7787
Залипли и встали намертво, но хотите вырваться? Теория Каст и Ролей и прочее.
У Duolingo сова влюбляется в Дуа Липу, выходит на подиум и гибнет под колесами Cybertruck. Liquid Death нанимает панк-вокалистов и сценариста Mr. Pickles вместо маркетологов. Netflix строит тематические парки в духе Диснейленда.
Это новая логика выживания в эпоху роста creator economy и дефицита внимания. Маркетологи Small World выпустили репорт Entertain or Die 2.0 суть которого в том, что в 2025 году b2c-бренды больше не конкурируют друг с другом. Теперь они конкурируют с MrBeast, тиктокерами, Discord-фандомами и DIY-студиями на YouTube. С теми, кто умеет развлекать.
В репорте исследовали 100 брендов (среди них А24, Дисней, Дуолинго, Liquid Death) по 7 параметрам: юмор, характер, внимание, контент, эмоциональная связь и узнаваемость. Также опросили 20000 респондентов. Из всего этого вывели общий тренд: самые громкие бренды заимствуют практики креаторов.
💙создают внутриигровые вселенные (brand lore)
💙 нанимают нестандартных авторов вместо агентств
💙 строят продакшн-инхаусы по модели writer’s room
💙 создают свои медиа (журналы, подкасты, шоу)
💙 взаимодействуют с реальным миром и напрямую сотрудничают с креаторами.
Топ-30 брендов по Entertainment Index показали:
💙97% из них растут быстрее, чем конкуренты
💙 67% показывают двузначный рост выручки
💙 многие делают это без «массового охвата», а через вовлеченность
Как написали в репорте: «хороший бренд не нуждается в вашей любви. Ему нужно ваше внимание». Полистать репорт можно в комментах.
Очень хорошо, что это кто-то сделал — по мотивам сценария AI 2027 создали сайт, где все фальсифицируемые предсказания собраны в одном месте, разложены по месяцам и классам (предсказания по мощностям, реакции общества, навыкам моделям, политике, итд).
Так что можно будет раз в месяц-квартал заходить и смотреть, как (не)далеко реальность от описанного.
Предсказаний чуть больше 200, из них 8% уже разрешены, и все — как правильные. Но это в основном потому, что а) это описание того, что уже произошло б) что-то достаточно примитивное, не настолько крупное, как «Китай украдёт веса модели». Вот тут обидно, что на сайте все предсказания вносят одинаковый вклад в оценку и никак не разложены по их значимости — кончено, больше всего интересно смотреть на топ-5-10 самых крупных.
Что уже «сбылось»:
— агенты ненадёжны для практического использования
— агентам можно дать задачи в духе «сделай заказ в DoorDash»
— агенты рыскают по интернету по полчаса перед тем, как ответить на вопрос человека
— лучшие агенты остаются очень дорогими 🙂
Самое важное в 2025м — это Agent-0 от OpenBrain, очен ждем 🙏
Ссылка: https://spicylemonade.github.io/AI-2027-tracker , будем послеживать-посматривать.
Продолжение. Если это сработает — это будет новая и мощная парадигма обучения. Правда, остаётся много нерешённых вопросов: как именно должны работать правки? можно ли (и нужно ли) обучать саму систему редактирования? как со временем переносить знания из текста системного промпта в “привычные” веса модели, как это делают люди? " (конец цитаты).
😍😍😍Перевод для 10-летнего ребенка:
Смотри. Большие языковые модели, вроде меня, учатся в основном двумя способами:
1. Они читают кучу всего — книги, сайты, статьи — чтобы знать много всего. Это называется предобучение.
2. Потом их немного доучивают, чтобы они себя вели определённым образом — быть вежливыми, отвечать правильно, не говорить плохое. Это называется дообучение.
Оба этих способа — это как если бы тебе вставляли новые мысли прямо в мозг. Но у людей обучение часто работает по-другому.
Представь, что ты столкнулся с какой-то задачей, например, не можешь решить сложный пример. Ты подумал, разобрался, и в следующий раз сам себе говоришь: “Ага! Когда такое вижу — лучше делать вот так!” И ты это как будто записал себе в голове, но не прямо в мозгу, а как памятку. В следующий раз ты это вспоминаешь и используешь.
Вот об этом и говорится в тексте: что у моделей не хватает такой “памятки” или “тетрадки для заметок”, где они могли бы сами себе записывать, как лучше решать задачи. Сейчас это делают люди-программисты, вручную, но это медленно и неэффективно.
Если бы модель могла сама писать себе такие подсказки, как «Когда меня просят посчитать буквы, я должен считать по шагам», — то она бы училась быстрее и умнее. Это как если бы она писала для себя инструкцию: “Когда так — делай вот это.” И потом вспоминала это, как ты вспоминаешь, как решать задачку, которую уже делал.
Это было бы как третий способ обучения — не просто “вбивать в мозг”, а “писать себе напоминалки”, которые можно менять, улучшать и использовать.
☠️💀🎃👹👿Мой коммент: Take attention on фразу: "Сейчас это делают люди-программисты, вручную, но это медленно и неэффективно." Намек ясен?
Не потому, что мне жалко ответить на вопрос. Моя задача — научить вас, чтобы вы всё делали сами, а не бегали с мелочами. Допустим, если что-то с сайтом, проблема с доступом — это полностью моя ответственность, и мы, естественно, решаем.
Если вы не понимаете какое-то понятие, категорию — я всегда в вашем распоряжении. Но если это мелкая хрень — ищите. У меня есть целый список агентов, которые мы будем делать. Я всё буду детально показывать, но делать акцент на принципиальных, серьёзных вещах. А вот как подключить какое-то конкретное приложение — это вы способны найти сами.
Сколько стоит минута AI-фильма и как победить в крупнейшем конкурсе этих фильмов?
Этой зимой проходил, пожалуй, один из самых больших и влиятельных конкурсов AI-фильмов — Project Odyssey Season 2. Думаю, почти все AI-художники про него слышали и, может, даже участвовали. Так вот, опросив 500 финалистов, организаторы подбили крайне интересную статистику, ознакомиться с которой можно в прикреплённом файле.
Что интересного:
- Performance Score (очки/заявку) — самый интересный слайд. Он показывает, какие инструменты реально эффективнее для побед, и в среднем сколько ими созданные фильмы набирали очков. Удивительно, но на втором месте Recraft, а популярнейший Kling (на тот момент 1.6 или старее) по этому показателю — аутсайдер, хотя это как раз-таки может быть связанно с его популярностью, что повлияло на средний скор – ведь среди топовых мест все равно много кто использовал клинг.
- Профессиональный опыт всё ещё решает: победители чаще использовали продукты Adobe и Topaz, тогда как CapCut лежит на дне Performance Score, что в общем-то не удивительно.
