🔍 ChatGPT заменяет Википедию?

За год посещаемость Википедии снизилась на 7,56%, подсчитали Similarweb. Тогда как трафик ChatGPT вырос в 2,3 раза!

«Люди все чаще используют LLM для ответов, которые они ищут в Википедии. Википедия — ключевой источник информации для этих инструментов и получает значительный трафик от ChatGPT, но этого недостаточно, чтобы компенсировать потери», — объясняют аналитики.

Но поиск в интернете с ИИ сильно отличается от привычного «гугления». Собрали несколько советов, которые помогут вам эффективно пользоваться современными нейросетями в реальной жизни:

1️⃣ Используйте нейросети с доступом к интернету. Это снизит количество галлюцинаций и повысит актуальность ответов. Без дополнительных инструментов даже современные модели склонны выдумывать или искажать факты.

2️⃣ Ставьте задачу. В обычном поиске важны несколько ключевых слов — ИИ нужен полный контекст запроса. Что именно искать, в каких источниках, какой формат ответа вы хотите получить (таблицу, список, одно предложение). Чем детальнее задан вопрос, тем лучше будет ответ.

3️⃣ Заставьте сомневаться. В запросе просите ИИ подкрепить ответ цитатами из источников или помечать информацию как непроверенную, если источник не найден.

🔰 «Нейросеть мне сказала...» — плохой аргумент, который сразу обесценит ваши доводы. Ищите информацию с помощью нейросети, но не позволяйте ей формировать мнение за вас.

🔴 ИИ-поиск работает в @GPT4Telegrambot бесплатно. Выберите в боте раздел «Интернет-поиск» или просто введите команду /s перед вашим запросом. Доступны лучшие модели, включая GPT-5.

А вы пользуетесь ИИ для поиска?

❤️ — да, постоянно!
🔥 — иногда обращаюсь
👀 — нет, только Google/Яндекс

#полезное @EDU4Telegrambot

📱 Бесплатный курс по GenAI от Microsoft

Microsoft разработала и выложила в открытый доступ курс из 18 лекций по основам генеративного ИИ для начинающих.

Лекции читают действующие исследователи и разработчики корпорации с многолетним стажем.

В программе:

🔵 Устройство и различия ИИ-моделей;
🔵 Продвинутые советы по промптингу;
🔵 Полный цикл разработки ИИ-приложений и агентов;
🔵 Работа с open source нейросетями и дообучение моделей.

📱 Видео выложены на платформе Microsoft и на YouTube. Каждая лекция идет 10-15 минут, можно включить русские субтитры.

📱 Подробные конспекты лекций и код опубликованы на GitHub.

Будете проходить?

❤️ — да, отличный курс!
🔥 — нет, я уже знаю всю базу
🦄 — начну, а там посмотрим...

#лекции @EDU4Telegrambot

📁 Добавляем ИИ в Google Таблицы

Теперь вы можете легко и бесплатно «подружить» нейросеть с Google Таблицами с помощью MCP и почти полностью автоматизировать работу.

Подробнее про MCP — универсальный протокол, позволяющий научить большие языковые модели работать почти с любыми приложениями, рассказывали здесь.

Возможности:

➡️ Пришлите чат-боту фото таблицы и попросите перевести ее в электронный вид;
➡️ ИИ может создавать сводные таблицы или писать составные формулы;
➡️ Переформатирует таблицу или выполнит рутинную работу.

Как установить?

1️⃣ Перейдите на страницу MCP-сервера;
2️⃣ Выберите приложение, которым пользуетесь (Claude Desktop, Cursor или Windsurf);
3️⃣ Скопируйте соответствующую команду и вставьте ее в командную строку.

MCP-сервер заработает после перезапуска приложения — можно пользоваться.

📁 Аналогично можно подключить инструменты для работы с Google Docs.

Будете пользоваться?

❤️ — да, обязательно
🔥 — сложно, попробую разобраться
🦄 — таблички мне не нужны!

#полезное @EDU4Telegrambot

📄 alphaXiv — читаем научные статьи с ИИ

alphaXiv — это ИИ-платформа для чтения научных работ с крупнейшей библиотеки препринтов arXiv.org.

С каждой работой можно «общаться» с помощью нейросети — попросить пересказать суть, объяснить непонятные моменты, описать графики или выявить спорные моменты в исследовании.

На платформе бесплатно доступны лучшие ИИ-модели, включая Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4, GPT-5 и Grok 4.

Также у alphaXiv есть собственный ИИ-ассистент для поиска информации по базе исследований, возможность делать заметки и составлять подборки и обсуждать работы в сообществе ученых.

