chatgpt

А что нам скажет ИИ на аналогичный запрос. Но уже про РФ рынок? Читайте:

Портфель 10 000 рублей

1. ВТБ (VTBR) — 63 лота за 4,952 рублей

• Дивидендная доходность: 15.2% — одна из самых высоких среди банков3
• Фундаментальные преимущества: Системно значимый банк с государственной поддержкой
• Катализаторы: Планируемое снижение ключевой ставки до 16% к концу 2025 года4

2. Softline (SOFL) — 52 акции за 4,981 рублей

• Сектор: ИТ-услуги и импортозамещение5
• Потенциал роста: Участие в программах цифровизации и замещения западного ПО
• Риск-профиль: Высокий потенциал при умеренном риске

Альтернативные стратегии

СТРАТЕГИЯ 1: Максимальные дивиденды (консервативная)

• Юнипро (UPRO)  — 38 лотов = 9,937 рублей
• Дивидендная доходность: 35% — рекордная на российском рынке3
• Особенность: Немецкий Uniper не позволяет выплачивать дивиденды, создавая «денежную подушку»5

СТРАТЕГИЯ 2: Агрессивный микрокап-рост

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».