Не в размере х*я дело, надо им водить умело 🍆

Не в размере х*я дело, надо им водить умело 🍆

…или почему мне давно плевать на обновления нейросетей

Недавно все писали про Claude Fable 5, сейчас обсуждают обнову в ChatGPT, завтра выйдет ещё какая-нибудь фича – и лента снова в истерику:

«Новая модель меняет всё»
«Теперь промпты надо писать по-другому»
«Вот на что способно новое обновление»

Почему я почти не пишу про обновления в ИИ?

Потому что мне на них пох*й 😅

Я до сих пор многие задачи выполняю на Claude Sonnet 4.6 – и мне отлично.

Посты пишутся, смыслы собираются, воронки делаются, продукты упаковываются.

Прикол не в том, насколько у вас новая модель. Прикол в том, как вы ей управляете и насколько умело ставите задачу, чтобы получить результат.

ИИ всё больше похожи на айфоны.

Помните, когда каждый новый iPhone ощущался как реальный скачок?

Камера стала сильно лучше, скорость другая, экран другой.

А сейчас выходит новый – процессор чуть быстрее, батарея получше, кнопка где-то сбоку появилась, презентация красивая.

Но ощутимой разницы уже нет🤷🏻‍♂

Любой контентщик или фотограф подтвердит: если руки не из жопы, вы и на iPhone 10 сделаете классные фото.

А если из жопы – хоть последний Pro Max дай, получится фигня.

С нейросетями то же самое👌

Можно дать человеку самый свежий Opus / GPT / Gemini, но если он не понимает принцип работы LLM, не умеет ставить задачу и задавать критерии результата – ИИ сделает мусор.

Кстати, заметили, как новые модели приходится тормозить?

Они быстрее, инициативнее, но начали исполнять: придумывать, усложнять, раздувать, уходить не туда, делать «красиво», когда нужно сделать точно.

Я сейчас описываю алгоритм антихрупких воронок для нового практикума «Нейроворонки Blueprint» и… задолбался останавливать Claude Opus 5 в его попытках сделать больше чем нужно🤬

Даю ему четкую задачу, а он бежит на 2-3 шага вперёд по своей инициативе!

В 80% случаев получается не то💩

Если бы я не умел делать эти воронки руками и не понимал, что «норм», а что «говно», получилась бы страшная ерунда.

Вижу сильный перекос у новых моделей, по крайней мере для контентных задач

Причины две:

➤ у ИИ нет внутреннего понимания, что хорошо, а что плохо – ответ валидировать должны вы;

➤ задача ИИ-компаний – тратить токены и зарабатывать, а не повышать нашу с вами эффективность 😅

Можно дальше следить за каждым обновлением, сравнивать бенчмарки и спорить, кто кого обогнал на 3%.

Но неизменно вот что:

если у вас в голове каша, нейросеть просто красиво эту кашу просто перемешает.

А если есть понимание аудитории, смысла и критериев качества – вы и на старой модели сделаете работу лучше, чем большинство на свежей «убийце всего».

Рынок дрочит на модель, а результат всё равно упирается в человека и умение ставить задачу.

Это к теме, когда меня спрашивают: «почему ты заебываешься с теорией и базой маркетинга, когда людям просто нужны готовые инструменты?»

Ну вот потому что 😅

Потому что вижу, что сейчас продают под соусом «готового инструмента», и говно делать нет желания.

Я лучше заебусь, зато мои студенты навык на годы получат.

Невозможно сделать хороший результат с ИИ, если не понимать его критериев и не обладать навыком постановки ИИ-задач🤝

Считаю нужным напоминать это вам почаще😁

🔐

Как у вас дела с новыми моделями?

Заметили разницу в работе?

Источник Telegram: dmitriymarketing