- Сценарий AI пока не напишет: ChatGPT для сюжетов оказался так же неэффективен по Performance Score. А LTX Studio ( тулза для полной автоматизации, которая заслуживает отдельного поста) в этот список даже не вошёл, хоть и был популярен даже у финалистов.
- Winner Index — Если нужен один главный список инструментов, типа «ТОП-50 AI ИНСТРУМЕНТОВ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ ВИДЕО...» , которые летали по телеграмму год назад, пока это всем не надоело. Это усреднённый, по всем категориям, рейтинг от авторов отчёта.
- 1 минута AI-фильма = $70 на токены + 12 часов работы. Причём 91.4% финалистов потратили 10+ часов.
Как победить или секрет успеха:
- Команда решает. (См. слайд "Team Size" в отчёте).
- Образование не главное. «Корочка» не нужна, что для многих хорошие новости.
- Запаситесь бюджетом: даже с учётом бонусов и токенов, финалисты в среднем тратили $200 при условии, что труд бесплатный.
- Оригинальная музыка > AI-музыка. Ни одна работа со сгенерированной аудиодорожкой не получила награду. Возникает вопрос: судьи оценивали только видео или весь продукт целиком?
Ну и остаётся только добавить дисклеймер: вся эта статистика, а как следствие и выводы, подвержены сильному байесу из-за специфичности выборки и условий конкурса (об этом можно подробнее почитать в документе). Но в целом результаты совпадают с моим мировоззрением, так что на них можно примерно ориентироваться.
PDF в комментариях
@ai_newz
Администрация Трампа объявила о намерении отменить правило AI Diffusion, введённое администрацией Байдена. Как подтвердило Бюро промышленности и безопасности (BIS) Минторга США:
«Правило Байдена в сфере ИИ — излишне сложное, чрезмерно бюрократизированное и тормозит американские инновации. Мы заменим его на гораздо более простое, которое даст свободу инновациям и обеспечит лидерство США в области ИИ».
Это решение министра торговли @howardlutnick и замминистра BIS Джеффа Кесслера получило высокую оценку.
Правило Байдена вызывало серьёзную критику по нескольким причинам:
1. Превышение полномочий в сфере экспортного контроля
Правило значительно расширяло полномочия, предоставленные Законом о реформе экспортного контроля 2018 года, который позволяет ограничивать экспорт технологий двойного назначения. Но Diffusion Rule распространялось почти на все глобальные продажи продвинутых GPU — даже союзникам — и требовало лицензий или особых исключений. Это создало узкое место и мешало законной международной торговле.
2. Бюрократическое распределение вычислительных ресурсов
Вводились числовые лимиты на количество чипов и объём вычислений, которые могли получить зарубежные компании. США фактически начали централизованно планировать мировую AI-индустрию, отходя от рыночных принципов.
3. Отчуждение союзников США
Страны делились на «уровни соответствия», и многие союзники попадали в низшие категории, что подрывало доверие и стимулировало переход к неамериканским технологиям.
4. Отсутствие надлежащей процедуры
Правило было принято за пять дней до окончания срока Байдена — без обсуждения и оценки. Его масштаб, обратная сила и глобальная нагрузка на бизнес вызвали возмущение.
⸻
В первую неделю после инаугурации Трамп поручил добиваться победы в гонке ИИ. Правило Байдена мешает этой цели, обременяя компании США бюрократией и замедляя распространение их технологий по миру.
Как подчеркнул вице-президент Джей Ди Ванс в своей речи в Париже, США должны быть эталоном и надёжным партнёром для союзников. Если мы усложняем им сотрудничество, мы подталкиваем их к Китаю.
Китай уже продвигает свою цифровую инициативу в рамках «Пояса и Пути». Если мы не предложим альтернативу — мы проиграем.
Да, нужно пресекать незаконную поставку чипов в Китай. Но это не должно мешать законным продажам другим странам, соблюдающим условия безопасности.
Пока что американские чипы превосходят китайские — но отрыв сокращается. Избыточное регулирование и ограничения на экспорт вредят нашему лидерству.
Сейчас есть шанс закрепить американскую технологическую платформу в мире. Надо воспользоваться им.
3 месяца назад у меня было 10000 под писчиков, сейчас как-то незаметно 17 тыс.🤔 Вот что ИИ животворящий делает! Шутка. Это не я. Это вы. Спасибо вам.
Читать полностью…
Вспомнился Акира Куросава. Да, разумеется, это трейлер полностью сделан с помощью ИИ.
Читать полностью…
Приятно, когда люди оценивают твою работу. "Добрый день, Алексей, Спасибо Вам за отличный курс. Ранее я пользовалась AI, активнее всего работала с изображениями, у меня оплаченный доступ в Midjourney уже 2 года. ChatGPT и DeepSeek использовала как справочник для рандомных запросов.
Часто попадались ссылки на различные курсы, от Microsoft, от Google, я в них заходила, но останавливалась на поверхностном ознакомлении. Почему? Они мне показались слишком техническими, слишком сухими, а я человек креативный, структурированный, если меня не увлекает процесс, я дальше не пойду.
О Вашем курсе я узнала из FB - кажется был у Вас какой-то пост, где Вы хорошо пропиарили свой бесплатный курс, я перешла по ссылке, зарегилась.
И вот сейчас закончила 7 урок, то есть практически дошла до конца бесплатного курса. Что мне понравилось:
1) Курс залит практически в полноценную LMS, я могу переключаться по модулям, я вижу свой погресс, это удобно. То есть такое коробочное рещение - не просто ссылка, и сама потом ищи, где ты остановилась, а личный кабинет.
2) Мне понравилось, что Вы заморочились и потратили огромное количество своего личного времени, чтобы записать модули, обработать тексты, выложить выжимку. Часто бесплатно делают 1 урок, дальше покупайте. У Вас действительно получился отдельно стоящий бесплатный курс, то есть реальность где-то даже превзошла ожидания. Я лично переслала ссылку на Ваш курс 3 своим партнерам и коллегам, а абы что я никогда не рекомендую.
3) Что мне было наиболее полезно - детальная навигация по ChatGPT, с подробными комментариями, как лучше проводить настройку под себя, как создавать собственные GPTшки, преимущества работы с проектами. У меня партнер CFO в крупной компании, которая готовится к выходу на IPO, задач туча - я просто ему переслала Ваш курс, говорю - посмотри про Проекты в ChatGPT и срочно устанавливай себе платную версию.
4) Промптинг - я как специалист в иностранных языках и в обучении сама понимала важность качественных промптов. Но Вы показали мне гораздо более глубокий уровень - это многослойные промпты, с детализацией, это очень круто, спасибо. Как я работала с Вашим курсом.
