Реклама в ChatGPT. OpenAI выпустили блог про технологический стек рекламы в ChatGPT. По сути это та же рекомендательная система, только сверху еще прикручен аукцион + не нужно дожидаться, пока пользователь явно попросит рекомендации. Различные стадии рекомендательного стека обернуты в тулы — retrieval (отбираем кандидатов), ranking (предсказываем фидбек пользователя), релевантность (предсказываем полезность рекламы). Рекламный аукцион — тоже отдельный тул. Есть агент-оркестратор, который глядя на текущий диалог (и историю диалогов, если вы разрешили персонализировать рекламу), с помощью этих тулов формирует рекламу. Пишет поисковые запросы, делает семантический поиск (маппит запросы в эмбеддинги и ищет ближайших соседей в индексе с баннерами); вызывает тулы про релевантность, ранжирование, аукцион, etc. Если на текущий момент диалога намерения пользователя еще непонятны или по какой-то причине не нашлась подходящая реклама (с достаточным value для пользователя и рекламодателей), то реклама не показывается; после следующего "шага в диалоге" делается новая попытка. Что ещё: - для посттрейна продовой модели-оркестратора используют большие фронтирные модели с выкрученным ризонингом - генерируют сопровождающий короткий нейтральный текст, который объясняет как реклама связана с диалогом. Это отдельно от (title/description/link/call to action) - даже если все тулы хорошо отработали и отобралась реклама с большим ожидаемым value, оркестратор может решить, что сейчас рекламу показывать не стоит ("inappropriate") - возможно явно тюнили модель, чтобы она не показывала рекламу при первом же упоминании в диалоге товаров/услуг, а дожидалась большего кол-ва инфы - стараются поисковыми запросами покрыть сразу все интересы в диалоге (которых может быть несколько) e.g. пользователь собирается в поездку и ему нужно купить много разных вещей - нет ни слова про конверсии. Есть только небольшое предложение про то, что фидбек от рекламодателей из кабинета (Ads Manager) как-то учитывают. А так говорят только про clicks и hides - в конце упоминают интеграцию диалоговых ассистентов от бизнеса: "Looking ahead, we’ll continue to experiment with more dynamic ad formats to increase user value (e.g. giving users the ability to talk directly to businesses through ads) and advertiser value."

Такой маленький лайфхак прилично улучшающий прослушивание NotebookLM подкастов: попросите дружбана написать промпт при генерации подкаста для того, чтобы задать контекст (см. отрывок ниже). Особенно интересен эффект, когда хосты называют твое имя, обращаются к тебе, дают рекомендации

Create an ENGLISH two-host Deep Dive, using Long length. Audience: Bayram, a practitioner and teacher preparing to remember consequential GenAI developments for quarterly discussions. This is the October 23, 2026 edition, new material since the completed October 15 edition. Use briefing-verified.md as the editorial spine and original sources for evidence. Explain mechanisms in plain spoken English; do not read a link list or promote courses. Open with the question: when does more agent activity become more verified value? .... Throughout, connect to PUBLIC writing on one agent versus teams, abundant code moving bottlenecks, preserving understanding and auditing judges, and the refreshed public course topics: engineering/harnesses, model routing/cost, memory/durable execution, judge audit, team skills, Personal OS delegation, measured sales/analyst outcomes, founder economics and systems feedback