Abroo - Крым

OpenAI выкатил новую функцию внутри ChatGPT — «исследование покупок». Потенциал — космос. Я, естественно, пошёл тестировать недвижимость. Запрос: «Квартира в Краснодаре» Дальше — квиз с параметрами (новостройка / вторичка, отделка, приоритеты) 10 минут — и готово. В выдаче 5 вариантов для покупки. Из них 3 — наши, ТОЧНО. Судя по источникам, алгоритм берет за основу агрегаторы недвижимости для подбора результатов и информацию из публикаций в федеральных СМИ. А если у тебя на сайте только баннер с улыбкой менеджера и кнопка «оставьте заявку» — ты вне игры...

ИИ повсюду. Мозгов — по-прежнему мало. В 2023-м компании глобально побежали за ИИ, как за священным Граалем. 90% уже его «внедряют» — звучит грозно. В реальности — играются с чатом и думают, что трансформировали бизнес. McKinsey пишет: 📈 79% компаний применяют ИИ в реальных задачах (было 50% в 2022) 📊 62% внедряют генерирующий ИИ (LLM, агенты, вся эта модная мишура) 💸 Только 39% видят влияние ИИ на прибыль Теперь внимание. Две трети этих «продвинутых» не умеют масштабировать свои AI-решения. Бегают с пилотами по этажам, как с детьми в IKEA. ИИ вроде есть. Эффекта — нет. Почему? Потому что ИИ — это не волшебная кнопка...

Ограничения раскрывают стиль.

Этот промт поможет выучить ЧТО УГОДНО. Пояснение к промту: [SUBJECT]=Тема или навык для изучения [CURRENT_LEVEL]=Начальный уровень знаний (начальный/средний/продвинутый) [TIME_AVAILABLE]=Сколько часов в неделю готовы уделять обучению [LEARNING_STYLE]=Предпочтительный метод обучения (визуальный/слуховой/практический/чтение) [GOAL]=Конкретная цель обучения или целевой уровень навыка Сам промт: ====== [SUBJECT]=Topic or skill to learn [CURRENT_LEVEL]=Starting knowledge level (beginner/intermediate/advanced) [TIME_AVAILABLE]=Weekly hours available for learning [LEARNING_STYLE]=Preferred learning...

💡 Cursor 2.0 - большое обновление ИИ-редактора кода Новая версия делает работу с агентами и кодом ещё гибче и удобнее: - Мульти-агенты - теперь можно запускать до 8 агентов параллельно, каждый работает в своей изолированной копии кода. - Composer: первая собственная агентская модель Cursor, которая оптимизирована под длинный контекст и инструменты (с производительностью в ~4× выше, по сравнению с аналогичными по «интеллекту» моделями.) - Backend-абстракция - легко переключаться между локальной системой, виртуальной машиной или базой данных. - Встроенный Browser - агенты теперь сами тестируют...