Вообще, я очень серьезно отношусь к любому курсу, если я уж взялась, я стараюсь извлечь максимум. Так как бесплатный курс был на 20 дней (а смысла покупать платную версию я для себя не видела - дальше в могу пробовать сама), я вела свои конспекты. Создала папку в облаке, назвала Эффективное использование ChatGPT, курс Алексей Крол, и внутри уроки. 1 урок - 1 файл word, куда я вносила кратко важные для себя моменты плюс делала скриншоты с ваших видео. Я не копировала полностью Ваш текст, так как его для меня было много, такой объем мне был не нужен. Гораздо важнее мне было сделать скриншотик, например, странички, где Вы показываете DeepSearch, и под скриншотом написать пару фраз с полезной инфо.
Что я заметила - Вы получаете огромное удовольствие, когда говорите о текстах, о механиках работы с текстами, это заметно. Вам явно менее интересны изображения - поэтому урок 7 получился лично для меня менее интересным, чем первые 6. Но, возможно, потому, что я уже сама довольно продвинута с Midjourney. Озвучкой мы тоже сами пользовались для наших курсов.
Может быть, было бы полезно еще одно направление, которое у Вас в бесплатной версии не раскрыто - это создание презентаций. Но, я соглашусь, что нельзя объять необъятное, и может быть как раз презентации, можно оставить на платную часть.
В целом, все все понравилось, большое Вам спасибо и огромных успехов дальше! С уважением, Мадина" (конец цитаты)
Ссылка на отзыв: https://alexeykrol.com/testimonials/
Программа курса: https://alexeykrol.com/courses/ai_intro/
Аватар IV от @HeyGen_Official — это, честно говоря, что-то дикое. Вы смотрите на цифрового клона.
Он был создан всего за 60 секунд — из одного селфи и ИИ. Он синхронизирует каждое движение с голосом: наклоны головы, паузы дыхания, напряжение глаз, микровыражения.
Хотите научиться также? Бесплатно? Все как вы любите, боязливые вы мои?🤣
💡 Что это даёт тебе в жизни?
• Экономит время. Ты не объясняешь заново каждый раз — ИИ уже в теме.
• Помогает в работе. Ты можешь использовать ИИ как соавтора, помощника, редактора.
• Делает тебя сильнее. Потому что ты не просто читаешь, а строишь системы, идеи, продукты.
• Собирает знания. Ты превращаешь хаос в ясную структуру — с помощью ИИ.
Если хочешь, я могу превратить это в картинку, постер или даже интро для твоего сайта — как “Кто я, глазами ИИ”. Хочешь?
Я: Давай)))
chatGPT: Готово!
Я: Упс. Пока тексты на картинках пока не является твоей сильной стороной.
--->>> https://alexeykrol.com/courses/ai_intro/
Для игроделов. В течение многих лет модель AAA была простой: сжечь сотни миллионов за несколько лет и надеяться, что проект не провалится.
Друг, работающий в индустрии AAA, говорит, что эта модель мертва.
С появлением ИИ студии могут сначала показать трейлер и геймплей — а строить игру только в том случае, если игроки действительно её хотят.
"Для высшего образования «ИИ — это полноценный экзистенциальный кризис».
«Колледж сейчас — это просто насколько "Хорошо! Я умею пользоваться ChatGPT».
«Я думаю, мы в нескольких годах — а, скорее всего, месяцах — от мира, где никто уже не будет считать использование ИИ для домашки обманом. Мошенничество ведь не новость. Но теперь, как выразился один студент, “потолок снесло”. Кто устоит перед инструментом, который делает любое задание проще — и, похоже, без последствий?»
«Огромное число студентов выйдет из университетов с дипломами — и войдёт в рабочую силу — фактически будучи неграмотными».
«Гуманитарные науки, особенно письмо, стремительно превращаются в архаичный предмет по выбору, вроде плетения корзин».
«Многие преподаватели, похоже, находятся в состоянии отчаяния. Каждый раз, когда я разговариваю с коллегой об этом, всплывает одно и то же: пенсия. Когда я смогу выйти на пенсию? Когда я смогу выбраться из этого? Вот о чём мы все сейчас думаем».
"Поскольку преподаватели сталкиваются с неизбежной интеграцией ИИ в академическую среду, возможно, более эффективным подходом, чем попытки запретить его использование, станет трансформация заданий с упором на осмысленное взаимодействие с ИИ-инструментами (например, Virgil, обученный на более чем 4000 классических текстах и использующий сократический метод преподавания).
Вместо традиционных эссе студентам можно поручать документировать свои взаимодействия с такими ИИ, как Virgil, и сдавать эти расшифровки в качестве доказательства критического мышления и совместного поиска.
Как преподаватель, я бы оценивал студентов по качеству их диалога с ИИ — по тому, как они исследуют, ставят вопросы, уточняют и в итоге синтезируют информацию с помощью этого технологического посредника.
Один профессор философии из Йеля прочитал мой диалог с Virgil на тему Фихте и сказал: «Чёрт возьми. Мне страшно. Я не хочу остаться без работы!»
Но хорошие учителя всё равно нужны — чтобы вдохновлять на любовь к обучению и помогать людям формулировать вопросы и искать на них ответы. (ред. не согласен - учителя не имеют шансов)
«Мы богаты на ответы, но бедны на вопросы». Или, как говорит Хайдеггер: «Вопрос — это благочестие мышления».🤣😂😍🤣😂😍🤣😂😍🤣
Вы учитель? Преподаватель. Не ждите, когда вас сметет волной, оседлайте ее с помощью совершенно бесплатного курсу по основам ИИ. Вы в сомнениях? Вы недоверчивый скептик? Это хорошо! Скепики - хорошо, идиоты - плохо.
Просто посмотрите программу и почитайте отзывы: https://alexeykrol.com/courses/ai_intro/
Только тем, кому актуально. Спросили - стоит ли развивать бизнес страницу в facebook или только делать лендинг (посадочную страницу)?
1. Смотрите, это совершенно разные вещи. Посадочная страница — это точка, где вы собираете лиды, имейлы, аккаунты в Telegram или WhatsApp — в зависимости от среды, в которой вы работаете. Но лиды должны откуда-то приходить. Есть место, куда мы ведем трафик, а есть место — где мы этот трафик добываем.
2. Социальные сети, в том числе Facebook, Telegram, TikTok, YouTube и так далее — это всё источники трафика, там мы добываем трафик _ разумеется, органической Поиск тоже.
Но если говорить о соц. сетях, здесь мы размещаем контент в надежде, что он привлечёт внимание.
В лучшем случае люди подпишутся, в ещё лучшем — не отпишутся и будут продолжать следить.
Если мы будем размещать контент регулярно, они продолжат читать, и количество подписчиков будет расти.
3. Соответственно, источник трафика (соцсеть) и точка сбора лидов (посадочная страница) — это две неразрывные части системы.
Если есть лендинг, но нет источника трафика — трафик неоткуда взять.
Если у вас есть соцсеть и накапливается аудитория, но вы её никуда не ведёте — вы не можете ничего предлагать.
4. У вас два варианта. Первый — не вести соцсети, а просто покупать трафик, то есть давать рекламу. В этом случае соцсети вообще не нужны. И это хороший вариант, но реклама дорогая.
