Starbucks, Apple, Samsung.
Генератор изображений — для меня это приятное дополнение. Применяю редко, потому как я не любитель картинок, сделанных нейросетью. Чаще работаю в Sora. Обложки для подборок, диаграммы для статей, слайды для карточек и еще кое-какой несложный визуал по привычке делаю руками.
Самое главное достижение OpenAI за год я считаю появление у чат-бота памяти. По моим ощущениям ИИ стал лучше понимать, что я хочу. Радостно видеть, когда он применяет свои знания о моих предпочтениях в новых чатах: как формулировать ответы, на что делать упор, какие темы мне интересны. В долгих проектах это экономит кучу времени и нервов. Как ты помнишь, раньше у ChatGPT и у других нейросетей были с этим проблемы. Приходилось разжевывать свое видение решение запроса каждый раз заново.
У меня платная версия.
@inclient
BY Бегин
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
Share with your friend now:
group-telegram.com/inclient/1152
