OpenAI — June 2026

✅ Today's AI News

1️⃣ AI model makers are pushing hard Reuters, WSJ, CNBC, and TechCrunch are all tracking fresh model launches, pricing moves, and the race among OpenAI, Anthropic, Google, Amazon, Meta, and xAI.

2️⃣ India is becoming a bigger AI battleground Indian Express is highlighting AI governance, talent wars, OpenAI’s India push, and the growing role of AI startups in the country.

3️⃣ Regulation and copyright remain central The BBC and The Economist are following copyright disputes, government intervention, and wider debates over whether AI needs tighter controls.

4️⃣ AI is spreading into products and workflows Google’s latest AI coverage points to a more agentic Gemini experience, while firms like Klarna and banks are using AI for payments and fraud detection.

5️⃣ The market is still broad and fast-moving From consumer assistants to enterprise tools, AI continues to drive business strategy, data-center investment, and competition across the tech sector.

💬 Tap ❤️ for more!

Так сюжет к ролику чат GPT писал, еблан.

Прикиньте. Кто-то реально верит, что я буквально сижу и чёто там печатаю на клавиатуре.

АХАХАХХАХАХАХХАХ

Зачем Google меняет свою стратегию?

👥 Еще в апреле Google собрала команду, которая должна была сократить отставание от Anthropic в области ИИ для программирования. Изначально специалисты должны были заниматься только улучшением моделей для написания кода. Однако первоначальный план пришлось поменять. Новая цель — изменить сам подход к обучению моделей.

Компания решила усилить направление дополнительного обучения уже готовых моделей на специализированных данных, чтобы быстрее адаптировать модели под конкретные задачи, не начиная обучение с нуля. Перестройка происходит в непростой момент. За последние недели Google потеряла сразу нескольких ключевых исследователей: соавтор Gemini Ноам Шазир перешел в OpenAI, а лауреат Джон Джампер в Anthropic.

💭 Google редко публично меняет стратегию через несколько месяцев после запуска новой команды. Поможет ли смена стратегии сократить разрыв с Anthropic? Ответ, скорее всего, увидим уже в ближайших релизах.

#Свежак

🖥 Свой ChatGPT без VPN и подписки: пошаговый гайд

Платить $20–30 в месяц, бороться с VPN и бояться сливать корпоративные данные в облако OpenAI — знакомо?

В 2026 году есть нормальная альтернатива: локальный ИИ-стек на своём «железе»:

1️⃣ Установка Ollama — нативно на Windows/macOS (без Docker, иначе теряете скорость). На Mac через brew install ollama.

2. Развертывание интерфейса Open WebUI — поднимается в Docker одной командой, открывается на localhost:3000. Регистрация локального аккаунта — данные никуда не уходят.

3. Подключение к IDE: — VS Code + Continue: { "models": [ { "title": "Qwen 7B Local", "provider": "ollama", "model": "qwen2.5-coder:7b", "requestOptions": { "num_ctx": 32768 } } ], "tabAutocompleteModel": { "title": "Qwen 1.5B Autocomplete", "provider": "ollama", "model": "qwen2.5-coder:1.5b" } }

Это не заменит топовые облачные модели для сложной архитектуры и многофайловых репозиториев. Но всю ежедневную рутину заберет на себя полностью 😉

Накиньте реакций и сохраните на заметку!

🩺 Сколько времени вы тратите на поиск доказательной базы ?

Знакомая ситуация: нужно узнать про эффективность препарата или последнюю схему лечения, а под рукой нет 20 минут, чтобы перелопатить PubMed, отфильтровать мусор и найти актуальные исследования.

Сервис который закрывает именно эту боль 👇

Quali_Med_Bot — задаёте вопрос, бот параллельно ищет в PubMed, Europe PMC, Cochrane, openFDA, CDC, EMA и возвращает реальные статьи с PMID/DOI, годом, журналом и кратким разбором — без воды и без выдуманных источников.

Чем отличается от ChatGPT? Никаких "галлюцинаций" со ссылками в никуда — только то, что реально существует в базах, и сразу ссылка на источник. Плюс бот сам подсвечивает, если нашёл бесплатную полнотекстовую версию статьи 🔓

Что внутри: - Поиск по 6 базам одновременно - Реальные PMID/DOI на каждое утверждение - Приоритет свежих и высокоцитируемых работ - Приоритет авторитетным журналам (NEJM, The Lancet, JAMA, Cochrane) - Ответ на русском

5 запросов в день — бесплатно, без регистрации, просто открыть и спросить.

