Весь год у меня шла борьба промпт-инжиниринга с промпт-лицемерингом

Ирония в том, что книга оказалась почти планом развития ИИ на год. Я прочитал там, что просьба к ИИ «порассуждать» повышает качество ответов — и многие ИИ выкатили функционал, где вместо этого промпта можно просто нажать кнопку «рассуждения».

Я в нескольких постах говорил о менеджменте разных нейронок: в некоторых случаях проще скопировать ваш промпт в разные ИИ, чем добиваться результата от одной. Genspark сделал фишку Mixture Agent: ты буквально зовёшь несколько ИИ посостязаться за результат. По картинкам и видео получаешь несколько разных вариантов от разных моделей. По текстам ещё интереснее: видно несколько ответов «экспертов», плюс отдельный синтез, где ИИ собирает «лучший» вариант из конкурирующих. И важный момент: ты не обязан брать «итоговый» — можешь выбрать любой.

Главный инсайт: простые промпты тоже могут неплохо работать. Например, недавно я попросил браузер Comet провести исследование ключевых слов для проекта студента. Агент нашёл намного лучшие слова, чем если бы я написал подробный промпт.

При этом надо быть осторожнее, чтобы не «съесть» деньги. Я попросил его сделать инфографику — он двадцать минут бегал, как Гиляровский по трущобам. Вернулся со стандартной инфографикой на красиво-кракозябрском. После Nano Banana в Google Slides это выглядело пародией.

В этом году закон Мура в части удешевления технологий был виден наглядно: если в начале года deep research был технологией для избранных, и ChatGPT давал к нему доступ только в версии Pro за 200 баксов, то к концу года похожий функционал появился почти везде — включая Алису и GigaChat.

Много интересного я получил в работе с 620 студентами. Оказалось, что я могу отладить работу с базами знаний без сложных скриптов: достаточно лекции, аудио и хелпы грузить в папки в NotebookLM или в Яндекс Нейроэксперт и делиться с ними базой найденного контента. Потом ту же схему я применил в индивидуальных консультациях — и очень занятые клиенты говорили, что им удобнее так рефлексировать контент.

NotebookLM, наверное, технологическое открытие года. Google показал, что одна и та же информация может иметь много «агрегатных состояний», адаптированных под разные каналы. На базе простого транскрипта забытого YouTube-ролика можно сделать инфографику (загрузить в Pinterest), текст (загрузить на площадке), текст под SEO, создать дополнительное видео и загрузить на видеохостинги. То есть NotebookLM — это и есть контент-завод. Причём теперь контент из NotebookLM можно добавить в Gemini (https://t.me/kafkich/576)

Сейчас явно идёт переход от разговоров с ИИ в чате в формате «кто сильнее — Жиль Делёз или Брюс Ли» к тому, что агенты метнутся за тебя во всякие подвалы — сильнее, чем Гиляровский в Хитровку.

Промптом года я бы назвал экспертные метапромпты: когда комиссия из нескольких участников оценивает по 10-балльной системе или комиссия из нескольких нейронок интервьюирует тебя. (https://t.me/kafkich/608)

Тренд года — ИИ-шопинг. В силу санкций началась обратная реакция: поиск, где найти дешёвые ИИ. То Perplexity на plati.ru, то Genspark разместил дорогие модели за 200 баксов в функционал за 20 баксов (а это мошенники — не берите…). Видел тех, кто продаёт подписки на Gemini, — и такие новости дают шопоголический кайф, как сумка Birkin у модницы.

Ничто не вечно под луной. Это я понял, когда меня забанил Claude и в одно утро Perplexity перестало работать. Из этого нужно делать вывод: тебя в любом ИИ и любой соцсети могут забанить. Пусть для вас это не будет откровением. С Новым годом !

Источник: t.me

Комментарии: