нейросети

Я задал написать эссе по финансовой грамотности, с составлением портфеля и списком рекомендуемой литературы. Эссе получилось прекрасное,  длинный умный текст, но ничего полезного, много воды и первым в списке литературы — Кийосаки 🤦‍♂️

Наверное, только я увидел бесполезность текста: те, кому отправил текст в порядке эксперимента (простите, друзья) не заметили подвоха.

Нейросети никогда не заменят авторский контент и настоящих экспертов, но работу потеряют писатели/копипастеры информационного мусора. Чтение этого эссе напомнило мне 99% тг-каналов про финансы, контент один в один.

Можно хоронить все эти гуглы и прочие поисковики, сайты всех посредников и всех, кто боролся за ваше внимание, и создавал весь этот информационный мусор.

Нейросети очень упростят нам жизнь и общение в будущем и сильно сэкономят время! И главное, сделают большие корпорации ЭФФЕКТИВНЕЕ!!

Почему? Когда в большой корпорации  «бизнес» будет ставить задачу  группе исполнителей (зная, как обычно они медленно и плохо делают свою работу),  попросит написать эту задачу нейросеть, по правилам корпоративной этики, она напишет умно всякой воды. Исполнители прогонят эту воду тоже через нейросеть, пытаясь понять, что там написано и что от них хотят.

Многие думают, что работа с нейросетями в финансах требует глубоких знаний в Python и математики. На самом деле, уже есть десятки инструментов, которые позволяют получать качественный анализ рынка без единой строчки кода.

1. Чат-боты для рыночных обзоров

Современные ИИ-чат-боты могут:

• анализировать текущие новости по выбранным тикерам;

• давать краткий обзор ситуации на рынке;

• предлагать сценарии на основе последних данных.

📌 Пример: задать боту вопрос «Что происходит с S&P 500 сегодня?» и получить сжатый анализ с ключевыми причинами.
Я, например, часто использую Syntex AI

— он прост в освоении и быстро выдает актуальные данные.

2. ИИ-сканеры графиков

Инструменты вроде PatternAI или TrendSpider с AI-модулем умеют:

• находить фигуры теханализа (треугольники, голова-плечи, флаги);

• оценивать их надежность;

• предлагать точки входа и выхода.

Это полезно для тех, кто торгует по графикам, но не хочет вручную просматривать сотни инструментов.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: OpenAI показали GPT-5 и две опенсорс модели, Tesla опять пытается дать много денег Илону Маску, Роскосмос прячется от санкций с помощью белого прямоугольника, школьная форма по ГОСТу выглядит слишком нелепо, а также результаты суда над основателем Tornado Cash.

Релиз GPT-5: с AGI придется пока обождать

🐌 OpenAI представили долгожданную GPT-5. Как в преддверии презентации писали The Information, еще пару месяцев назад у компании не было настолько хорошей модели, чтобы назвать ее GPT-5: изначально такое имя хотели дать модели, известной сейчас как GPT-4.5, однако в итоге с ней не вышло такого прогресса, как ожидалось. Но, видимо, в свете регулярных раундов по привлечению новых денег от инвесторов (по всё пухнущим оценкам) – показать «что-то крутое» было нужно позарез. Итак, насколько GPT-5 лучше предыдущих моделей? Давайте смотреть на графики.

Недавно я решила проверить, насколько далеко продвинулись нейросети в автоматизации задач — и отдала свой день на управление ИИ‑инструментам.
Не в переносном смысле, а буквально: от того, во сколько встать и что поесть, до контента для соцсетей и вечернего планирования.

👉 Цель эксперимента: протестировать, может ли искусственный интеллект взять на себя повседневные и рабочие процессы, экономя время и энергию.

Я загрузила в GPT свой привычный график и список дел. Нейросеть составила готовый план:

• три рабочих блока по 90 минут,

• отдельное «окно» для креатива,

• паузы для восстановления,

• вечернее планирование.

Для удобства я использовала SyntxAi в Telegram: бот прямо в чате выдал этот план как шаблон. Удобно и наглядно.

С утра заглянула в холодильник, ввела продукты в GPT — и получила:

• рецепт блюда,

• схему приготовления,

• расчёт БЖУ и время готовки.

Вышло вкусно и быстро. Такой подход легко адаптировать под офисные бизнес‑ланчи или питание в командировках.

Недавно Тимофей Мартынов провел очередной опрос настроений и тенденций у предпринимателей. И я решил сделать небольшой батл между ИИшками

Задача для моделей простая, но практичная: вытащить суть, убрать воду и собрать презентацию — с цифрами, выводами и сегментацией по отраслям.