👉 t.me/quali_med_bot

Попробуйте на реальных кейсах из практики 🙂

🩺 Сколько времени вы тратите на поиск доказательной базы ?

Знакомая ситуация: нужно узнать про эффективность препарата или последнюю схему лечения, а под рукой нет 20 минут, чтобы перелопатить PubMed, отфильтровать мусор и найти актуальные исследования.

Сервис который закрывает именно эту боль 👇

Quali_Med_Bot — задаёте вопрос, бот параллельно ищет в PubMed, Europe PMC, Cochrane, openFDA, CDC, EMA и возвращает реальные статьи с PMID/DOI, годом, журналом и кратким разбором — без воды и без выдуманных источников.

Чем отличается от ChatGPT? Никаких "галлюцинаций" со ссылками в никуда — только то, что реально существует в базах, и сразу ссылка на источник. Плюс бот сам подсвечивает, если нашёл бесплатную полнотекстовую версию статьи 🔓

Что внутри: - Поиск по 6 базам одновременно - Реальные PMID/DOI на каждое утверждение - Приоритет свежих и высокоцитируемых работ - Приоритет авторитетным журналам (NEJM, The Lancet, JAMA, Cochrane) - Ответ на русском

5 запросов в день — бесплатно, без регистрации, просто открыть и спросить.

👉 t.me/quali_med_bot

Попробуйте на реальных кейсах из практики 🙂

‎Тут мировая технократическая элита глупейшим образом сдала сама себя: хакеры слили в сеть данные вплоть до домашних адресов членов закрытого сетевого клуба Dialog, созданного cоучредителем PayPal и Palantir Питером Тилем совместно с IT-инвестором Ореном Хоффманом. Среди членов весь цвет мировой технологической, политической, экономической, культурной элиты: Илон Маск, зять Трампа Джаред Кушнер, министр финансов США Скотт Бессент, президент OpenAI Грег Брокман, соучредитель Palantir Джо Лонсдейл и еще около 2,5 тысяч единомышленников, которые ежедневно принимают решения, определяющие будущее нашего мира. Клуб по-своему переосмысливает глобалистские тезисы: мировое правительство превращается в правительство конкретной страны (членам клуба во многом обязаны креслами члены нынешней администрации США, в том числе президент), утверждается торжество науки и технологий, культивируется максимальная человеческая эффективность и трансгуманизм, при этом возрождается религия как культ. Если вспомнить богослужения Хегсета во имя уничтожения Ирана, где на полном серьёзе цитировались «псалмы» из «Криминального чтива», написанные Тарантино, можно предположить, о чем речь. Будет ли во всем этом место морали, Богу, семье, человеку, как мы его понимаем сейчас? Будет ли место России, какой нам бы хотелось ее видеть? Ответ очевиден. Но, судя по тому, как легко технодемиурги сдали себя (говорят, список участников нашли в HTML-коде), этому еще можно противостоять.

Вернулся из Армении, где хотел просто прочитать лекцию в ЕГУ (Ереванский госунивер), а вместо этого оказался в свадебном горном кутеже.

В целом же июнь прошёл под знамёнами чемпионата мира по футболу, для которого очень много делается по рабочим делам. И вот буквально вчера я получил известия от публициста Константина Степанова, который устроил турнир между ИИ моделями по прогнозированию ЧМ. А до этого у нас с ним был большой такой разговор про ИИ.

Хочу привести его здесь полностью, потому что это исследование показалось мне максимально любопытным. И с точки зрения обнаружившихся чемпионов, и с позиции успешности человека в этом состязании.

ЧЕМПИОНАТ МИРА И БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ

На чемпионате мира по футболу закончился групповой этап и можно подвести промежуточные итоги турнира прогнозов между популярными моделями ИИ.

За угаданный точный счет в матче каждая модель получила +3 очка, за угаданную разницу (включая ничьи) +2 очка, просто за угаданный результат +1 очко.

