Вы используете ChatGPT, но не получаете ожидаемых результатов? Чувствуете, что теряете время и деньги, разбираясь в настройках?
В этой статье я подробно разберу реальные возможности новой модели ChatGPT 4.5, сравню ее с конкурентами и поделюсь проверенными методами, которые увеличат эффективность вашей работы с нейросетью в 3-5 раз. Узнайте, стоит…
Один промт - четыре генератора картинок: чей ИИ лучше
Это как встречаться с человеком, который хочет казаться очень креативным и загадочным, но слишком много выпил прошлой ночью. Пара запросов — и уже нет сил смотреть на то, что он выдаёт.
Плюсы: не увидела ограничений.
Но признаюсь, он меееедленный и выдаёт настолько слабые генерации, что я обычно [пересаживаюсь за другой столик] ухожу из него после п…
Использование ИИ в маркетинге: как технологии меняют подходы к продвижению
В современном мире, где данные и информация играют ключевую роль в успехе бизнеса, искусственный интеллект (ИИ) стал мощным инструментом для маркетологов и предпринимателей. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ меняет правила игры в маркетинге, делая процессы более эффективными, персонализированными и масштабируемыми.
Основные направления и виды ИИ: машинное обучение, глубокое обучение и нейросети
Все три направления работают вместе, чтобы создавать мощные и умные системы. Машинное обучение предоставляет базовые алгоритмы, глубокое обучение позволяет анализировать сложные данные, а нейросети обеспечивают архитектуру для этих процессов.
Маркетинг в эпоху диджитализации: тенденции и перспективы
«Данные – это новая нефть» – эту фразу вы наверняка слышали не раз. Но что делать с этой «нефтью»? Как извлечь из нее максимальную прибыль? Ответ прост – использовать системы машинного обучения.
Как использовать ИИ в маркетинге
Привет! Меня зовут Юлия, и я маркетолог с более чем шестилетним стажем. За это время я успела поработать в самых разных направлениях, использовала множество инструментов и методик, но с появлением GPT-4, мои подходы к работе значительно изменились и улучшились.
Как выявить текст, написанный нейросетью: маркеры генеративного контента
Часто ли мы задумываемся о происхождении контента, который ежедневно поглощаем в интернете? Неужели теперь придётся смириться с тем, что часть нашего цифрового рациона готовится нейросетями? Насколько вообще легко отличать яства человеческой мысли от фаст-фуда машинного алгоритма? Похоже, пришло время детально поразмышлять над этими вопросами.