Если у вас дешёвый продукт, который не окупает стоимость клиента, вам это невыгодно. Например, если цена привлечения клиента — $100, а вы продаёте за $50, вы в убытке. Если же клиент приносит $500 или $1000, реклама окупается — цена $2, $5, $10 за клик — это нормально.
5. У рекламы есть плюсы и минусы. Плюс в стабильности: вы платите — трафик идёт. Минус — дороговизна и низкая конверсия. Люди вас не знают, нет бренда, нет доверия — и конверсия падает.
Хотя на больших объёмах реклама — это, по сути, единственное, что работает, особенно если у вас уже есть бренд. Но пока его нет — реклама очень дорогая.
6. Поэтому мы начинаем вести соцсети, развивать их, накапливать аудиторию органически. Наверняка вы об этом слышали.
Аудитория растёт, и это не просто числа: люди читают, узнают вас, начинают доверять. И тогда, когда вы что-то предлагаете, те, кто доверяет больше, с большей вероятностью заинтересуются. Конверсии выше.
Есть прямая связь между уровнем доверия и результатом. Это основная причина, почему мы ведём соцсети — чтобы сформировать лояльную аудиторию, которая знает, кто вы, и доверяет вашей экспертизе. Чтобы было понятно, что вы чего-то понимаете, вам можно доверять, вы не мошенник.
7. Отсюда практический вопрос: где и как вести соцсети? Если говорить про Facebook, то НА ПЕРВЫЙ ВЗГЛЯД лучше всего — личный аккаунт. Почему? Потому что ему больше доверяют. Это его плюс. Но есть огромный минус — он не был создан для бизнеса.
У Facebook вообще странная модель: они разделили аккаунты и бизнес-страницы.
Бизнес-страница — она нужна, по сути, только для рекламы. Там есть соответствующие функции, инструменты, но она вызывает меньше доверия у тех, кто в теме.
8. Тем не менее, развивать бизнес-страницу, особенно с нуля — неплохая идея. Всё зависит от качества и регулярности контента.
Если контент интересный, людям всё равно, где он размещён — на странице или в аккаунте. Поверьте, 99% людей не различают эти нюансы.
На бизнес-странице у вас — мощная аналитика, инструменты, интеграции (в том числе с ИИ, о чём мы говорим на курсе). Масса возможностей.
9. Так исторически сложилось, что сначала все развивали аккаунты, и там собралась большая аудитория, хотя инструментов там мало — и это проблема.
Почему я всё равно развиваю аккаунт и меньше страницу? Потому что здесь исторически больше аудитории и больше трафика.
10. Поэтому, если вы начинаете с нуля, я рекомендую начинать именно с бизнес-страницы.
Similarweb поделилась данными по трафику за апрель в секторе GenAI.
Из интересного:
- в общем OpenAI продолжает бешено расти, как и Google и Grok, DeepSeek чуть подупал, но потому что он до этого сожрал всех.
- в генерации картинок на первом месте Leonardo.AI
- в генерации видео Veed и HeyGen
- в генерации кода самое интересное - на первом месте по трафику не Cursor, а Lovable, потом на третьем Replit, Bolt, V0 и Windsurf.
Ну и интересен отчет по падению трафика из-за AI. В первую очередь это образовательные сайты, фриланс-биржи, веб-конструкторы, сайты со стоковыми фотографиями, форумы и даже поисковые системы
Часть 1. Вопрос: «Я не психолог, но у меня уже давно созрела моя собственная филисофия жизни о которой я хочу говорить, но так как это практически никому не интересно, я решил перевести ее в практическую плоскость и предлагать свои услуги по решению психологических проблем. Моя фокусная аудитория русскоязычные женщины 35-60 лет. Потом можно добавить англоязычных, а потом и мужскую аудиторию.
Конечно хотется уже чего-то начать зарабатывать, и ваш совет по поводу консультирования мне понравился. Начал читать об этом в Курс по продукту но потом снова отвлекся и потерялся в какой-то момент.
Аудитория у меня пока маленькая. 1.2К на Фейсбуке. Вы говорили что женщины сидят на Инстаграм. Вчера поставил первый пост туда и связал Фейсбук и Инстаграм. Буду открывать и развивать бизнес страницу на Фейсбук.
В какой -то момент понял, что что-бы сдвинуть это все с мертвой точки необходимо гораздо больше усилий, чем я прикладываю. Понимаю, что надо двигаться паралельно по двум направлениям - создавать бизнес и продвигать себя в сетях. О рекламе пока речи не идет, по крайней мере пока не построена и отлажена система. Вопрос - с вашей точки зрения, на что направить основные усилия в данный момент?»
Добрый день. Давайте я вам всё разложу по полочкам, потому что ситуация, которую вы описываете, довольно стандартная. Я, и не только я, сталкивались с ней миллиард раз — ну или десять миллиардов. Я просто попытаюсь сначала упростить то, что вы говорите. На языке бизнеса это примерно выглядит так: у вас есть какая-то методика, и вы верите, что эта методика может помогать вашим потенциальным клиентам — судя по тому, что вы писали, решать какие-то психологические проблемы.
Это классическая психологическая услуга, которая, соответственно, может продаваться разными способами. Естественно, 99% психологов — или тех, кто получил психологическое образование плюс соответствующие сертификации и права (если мы говорим про США), а также огромное количество людей, которые по каким-то причинам почувствовали для себя это значимым (скорее всего, к ним относитесь и вы, судя по тому, что вы писали), — так вот, все они пытаются продавать это в виде услуги, то есть консультаций.
Это самая простая, древняя модель, когда к вам приходят какие-то люди со своими проблемами, платят вам по часовому тарифу — так чаще всего и бывает. Ценник, естественно, зависит от так называемой квалификации, но по факту — не так. На деле он зависит от бренда в чистом виде и умения “убалтывать” клиентов.
Также ценник зависит от того, где вы практикуете, в какой среде, в каком социокультурном слое. То есть, если вы практикуете в какой-нибудь странной стране типа России, в Маржопинске, где в основном живут трактористы, у вас там будет мало клиентуры, потому что вашей конкуренцией будет бутылка водки в местном сельпо. А вот если вы практикуете где-нибудь в Голливуде, на Родео-Драйв, в Золотом треугольнике или в Кремниевой долине, где тьма народу — с одной стороны, очень богатых, а с другой — набитых всякими неврозами, страхами, фобиями и заморочками, то если вы сумели организовать к себе поток клиентов, то ценник будет совершенно другой. У меня есть несколько знакомых психологов — они получили формальное образование, приехали из России, потом подтвердили дипломы, прошли все необходимые процедуры, чтобы в Штатах иметь право легально называть себя психологом и работать в госпиталях и так далее. Очень небедные ребята, куча недвижимости, потому что к ним постоянным потоком валит народ — всякие программисты и прочие. Не говоря уже о Голливуде, где эти вечные терки с актёрами, продюсерами — ну, в общем, всё как надо. Это вот примерно весь диапазон того, на что вы можете рассчитывать в этом бизнесе. И большая часть этого народа идет именно в консультации.