➡️ Попробовать — здесь. Авторизоваться можно через аккаунт Google.
➡️ Также у сервиса есть расширение для браузера, позволяющее «чатиться» с любым PDF-файлом.

А вы используете нейросети для работы или для развлечений?

❤️ — в основном для развлечений
🔥 — ИИ мой рабочий помощник
🦄 — использую уже везде!

#сервисы @EDU4Telegrambot

📕 Словарь ИИ: разбираемся в сложных терминах

Погружаясь в тонкости и различия ИИ-моделей, процесс их тренировки и запуска, вы наверняка столкнетесь с непонятными терминами.

Чтобы не теряться и понимать, чем вы пользуетесь, в понятиях стоит разобраться. На самом деле в этих сложных словах нет ничего страшного.

1️⃣ Инференс (Inference) — это непосредственно процесс работы нейросети, когда она уже обучена и решает вашу задачу. Говоря об инференсе, обычно рассматривают скорость работы модели (в токенах в секунду), или задержку с момента отправки запроса до получения полного ответа.

2️⃣ Квантование или квантизация (Quantization) — «сжатие» нейросети путем уменьшения точности вычислений «под капотом». Условно, числа начинают округляться не до четырех знаков после запятой, а до двух. Или вовсе вместо дробных чисел используют экономящие память целые. Это позволяет запускать модель на более слабом «железе» без сильных просадок в производительности.

3️⃣ Дистилляция (Distillation) — передача знаний от большой и мощной нейросети-учителя к маленькому быстрому «ученику». Так получают компактные модели, которые могли не видеть все обучающие данные «учителя», но при этом перенимают его знания.

Конечно, это далеко не все. Часто можно услышать про RAG, fine-tuning, эмбеддинг, bias и многие другие вещи — разберемся с ними позже.

Делаем продолжение словаря?

❤️ — да, очень полезно!
🔥 — нет, сложновато
🦄 — лучше каждый термин отдельно

#теория @EDU4Telegrambot

🟢 Почему ИИ обучают на GPU? И как это обогатило Nvidia?

Видеокарта (GPU) есть почти в каждом компьютере. Обычно мы думаем о ней в контексте игр или работы с 3D-графикой. Но в последние годы главная задача GPU не развлечения, а тренировка нейросетей.

🖥 Почему ИИ обучают на GPU?

Изначальная задача видеоадаптера — разгрузить центральный процессор. Пока CPU занимается сложными последовательными вычислениями, GPU параллельно выполняет тысячи простых операций для отрисовки графики.

А тренировка ИИ — это, по сути, многократное перемножение гигантских матриц, триллионы простейших операций, которые нужно выполнять одновременно. Как раз то, для чего и были созданы видеокарты.

🖥 Но почему именно Nvidia?

Действительно, ведь GPU производят и AMD, и Intel, но их чипы не закупают сотнями тысяч для дата-центров? На самом деле, «игла», на которую Nvidia «подсадила» ИИ-компании — софт. Точнее — платформа CUDA (Compute Unified Device Architecture).

CUDA — это набор инструкций, рассказывающий, как системе «общаться» с тысячами ядер видеокарты. Почти все главные инструменты для разработки нейросетей оптимизированы именно под CUDA, а работает эта платформа только с чипами от Nvidia. Так корпорация создала замкнутую и невероятно прибыльную экосистему.

Ярче говорят цифры. За 2021 финансовый год выручка Nvidia от оборудования для дата-центров составила $6,7 млрд, а от геймерских видеокарт — $7,76 млрд. За 2025-й чипы для дата-центров принесли уже $115,2 млрд и теперь формируют почти 90% выручки корпорации.

В итоге недавно Nvidia стала первой публичной компанией с капитализацией в $4 трлн.

А вы знали, почему нейросети тренируют именно на GPU?

❤️ — да, это же основа
🔥 — нет, теперь знаю!
🦄 — надо было вкладываться в Nvidia...

#теория @EDU4Telegrambot

🖥 Лучший способ понять работу LLM — написать собственную

Исследователь и специалист по машинному обучению Себастьян Рашка записал семь видеоуроков по созданию собственной LLM с нуля.

Автор подробно разбирает все шаги с самого начала: установка Python и необходимых библиотек, архитектура трансформера и механизм внимания, обучение модели и fine-tuning под нужные задачи.

За 12 часов вы пройдете полный путь по созданию простой GPT-подобной языковой модели — освоите и теорию, и практику. Для запуска кода хватит мощностей обычного ноутбука.