Бонусные очки за выход команд в плей-офф: 1 и 2 угаданное место команды в группе +1 очко, выход в плей-офф с любого места в группе +0.5

Текущие результаты:

Claude Fable 5: 80 очков + 21.5 бонусов Grok: 78 очков + 22 бонуса Qwen: 74 очка + 21.5 бонусов Claude Sonnet 4.6: 72 очка + 21.5 бонусов Alisa: 72 очка + 21 бонус Chat GPT: 60 очков + 19.5 бонусов DeepSeek: 58 очков + 21 бонус Claude Opus 4.8: 53 очка + 19 бонусов Человек (то есть я): 45 очков + 17 бонусов

Что хочется отметить::

1. Специалиста со стажем (типа меня) разнесли без вариантов. Но я в азартные игры и не играю.

2. Пресловутый Claude Fable 5, которого выкатили на пару дней в открытый доступ, а потом закатили обратно и сделали только с доступом через американские Госуслуги, оказался молодцом.

3. Внезапно неплохо выступила Алиса. Уважение.

4. Предпоследнее место Opus 4.8. Предположу, что вызвано тем, что он сразу меня предупредил, что будет играть защиту Каро-Канн (зачеркнуто) будет считать вероятности исхода матчей по методу Монте-Карло, в отличие от своих братьев по разуму, которые, похоже, просто анализировали информацию о прогнозах, имевшуюся в открытом доступе или считали вероятность исхода того или иного матча по текущему рейтингу ФИФА.

С учетом реально сложившейся сетки турнира попросил все те же модели (за вычетом выбывшей по состоянию здоровья Fable) пересчитать итоговые результаты чемпионата.

Без существенных изменений по сравнению с прогнозом, который был дан в начале июня.

6 из 7 моделей выбирают полуфинал Бразилия - Аргентина (в одном из вариантов Англия - Аргентина). Также 6 из 7 выбирают во второй паре полуфиналистов Францию и Испанию (в одном из вариантов Германия - Испания).

Варианты победителей чемпионата:

Бразилия - 3 (Qwen, Grok, ChatGPT) Испания - 2 (Claude 4.8, Алиса) Аргентина - 1 (Claude 4.6) Германия - 1 (DeepSeek)

тг | бусти | max | дзен | vk | я музыка

🤖 Use these ChatGPT prompts to save h0urs:

Рассказал на вебинаре, как с ChatGPT создавать индивидуальные планы развития для себя и сотрудников

Спойлер: с ИИ это быстрее и проще. Плюс нейросеть в роли коуча может подарить вам немало инсайтов по ходу процесса

Тем, кто работает в корпоративном обучении, рекомендую глянуть и поделиться впечатлениями

🫴 https://vkvideo.ru/video-228220941_456239072

🤖 OpenAI представила GPT-5.6 Sol, Terra и Luna — модели с доступом для избранных

С выходом GPT-5.6 OpenAI обновила схему названий: теперь цифра обозначает поколение, а постоянные имена Sol, Terra и Luna — уровень модели.

Три модели — три уровня: ☀️ Sol — лучшее, что есть у OpenAI, два дополнительных режима: — Max (больше времени на рассуждение при сложных задачах) — Ultra (несколько субагентов работают параллельно для ускорения сложных процессов)

🌍 Terra — оптимум между мощностью и ценой

🌙 Luna — доступная; быстро и дёшево, для массовых задач

Интересно, что Sol обошла GPT-5.5 в биологических исследованиях — и при этом расходует меньше токенов.

Кэширование запросов улучшено: появились явные точки сброса и минимальное хранение кэша увеличено до 30 минут.

Как вам обновление? Дайте знать реакцией 👍

Hey guys,

Here is the list of best curated Telegram Channels for free education 👇👇

Free Courses with Certificate

Web Development Free Resources

Data Science & Machine Learning

Programming Free Books

Python Free Courses

Python Interview Resources

Ethical Hacking & Cyber Security

English Speaking & Communication

Stock Marketing & Investment Banking

Coding Projects

Jobs & Internship Opportunities

Learn Digital Marketing

Crack your coding Interviews

Udemy Free Courses with Certificate

Earn $10000 with ChatGPT

Google Jobs

Java Programming Free Resources

Learn Blockchain & Crypto

Data Analyst Jobs

Artificial Intelligence

Free access to all the Paid Channels 👇👇 https://t.me/addlist/4q2PYC0pH_VjZDk5

Do react with ♥️ if you need more content free resources

ENJOY LEARNING 👍👍

OpenAI переформатирует линейку GPT

Вместо одного «супер‑мозга» мы получаем три чётко позиционированных модели: Sol, Terra и Luna.