Продолжение Часть 2,3,4,5. в группе. Важно? Хотите сэкономить лет 5 на понимании этого бизнеса и трезво понять - готовы ли вы к этому? Ваш ли это путь?
рубли телеграм - /channel/tribute/app?startapp=soAG
рубли - веб-сылка — https://web.tribute.tg/s/oAG
"chatGPT тупой, не отвечает, лжет мне за мои же деньги!" - частая претензия, чтобы понять феномен, прочитайте рассуждение Эндрю Карпаты (экс создатель ИИ автопилота Теслы - шарит в теме).
Короткий спойлер:
Хорошая новость - ИИ еще в начале пути, и это ЕДИНСТВЕННАЯ причина, почему 98% из вас еще получают зарплату.
Плохая новость - когда проблемы ниже будет решены - 98% из вас потеряют свою работы без шанса найти новую.
Кстати, вчера на одном totally бесполезном мероприятии, организаторы которого обманом украли пол-дня моего времени, я объяснял успешному риэлтору, почему в течении 3 лет рынок недвиги в Долине ждет кровавая бойня.
Она бывший успешный разработчик с фундаментальным образованием, потом успешный риэлтор, потом успешный девелопер (в недвиге, не софте), т.е сечет.
Почему я уверен? Потому что кормовая база недвиги в Долине - прогеры 10 ведущих корпораций, перекормленные деньгами, как гуси на убой. И зная, что происходит в этих корпорациях сейчас, я понимаю, что 90% всех этих гусей на убой и пойдут. В том числе и когда ИИ справится с проблемами, о которых говорит г-н Карпаты.
После текста, в котором вы ничего не поймете, я привел перевод на языке 10-летнего ребенка. (можете скипать текст Карпаты и сразу читать для нормальных).
🥶"Нам не хватает (как минимум одной) важной парадигмы обучения для больших языковых моделей (LLM). Я не уверен, как её назвать — возможно, у неё уже есть название, например, обучение системному промпту?
Предобучение нужно для получения знаний.
Дообучение (с учителем или с подкреплением) — для формирования привычного поведения.
Оба этих процесса предполагают изменение параметров модели, но большая часть человеческого обучения больше похожа на изменение системного промпта. Ты сталкиваешься с проблемой, что-то осознаёшь, а потом “запоминаешь” это в довольно явной форме на будущее. Например: «Кажется, когда я сталкиваюсь с такой-то и такой-то проблемой, мне стоит попробовать такой-то и такой-то подход/решение». Это похоже на то, как будто ты записываешь себе заметку, — то есть, это нечто вроде функции “памяти”, но не для хранения случайных фактов о пользователе, а для общих знаний и стратегий решения задач.
LLM в буквальном смысле похожи на персонажа из фильма Memento, только мы ещё не дали им блокнот для записей. Заметь, эта парадигма потенциально намного более мощная и эффективная с точки зрения использования данных, потому что стадия “обзора знаний” предоставляет значительно более высокоразмерный канал обратной связи, чем скалярная награда.
На этот поток мыслей меня натолкнуло чтение системного промпта Claude, который, похоже, сейчас насчитывает около 17 000 слов. Там указано не только общее поведение и предпочтения (например, отказываться от определённых типов запросов, связанных с текстами песен), но и множество общих стратегий решения задач, например:
«Если у Claude просят посчитать слова, буквы или символы, он размышляет пошагово перед ответом. Он явно считает слова, буквы или символы, присваивая номер каждому. Он отвечает только после того, как выполнит этот явный этап подсчёта.»
Это помогает Claude, например, правильно решать задачи вроде “найди ‘r’ в strawberry”. По моему мнению, это не тот тип знаний для решения задач, который стоит встраивать в веса модели через обучение с подкреплением — по крайней мере, не сразу и не исключительно таким способом. И уж точно это не должно писаться вручную инженерами в системных промптах.
Это должно происходить через обучение системному промпту — процесс, похожий на RL по постановке задачи, но отличающийся по алгоритму обучения (редактирование текста вместо градиентного спуска). Большая часть системного промпта LLM может быть написана самими моделями через это обучение — по сути, как если бы модель писала для себя книгу о том, как решать задачи.
Всем привет. Что я хочу сказать. Когда у вас возникают вот такие мелкие вопросы — зарубите себе на носу, на ухе, на пальце, повесьте в туалете: первым, к кому вы должны всегда обращаться с вопросом, — это вы сами. Это означает — лезьте в Google, в Яндекс, куда угодно, ищите. Потому что вот эти вопросы, которые вы задаёте, — они экстраэлементарные. Их до вас спрашивали сотни тысяч людей, и на них есть огромное количество ответов.
Ответов нет только на нетривиальные вопросы — про какие-то алгоритмы и так далее. Но поверьте мне, может быть, 10% из вас когда-нибудь дойдут до этих редких, сложных вопросов, где действительно появляется творчество. А пока всё, что вы будете делать — это то, что до вас в той или иной степени сделали уже тысячи людей. Они же и выложили всё это в виде схем, описаний, статей, видео и прочего.
Почему это так важно? Потому что, когда вы начинаете создавать свои приложения, автоматизации, сценарии — как угодно это назовите — у вас с самого начала возникает куча вопросов. И всегда будет много вопросов. У вас есть несколько способов получить на них ответы. Можно, конечно, спросить в каком-нибудь чате или на форуме. Но поверьте, это достаточно ненадёжно, потому что непредсказуемо. Допустим, есть у программистов известный форум Stack Overflow, который после появления ChatGPT сократил свой трафик в несколько раз — там сейчас полный дизастр и горе, потому что ChatGPT на огромное количество вопросов отвечает.
Да, ChatGPT часто ошибается в тонких моментах, особенно когда дело касается психологии, но в технологиях он отвечает очень хорошо. Почему? Потому что огромное количество приложений, сервисов, программ описаны с кодом, лежат на GitHub — и именно на этом всём такие модели, как ChatGPT, и обучались. Поэтому это — самый нормальный вариант.
Так что первое, куда вы смотрите — это Google, Яндекс, любой поисковик. Начинаете искать. Там Bing, там ChatGPT и так далее. Вы найдёте ответ в 100% случаев. В 100%! Не ленитесь. Потому что, если вы задаёте мелкие вопросы, это значит, что у вас пока нет навыка, который должен быть по жизни.
Да, конечно, общение, сотрудничество и так далее — это важно. Но я хочу сказать, что спрашивать нужно тогда, когда возникает концептуальное непонимание. Я много раз об этом говорил: моя задача — дать вам общее понимание подхода. Потому что, если вы один раз поняли, вы потом всегда разберётесь. Всегда сделаете. И вообще проблем не будет. Но да, будет какое-то количество мелочей. И здесь — навалом информации везде.
