ChatGPT Deep research после дня тестов:

— Отчеты действительно качественные и 100 запросов для Pro в месяц могут даже закончится — я уже потратил 15

— Deep research сам понимает когда ссылка имеет мало ценности и может ее не включить в отчет, даже если нашел

— Мгновенная ценность для бизнеса: за 10 минут получил полный отчет конкурентов, сильной и слабой стороны neural.love, рекомендации как поступить — и он правда угадал почти по всем пунктам, процитировав те направления развития которые мы и так уже развиваем; я теперь туда буду носить все что требует проработки на уровне бизнеса

— Статьи правда большие: ради интереса заказал на английском про общество и рабочие места после AGI — вышло примерно 30 минут если перегнать в аудио

— По наполнению сгенерированная статья полностью покрывает заданную тему: перед началом подготовки отчета, Deep research уточнит детали которые считает нужными – при этом вы можете давать сложные инструкции, оно будет следовать

— Это все еще нейронка и она может ошибиться, поэтому сложные темы за ней нужно проверять; я пока не встречал такую ошибку в сферах в которых разбираюсь, но мне кажется важно про это упомянуть

— Уверен, люди будут очень много использовать Deep research в медицинских целях — будут искать решения на основе доказательной медицины конкретно под себя и историю болезни

В общем, скоро это добавят в Plus план где будет 10 запросов в месяц — мой совет не тратить их сразу на глупости, а подумать, есть ли в жизни что-то важное настолько, что хотелось бы качественно решить — Deep research правда ценный продукт, и может помочь и вам, и близким

P.S. Я пользовался всеми возможными популярными и отрытыми агентскими системами которые были до Deep research для поиска данных в интернете, какие-то делал сам ради экспериментов – у OpenAI получился очень качественный инструмент уровень которого я пока не встречал

У Яна Лекуна в Linked-In прекрасный и лаконичный комментарий из трех пунктов по следам истерики вокруг DeepSeek: для разнообразия полностью переведу.

“-- Распространенная в Долине болезнь: неуместный комплекс величия
— Симптом тяжелой стадии: мысль о том, что твой узкий круг имеет монополию на хорошие идеи
— Симптом терминальной стадии: уверенность, что инновации в других краях достижимы только с помощью жульничества”

- A common disease in some Silicon Valley circles: a misplaced superiority complex.
- Symptom of advanced stage: thinking your small tribe has a monopoly on good ideas.
- Symptom of terminal stage: assuming innovations from elsewhere are obtained through cheating.

Эх, если б заболевание ограничивалось Долиной — оно уже вполне черты пандемии носит:(

https://www.linkedin.com/posts/yann-lecun_a-common-disease-in-some-silicon-valley-activity-7291098987984539648-e68s/

Ну хоть так:))
Музыканты — в числе первых и наиболее яростных и шумных борцов с генеративным ИИ, поэтому особенно важно, что на днях Beatles получили Грэмми за песню Now and Then — которая без ИИ не увидела бы свет. Конечно, всячески подчеркивается, что ИИ ничего не генерил, не пытался исполнять «за Леннона», “To be clear, nothing has been artificially or synthetically created. It’s all real and we all play on it. We cleaned up some existing recordings — a process which has gone on for years. We hope you love it as much as we do.”
Даже забавно, что текст посвящен не столько песне, сколько повторяющимся заверениям, что все натуральное и ничего искусственного:)) Ну хоть такими шажочками в направлении Suno :))
https://readwrite.com/beatles-ai-assisted-grammy-win-now-and-then/

Андрей Карпаты — известный разработчик, бывший директор по машинному обучения Tesla, а также сооснователь и бывший сотрудник OpenAI — написал тут твит (на скриншоте), из-за которого уже третий день бурлят сообщества.

Очень рекомендую прочитать оригинал.

Cуть примерно в следующем: появился новый способ программировать — Андрей назвал этот способ «вайб-кодингом». Это когда ты просто говоришь LLM, что хочешь сделать, и она пишет код. (Голосом, кстати, говоришь, через superwhisper.com или wisprflow.ai.) Модель отдаёт код, ты его даже не читаешь. Если возникают ошибки, копируешь их, и LLM обычно их исправляет. «Это уже не совсем кодинг — я просто что-то вижу, что-то говорю, что-то запускаю и что-то копипащу, и оно в основном работает.»

Я может и не обратил бы такого внимания на этот твит, если бы не бурление сообществ. И не тот факт, что наш СТО Слава (будучи очень опытным разработчиком, вообще одним из самых сильных, с кем мне доводилось работать), уже какое-то время рассказывает про похожий стиль программирования, и в целом как будто идёт тем же путём. Ему даже cursor.com уже мало, потому что Курсор не учитывает контекст всей кодовой базы одновременно.

Мне кажется, это всё — самый настоящий проблеск будущего работы.

Разработчик — это теперь скорее такой тимлид AI-агентов. Код можно самому не писать, надо только хорошо ставить задачи и уметь оценивать результат работы. Для этого всё ещё желательно уметь писать код, но может скоро и это требование отпадёт.

У разработчиков будущее наступает уже в 2025, у дизайнеров наступит может в 2026 или 2027.

И у всех нас наступит в какой-то момент.

На любимую тему гуманоидных роботов. Agile — это не только про организацию разработческого труда, это еще и крайне необходимое свойство робота, которому предстоит функционировать в мире людей и зачастую хрупких предметов. Но пока часто движения роботов угловаты и резки, неуклюжи и неторопливы; человеческая плавность, причем быстрая плавность, даются с трудом.
Техническую сторону дела можно поизучать по ссылке на научную работу со страницы — а саму ее интересно смотреть ради видео. Разработчики (среди которых не случайно специалисты Nvidia, сильно вкладывающейся в робототехнику) гордятся тем, что во многих роликах движения роботов ускоряют, чтоб не бросалась в глаза медлительность, а им приходится замедлять — чтобы показать плавность быстрых движений:)
https://agile.human2humanoid.com