Гарри Пшинник
Отличный комментарий — и полностью согласен с Вами. Прямое сравнение ИИ — как внедорожника и спорткара: всё зависит от задачи и контекста.
Поэтому мы устроили поединок на конкретных промптах, чтобы честно проверить, кто лучше справится в реальных условиях.
В статье мы не приводим аналитические ссылки — это не исследование, а обзор на основе реальных кейсов и наблюдений. Цель — показать, как DeepSeek работает вживую, а не углубляться в техподробности.
Алгоритмы действительно не имеют доступа ко «всей жизни» человека — они анализируют только те данные, которые человек сам оставляет в цифровом пространстве: поисковые запросы, покупки, лайки, поведение на сайтах. Это не полная картина, поэтому выводы часто неточные.
Большинство систем персонализации работают не на глубоком анализе личности, а на корреляциях в поведении пользователей, схожих по каким-то параметрам. Отсюда и «впаривание» нерелевантного.
Согласен: персонализация должна помогать, а не раздражать.
Проблема не столько в самой технологии, сколько в её текущем применении: приоритет — коммерческая выгода, а не точность рекомендаций. Поэтому пользователь получает то, что выгодно продвигать, а не то, что реально нужно.
Спасибо, что подняли эту тему.
Вы правы, алгоритмы учитывают прошлые предпочтения, но вкусы и интересы человека меняются. Современные нейросети уже адаптируются к этим изменениям, анализируя динамику поведения, новые запросы и способ потребления контента.
И то, и другое. Алгоритмы анализируют предпочтения и формируют спрос, но граница между удобством и манипуляцией размыта. Вопрос в том, кто и как использует эти инструменты.
Реальная польза зависит от задач. В рутинной работе разница заметна – быстрее, точнее, контекст лучше держат. Для большинства пользователей это эволюция, а не революция.
Да, локальную LLM можно обучить на своих данных, но ChatGPT-2 устарел. Лучше использовать более мощные модели (LLaMA, Mistral, Phi) и методы вроде LoRA или RAG для эффективного обучения без больших затрат ресурсов.
Спасибо за такой вдумчивый комментарий! Ваши сомнения вполне понятны. AI-искусство действительно ставит перед нами новые вопросы: что считать искусством, как оценивать его ценность и какую роль играет авторский замысел. Вопрос, наверное, не в том, "настоящее" ли это искусство, а в том, готовы ли мы изменить его определение.
Что касается NFT – тут Вы правы, рынок во многом перегрет спекуляциями, но это не отменяет того, что цифровое искусство становится важной частью культуры. Возможно, в будущем мы увидим другие подходы к оценке его ценности. В любом случае, наблюдать за этим процессом интересно!
Можно сказать и так! Но, скорее, человек не останется без роли, а просто получит больше времени на стратегическое мышление, творчество и личное развитие, передав рутину нейросети. Вопрос в том, как мы адаптируемся к этим изменениям: будем ли мы 'хлебать чай' или использовать возможности по максимуму?
В идеале технологии должны дополнять человеческое руководство, а не вытеснять его. Главное — находить баланс между эффективностью и человечностью, чтобы рабочая среда оставалась такой же комфортной для людей.
все верно
Спасибо! Да, в оценке есть доля субъективности — мы опирались на свою экспертизу. Что касается Гигачата — на наш взгляд, пока не дотягивает до уровня ChatGPT и YandexGPT, но будем следить за развитием и обязательно выпустим второй поединок.