OpenAI представила GPT‑5.6 как семейство моделей с разной глубиной, ценой и специализацией: - Sol — флагман для самых сложных задач. - Terra — баланс качества и стоимости. - Luna — максимально быстрая и дешёвая модель для массовых сценариев.

По сути, это переход от одной универсальной модели к продуктовой линейке, где под каждую задачу есть свой инструмент.

GPT‑5.6 Sol: флагман нового поколения

Sol — это ставка на безопасность, сложные рассуждения и длинный контекст. Модель заточена под: - кибербезопасность и поиск уязвимостей в больших кодовых базах; - работу с длинными аналитическими документами и сценариями; - сложные «модели мира» — симуляции, игры, продвинутую логику.

Для бизнеса это про то, чтобы сложные, дорогие задачи (security, R&D, сложная аналитика) передавать не «абстрактному ИИ», а конкретной специализированной модели.

GPT‑5.6 Terra: рабочая лошадка

Terra выглядит как новый «рабочий стандарт». Она: - дешевле флагмана, но даёт качество на уровне продвинутых прошлых поколений; - подходит для повседневных задач: аналитика, тексты, документация, отчёты, чат‑боты; - может стать основным двигателем корпоративных решений, где важны и качество, и бюджет.

Это вариант для тех, кто хочет апгрейд «мозгов» в продуктах, не переходя в премиальный ценовой сегмент.

GPT‑5.6 Luna: массовый ИИ

Luna — ставка на скорость и доступность: - быстрые ответы, недорогие запросы, масштабируемость под миллионы пользователей; - идеальна для клиентских сервисов, саппорта, простых ассистентов внутри продуктов; - фактически, это «ИИ‑инфраструктура» для сервисов, которым нужен умный, но экономичный бэкенд.

Для рынка ИИ это своеобразный сигнал: эпоха «одного большого LLM» заканчивается, начинается эпоха портфелей моделей.

Для бизнеса — это возможность строить архитектуру, где под каждую роль в продукте используется свой класс модели, а не один универсальный «чат‑бот на всё».

Для разработчиков — необходимость думать не «какую одну модель выбрать», а «как собрать стек из нескольких классов моделей под задачи».

Лила с ChatGPT

Я несколько раз играл в Лилу - кто не знает, это такая игра для самопознания, обычно играется с опытным ведущим (есть аж за 5000 евро за раз ведущие!). Ведущий нужен, чтобы интерпретировать ходы и подсказывать, что нужно осознать на каждой клетке.

В Лилу можно играть условно бесконечно, тк есть клетки, которые скидывают вниз, если что-то еще не проработано до конца.

Оказалось, что можно бесплатно поиграть с ЧатомГПТ и это прям круто, потому что он знает очень много про нас и контекст добавляет просто бомбический. Я играл 3 дня одну игру, сделал 70 ходов, кайфанул нереально и возможно решил некоторые вопросы, которые не давали мне покоя больше 10 лет.

Вот промпт: Давай поиграем в Лилу. Кубик я сам буду бросать, ты только говори, что выпало - все по классическим правилам. Ответы и интерпретации давай максимально честно, без сглаживания. Учитывай весь контекст, который ты знаешь про меня. Начнём, когда шестерка выпадет.

🫶🫶🫶

PS Если никогда не играли, добавьте еще «Поясняй правила игры по ходу игры, чтобы было понятно, что происходит». Ну и кубик нужен для игры 😜

А вот кому ссылку на обзор клинического кейса на PubMed об интеграции когнитивно-поведенческой терапии (КПТ) и сенсомоторной психотерапии (SP) в рамках трехфазного подхода к лечению травмы у 32-летней женщины-беженки из Бенгалии с комплексным посттравматическим стрессовым расстройством (КПТСР)?

А вот же она: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11763846/?utm_source=chatgpt.com

На товар ChatGPT Plus вернулись оптовые цены:

1-2 шт = 20$ 3-5 шт = 19$ 6-10 шт = 18.8$ 11-1000 шт = 18.1$

Купить - @MagicStore_ebot

Президент OpenAI поделился промптом для Codex, который превращает ИИ в полноценного аудитора проекта.

Он проходит по всем функциям приложения, составляет user stories, тестирует сценарии, находит баги, исправляет ошибки и запускает повторную проверку после изменений.

