ИИ БЕЗ СТЫДА И БОЛИ: практика и живые кейсы | запись от 14.10.25

Ну что ж, добрый вечер, приветствую всех. Давайте будем начинать. А, надеюсь, что все собрались, все готовы. Постараемся без опозданий. Да, я вижу, что эфир пошёл. Поставьте плюсики, кто меня знает, кто меня где-то уже видел или кто слышал про меня что-то. И какое-то время мы немножко разогреемся, заодно подождём тех, кто опаздывает, и будем э приступать непосредственно к сегодняшней теме. Тема сегодня будет очень интересная, насыщенная. А сказали, что наш мастер-класс, вебинар должен продлиться примерно полтора часа, но, наверное, где-то так и продлится. Всё зависит от вашей активности, от ваших вопросов, потому что я хочу дать максимум пользы. А сегодняшняя сегодняшний мой мастер-класс называется лекция практикум и без стыда и боли. Название такое, не знаю, интересное, странное. А мы его придумали не так давно, когда я был в Черногории и тоже выступал на бизнес-аудиторию. Вот. И организаторы говорят: "Айта, давай вот так назовём". Я говорю: "А давай, почему нет?" А действительно, я очень много выступаю и часто слышу такое мнение, что, э, нейросети работают по-разному. Кто-то пишет пром говорит: "Да, знаю я, эти ваши нейросети, ничего хорошего они не выдают. И вообще всё это ерунда и никогда человека не заменит никакая машина". В общем, сегодня поговорим об этом и попытаемся разобраться, что же на самом деле такое нейросети и для чего они нужны и как делать так, чтобы результат был такой, за который не было стыдно. Поговорим про создание презентационных материалов, э, и не только, с помощью искусственного интеллекта и много-много много о чём ещё. Такой вот ролик, который обычно я использую для тестирования звука изображения на своих выступлениях. И это то, что мы делаем в рамках наших творческих проектов. У меня есть одна из компаний, это AI компания, где мы делаем разного рода видеоконтент. Ну ладно, всё работает. Надеюсь, меня виднослышно. Я буду иногда наклоняться к презентации для того, чтобы читать ваши вопросы. Так, да, отлично. Расскажите о себе. Кто вы? Отлично, Александр. С удовольствием расскажу о себе, но немножечко попозже. Давайте вначале я расскажу немножечко про искусственный интеллект. Я не очень люблю вдаваться в технические или исторические подробности, но я считаю, есть важные, э, вещи, которые нужно донести, особенно тем, кто с искусственным интеллекта может быть знаком поверхностно. А, буквально два слова. Я вас не буду перегружать историческими фактами и технической информацией, но кое-что я всё-таки хочу сказать, потому что дальше мы будем работать с лмоделями, с искусственным интеллектом. И очень важно, чтобы вы понимали хотя бы примерно, как всё это выглядит, как всё это работает. Итак, ключевые моменты в истории. Да, в 1637 году некий Рене Декарт публикует свой трактат рассуждения о методе, в котором пытается описать как-то вообще э природу интеллекта и у животных, и у людей. Он пытается описать интеллект как некий механизм. И на самом деле, я сторонник Декарта, я считаю, что нет ничего более логичного, чем интеллект и чем человек. Казалось бы, да, человек творческая личность, но на самом деле всё, что он делает, всё, как он мыслит, это очень логично, и это всегда следствие какого-то его опыта. И начиная с этого момента, с 1637 года, люди так или иначе пытались понять, как работает человек, как работает мозг, как работают животные. А было очень много самых интересных моментов, которые происходили вот с этого времени. Но мы не будем на них останавливаться, а сразу перебегаем в 2017 год. А небольшая историческая справка о том, что такое трансформер и как мы дошли до того, что имеем сегодня. В 2017 году Google изобретает технологию трансформе - это некая архитектура, математическая модель, которая на самом деле очень простая и очень примитивная. Почему называется трансформер? Потому что на вход мы подаём одни данные, на выходе получаем другие данные. Как это работает? На вход подаём условно какой-то набор данных. Этот набор данных отправляется в нейросеть. Э в данном случае под нейросетью мы подразумеваем некую математическую модель, которой очень похожа, которая очень похожа на наш мозг. То есть там тоже есть нейроны, есть синапсисы, которые связывают эти нейроны, и эти синопсисы имеют определённые веса. Не вдавайтесь в подробности, это не так важно, но смысл в том, что данные входят в трансформер

дальше отправляют в нейросеть, рассыпаются по нейронам, потом собираются обратно в новые данные и выходят из трансформеров. Всё это всё, что делает алгоритм искусственным дилекто. И всё, что мы сегодня имеем, неважно, это LLM-модели, то есть большие языковые модели, либо это генерация изображений, музыки, картинок, видео. Это всё сейчас вследствие вот этого алгоритма трансформера. Что происходит дальше? В 2017 году Google его представляет, пишет о нём статью, а уже в 2018 году этот алгоритм выкупает в них Open AI, хотя Open появилось на год раньше, в 2016 году, но выкупает у Гугла этот алгоритм и публикуют его на гитхабе в открытом доступе, потому что сама по себе openi тогда позиционировалась как некий открытый искусственный интеллект, доступный всем. И вот, значит, в 2000 в семнадцатом году он его покупает, выпускает. В 2018 году Open AI выпускает первую модель GPT. Тогда она просто называлась GPT. И она тоже лежит на гитхабе. Пожалуйста, пользуйтесь все, кто хочет. Но никто не хочет, потому что никто не понимает, что это такое. Ну, лежит какой-то очередной алгоритм среди миллионов других алгоритмов на гитхабе. И, естественно, никому это не интересно. Потом появляется версия GPT2. Потом появляется в 2020 году версия GPT3, и никому нет до него никакого дела. Пока, наконец, в ноябре 2022 года кому-то из OPNA не приходит в голову, а что мы всё время общаемся в консоле. Ну, кто не знает, разработчики, программисты, у них есть на Линуксе такая концель, и