Кажется, ChatGPT забирает у людей ещё одну работу На этот раз продавца-консультанта) OpenAI запустила рекламных агентов прямо в ChatGPT. Теперь можно не просто увидеть рекламу, а пообщаться с "агентом" бренда. 👉 Как это выглядит: увидел в чате рекламу мебельной компании и заинтересовался — можно спросить прямо у агента про размеры, материалы и уход, а он в конце ещё и подтолкнёт перейти на сайт. Такой диалог визуально помечен как реклама и идёт отдельной веткой - не путается ни с вашим обычным разговором с ChatGPT, ни с органическими ответами сервиса. Пока фича доступна только части рекламодателей в США. У нас пока до такого не дошло, но Яндекс уже активно тестирует рекламу в чате Алиса AI. Реклама выглядит как текстовое объявление или карточка товара, которая появляется прямо в ответе нейросети. Причём в отличие от обычного поиска, где учитывается только сам запрос, Яндекс анализирует весь контекст диалога — и вопрос, и то, что ответила Алиса. Объявления также помечены, как рекламные. Доступно это кстати любому, кто ведёт стандартную кампанию в Директе, просто без возможности сделать это именно под Алису, так что чат сам решает, что показывать, а что нет. Посмотрим, сделают ли это отдельной платной фичей для рекламодателей в будущем. Так что пока наблюдаем за происходящим зарубежом со стороны и ждём, когда похожие механики продвижения станут доступны у нас. Наша ставка — ещё 2-3 года. А ваша?)

Бежала вчера по городу и кричала в нейронки, потому что мне надо было срочно найти ближайший магаз сувениров, работающий еще полчаса. Кое-как справились. Но как вообще разные нейронки справляются с такого рода задачами? Это ж надо уметь работать с картой и локальным контекстом. Провела эксперимент с четырьмя нейронками: Chatgpt, Клод, Гигачат и Алиса AI. Везде - бесплатный тариф, незалогиненный акк (ток клод логиниться заставил). Промт один и тот же:

Покажи на карте один круглосуточный шиномонтаж с рейтингом от 4,5 около метро "Сокол". Нужны кнопки "Построить маршрут" и "Позвонить"; ничего не пересказывай.

Результаты: ChatGPT - нашел вариант, соответствующий всем критериям. Клод - тоже нашел вариант, но почему-то выбрал тот, у которого 1 оценка. Впрочем, сам об этом и написал. Гигачат - в отличие от двух предыдущих, не справился с задачей аж по двум пунктам. И Гпт и Клод дали выездные шиномонтажки (ну окэй), которые были отмечены на гугл картах в районе метро Сокол. А этот сам решил, что выездные не покатят + сам обрезал радиус поиска до 500 метров. Но самый фейл - вместо работы с реальной картой, он зачем-то нарисовал рисунок 🌚 со слопом вместо названий, лол. Алиса AI - нашла вариант под указанные критерии. короче, как-то вот так нейронки справляются сейчас с такими задачами. Надеюсь, в будущем и конкретный товар не выше конкретной цены в конкретном районе будут находить за секунды.

Я тут закрыл гештальт с Google Colabом и двумястами часами свободного доступа к A100. Думаю, что напишу подробно отчёт либо в выходные, либо в понедельник. И там действительно подтвердились некоторые особенности, что при только что купленных аккаунтах AI Pro за 2 доллара, например, топового железа не предлагается, то есть A100 не получить. A100 предлагается только на довольно старые аккаунты с подпиской Pro и, я так понимаю, в определённых географиях. Я закончил разборки с Antigravity и ChatGPT, которые мне написали все необходимые коллабы, и теперь гоняю большой MiniMax на A100. Но подробнее опишу об этом позже, а сейчас просто держите две версии генерации по следующему промпту. Тихо в лесу, только не спит барсук. Яйца свои он повесил на сук и тихо танцует вокруг. @cgevent

🔥 ChatGPT PRO на русском: открытый курс от первого промпта до агентов и Codex На GitHub появился бесплатный практический курс по ChatGPT, целиком на русском. Он умещается в один репо, поэтому ничего не нужно ставить и регистрироваться не надо. Программа идёт от простого к сложному в четыре уровня: база, работа, расширение и PRO. Всего в ней 13 модулей. Первые разбирают выбор между быстрыми и рассуждающими моделями, Deep Research, формулу промпта, память и проекты. Дальше идут анализ таблиц, Canvas, картинки и голос, а последние модули посвящены Custom GPTs, коннекторам, агентам, Codex и API. Главная ценность курса в практике. В нём 10 лабораторных: библиотека промптов, аналитика без Excel, ресёрч с проверкой источников, свой GPT, постановка задач агенту, разработка через Codex и автоматизация через API. К ним прилагаются 15 готовых рецептов под типовые задачи и разбор антипаттернов в формате «как делают неправильно и как надо». Отдельный модуль посвящён безопасности: prompt injection, утечки данных и проверка фактов за моделью. Курс удобно дать новичкам в команде или пройти самому, чтобы закрыть пробелы по агентам и Codex. https://github.com/justxor/ChatGPT_ru