📘 Ролики — это наглядные дополнения к книге автора Build a Large Language Model (From Scratch).
📱 Лекции загружены на YouTube.
📱 На GitHub выложен весь код, пояснения и дополнительные материалы.

А как вам удобнее учиться?

❤️ — читать книги и гайды
🔥 — смотреть видео
👀 — и читать, и смотреть!

#лекции @EDU4Telegrambot

Как звучит симфония девопса?

В тональности «мажор-деплой».

GoCloud Tech — IT-конференция про облака и AI.
➡ 3 сентября, Москва
➡ Зарегистрироваться

🐳 DeepSeek V3.1 — бесплатно для всех в @GPT4Telegrambot

Привет, друзья! Китайский стартап DeepSeek выпустил модель V3.1 — крупное обновление своей языковой модели.

Нейросеть теперь умеет рассуждать, гораздо лучше базовой версии справляется с комплексными задачами, кодингом, математикой и научными вопросами.

По бенчмаркам новинка сравнима с Claude Sonnet 4, а в некоторых тестах обходит GPT-5 mini.

Вы уже можете пользоваться DeepSeek V3.1 полностью бесплатно в нашем боте — в обычном и рассуждающем режимах.

Как попробовать?

🔴 Перейдите в @GPT4Telegrambot
✅ Выберите DeepSeek-V3.1 (обычный режим) или V3.1 Thinking (рассуждающий) в разделе /model или по кнопке «Выбрать модель»

#DeepSeek

🔎 Советы про промптингу для Veo 3 от Google

Google Veo 3 — лучшая на сегодня ИИ-модель для генерации видео. Выдает самые реалистичные кадры и даже умеет озвучивать ролики.

Но, чтобы раскрыть весь потенциал нейросети, для нее нужно правильно писать промпты. Собрали главное из рекомендаций Google по работе с Veo 3, чтобы получить максимально качественные клипы.

1️⃣ Сила в деталях. Модель очень чувствительна к нюансам, поэтому чем подробнее вы опишете сцену, тем реалистичнее и точнее получится результат.

✅ «Мужчина говорит по телефону...» — даст шаблонную картинку.
❌ «Кинематографичный кадр крупным планом показывает отчаявшегося мужчину в потертом зеленом плаще, который набирает номер на дисковом телефоне» — даст подробный и атмосферный кадр.

2️⃣ Используйте отрицательные промпты. Избегайте формулировок вроде «нет стены», «без рамки», а прямо перечисляйте запреты. With negative prompt: стены, рамки, темный фон.

3️⃣ Работайте с персонажами через уникальные отличия. Если в сцене несколько героев, нейросеть может спутать их действия или реплики. Поэтому четко обозначайте их действия через описание. Не «женщина говорит», а «женщина в красной шляпе и синем платье говорит».

📌 Полное руководство можно прочитать тут.

🔴 Veo 3 доступна прямо @GPT4Telegrambot — теперь бот также создает вертикальные видео 9:16. Здесь — подробная инструкция.

Как вам видео от Veo 3?

❤️ — супер, как настоящие!
🔥 — пока видно, что ИИ
👀 — уже устал от них...

#полезное #Veo @EDU4Telegrambot

🖥 Три новых бесплатных курса по ИИ от Anthropic

Стартап Anthropic, разрабатывающий чат-бота Claude, выпустил три новых онлайн-курса, рассказывающих, как интегрировать искусственный интеллект в образовательный процесс, с фокусом на практике.

1️⃣ AI Fluency for Students — советы для студентов о том, как применять нейросети для обучения и планирования карьеры, сохраняя и развивая критическое мышление и ответственный подход.

2️⃣ AI Fluency for Educators — курс поможет преподавателям интегрировать ИИ в учебную практику: создание пособий, выставление оценок и организация обсуждений в классе. Составлен с учетом реального опыта и работающих практик.

3️⃣ Teaching AI Fluency — программа для педагогов, стремящихся научить ИИ-грамотности своих учеников и студентов. Рассказывает, как составить учебную программу и систему оценки.

📌 Все циклы полностью бесплатны и рассчитаны примерно на 1-2 часа. Для лекций доступны автоматические русские субтитры.

А вы используете ИИ в учебе?

❤️ — да, постоянно
🔥 — нет, стоит начать!
👀 — учусь «по старинке»

#лекции @EDU4Telegrambot

🧠 Лекция про ИИ-агентов от Стэнфорда

Наверняка последний год вы только и слышите про «ИИ-агентов»: как автономные ИИ-системы уже берут на себя труд людей, учатся выполнять все новые задачи и, возможно, скоро заменят целые профессии.