они в ней с этой, значит, джипетишкой общались. Вот давайте мы сделаем привычные всем чаты и сделаем на сайте. И вот, значит, 30 ноября двадцать второго года выкладывается, выпускается релиз этого алгоритма GPT версия 3.5. Версия 3.5 ничем не отличается от версии 3, за исключением того, что она публикуется в формате чата. Проходит 5 дней и миллион подписчиков. То есть, чтобы вы понимали, после релиза версии 3.5, за 5 дней, э, миллион человек вдруг осознали, что, оказывается, есть такой искусственный интеллект. Естественно, а, ну, кто не знает, за первые 2 месяца они собрали 100 млн подписчиков. Так, а и вдруг оказывается, что всем становится интересен этот алгоритм трансформера, который уже 7 лет на тот момент, се, да, с до семнадцатого по двадцать четвёртого года, да? 7 лет, нет, по двадцать второй год, 5 лет уже 5 лет лежит в открытом доступе. Все начинают его использовать, начинают разрабатывать новые модели, появляются новые варианты лмок, появляются там Google делает гемени делает грок делает. Ну, в общем, появляется очень много разных моделей. Всё на одном и том же алгоритме, который уже лежит 5 лет под этим доступом. К чему я так подробно рассказываю? К тому, что сам по себе алгоритм, он достаточно простой и понятный. На вход подаются одни данные, на выходе получаются другие данные. Кстати говоря, ещё переломный момент, это 2024 год, выход версии GPT4. Вообще выход четвёртой версии - это совершенно уникальное явление, которое прошло очень незамеченно в нашей индустрии, в нашей нише искусства интеллекта. Почему? Потому что версия 4 - это первая версия, которая стала обмнимодальной. То есть в какой-то момент люди поняли, что можно на вход подавать не только текст, на вход можно подавать любые данные. Главное, чтобы нейросит, который подключается к трансформеру, была на них обучена. То есть обучать можно и на текстах, обучать можно и на аа других данных. Это может быть музыка, это может быть речь, это может быть изображение, может быть видео. И, соответственно, мы получаем на э работу и в разных и на входе, на выходе разные модальности. Так появляются омнимодальные системы. Я хочу просто ещё открыть чатик, чтобы почитать ваши вопросы не вуку, он далеко стоит, а с телефона. Так вот, сейчас одну секунду. Да, вот он. А таким образом у нас становится омнимодальная система. И это значит, что она может распознавать, например, голос. А что такое голос? Голос - это же не просто ээ слова и буквы. Голос - это настроение, это интонации. И вдруг неожиданно э разработчики видят, что можно, то есть нейросеть начала понимать эмоции, потому что она обучалась на этих данных. Она понимает, что один и тот же человек говорит одни и те же слова, но с разным настроением, с разными эмоциями, и она начинает их распознавать. А раз она начинает их распознавать, она начинает их и выдавать. Итак, например, на презентации GPT4O, а если кто-то её посмотрит, кто её не смотрел, но увлекается искусством интеллектом, рекомендую её посмотреть. Там нейросеть общается с эмоциями, причём не просто с эмоциями, а сами сами, кто делал презентацию, они просят её то одну, то другую эмоцию показать, и она показывает эти эмоции. И на самом деле для меня, как человека и технического, и творческого склада ума, это прям было очень-очень впечатляюще.

Ну ладно, с историей закончили, поняли, что начали изучать давно, поняли, что первое время никому не нужен был, потом появилось, стало всем нужно и началось активное развитие всех вариантов искусственного интеллекта. Двигаемся дальше. А сегодня мы будем по большей части разбирать э большие языковые модели. Это так называемые LLM. А потому что они позволяют действительно делать, если мы говорим про бизнес, если мы говорим про жизнь, они позволяют делать очень много разных интересных вещей, потому что то, что касается генерации видео, генерации картинок, я тоже этим плотно занимаюсь в своей профессиональной деятельности. Но, скажу честно, больше всего я, конечно, использую большие языковые модели и в той ещё и потому, что я знаю, как их можно использовать, потому что они открывают, по сути, безграничные возможности. Сколько сегодня будет мастер-класс по времени? Я думаю, полтора часа. Можно ли будет посмотреть записи? Да, можно. А запись будет? А то дороги сейчас. Да, запись будет. Так вот, а давайте вначале разберёмся, в чём же искусственный интеллект сильнее нашего с вами естественного интеллекта или нашего мозга. Первое - это всё, что связано с аналитикой данных и с большими объёмами данных. То есть различного рода анализы, нахождение каких-то связей, нахождение каких-то особенностей и проведение различного рода исследования. За счёт того, что искусственный интеллект оперирует очень большим объёмом данных, он по сути ничего не теряет, он опирается на всё это, он это всё аа очень хорошо анализирует, структурирует. Всё, что касается исследований, искусственный интеллект делает лучше, чем наш человеческий мозг. Дальше поиск тем и идей. А это тоже связано с анализом, и поэтому искать темы и идеи у искусственного интеллекта получается и лучше, и хуже одновременно. А нужно понять, что есть какие-то вещи в рамках одной и той же темы, которую искусственный интеллект делает лучше и одновременно и хуже. То есть, например, он темы ищет лучше, предлагает более широкий, а, как это сказать, широкий объём, но при этом в глубину он сам не пойдёт, если мы его туда носом не ткнём. А в глубину как раз-таки можно его ткнуть носом, подумав нашим человеческим мозгом. Разработка различного рода концепций, идей, сюжетов тоже прекрасно справляется. Поиск триггеров. Что это значит? Например, если мы делаем какою-то рекламу, рекламовление или мы участвуем в каком-то пичинге или в каком-то тендере, и нам нужно понять, чем зацепить ту или иную целевую аудиторию, то как раз-таки аналитика языковых моделей, она позволяет это делать более эффективно, чем наш с