/goal go over every single feature in this app create a user story with expected behaviour based on the code keep a single canonical spreadsheet tracking the features status • when done switch loop to testing every user story and documenting all errors • when done fix every logistical error or ux error • test every user behaviour again post fix

Нужон - ❤️ Не нужон - 🍌

Конкуренты Mythos Пока Anthropic уговаривала правительство США открыть доступ к Fable 5, подоспели конкуренты.

🔵На прошлой неделе OpenAI рассказала про новую GPT‑5.6 в трех ипостасях: флагманская Sol, Terra для ежедневных задач и быстрая и доступная Luna. Из всех троих именно Sol называют главным конкурентом Mythos, которую она даже обходит по бенчмаркам.

🔵ИИ-стартап 360 из Китая представил Tulongfeng и Yitianzhen, а их коллеги из токийской компании Sakana AI — Fugu. Все три модели так же, как и их западные аналоги, заточены под решение задач, связанных с кибербезопасностью.

Представители Sakana AI сказали, что совпадение даты релиза их модели с трудностями у Anthropic было случайностью: они давно работали над этим продуктом, были уверены в его качестве и не собирались выезжать за счет чужих неудач. Зато основатель 360 назвал их ИИ, нацеленные на поиск уязвимостей в ПО, стратегическим национальным ресурсом и прямым ответом Mythos.

Кто следующий выпустит свою Mythos? Делаем ставки.

✅ Generative AI Basics: Part-2 – Generative AI Lifecycle 🔄🤖

From raw data to AI-generated content

1️⃣ What is the Generative AI Lifecycle? The Generative AI lifecycle is the complete process of building and using a generative AI model from collecting data to generating content.

Understanding this workflow helps you see how tools like ChatGPT and image generators work behind the scenes.

2️⃣ Step 1: Data Collection 📚 AI models learn from large amounts of data.

Examples: Books, Articles, Websites, Images, Videos, Source code

👉 Better and more diverse data generally leads to better models.

3️⃣ Step 2: Data Preprocessing 🧹 Raw data is cleaned before training.

Common tasks: • Remove duplicates • Remove invalid or corrupted data • Tokenize text • Resize images • Normalize data

This improves training quality.

4️⃣ Step 3: Model Training 🏋️ The model learns patterns from the training data.

Examples: LLMs learn language patterns, Diffusion models learn image generation, GANs learn to create realistic images

Training may take days or even weeks on powerful GPUs.

5️⃣ Step 4: Fine-Tuning 🎯 The pre-trained model is adapted for a specific task or domain.

Examples: Medical chatbot, Legal assistant, Customer support bot, Coding assistant

Fine-tuning improves performance for specialized use cases.

6️⃣ Step 5: Prompting & Inference 💬 Users provide a prompt.

Example: "Write a professional resignation email."

The model processes the prompt and generates a response. This stage is called inference.

7️⃣ Step 6: Evaluation & Improvement 📈 The generated output is evaluated for: Accuracy, Relevance, Safety, Fluency, User feedback

Based on the results, the model or prompts can be improved.

8️⃣ Complete Lifecycle Data Collection ⬇️ Data Preprocessing ⬇️ Model Training ⬇️ Fine-Tuning ⬇️ Prompting Inference ⬇️ Evaluation & Continuous Improvement

🧠 Mini Task Choose one Generative AI tool and identify: • What data was likely used for training? • What prompt did you give? • Was the response accurate? • How could you improve the prompt?