Если хотите действительно понять, что же из себя представляют ИИ-агенты, как они работают и чем отличаются от обычных нейросетей, рекомендуем посмотреть часовой вебинар профессора Стэнфорда Инсопа Сона, действующего ML-исследователя в GitHub.

Он рассказывает:

➡️ Основу устройства нейросетей и промпт-инжиниринга;
➡️ Как нейросети учатся использовать инструменты и работать автономно;
➡️ Где уже в реальности применяются ИИ-агенты;
➡️ Практические советы по разработке собственных агентов.

📱 Лекция выложена на YouTube, доступны русские субтитры.

А вашу работу смогут выполнять ИИ-агенты?

❤️ — нет, я незаменимый специалист!
🔥 — да, возможно уже скоро...

#лекции @EDU4Telegrambot

🎓 Study Mode — ИИ-репетитор

Друзья, привет! У нас есть бот, где мы создаем и тестируем новых ИИ-агентов — @GPT4AgentsBot.

Прямо сейчас мы выпустили там Study Mode — режим обучения, где нейронка шаг за шагом ведёт к решению любых задач, задаёт вопросы и объясняет сложное простыми словами.

➡️ Просьба к студентам и школьникам, кто нас читает, потестировать и написать, что нравится / чего не хватает.

Как пользоваться?

1️⃣ Зайдите в @GPT4AgentsBot и выберите в меню «Режим обучения»

2️⃣ Отправьте задание или тему, в которой хотите разобраться: текст, фото, pdf, docx и другие

3️⃣ Модель разложит материал на простые шаги, задаст наводящие вопросы и поможет уверенно разобраться в предмете

Во время тестов 10-20 запросов в неделю бесплатно для всех. Далее — будем смотреть по нагрузке.

Полезно?

❤️ — да, супер
🔥 — не особо

Пишите, что улучшить ⤵️

📝 Сервис для тех, кому нужно подтянуть математику

Яндекс запустил ИИ-репетитора по математике. Учителя, не ругайтесь — сервис основан на реальном опыте педагогов. Он не дает готовые ответы, а учит понимать логику задач.

Для чего подойдет?

➡️ Решить задачу по фото. Загружаете картинку — и ИИ шаг за шагом поможет дойти до ответа.
➡️ Разобраться в непонятной теме. Чат-бот объяснит сложный раздел, приведет примеры и уточнит, если останутся вопросы.
➡️ Подготовиться к контрольным. Загружайте несколько задач, решайте их с подсказками и задавайте вопросы, пока все не станет ясно.

📌 Сервис полностью на русском языке, работает бесплатно и без ограничений.

Будете пользоваться?

❤️ — да, попробую
🔥 — нет, нужно учиться самому
😎 — уже пользуюсь (пишу из МФТИ)

#сервисы @EDU4Telegrambot

🥸 Откуда у ИИ-моделей предрассудки?

Оказалось, что обученные на тоннах человеческого контента ИИ-модели естественным образом впитывают из него предрассудки, стереотипы и шаблоны — и воспроизводят предубеждения в ответах.

Так называемый AI Bias проявляется по-разному. Например, генератор картинок Stable Diffusion считает, что генеральные директора, политики и юристы, врачи и другие представители престижных профессий — белые мужчины. Если модель попросить нарисовать преступника, нейросеть значительно чаще выдаст изображение чернокожего мужчины. Кассиры в понимании ИИ — женщины, а все террористы — с бородой.

Аналогичный эффект замечала и команда Midjourney, и создатели чат-ботов. Языковые модели, в свою очередь, значительно чаще предлагают женщинам более низкие зарплаты, чем мужчинам, при прочих равных.

🙈 С этим можно бороться?

Универсального решения нет. Можно тщательнее фильтровать данные, но их сокращение негативно скажется на качестве. Можно генерировать данные искусственно, но есть риск, что в этом случае нейросети только глубже закрепят стереотипы.

Другой подход, на этапе пост-тренировки компенсировать «перекосы» в данных наградой модели за «толерантные» ответы, но в этом случае появляется риск сделать нейросеть слишком снисходительной.

При этом в самом крайнем случае через чур «усредненная» нейросеть может оказаться банально неинтересной как собеседник и ассистент, лишившись этой обратной стороны «человечности».

А вы доверяете мнению нейросетей?

❤️ — да, ИИ объективен
🔥 — нет, ИИ все искажает
👀 — зависит от вопроса...

#теория @EDU4Telegrambot