вами мозг. То есть сказать: "Ты разбей, например, нашу аудиторию по сегментам и выдели определённый сегмент. Давай в этом сегменте найдём триггеры и боли, которые зацепят эту аудиторию". Нероска справляется просто на ура великолепно. Определение различных целей, задач и к чему вообще мы стремимся и векторов направления тоже. Нероси прекрасно нам в этом подскажет и поможет. написание самых разных текстов, стихов, сценариев, заявок, опять же, поиск идей тоже нейронка прекрасно является купайлотом, соавтором и помогает нам в этом. Создание презентаций, разработка, стратегия продвижения, контент-плана и многое-многое другое. Всё это позволяет делать нейросеть. И я лично для всего этого её использую. Опять же, я написал только то, что как бы я сам применяю каждый на практике в стиках. И пока слабовато. Ой, кедролаз, ошибаетесь. Стихи он тоже пишет прекрасно. Нужно знать, какие нейронки использовать и какие промты составлять. Кстати говоря, давайте на немножечко остановлюсь в этом комментарии и скажу ещё пару слов о том, а почему возникает ощущение, что нейросети что-то делает плохо. Я не говорю, что она всё делает великолепно и лучше, чем человек, но мне кажется, что всё делает лучше. Вы знаете, вы просто не умеете это готовить. Вот. А если не рассвети, что это делает плохо, то, скорее всего, вы просто не совсем, э, скажем так, умеете с ней работать. А когда мне говорят, что я тут попробовал ваш чат GPT фигня полная, я у него спросил, он мне выдал какой-то примитивный результат, мне хочется задать встречный вопрос: "А почему вы решили, что вы умеете с ней работать?" То есть то, что вы умеете писать текст на компьютере, это ещё не значит, что вы умеете работать с нейросетью. Качество выдаваемого результата нейросети напрямую зависит от качества того, как вы у неё что-то спрашиваете. Так вот, для того, чтобы получать качественный результат, нужно уметь качественно спрашивать. И на самом деле это очень просто. Просто нужно в какой-то момент об этом задуматься и этому научиться. Это элементарно. Просто нужно уметь это делать. Нужно вначале нужно понять, что это нужно уметь. Вот тогда, когда вы это понимаете, вы задаётесь вопросом, в течение часа этому обучаетесь и дальше поражаетесь, как нейросеть качественно начинает выдавать вам разного рода результаты. Так вот, второй тезис, который я хочу, чтобы вы запомнили, то, что для получения хорошего результата нужно понимать, как спрашивать. То есть

первый тезис, нужно понимать, как это устроено, как это работает. Второй тезис, нужно понимать, как задавать вопросы. И мы сегодня тоже с вами об этом поговорим. Вот пишет ППСК, обожаю её. Пишем с ней небольшие рассказики. А различные нейросети, а кроме того, что они обучались на различных данных, у них ещё есть внутренние настройки. Так вот, например, какие-то нейронки типа псика, Квена, я просто уверен, у них есть, э, предоб. Если нейронка понимает, что ваш промт написан неправильно или не совсем целевой или не совсем корректно, она немножечко его корректирует. За счёт этого получается лучше выдача. И вот сегодня нейронки конкурируют не просто объёмом, а, скажем так, размером самих нейросетей, да, вот этих вот баз, аэ, самих моделей, но и то, как данные в эти модели отправляются. То есть небольшой улучшатель промта входе значительно улучшает э выход, то, что получается на выходе. И поэтому многие стали, ну, скажем так, немного мухлевать. Они стали ваши промты исправлять, чтобы вы получали сразу лучший результат. Поэтому для кого-то, например, там чат JPT пишет плохо, а там типсик пишет хорошо. Но это не потому, что вы там неровките сами лучше, а потому, что есть какой-то предоб. Есть постпроцесс, есть предпроцесс. Там есть препроцесс, который улучшает ваши промты, позволяя вам получать более качественные результаты. Ну ладно, сейчас мы это всё поможем, посмотрим на практике, как это всё работает. Пару слов про модальности. Я уже сказал, что с двадцать четвёртого года первая была GPT4О омнимодальная или мультимодальная система. Сейчас уже все практически все лмки стали мультимодальными. Что такое модальности? Это то, какой формат данных принимает и отдаёт неронка. Для того, чтобы она принимала определённый формат данных, то сама нейросеть должна была быть обученой на этих данных. В тот момент, когда сами модели стали очень большими, а стало возможным их обучать не только на текстах, но, например, показывать им изображение и ставить связи между текстом и изображением, изображением и видео, текстом и голосом, текстом и музыкой. Таким образом, когда мы ну размеры модели стали позволять это, стали загружать в них очень много обучающих данных в разных форматах, она начала мыслить в разных форматах. Это называется модальности. Сегодня модальности бывают самые разные. У меня есть отдельная лекция и про авторское право и искусственный интеллект. И так вот там я рассказываю, что у нас в законе есть, по-моему, там 20 с чем-то статей, не статей, а параграфов в законе об авторском праве. То есть какие форматы или какие данные э могут быть защищены авторским правом. Так вот, я посмотрел этот закон, и всё, что там написано, на сегодняшний день способно генерировать искусственный интеллект. То есть, по сути, спустный интеллект готов и может генерировать данные в любом формате, который вообще существует. Поэтому модальности могут быть самые разные. Вот, э- и музыка, и изображения, и видео, и текстуры, и 3D-модели, даже 3D миры, ну и даже программный код. Я уверен, что я здесь написал далеко не всё. Просто первое, что в голову пришло, по написал. Но, чтобы вы понимали, нейронки могут генерировать абсолютно всё. Даже если что-то сейчас не генерирует, запахи, например, да, не генерируют, то как только у нас появятся инструменты для воспроизведения запахов, то точно так же Неросеть обучается на запах и начинает генерировать запахи. Ну а теперь пару слов обо мне. То есть меня