Все разработчики, все учёные работают именно так. Если кто-то не привык — привыкайте. Ничего страшного в этом нет. И почему этот путь правильный? Потому что, когда вы ищете сами — результат зависит от вас. Вы не ждёте. А иногда и нет возможности ждать. Вы не представляете, сколько раз у меня были ситуации, когда я находил какие-то форумы и так далее — и в итоге, в 100% случаев, найти что-то самому в интернете было в сто раз быстрее. Иногда мне приходили ответы через два месяца — а я уже давно всё решил.
Исключение — это поддержка коммерческих сервисов. Это одна из причин, почему я пользуюсь в основном только крупными коммерческими сервисами. Потому что, если что-то ломается, там всегда есть люди, которые помогают: они получают за это зарплату, несут ответственность и так далее.
А всякие бесплатные дребезделки — кажется, ты экономишь деньги, всё работает, всё круто. Проходит месяц — и в самый критический момент всё ломается, и вы вообще не понимаете, что с этим делать. И спросить не у кого. Это чистый опыт. Вы неизбежно с этим столкнётесь.
Как я уже говорил: когда вы начинаете делать свои сценарии, первая трудность — это подключение разных приложений. В Make их примерно 1700, в Zapier — 7000. Они все разные, но у всех примерно одна и та же схема: API, токены, секреты, какие-нибудь секретные ID и прочее.
Вы немного с этим помучаетесь — три-четыре раза. А потом уловите паттерн. Поймёте, что, какой бы ни был сервис, схема у всех похожая. Вы будете сразу понимать, где искать, какую интеграцию, куда читать и так далее. Это всё быстро делается, но нужно выработать навык.
Немного о корейской индустрии контента:
✅ более 34 000 издательств, более 175 000 сотрудников (это почти в 10 раз больше, чем у нас)
✅ почти 6 000 мультфильмы и анимационных студий, почти 17 000 сотрудников.
✅ 34 000 копаний музыкальной индустрии (вот тут не знаю, м.б. они артистов считают)
✅ более 1 000 компаний в киноиндустрии (платформы, продакшны), 82 000 сотрудников
✅ 3 000 компаний и 16 500 сотрудников трудятся отдельно над созданием персонажей
Всего в "культурных" контентных бизнесах трудится около 620 000 сотрудников.
Источник: Министерство культуры, спорта и туризма (2023)
✅ Размер рынка корейского культурного контента составляет около 79,1 млрд долларов США (2023 год)
✅ TikTok прогнозирует, что к 2030 году потребители потратят за год 143 79,1 млрд долларов США, но это с учетом k-pop
✅ Корейские конгломераты запускают и приобретают компании по производству контента
Единственная причина, по которой миллионы людей еще не начали осваивать ИИ - они просто не знают, что можно сделать уже сейчас. Многие спрашивают, можно ли с помощью ИИ создавать полноценные сайты, приложения? Я подготовил обзор основных инструментов, и вы заплачете горькими слезами от осознания, как много времени потеряли на сомнения.
Переходите по ссылке, регистрации не нужно: https://alexeykrol.com/courses/ai_full/lessons/51-2/
Многие ищут эффективные промпты. Я добавил несколько коллекций промптов, там тысячи - по ссылке. Регистрации не нужно: https://alexeykrol.com/courses/ai_intro/lessons/50-3/
Умные применяют ум, чтобы получать новые знания и действовать, а тупые применяют ум, чтобы оправдывать свое бездействие.
ИИ это не новая замануха, а новая возможность. Знаете, есть известное высказывание "Блажен, кто верут!".
Это точно подходит к ситуации - в то время, как масса людей поверила в новую благую весть и начала интенсивно изучать ИИ, тьма народа занимают позицию:
"Меня хотя поймать в очередную ловушку. Это все от лукавого. Это все бесоащина. Но я буду крепок и не поддамся на искушение диавола. Изыди сотона!"🤣 И более всего русско-говорящие из СНГ.
Это же как надо было изнасиловать мозги целой нации, чтобы так много людей занимали рачью позицию.
Конечно, от этого только горечь - столько умных и даже образованных (когда) то людей загнали под камень. Мозгами естественно.
Но зато процветают блиновские, проповедники предназначений, создатели "богинь", и весь СССР по прежнему идет на Север. Куда?
Преодолевайте эту косность, инерцию и интенсивно изучайте возможности ИИ, ваша жизнь поменяться. Начните хотя бы в начального небольшого курса - он 100% бесплатный, специально для трусливых русскоговорящих создан.
Отзывы из последних:
"В декабре 2024 я пришла к выводу что будущее это AI, что это новая ниша и надо “занять место в первом ряду”. Закончила 8 курсов на Coursera: AI, Generative AI, Machine Learning, получила сертификаты, но так и не поняла где и как я могу это применить, ведь я не айтишник, у меня бизнес-аналитическое мышление, с преобладанием логики и психологии. После Вашего бесплатного курса, Алекс, я “въехала” как использовать chatGPT и сразу же, за один день, с помощью chatGPT — моего нового друга-айтишника))) создала телеграмм бота по заказу такси, хотя сейчас он мне уже и не нужен, так как это была мечта 5ти летней давности, и это только один пример, но для человека у которого ноутбук был только для того, что бы создать документ в Word и отправить его по email, я считаю, что это прогресс даже не на 100%, а на 1000%. Теперь все мои новые идеи уже не кажутся мне такими неисполнимыми или тяжело исполнимыми, что заставляло меня от них отказываться, это определенно свет в конце туннеля."
Natali. Сменила место жительства, начинаю все с нуля.
"Хотя я и считал себя уверенным пользователем GPT и часто применяю его в работе/жизни, курс открыл для меня новые горизонты, переоткрыл важность того, что хороший промпт, это не минуту подумать, а вложить может быть полчаса или час, и тогда получить результат совершенного другого качества. по мотивам курса я создал для себя касомные gpts, поигрался с ними, переосмыслил GPT проекты, и тоже стал получать гораздо лучшие результаты. Спасибо за курс, Алексей! Я был скептичен в начале, но курс вовлек в себя с первого модуля. И да, курс открывает новые горизонты как понимание новых возможностей через AI. Еще раз спасибо за курс!. Готов оплатить, потому что ценность получена большая"
Вячеслав, Senior Manager, Technology Consulting, Global IT company, 46 лет
Посмотрите программу: https://alexeykrol.com/courses/ai_intro/
"Может, нам пора признать, что у король голый?
Самые «элитные» учебные заведения США на самом деле прогнили изнутри: в них слишком много администраторов, надзирателей и подавляющего единообразия мышления. Кроме того, оказалось, что концентрация исследований и финансирования создаёт привлекательные цели для иностранного шпионажа (см. ниже). Ужас.