Уже не первый раз натыкаюсь на истории что в ChatGPT незаметно подменяется модель на более слабую в некоторых ответах Вот парень из твиттера показывает как он выбрал в интерфейсе GPT-5.6 Thinking, пообщался с ней, а потом через DevTools выгрузил дамп сетевых запросов Там в ответах сервера у каждого сообщения есть служебные поля, по которым можно понять какая модель реально использовалась: model_slug, requested_model_slug и resolved_model_slug. Он их проанализировал, и выяснил что в разговоре из 70 ходов, в 17 оказались метаданные GPT-5.4:

requested_model_slug = gpt-5-4-auto-thinking

И соотвественно сделал вывод что OpenAI специально тайно роутят модели чтобы сократить расходы ☹️ Так что я решил тоже проверить. Чтобы не перебирать всё руками юзал готовое опенсурсное расширение: GitHub Оно по такому же принципу анализирует открытые данные сетевых запросов и подсказывает какая модель использовалась Итог: у меня 100 из 100 чатов были на правильной модели, ничего аномального 🤷‍♂️ Так что не очень верю что OpenAI стали бы так в открытую подменять модели, но если хотите можете у себя тоже проверить) @tips_ai

Идеальный ответ тоже может быть багом Недавно я писал про ChatGPT Teens - их новый режим для подростков. Вообще, это похоже на новую модную обёртку для их "родительского контроля", но в учебной части продукта была любопытная штука под названием "Study Hours". Подросток или родители могут выбрать часы, когда ChatGPT по умолчанию включает учебный режим и вместо готовых ответов начинает гайдить наводящими вопросами. То есть, неспособность давать ответ сделали фичей. Вообще, про учебный ИИ надо отдельно поговорить, потому что он быстро становится отдельной продуктовой категорией: разборы домашек, подготовка к экзаменам, прокачка навыков для работы и т.д. и т.п. Но у него есть необычная продуктовая проблема - правильный ответ вообще ни разу не значит, что работа сделана. Человек получил готовое решение, а решать сам так и не научился. Прям как с навигатором - я как-то читал новость про мужика, у которого глюкнул геолок, и он завершил поездку прямо в стоге сена в поле 🤣 Так вот, вчера у Яндекса прошла большая конфа про образование YaC/e, и там как раз разбирали, как эту проблему (не навигатора у мужика в стоге сена, а учебного ИИ) решать. К примеру: - В части целеполагания моделям задают учебные цели плюс педагогическую методику, а дальше учат помогать без готовых ответов. - В части реализации натаскивают замечать ошибки ученика, возвращаться к проблемным местам, давать повторение и подбирать сложность. Чтобы было не слишком просто, не слишком сложно, а в самый раз (геймдизайнерам тут большой привет). - Плюс персонализация: одному нужно подробно, другому коротко, третьему на примерах, четвёртому как-нибудь аллегорически-иносказательно, ну вы поняли. То есть, если совсем уж зреть в продуктовый корень, то тут надо сознательно "ухудшить" продукт, ограничить его главную киллер-фичу и чуть убить основную ценность. И пока весь ИИ-рынок меряется, чья модель ответит полнее и глубже - здесь наоборот нужно научить вовремя недоговаривать (оказывается, этот скилл полезен не только людям, да). Ещё один неочевидный момент - key metrics такой штуки вываливаются за контуры самого продукта. Ведь после объяснения ученик должен решить задачу сам, без подсказок и с первой попытки. То есть, ИИ сработал хорошо, если в нём перестали нуждаться. Всем AI-native эдтехам очень желательно держать это в голове и закладывать ещё на этапе концепции. Фичизм