зовут Саид Негматулин. По первому образованию я актёр, я много снимался в своё время. По второму образованию режиссёр, но сегодня я больше продюсер, потому что у меня две кинокомпании. Одна из них традиционная Redmond Cinema. вторая как раз-таки и кинокомпания ICPOT. И в рамках е кинокомпании мы создаём какой-то контент, связанный с искусственным интеллектом. Вот я визионер, кинорежиссёр, кинопродюсер, эксперт нескольких школ, преподаватель нескольких вузов. А, в общем, я что-то знаю про нейросети. Вот. И такое небольшое социальное доказательство того, что я что-то знаю - это мои выступления на самых разных площадках, площадках за двадцать третий тире двадцать пятый год. Как вы можете заметить, за двадцать пятый год он ещё не завершился. а площадок и выступлений уже столько же, сколько за двадцать третий- двадцать четвёртый год вместе взятые. И для чего я включил этот слайд? Ну, во-первых, похвастаться, а во-вторых, чтобы вы поняли, что я что-то да понимаю, раз меня приглашают э на самые крупные площадки выступать на темы искусства интеллекта. Если вы посмотрите, здесь темы самые разные, от создания пластиков до креативных или маркетинговых каких-то историй. Вот. Ну, пока вы изучаете этот слайд, я хочу попросить вас написать в чат несколько слов, откуда вы, то есть ваш город. И, э, давайте так, от одного до пяти, э, насколько вы глубоко в теме искусственного интеллекта, где пять, вы прямо супер-мега профи, а один вы совсем начинающий. Поставьте цифрку от одного и пять и ваш город, а я пока посмотрю ваши

комментарии. Так, с большим удовольствием посмотрим примеры правильной работы с чатом. Прекрасно. Постараюсь вам показать. Я мучил Грока и GPT в написании текстов для песен. Была от этого польза. Они меня веселили своими стихами, поднимали мне настроение. Отлично. Где можно постоять запись? Ну, где-то в сообществе Синдекса. СПб 4334 Сочи, Москва. Угу. Так. Что вы? А, побежал, выбежал. Нет, это не я снял первый шутер. Это на забыл Грузия, Тюмень. О, ну что ж, вижу, у нас география представлена очень широко и уровень знаний и уровень погружения в ней России тоже. Анастасия 5, Галина 1. Угу. Прекрасно. Московская область, Минск. Привет родному Минску. Я сам тоже из Минска. Тверь новичок. Киев. Салют. Украина. Челябинскчетыре, Одинцова один, Москва один. Угу. Сергиев Пасад, Мариуполь. География тоже очень широкая. Прекрасно. Благодарю вас за вашу активность. Мне очень приятно то, что вы проявляете активность. Не сбавляйте темп, а я по мере возможности буду читать и даже что-то комментировать. А у нас будет в конце блок вопросов оттветов, но я думаю, что по мере возможности я буду поглядывать в чатик и кто-то может быть оттуда брать на какие-то выборочные вопросы отвечать, что успею заметить. Махачкала, Барнаул, Смоленск. Ну что ж, отлично. Спасибо вам, друзья. Севастополь, Крыму привет. Скоро к вам поеду снова на Таврину. Ростов- надону. Могилёв. Какая широкая география. Класс. Я вас обожаю. Дизайнер очень помогает в работе. Я начинающий пользователь Алтай Калининград. Угу. — Недавно был в Калининграде. Совершенно потрясающи, невероятно красивый вообще регион. Вообще вся Калининградская область в прошлом году как раз тоже выступал на тему с искусственным интеллектом. Ну что ж, друзья, спасибо большое за вашу активность. Немножечко размялись. Ну а теперь давайте мы переходим непосредственно к работе. И я долго думал, чтобы вынесить, вынести такого, чтобы вам показать, потому что я понимаю, что вот, например, сегодня, в данный момент я нахожусь в офисе компании, где сегодня я проводил консалтинг и обучал сотрудников компании внедрять инструменты на искусственном интеллекте в бизнес-процессы. Вот компания, которая занимается ивентами. И, собственно говоря, я из офис совещаю, потому что просто не успел никуда перебраться. А так вот такие сессии у меня дляся примерно 6-8 часов, и мы всё равно не успева не успеваем всё разобрать. Вот. Но что можно вынести? Я, наверное, что-то вам покажу, а потом я просто буду у вас спрашивать, что было бы вам ещё интересно узнать. Так, ну что, давайте попробуем запустить какую-нибудь демонстрацию. Так. Угу. Сейчас секунду. Угу. Так, ну, для начала заходим на веб-версию синтакса. Что-то я буду показывать, как работает на веб-версии. Что-то буду показывать, как работает в Telegram. версии Синтакса. Кто не знает, у Синтакса есть, ну, началось всё с того, что они сделали самого крутого в России Telegramбота, который агрегировал в себе огромное количество нейронок. И, честно скажу, первое время мы все работали исключительно на синтаксе, потому что платить за каждую нейронку в отдельности было слишком накладно. И вот у них с недавнего времени появилась веб-версия, которая тоже оченьочень удобные. И, к сожалению, там есть пока не все инструменты, в отличие от Telegram-версии, но тем не менее с чем-то поработать можно. А вы всегда оффлайн в компанию приезжаете? Нет, у меня я и в онлайне провожу, и когда в Москве, то в оффлайне. Ну, как-то в оффлайне комфортнее. Востребована ли профессия промт инженер? А-а, пока да, но это недолго, потому что сейчас я с самого начала сказал, что промт инженер - это мёртвая профессия, потому что я ещё полгода назад говорил, что через год вы будете голосом общаться с нейронкой без всяких промтнженингов, и она сама будет писать за вас промты. Так и случилось уже сейчас. Я ошибся на полгода. Вот обычно все мои прогнозы всегда сбываются вовремя, но здесь, видите, я скажу через год, а уже через полгода действительно уже профессия промт инженеринга не нужно, но нужны специалисты, которые умеют работать с нейростями. Сейчас, знаете, как это, я бы не сказал, что это протнженер, это скорее более обширная профессия. И даже вот сейчас здесь в компании мне сказали, мы думаем взять себе в штат специалиста по нейросеткам, потому что огромное количество вопросов сейчас можно закрывать через нейросети.