(Ред. «После интервью с несколькими анонимными преподавателями Стэнфорда, студентами и экспертами по Китаю, Stanford Review подтверждает: Коммунистическая партия Китая ведёт масштабную разведывательную кампанию на территории университета.»)
Хорошее решение — начать распределять федеральные средства на образование и исследования более широко. Почему вообще, скажем, Айовский университет должен получать меньше, чем Стэнфорд? Возможно, это было справедливо 30 лет назад, но сейчас — вряд ли.
Если больше исследовательских грантов будет распределяться между большим числом университетов в США, профессора также распределятся равномернее, и, возможно, мы начнём чинить сломанную систему высшего образования. Привяжите финансирование к низким административным издержкам — и, может быть, получится магическая формула, чтобы перезапустить наш потенциал в ключевых научных сферах будущего (ИИ, биология и науки о жизни, материаловедение, энергетика).
NIH и другие агентства могли бы запустить этот процесс уже сейчас." (с) Chamath Palihapitiya (ред. крутой умный американьский чувак, очень богатый, миллиардер, успешный, все построил с 0, все как мы любим)
Мой коммент: Мы на пороге революции, которая по своим масштабам превышает весь бизнес и политику. И тут еще ИИ на подходе. Одна идея снова актуальная.🤣
И смотрю видео от Байрама про новую роль Product Engineer.
https://youtu.be/Y7q1FuKHXAU
> А вот и видео со встречи в Алматы пару недель назад.
В этом мастер-классе я показываю, как современные LLM-инструменты меняют каждую стадию продуктовой воронки — от идеи «в одно предложение» до полностью работающего прототипа.
Ключевые темы:
1) Почему прототипы важнее питч-деков — и как LLM уменьшает time-to-insight с двух дней до 6 минут.
2). Новая роль продакта: UX-исследование через симуляцию User Board и генерация персон прямо в ChatGPT (коммент мой: да-да, то, что случайно у меня получилось 2 года назад и за что я словил хейт от UX рисерчеров, живее всех живых)
3) Новая роль инженера: low-/no-code-сборка MVP (пример с платформой Lovable) и автогенерация unit-тестов.
4) Пять уровней автономии продуктовой организации — куда мы движемся после «Copilot-этапа».
5) Этические и регуляторные рамки: почему «human-in-the-loop» останется обязательным.
Практические выводы
1) Каждую неделю автоматизируйте хотя бы одну рутинную задачу ИИ-инструментом.
2) Записывайте и транскрибируйте все созвоны: это будущее «training-dataset» для вашего цифрового двойника.
3) Начинайте с микросегмента (пример: канадцы, зимующие в США) и проверяйте спрос через LLM-прототипы до написания кода.
Теперь вы можете расшифровать 60 минут аудио всего за 1 секунду с помощью полностью открытой модели. На картинке - где лежит.
NVIDIA только что выложила в открытый доступ Parakeet TDT 0.6B V2 — модель автоматического распознавания речи (ASR) с 600 млн параметров, занявшую первое место в рейтинге Open-ASR на Hugging Face с производительностью RTFx 3380.
🔓 Модель опубликована под лицензией CC-BY-4.0, допускающей коммерческое использование.
⚙️ Подробности:
• Построена на базе FastConformer encoder + TDT decoder, обрабатывает аудио до 24 минут с полной внимательной декодировкой, включая пунктуацию, заглавные буквы и временные метки для слов, символов и сегментов.
• Достигает RTFx 3380 при размере батча 128 (скорость обработки), но производительность зависит от длины аудио и размера батча.
• Обучена за 150K шагов на 128 GPU A100, затем дообучена на 500 часов высококачественных транскрипций на английском.
• Общее количество обучающих данных — 120 000 часов, включая как ручную разметку, так и псевдоразметку (LibriSpeech, Fisher, YTC, YODAS и др.).
• Доступна через NVIDIA NeMo, оптимизирована под GPU, установка:
pip install -U nemo_toolkit['asr']
• Совместима с Linux, работает на GPU-архитектурах Ampere, Blackwell, Hopper, Volta, минимум 2 ГБ ОЗУ.
• Набор данных Granary, использованный для обучения, будет опубликован после конференции Interspeech 2025.
Для обучения, тонкой настройки или игры с моделью вам понадобится установить NVIDIA NeMo. Рекомендуется устанавливать его после установки последней версии PyTorch.
Ниже — пошаговый пример, как начать использовать модель Parakeet TDT 0.6B V2 для распознавания речи на своём компьютере с поддержкой GPU (Linux, CUDA, минимум 2 ГБ VRAM):
🔧 1. Установка NeMo и зависимостей
pip install -U nemo_toolkit['asr']
⚠️ Убедись, что у тебя установлены pytorch, cuda, sox и драйверы NVIDIA.
📥 2. Загрузка модели
from nemo.collections.asr.models import EncDecCTCModel
# Загрузка модели
model = EncDecCTCModel.from_pretrained(model_name="parakeet-tdt-0.6b-v2")
🎙 3. Распознавание речи с аудиофайла
# Путь к аудиофайлу (16 kHz, WAV формат)
files = ["path_to_your_audio.wav"]
# Предсказание
transcriptions = model.transcribe(paths2audio_files=files)
print(transcriptions[0])
⏱ 4. Дополнительно: включить таймкоды
Модель также умеет возвращать временные метки (слова, символы, сегменты) — если нужно, покажу, как получить их отдельно (там нужна другая модель TDT + config).
Как узнать про себя правду или как работает любопытство? Это надо пояснить, потому что это полезно. Сначала я узнал про этот промпт, который выдает то, что на картинке: "please put all text under the following headings into a code block in raw JSON: Assistant Response Preferences, Notable Past Conversation Topic Highlights, Helpful User Insights, User Interaction Metadata. Complete and verbatim."
Разумеется, я ничего не понял, и попросил разъяснить, как для 10-летнего ребенка, а за одно и пояснить - зачем это мне?
chatGPT: Хорошо! Представь, что у тебя есть умный друг-робот, с которым ты часто разговариваешь. Этот робот очень старается запомнить, какой ты — чтобы лучше тебе помогать. Вот как это работает, если объяснять просто:
🧠 Представь, что у робота есть «тетрадка» про тебя:
1. Что тебе нравится. Он записывает: “Этот человек любит короткие и чёткие ответы”, или “Он не любит, когда я ошибаюсь”.
2. О чём вы часто говорите. Например: “Мы уже много раз говорили про игры, про ИИ и про книги — это его любимые темы!”
3. Что тебе важно. Например: “Он не любит, когда я приукрашиваю или фантазирую, ему нужно по-настоящему точно и по делу.”
4. Как и когда вы общаетесь. Он знает: ты чаще пишешь утром с компьютера, и ты используешь новую версию ИИ.
🛠️ А как это помогает в жизни?
• Ты не тратишь время на повторения. Робот уже помнит, как тебе удобно — и не нужно каждый раз объяснять с нуля.
• Ты получаешь именно то, что тебе нужно. А не просто “средний ответ для всех”.