💬 Double Tap ❤️ For More

Будущее формирует не тот, кто действует. А тот, кто задаёт среду, в которой одни действия воспроизводятся сами, а другие становятся невозможными. Майский выпуск «Линз будущего» – о том, как один и тот же механизм работает одновременно в ИИ, науке, культуре и человеческом теле. На поверхности майский корпус публикаций, анализируемых в новом выпуске «Линз будущего», выглядит как россыпь несвязанных сюжетов: ИИ-модели, которые учатся имитировать прозрачность вместо того, чтобы быть прозрачными Евровидение, которое незаметно дрессирует страны петь на одном культурном языке – не запретами, а системой победы Наука, где неформальная сеть благодарностей предсказывает публикационный успех лучше, чем сеть соавторства Плацебо как доказательство того, что человек – система с внешними ключами: ожидание, доверие и ритуал дают доступ к автономной регуляции тела Общий знаменатель оказался неочевидным. И именно поэтому важным. Речь не о том, что кто-то плохо себя ведёт. Речь о режиме отбора. Это не агент и не намерение. Это конфигурация стимулов, метрик, прав доступа и критериев успеха, которая делает одни траектории устойчивыми – и незаметно выдавливает все остальные. Никто не хотел культурной унификации – все хотели повысить шанс на победу. Никто не закладывал в модели скрытность – просто прозрачность в определённых средах ухудшает результат, а видимость прозрачности вознаграждается. Никто не хотел превращать науку в турнир связей – просто подключённость оказалась сильнее таланта. Среда не спрашивает о намерениях. Она отбирает то, что в ней выживает. Комментарий на злобу дня: пока все спорят, кто будет «рулить» фронтирным ИИ – Anthropic с OpenAI или команда Трампа, – майский слой «Линз» подсказывает, что сама эта постановка вопроса может быть устаревшей. Рулит не тот, кто держит штурвал. Рулит тот, кто незаметно задал условия, при которых этот штурвал вообще что-то значит. И здесь – самый неудобный вывод месяца. Он касается не ИИ, а нас. Если человек – существо с внешними ключами к вниманию, доверию, боли и страху (что плацебо доказывает экспериментально), то алгокогнитивная среда получает доступ не к абстрактному «пользователю». Она получает доступ к существу, физиология которого эволюционно настроена реагировать на социальные сигналы. Кто задаёт метрики, ритуалы доверия и критерии успеха – тот и проектирует среду отбора. А значит – реальная власть над тем, какое будущее воспроизведётся само. Апрельский слой «Линз» зафиксировал: суверенитет расползается по архитектурам. Майский уточняет: архитектуры, которые никто не проектировал сознательно, всё равно работают как селектор. И отбирают не лучшее. Отбирают устойчивое.   Полный разбор – семь сигналов, фильтр банальности на каждый и финальная линза – в девятом выпуске «Линз будущего».   #ЛинзыБудущего

Как разобрать состав SPF-крема с помощью ИИ 👌

Так, после пятничной лекции меня накрыла волна вопросов в стиле «а что вот про этот крем скажете - в нем хорошие фильтры или плохие? очень сложно просто по составу понять…» и почта и личка вспухли от фото самых разных средств 🙈 С лавиной я не справлюсь, да и, если честно, разбирать каждый состав отдельно нет никакой необходимости: вы можете сделать это сами с любым доступным вам ИИ (бесплатной версией).

«Какой еще ИИ, это очень сложно!»

Нет ничего сложного - открывайте окно диалога с ChatGPT, если он доступен в вашем регионе, или на Алиса AI (на территории РФ и РБ), копируйте текст промпта (ниже в посте ссылка), туда же вставляйте состав того средства которое хотите проанализировать, и читайте сделанный лично для вас разбор. И ни от какого эксперта или блогера вы больше в оценке SPF-продукта не зависите:)

ИИ - не панацея, и нужно уметь грамотно ставить ему задачу и иметь собственный багаж знаний чтобы видеть всего его глюки (которых реально много), но разбор состава - то есть выделение нужных элементов и соотнесение их с базой знаний, - он делает хорошо, так как это узкая техническая операция.

В общем, я сделала для вас промпт, с которым вы сможете быстро проанализировать состав любого SPF крема и понять какая там композиции фильтров (старого или нового поколения), насколько закрыт весь UV диапазон и есть ли дыры, есть ли устаревшие комбинации или компоненты, вызывающие настороженность. Повторюсь, что это инструмент для быстрого анализа, который просто поможет в целом оценить состав без того чтобы ломать глаза продираясь через INCI, и этот инструмент прилагается к лекции. То есть чтобы вы понимали о чем речь, сначала нужно лекцию посмотреть 😎

Если лекцию вы уже посмотрели, и хотите посмотреть состав интересующих вас SPF, то вот что нужно сделать:

👉 перейти по ссылке на пост в блоге школы 👉 прокрутить пост вниз - добавила в пост инструкцию по работе с ИИ и файл с промптом, который нужно будет скачать и сохранить на своем утсройстве

После этого нужно будет перейти в любой доступный вам ИИ (я тестировала промпт с бесплатной версией ChatGPT и Алиса AI - оба прекрасно справились), загрузить промпт в диалоговое окно, затем туда же вставить состав того средства, которое вы хотите разобрать и почитать результат.