И, конечно, э меня иногда приглашают просто для решения каких-то тех или иных задач. Говорят: "У нас есть проект, давай, нам нужно собрать структуру проекта, поработай вместе с нами, покажи, как это можно сделать через нейросети". Вот так. Какая перспективная профессия в ИИ? Вы знаете, любая профессия, которая сейчас существует, если вы знаете искусственный интеллект, она становится перспективной. А забегая вперёд, я знаю, что точно будут эти вопросы, поэтому сразу скажу, заменит ли искусственный интеллект э какие-то профессии? Может быть, заменит, может быть, нет. Тут сложно разобраться, но я знаю, что точно, а специалисты, которые работают с искусственным интеллектом в любой профессии, они заменят тех специалистов, которые работают без искусственного интеллекта, потому что сегодня искусственный интеллект позволяет быть более эффективным, более быстрым, более бюджетным, а, более гибким. И таким образом, неважно в какой вы профессии, если вы используете искусственный интеллект, вы для любого клиента, заказчика, работодателя будете более востребованы, чем человек, который не умеет этого делать, просто потому что с вами будет выгоднее, проще, быстрее работать. Поэтому относительно не то, что там кто-то кого-то вытеснит, да, искусственный интеллект, а то, что его надо изучать. И сейчас огромное количество компаний приглашают и меня, и таких же, как я, экспертов, просто для того, чтобы обучить, а, сотрудников компании работать с искусственным интеллектом, потому что они понимают, что сотрудник, который умеет это делать, он более эффективный сотрудник. Ну ладно, мы отвлеклись, давайте непосредственно перейдём к нашим задачам. И первое, что я вам хочу показать, конспект встреч. Ну, это просто как пример иллюстрации того, что можно делать. Это то, что я использую каждый день. Каждый день у меня проходит от 2вух до семи онлайнвстреч. Каждую встречу я записываю. Аа если это там Zoom или это Telegram или ещё как-то, я записываю либо прямо скриншот экрана пишу, либо просто включаю диктофон, встроенный в компьютер, либо просто могу на телефоне включить диктофон. Но я записываю каждую встречу, потому что потом я делаю из неё sumри. И вот, ладно, пока давайте я не буду отвлекаться на сообщение, расскажу тему и буду время от времени потом между темами подглядывать на ваши сообщения. Что мы можем сделать? Что нам позволяет сделать синтакс? Например, у нас в синтаксе есть такой инструмент, как аудио в текст, но в веб-версии это не работает, поэтому мы для этого можем использовать Telegram версию. А так, да, секунду, дайте я вам сейчас открою, покажу. Сейчас, сейчас. Кто не знает, в синтаксе есть реферальная система. Сейчас я вам покажу свой экран. Вы видите, что у меня постоянно кто-то регистрируется. И таким образом у меня копятся бонусы, копятся кредиты. И, в принципе, я не могу сказать, что я его использую совершенно бесплатно, но я обычно не докупаю кредит, потому что кредитов у меня хватает. Хотя, когда бывают серьёзные проекты, кредит очень быстро расходуется. Такое тоже, к сожалению, бывает. Так, сейчас я переключу вам изображение, покажу, как это выглядит. Так, ну вот, вы видите, как это у меня выглядит экран. Вам должно быть видно. А мы заходим в синтакс. Не появилось. Есть Audios EИ. И здесь есть аудио в текст. Здесь есть небольшие ограничения. Я уже пообщался с синтаксом, чтобы эти ограничения были увеличены. Сейчас максимальный размер аудио 20 Мб. В стандартном качестве это примерно 30 минут диалога. Но если у вас, например, диалог не умещается, его можно просто жать более низком битрейте в MP3 и загрузить. Я буквально сегодня уже что-то загружал сюда. Посмотрим. Вот, например, у нас есть какая-то встреча. И вот он сделал транскрибацию. То есть, э, любой диалог, который встреча, собеседование, э, которая у меня проходит, я записываю. Дальше я это транскрибирую. получаю вот такой вот файлик, в котором просто расшифровка нашего диалога. А что можно делать дальше с этой расшифровкой? Можно сделать классное summary. И для этого можно использовать любую лмку. Сейчас заходим в текст. Можно использовать чат GPT игрок, неважно. и пишем промт. Но

можно пойти ещё дальше, потому что в синтаксе есть GPT агенты. Что такое GPT агент? GPT агент - это, скажем так, э такая лэмка или не только лмка, а некий искусственный интеллект заточен для решения какого-то определённого определённой задачи. Так, увеличили агентов до пяти. Аа заходим в GPT агент. Видите, у меня уже здесь есть конспект лекции. Теперь, если я сюда закину, ну, давайте просто, чтобы не тратить время на анализ, я вам покажу. Вот сегодня я уже это делал. Премии у нас просто не очень много. Вот я закидываю файлик, а он мне выдаёт вот такую вот длинную расшифровку. Это PDF-файлы я закинул. Либо PDF, либо текстовые файлы можно закидывать. И после этого он мне делает вот такую вот расшифровочку. То есть, смотрите, в чём отличие GPT агента от обычной лэмки. А если мы посмотрим, как она устроена изнутри, например, конспект лекций. Если что-то будет непонятно, я немножко сумбурно говорю, мысли скачат, вы мне говорите, я буду более подробно объяснять, что такое lмка. Лмка - это large language model. Это вот всё, что мы знаем, чат GPT, грок, Clot, Gamy, это всё LLM. Это всё большие языковые модели. Поэтому, когда я говорю