🔴 Я месяц вёл кампании в ChatGPT и вот что я об этом думаю Скажу сразу - я бы не советовал туда заходить всем и каждому. Скорее всего это не ваша платформа и вы лишь сольёте бюджет. Мета, Гугл и большинство других площадок сработают лучше в большинстве случаев. Дальше мои мысли по пунктам: 1️⃣ Рекламу видят только пользователи бесплатной подписки и подписки Go за $7 Не самая платёжеспособная аудитория. Но может подойти для определённых бизнесов. 2️⃣ Очень дорогой трафик CPC и CPM выходят в 5-10 раз дороже, чем в Мете и Гугле за ту же аудиторию. Да, это объясняется меньшим количеством рекламы и тем, что в теории реклама намного более релевантна запросу пользователя. Но даже LinkedIn со своим небольшим количеством рекламы даёт трафик дешевле. А в запрос пользователя реклама не попадает, так как CTR объявлений низкий. 3️⃣ Рекламный блок появляется под сообщением с ответом пользователю А если на вопрос уже ответили, то зачем переходить по рекламе? 4️⃣ Большие проблемы с трекингом Из трёх моих кампаний реальный трафик по меткам я вижу с одной. И цифры по кликам в кабинете и аналитики разлечаются в 2-3 раза. Они добавили отслеживание по utm меткам только летом и вероятно ещё не довели его до ума. 5️⃣ Очень мало внутренней аналитики Доступна буквально пара параметров и никакой кастомизации отчётов. А настроенные столбцы постоянно слетают. 6️⃣ Можно зайти туда через программатик OpenAI сотрудничает с Criteo, Амазоном и другими программатик платформами. Стало быть, можно закупить рекламу на этом плейсменте через них и не возиться с сырым рекламным кабинетом. Возможно и итоговый CPA будет ниже. 7️⃣ Свои уникальные решения пока не работают Буквально на днях они анонсировали, что можно будет вести рекламу не на сайт, а на специально настроенного агента, который будет отвечать на вопросы по вашему продукту. Я не очень представляю пользователя, который будет разговаривать с аишкой, которая ему что-то продаёт. Но в теории, это может работать для некоторых индустрий на последних этапах воронки. Допустим, когда надо просто записать пользователя на консультацию. Но и для этого уже давно есть лидформы. А больше ничего уникального и нет. Попадание в контекст диалога не бьётся с низким CTR —————— И тем не менее, я не считаю, что платформа прямо уж плохая. Мы получили оттуда лиды. Стоимость и качество уже другой вопрос. Но лиды, которые приходят из органики ChatGPT - теплее. Платформа просто новая. И Гугл, и Мета, и кто-либо другой, работали так же плохо в своём начале. В Твиттере вон до сих пор реклама работает так себе через столько лет после запуска. Сделать рекламную платформу с хорошими алгоритмами это работа на несколько лет для большой команды. С другой стороны, у OpenAI с нейросетями вроде получается. Но даже если алгоритмы будут работать хорошо, у платформы не будет столько данных о пользователях, как у Меты и Гугла. Потенциально, через несколько лет мы можем увидеть тут реально работающий рекламный инструмент. Но пока складывается впечатление, что всё это делается для инвесторов в первую очередь. Дабы показать потенциал и какую-то выручку у чрезвычайно убыточной компании. А убытки за один лишь прошлый квартал там $12,3 млрд Всё ещё считаю, что рекламу в агентах хорошо научится продавать Гугл. Gemini вполне популярен, встроен в Андроид и данных о пользователях у Гугла дофига. Возможно, подсуетится Мета со своим Muse.

Еще кое что пропустил со вчерашней конфы OpenAI, они сделали собственную альтернативу Jev — Decisions API Это модель для принятия решений на базе GPT-6 Luna (по факту она и есть, просто с другими настройками). Задаешь ей вопрос, контекст и список допустимых ответов, а она выбирает наиболее подходящий вариант из этого списка. Пока что в бета-превью, никому не доступно и известно немного: 1 Скорость ~150 мс (у Jev 70–500 мс) 2 Поддерживает не только текст но и картинки (у Jev только текст) Мне очень зашел Jev, есть много задач где его можно юзать, но у него есть свои минусы так что очень интересно сколько будет стоить эта модель у опенаи, будет ли поддерживать вероятности и какой размер контекста Еще, вчера немного переработали уже существующий способ логиниться аккаунтом ChatGPT в другие приложения, теперь если у вас есть подписка, вы можете шарить её лимит с приложением в которое логинитесь Например юзать ии-фичи в Notion не покупая отдельно их подписку. Сейчас воркает только с партнерскими сервисами: Devin, Hermes, Kilo, Notion, Vercel, OpenCode, OpenClaw, Pi и еще всякие В настройках каждому приложению можно настроить свой ЛИМИТ лимита) И кстати ночью всё таки дали banked ресет, если пропустили 🧠 @tips_ai #news