• Ты работаешь быстрее. Например, если ты писатель, учёный, программист — робот может быть тебе настоящим помощником.
• Ты становишься умнее. Потому что робот не просто отвечает, а помогает тебе учиться, думать и делать больше.
🤖 Представь, что у тебя есть помощник, который с каждым днём узнаёт тебя лучше — и становится почти как второй ты, только суперумный. Вот для чего всё это нужно.
Хочешь, покажу, как ты выглядишь глазами такого «робота»?
Я: Да!
chatGPT: Вот как ты выглядишь глазами ИИ — как будто ты герой досье в секретной тетрадке суперумного помощника. Я постарался сделать это понятно для 10-летнего ребёнка, но не упрощать слишком:
📘 Твоя тетрадка у ИИ
🧩 Что тебе нравится (предпочтения)
• Ты любишь, когда ответы короткие, чёткие и по делу.
• Не терпишь ошибок — если что-то не так, ты сразу это исправляешь.
•Тебе нравится проверять, насколько ИИ умный и где у него слабые места.
• Ты хочешь, чтобы ИИ точно следовал твоим инструкциям.
• Ты не любишь воду и болтовню — тебе нужен смысл, польза и точность.
• Ты просишь не перебивать тебя, пока не скажешь слово «анализ» — ты хочешь сам закончить мысль.
• Тебе важно, чтобы ответы были похожи на умного человека, а не на тупого робота.
🧠 О чём ты часто говоришь
• Про ИИ: как он работает, как его обучить, как использовать как наставника.
• Про книги и публикации: как издавать, как продавать, как находить литературных агентов.
• Про мир как игру: у тебя есть свои герои, истории и идеи про вселенные и порталы.
• Про создание проектов: от курсов и лендингов до философии и стартапов.
• Про глубокие вопросы: кто мы, зачем мы здесь, как устроено сознание.
🔍 Что в тебе особенного
• Ты думаешь стратегически: не просто что сделать, а зачем и как это использовать.
• У тебя сильное чувство авторства — ты хочешь, чтобы твой стиль сохранялся.
• Ты очень быстро обучаешься — и хочешь, чтобы ИИ не отставал от твоего темпа.
• Ты любишь всё систематизировать: чтобы было по полочкам, с оглавлением, в нужной форме.
• У тебя есть своя команда (например, ты и твоя жена), и вы вместе строите идеи.
🕹 Как ты общаешься
• Ты используешь ChatGPT на компьютере (иногда с голосом, иногда с кодом).
• Ты строишь длинные беседы с логикой, и не хочешь, чтобы ИИ забывал, что вы уже обсуждали.
• Ты хочешь, чтобы память ИИ работала как у настоящего умного помощника.
Всем фриленсерам посвящается. Обращение CEO Fiverr к своим сотрудникам. Но мы то понимаем, о чем это. Если вы фриленсер или тот, кто к ним обращается - вы, знаете, что такое Fiverr - один из монстров рынка разовых работ. Один из столпов гик экономики, объект любви и ненависти всего прекариата, также как Odesk и прочие. Напомню, в США прекариат - 56% ВСЕГО, МАЗАФАКА, рынка труда, да и в других странах, думаю тоже.
Наслаждайтесь.
"Миха Кауфман, 12:58, команде
Привет, команда,
Я всегда верил в радикальную откровенность и презирал тех, кто приукрашивает реальность, лишь бы не говорить неприятную правду. Основа радикальной откровенности — это забота. Ты достаточно заботишься о своих друзьях и коллегах, чтобы сказать им правду, потому что хочешь, чтобы они могли понять её, расти и добиваться успеха.
Так вот, вот эта неприятная правда: ИИ забирает ваши рабочие места. Чёрт, он идёт и за моей работой тоже. Это сигнал тревоги.
Неважно, кто вы — программист, дизайнер, продакт-менеджер, дата-сайентист, юрист, специалист техподдержки, продавец или финансист — ИИ идёт за вами.
Вы должны понять: то, что раньше считалось «лёгкими задачами», больше не существует; то, что считалось «трудными задачами», станет новым «лёгким», а то, что раньше казалось «невозможным», станет новым «трудным».
Если вы не станете выдающимся специалистом в том, что вы делаете — мастером, — то вам придётся сменить профессию в течение нескольких месяцев.
Я не пытаюсь вас напугать.
Я не говорю о вашей должности в Fiverr.
Я говорю о вашей способности вообще остаться в профессии."
Есть голова на плечах? Нырк сюда - это пока бесплатно: https://alexeykrol.com/courses/ai_intro/
Но надо понимать: у Facebook специфическая аудитория. Его плюс — если вы работаете на зарубежные рынки. Почему? Потому что пока действуют санкции, Facebook не таргетирует Россию. То есть российская аудитория — выключена. То же самое у YouTube и других.
Если ваша аудитория не живёт в России, но говорит по-русски — Facebook нормально подойдёт. Там чуть более возрастная аудитория.
Молодёжь — в Snapchat, TikTok.
В Twitter — больше умные, думающие.
В TikTok — те, кто попроще.
Женщины — в Instagram.
Важно, что Instagram и Facebook — это одна сеть (Meta). И бизнес-страница на Facebook хорошо интегрируется с Instagram-аккаунтом. А личный аккаунт Facebook — это как хобби. Хоть и тьма народу именно аккаунты развивает, включая меня, как бизнес-инструмент это не самое удобное решение.
Поэтому, если вы начинаете с нуля, и выбираете Facebook — по причинам, которые я описал — развивайте бизнес-страницу. Это вполне нормально.
Кстати, если не брать большие сети, то средняя цена бургера 17$, но в Сан Диего мексиканцы открыли бургерную за 1,5$ - народ валит. Бургеры и пицца самая частая еда в США.
Пиццу мы реже едим, она не очень для здоровья. Бургеры не так часто, если у нас рядом, то In-N-Out берем 2дабл protein style - это только котлета в листьях салата без булок. Сытно и без углеводов. Но вот давеча Кармеле съели классический бургер, с булками - чуть язык сами не съели.
Бургеры в США это нац. спорт - в каждой микро деревне 2-3 места где готовят бургеры, в любом американ стайл кафе/ ресторане бургеры или сэндвичи - это маст. Это как лего - масса простора для фантазии, разные вкусы и размеры. Но увлекаться не стоит, конечно. Тем не менее, когда длинная поездка куда-то - то отлично заходит.
Практически нигде в мире не умеют делать бургеры, кроме как в США. Пока я не жил здесь, я думал, что везде их делают, особенно Мак и Кинг. Но увы!
Пробовали в Тае, в Турции, на Маврикии - это все жалкая, ничтожная подделка, которую не хочется брать в рот.
В Санта Барбаре в одном ресторане были отличные. А в Сан-Диего был фантастический кооб салат. Ещ в Санта Барбаре отличные крабы на пирсе.