лмка, я подразумеваю любую из этих моделей. Ну, предположим, давайте я буду говорить проще, что это GPT. Можно примеры качества пронтов для VO3. Можно. Расскажу, как это делать попозже. Значит, смотрите, как я создаю агента. Ну, давайте я вам покажу с самого начала. Почему я сразу с агентов начал? Потому что агенты - это очень крутая штука и очень классно, что это появилось в синтаксе. Этого нету в Telegram-версии, это есть только в веб-версии. А так, так, так. Давайте сначала начнём. Вот у вас есть такой список. Здесь сейчас у меня Syntax Helper - это по умолчанию у вас активный агент, который вы можете использовать. И два созданных мною агентов. У меня тариф элит. В тарифе Elit можно сделать ещё какое-то количество агентов, по-моему, пять, если я не ошибаюсь. У меня вот часто, что вроде пять. А, Юрий, а, соответственно, у меня уже есть два. Это конспект лекций и оживление камеры наблюдения. Оживление камеры наблюдения - это работа, которую я сейчас делаю для телесериала. Для одного мне нужно камеру наблюдения живить. И для того, чтобы сделать это быстрее, чтобы каждый раз промто не писать, я сделал агента, который позволяет мне это делать очень быстро. Что такое конспект лекции? То есть, э, я когда создаю агента, давайте зайдём настройки, название, описание, и вот здесь системная инструкция. Я вам сейчас покажу, из чего состоит системная инструкция и как она работает. То есть системная инструкция - это всегда есть такой параметр в любой LLM модели, но вы его никогда не видите. То есть, э, это то, что отправляется в нейронку вместе с вашим промтом. То есть вы пишете промт, отправляется в системная инструкции и отправляется промт. Кстати, очень важный момент, тоже всегда об этом говорю, чтобы вы понимали. Сама а-а модель LLM модель, ну, чат GPT, он ничего не знает. И он никаких данных не хранит, он только обучен. И когда вы с ним общаетесь, как происходит взаимодействие внутри с точки, ну, так под капотом? То есть вы пишете: "Привет, как дела?" В чате GPT или в любой другой нейронке? Он отправляет вопрос: "Привет, как дела?" Ну, если мы говорим про чат GPT, он ещё отправляет некие знания о вас, потому что у него есть системная память. Он отправляет данные о вас и ваш запрос. Если вы зашли с нуля, отправляет только ваш запрос. Предположим, вы общаетесь целый день. У вас диалог примерно на 20 листов уже вы наговорили. Вы пишете какой-то вопрос, так вот, каждый раз он отправляет всю историю вашего диалога и в конце добавляет ваш вопрос, потому что сама нейронка никаких данных не хранит. Она получает все эти данные, обрабатывает их, в конце как бы обрабатывает ваш запрос и выдаёт вам результат. Это опять сохраняется в истории. И в следующем запросе опять будет отправляться всё с самого начала весь этот объём. Возникает резонный вопрос: а сколько объём данных он может вообще принять? Это ограничено контекстным окном. Наверняка многие из вас слышали, один из ключевых параметров любой LM-модели - это контекстное окно. Так вот, контекстное окно - это размер этого окна. Это и есть размер того текста, который вы можете отправить разово в э в нейронку. Так вот, э, вдасте вот с тем контекстом, который отправляется, отправляются системные инструкции, которые написаны программистами этой нейронки. То есть в чате GPT, в гроке, везде есть системные инструкции. Так вот, когда мы создаём с вами своего агента, эти системные инструкции мы можем переписать таким образом в системных инструкциях, если мы её переписали для решение какой-то конкретной задачи, например, как здесь, что в этот чат я буду присылать расшифровку лекций, после получения

новой лекции обнуляя контекст, потому что каждый раз я присылаю в один и тот же чат, могу прислать разные, ну, разные расшифровки, чтобы он не использовал предыдущий контекст. Я говорю: "Обнуляй контекст, очищай канвас". Потому что, ну, изначально я этот использовал в чате GPT, там есть режим canvas, и он мне в канвасе всегда выдаёт расшифровку. А, и для каждого нового документа проанализируй данный текст, расшифровку лекции и оформи конспект в следующей, а, в Канвас по структуре. Дальше идёт структура. В самое начало вверху вставляет текст. Это реклама того, это реклама моих ресурсов, потому что очень часто я создаю конспекты и делюсь ими. например, с какой-то группой людей. Вот дальше аннотация, список спикеров, содержание, оглавление, а подробный конспект. Дальше идёт подробно с выделением ключевых тезисов, жирным текстом, структурирования разделам, цитаты, яркие мысли. Они оформляются в отдельные блоки, в кавычках. Если в лекции были инструкции, что как делать, то, пожалуйста, напиши мне эти инструкции. Потом подведи итоги лекции. Три-пять главных вывода: голосарий терминов, если какие-то термины использовались. Например, у нас в лекции, а дополнительно, если есть материал, примеры и кейсы, на которые ссылался спикер, вопросы для самопроверки или обсуждения, рекомендуемые литература и источники. Кстати говоря, кому вот этот промот интересен, я сегодня в рамках нашей встречи буду вам что-то рассказывать, показывать. В конце у вас будет QR-код, эээ, по которому вы добавите в Telegramбот, и я уже после встречи проанализирую её. Я пришлю вам всё, что я вам обещал показать, а, прислать на сегодняшней встрече. Я всё, всё это делаю, кто мы что-то