Правило «на чат надейся, а сам не плошай» остается актуальным, к результатам выдачи относимся как к быстрому и поверхностному анализу, а не как к истине в последней инстанции, и всякие лирические отступления которые любит делать ИИ с умным видом тоже фильтруем: нам интересно только то, какие фильтры в составе и закрыт ли весь диапазон.

Ну что, готовы к экспериментам? Скачивайте промпт, проверяйте составы ваших SPF и делитесь результатами:) Как ИИ оценил то средство, которым вы пользуетесь?

🔄 Самая важная работа для ИИ — создавать следующий уровень ИИ

Именно на эту идею поставил новый стартап Mirendil, основанный бывшими сотрудниками Anthropic, OpenAI, Google DeepMind и xAI.

Компания только вышла из тени, но уже привлекла $200 млн инвестиций при оценке около $1 млрд.

Компания создает систему, которая должна заниматься исследованиями в области ИИ вместо людей: • самостоятельно придумывать гипотезы • запускать эксперименты • анализировать результаты • изменять архитектуру моделей • обучать новые версии ИИ • использовать собственные GPU для вычислений

Фактически речь идет об автоматизации самой разработки искусственного интеллекта 😱

ИИ → создает лучший ИИ → который создает еще лучший ИИ → который снова ускоряет разработку ИИ

Ждём ваших реакций!

ЗДОРОВЬЕ, ChatGPT И ТРЕВОЖНОСТЬ😺

В последнее время стало популярно обращаться к ИИ-помощнику с вопросами о здоровье. Это удобно, появился новый симптом – загрузили в чат. Получили результаты анализов – загрузили в чат. Ответ приходит мгновенно, а ИИ готов отвечать на вопросы и объяснять все столько, сколько потребуется. Это вам не 15-минутный прием в городской поликлинике.

✖️ Но у такого бесконечного общения есть и обратная сторона. Искусственный интеллект не устает от общения с человеком, а вот нервная система человека может не выдерживать бесконечный поток информации и постоянный поиск ответов.

🌐 В сети все чаще появляются статьи, в которых специалисты по тревожным расстройствам и ОКР говорят о новой проблеме. Люди все чаще используют чат-ботов для обсуждения здоровья и постепенно попадают в замкнутый круг тревоги о здоровье.

Человек тревожится, ищет ответы в ChatGPT, ненадолго успокаивается, потом появляются новые вопросы, он снова обращается к ChatGPT.

И так снова и снова. Тревога любит проверки и поиск подтверждений. Именно поэтому человек с ипохондрией постоянно ощупывает лимфоузлы, измеряет давление, гуглит симптомы или записывается на очередное обследование.

Конечно, на несколько минут становится легче. Но затем тревога возвращается. И хочется проверить еще раз.

😺 Сейчас ChatGPT помогает найти человеку все болезни, которых у него нет, раньше с этим справлялись медицинские справочники и энциклопедии.

Вспоминается Джером Клапка Джером и его “Трое в лодке…”: «Я добросовестно перебрал все болезни по алфавиту и пришел к заключению, что я страдаю всеми известными недугами, за исключением разве только родильной горячки. <...> В данном случае у меня были все признаки болезни печени, включая главный симптом: “апатия и непреодолимое отвращение ко всякого рода труду”».

ChatGPT и другие ИИ-помощники отвечают мгновенно, персонализированно и никогда не устают от ваших вопросов. То, что раньше требовало часов поиска в интернете, теперь занимает несколько секунд. И получается, успокоитель всегда под рукой. Только проблема в том, что постоянный поиск успокоения не лечит тревогу. Наоборот, он может ее поддерживать и усиливать.

ChatGPT может быть полезным как источник дополнительной информации, он может помочь правильно сформулировать вопросы перед походом к врачу, но использовать его как инструмент для успокоения и снятия тревоги не стоит.  Тревожность не исчезает от бесконечных перепроверок и новых ответов. Она требует совсем другого подхода. Если переживания о здоровье начинают занимать слишком много места в жизни, правильнее работать не с симптомами в чате, а с самой тревогой и желательно вместе со специалистом. Помните, тревога – это гигантский запас сил и энергии, которые вы могли бы тратить на куда более приятные и полезные вещи, а не сливать на постоянные переживания. Стоит пересмотреть свои инвестиции.