И вот, что из этого вышло:

2. Ссылка на Rutube

Ссылки на сами презы:

(из РФ не откроется, скорее всего, но ниже есть ссылка на PDF, выложил в своем канале по Практическому применению нейросетей для жизни и работы)

1. Chatgpt
2. Manus
3. Genspark

Ссылка на презы в PDF: 

 см. тут

Вы замечали, что иногда долгие размышления только мешают? Чем дольше зацикливаешься на решении, тем больше сомневаешься — и в итоге выбираешь худший вариант. Я особенно это прочувствовал это в 2016 году: когда я посмотрел отчёт по привилегированным акциям Ленэнерго, прикинул дивиденды, рискнул и купил на ощутимую сумму по 20 ₽. Но потом начитался мнений, что с дивидендами могут и прокатить (мол, мало ли что в уставе написано), не выдержал — и продал по 24 ₽. Казалось бы, +20% за несколько дней, но вскоре, рынок показал, что это было явно не лучшее решение.

Оказывается, так бывает не только с людьми, но и с ИИ.

Работая с ChatGPT и другими моделями, замечаю: иногда ответ лучше, если попросить модель «подумать» перед ответом. Обычно это делают так: «Рассуждай шаг за шагом перед тем, как дать ответ». Этот приём называется Chain of Thought (CoT), и его часто советуют использовать для повышения качества ответов.

Но есть нюанс.

Некоторые воспринимают этот подход как суперсилу, которую надо использовать всегда. Они не догадываются, что на новых моделях CoT может, наоборот, ухудшать качество.

Когда я впервые открыла ChatGPT, я ожидала чего угодно — гениальных ответов, умных советов, автоматизации рутины...
Но не того, что я однажды напишу:

«Сделай, чтобы муж понял, что я права, но без ссор. И желательно в стихах.»

И знаете, он выдал 4-строчный куплет, в котором упомянул компромисс, терпение и «уважение к точке зрения жены».
Муж, кстати, оценил. Но не факт, что понял. 😄

🧠 ТОП неудачных (и очень забавных) промтов, которые реально вводят в чат:

1. «Сделай мне оригинальный комплимент, чтобы девушка сразу захотела выйти замуж»

   Ответ: «Ты как стабильная версия Windows — надёжна и не лагаешь».
   💔 Оценка: 3 из 10. Свадьбы не случилось.

2. «Придумай бизнес, чтобы ничего не делать и сразу стать богатым»

   Ответ: «Пассивный доход требует активной подготовки».
   GPT знает, как разбивать мечты!

3. «Как мягко уволить друга, если он ленивый, но хороший человек»

   Сгенерировал письмо в стиле HR, но начал словами: «Дорогой друг, ты прекрасен, но не подходишь этой планете».

В 2024 году «Т-Путешествия» (это отдельное юрлицо внутри Т-Банка, бывшего Тинькофф) принесли банку 1,24 млрд руб. выручки и почти 580 млн руб. прибыли. Не сказать, что это большая сумма на фоне общего оборота экосистемы, но и немаленькая. То есть развивают они эту историю явно не в холостую. Кстати, в 2024 году пользователи оформили более 5 млн заказов в сервисе «Путешествия» в приложении Т-Банка.

Сервис включает в себя всё — от продажи авиабилетов (основной источник дохода) до бронирования отелей, аренды авто и туров. Банк зарабатывает в основном на комиссиях — либо от клиентов, либо от партнёров.

Недавно Т-Банк представил нового ИИ-ассистента для путешествий, который может:
«Примерно за пару минут подготовить план поездки «от и до» — от выбора направления и покупки билетов до бронирования отелей и составления плана досуга, а еще:

• подобрать билеты,

• сгенерировать маршрут поездки по интересам, и даже с учетом темпа отдыха и климатической зоны

Вчера была тяжёлая новость: в Индии разбился Boeing 787-8, и из 242 человек выжил только один пассажир — мужчина, сидевший на месте 11A. Такие истории всегда выбивают из колеи — от новостей о катастрофах становится не по себе, даже если сам не боишься летать.

Но как ни странно, именно из каждой подобной трагедии авиация становится безопаснее. Авиастроители всего мира разбирают каждую аварию буквально по винтику — и потом дорабатывают конструкции, меняют стандарты, чтобы подобное не повторилось.

Поэтому сегодня полёты — это самый безопасный вид транспорта

Я решил подойти к этому вопросу с помощью нейросети — разобраться, действительно ли место 11A такое “особенное”, или просто случайность. Заодно понять, есть ли вообще “правильный” выбор кресла, если хочется минимизировать риск.

Сначала я поискал статистику именно по Boeing 787-8, но оказалось, что это была первая в истории Dreamliner катастрофа со смертельным исходом. До этого — с 2011 года — ни одной гибели пассажиров на этом типе не было, несмотря на мелкие инциденты и даже проблемы с аккумуляторами в 2013-м.