обсуждаем, не всё возможно заскриншотить, не всё возможно сразу понять, поэтому какие-то материалы я потом обычно после своего выступления всегда людям, кому будет интересно, подпишитесь, и вам это придёт либо сегодня вечером, либо завтра вечером я отправлю. Итак, понятно, да? Смотрите, что значит GPT агент. Это значит, что мы настроили какую-то нейронку, дали ей какие-то инструкции, как она должна работать. А если мы говорим именно про агентов, которые создаются на синтаксе, да, если мы захотим создать нового агента, ну, давайте даже не нового, а здесь можно посмотреть. Вот, кроме системной инструкции, он же системный промт, можно указать стиль, в котором мы должны, ну, там можно сделать стиль лёгкий, деловой, юмористичный, грозный и так далее. Модельку я рекомендую выбирать GPT5. На сегодняшний день мне лично нравится больше, чем 41. Так, выключаешься. Так, а дальше и вот здесь смотрите инструменты, которые использует агент. То есть, кроме того, что, э, используется модель GPT5, а, мы можем подключать различного рода инструменты. Здесь уже есть цуна. То есть, если я в диалоге попрошу написать мне песню, он автоматически включит Цуны и напишет песню. Если я попрошу сгенерировать видео, подключится VO3, скорее всего, версия fast, и сгенерируется видео. Пожалуйста, Sor image generator generation, скорее всего, нанобана у нас ножи есть. И Sor image тоже нанобана. То есть мы можем в этом же диалоге, если у нас эти галочки включены, создавать и изменять изображение. Также можем искать по файлам, которые у нас будут загружены. Вот здесь вот есть загрузить файлы. Вот уни файлы для обучения. А и интерпрета интерпретатор кода. У меня здесь всё включено. Ну, можно что-то выключить, что мне не нужно. Хотя, конечно, для вот этих задач мне это всё не нужно. Ну, пускай будет включено. Файлы для обучения. Здесь не совсем корректно написано, потому что это не файлы для обучения, это так называемый рак. Это база знаний. То есть я уже вам говорил про то, что сама нейронка ничего не знает, ничего не умеет, и всё, что она вам выдаёт - это некий результат её размышления. То есть это мысли, размышление. А вот для того, чтобы она всегда опиралась на какие-то знания, мы вот сюда вот загружаем файлики. Это PDF. Word. А, скорее всего, картинки он не умеет распознавать. Хотя я тут даже что-то загрузил. А это у меня от предыдущего осталось, да? Вот. А PDF, а здесь написано, да, текст Jon, да, только текстовые данные. Вот. И, соответственно, если мы, например, сюда загрузим книги по продажам, и мы можем сделать из этого э агента крутого продажника. То есть, предположим, мы будем писать тексты продающие, если сюда загружены книги по продажам, он будет учиться или он будет выдавать нам тексты по продажам, опираясь на инструкции, которые он получил в этих книгах. Вот так вот это работает. Но здесь у нас как бы всё просто, поэтому никаких файлов нету. Теперь, что выдаёт этот агент? После того, как я его настроил, считайте типа аля научил, хотя это никакого отношения к обучению не имеет, потому что мы не изменяем саму модель. Мы просто даём ей файлы, которые она анализирует и данные из которых она использует. Конспект

лекций. Если я сюда загружаю какую-то лекцию, сейчас не буду делать, потому что он какое-то время займёт на анализ, я вам покажу, что вот уже получилось. Да, я загрузил пдфку. Он, кстати говоря, почему-то сразу мне её написал, всё, что в ней нашёл. Вот. Ну, о'кей. И дальше, смотрите, это была лекция. Я загрузил сюда лекцию. Я сейчас прохожу обучение у Валентина Морского по контентзаводам, потому что у меня есть проект, в рамках которого я создаю полностью автоматизированный SMM. Вот. И я собираю всю информацию всех, кто обучает, у всех учусь вот, э, по созданию, в том числе, контентзавода. Это очень крутой курс Валентина Морского. Валентин, приветствую. Спасибо тебе большое за то, что делишься такой ценной информацией. Вот я конспектирую при помощи искусственного интеллекта все лекции и делаю это следующим образом. Я сделал расшифровку урока, который у нас был последний раз. Закинул эту расшифровку в этого агента, и он мне выдал вот по моей текстовой, э, подсказке, по инструкции. Смотрите, всё, как там написано. В начале идёт реклама моих сервисов, потому что я написал в начале, укажи вот это. Он сказал: "О'кей, указал". Аннотация. В целом, про что у нас будет эта лекция? лекция от 7 октября по сфенам мультиаккаунтности стратегии масштабирования, охватов или дегенерации за счёт публикации одного и того же вертикального видео на нескольких площадках. Это то, чему был посвящён урок. Дальше список спикеров. Ну, вещал Валентин Сам Морской. Вот ему помогала Женя, модератор, ассистент. И вопросы были от участников, которые были на эмфире. Вот содержание оглавления пошло подробно, что сегодня нас ждёт. Потом пошёл подробный конспект по разделам вводные определение ценности и так далее. Ну, в общем, здесь много полезной информации. Он по разделам прямо всё это структурировал, описал мне. То есть сейчас, когда я буду учиться, мне не надо пересматривать всё видео. Я прямо иду вот и прямо читаю по конспекту, что мы проходили. Далее цитаты. Яркие мысли, которые аэ он посчитал яркими. То есть то, что говорил Валентин Морской, например, ему понравились какие-то реплики. культиа аккаунтность - это когда один ролик публикуется на пятидесяти пяти тире10 аккаунтах. Выигрывает тот, у кого просто тупо больше попыток. То есть он потому что у меня в промте в системном было выделе цитаты и яркие мысли. Дальше пошаговый план инструкций. Там было в промте, если помните. Если есть какие-то инструкции, вынеси их в отдельный блок, пожалуйста. Подготовка контента, запуск аккаунтов. Он прямо мне расписал, что мне нужно сделать, исходя из того, что о чём мы говорили на уроках. И в итоге лекциях он написал, что вот какие-то основные моменты, на которые нужно обратить внимание, а практические рекомендации, которые были даны, и гласарий терминов. То есть все термины, которые звучали, он как бы их мне в конце вынес и расшифровал. Дополнительно примеры и кейсы, которые прозвучали, варианты для самопроверки, вопросы для самопроверки и рекомендуемые литературы, источники, которые прозвучали а во время лекции. Смотрите, казалось бы, лекция у нас шла всего час, посколько и полезной информации он вынес в summре. Это очень крутой инструмент, если мы говорим про обучение. У меня такой же есть саморизатор, например, для всех моих переговоров, когда мы о чём-то разговариваем. Немножечко другая структура, но тоже тут в конце просто выносится, кто что должен сделать, какие дедлайны, когда это должно быть, куда кому отправлено. Всё, о чём мы договорились, фиксация в конце идёт. То есть тоже, кому интересно, эти два системных промта я вам пришлю всем, кто в конце подпишется на мой Telegram-бот. В этом же Telegram-боте я вам пришлю два промта. А первый промт - это по самаре лекций и уроков. Второй промт по саре переговоров. Почему я сейчас так чётко проговариваю? Потому что я буду делать самри нашего урока, то есть наше нашего мастер-класса. И мне нейронка сама скажет, что я вам должен прислать. не переслушивать весь наш сегодняшний мастер-класс, а мне просто не Роси в конце сама скажет, что я вам пообещал прислать, и мне будет достаточно просто вам это отправить. Так, буквально 2 минутки прерываемся на вопросы и двигаемся дальше. Так, нужно загрузить книги по торговле на акциях и сразу стать миллионером. Да, можно. Где и как получить запись трансляции? Это к организаторам. Как вы через и записываете лекции? Я записываю не через и, я записываю просто через диктофон. Либо на телефоне, либо на компьютере используют просто любую программу для записи звука. Можно ли, как в чате искать уже гото уже готовых агентов? Аа в синтаксе нет. В синтаксе каждый агент - это ваш личный агент. Но, кстати, хорошая идея для синтакса. Сделайте биржу агентов. Вот как GPTS есть в ОнN в чате GPT. Так интересно, круто. Подписываемся. С удовольствие можно ваш ТГФ. Все контакты мои будут в конце. Рима обязательно дам. Какой чат помогает? помогает создавать промты для видео, чтобы делать кино. Где брать профицию по камерам? Отличный вопрос. Смотрите, а давайте сразу про это покажу. Смотри, у меня здесь сейчас

два а-а два агента. И вот конспект лекции я переделывал из другого агента, когда мне нужно было, э, в своё время я делал промты. Сейчас объясню, почему рассказываю. Видите, у меня здесь в конце остался загруженные файлы, я просто его не удалил. Называется он эффективный промтинг для реалистичного видео в CL 2 с по turту. Так вот, что это за файл? А, и возвращаясь к вопросу промт инженера, предположим, мне вот мне сейчас, так как мы занимаемся, ну, плотно созданием видеоконтента, мне нужно было генерировать очень много видеоконтента. Я всё это время делал в синтаксе, но скажу честно, у Синтакса есть одна э особенность. Он делает это медленней, как и любой другой агрегатор, чем родные генераторы видео. И я принял решение, что я всё-таки куплю подписку у Клинга, потому что время было ограничено. Нужно было генерировать очень много контента. Вот. И я параллельно генерировал и в синтаксе, и купил подписку на клинк. И для того, чтобы не тратить кредиты и не тратить время, мне нужно было сразу качественно составлять промты и сразу качественно генерить это всё. И для этого я сделал очень простую штуку. Я зашёл а в chт GPT, по-моему, я в чат GPT это делал. Вот выбрал режим глубокого исследования и сказал: "Пром такой, что изучи все правила". Ну, точнее так, собери всё правильно всю известную документацию по качественному генерацию в CLН 2 Turбоo, потому что именно CLН 25 turbo я планировал использовать. Я в начале в синтаксе потестил самые разные генераторы и Veo, и Сору, и Клинк, и Пику. А, в общем, всёвсёвсёр Видео. И я понял, что клин 2 с по тубо лучше всего справляется вот именно с задачей генерации камер видеонаблюдения, потому что все остальные и Соро, например, всем пытались двигать камеру, хотя камера статичная и пишет в промте статичная, и он а в двух из десяти раз он всё камеру будет двигать. В общем, я выбрал как инструмент клин 2 с по дальше в режиме глубокого, а глубокого исследования дал задачу собрать информацию по тому, как правильно писать промты для клин 2 турбо. Именно для клинка, именно для этой версии он мне собрал огромный документ, PDF-документ, примерно там на 16 с чем-то страниц, по-моему. 16 или там 17 было страниц. Просто инструкции, как правильно пользоваться этим инструментом. Дальше я его сохранил в виде PDF-документа и загрузил, собственно говоря, вот сюда. Я его загрузил как инструкцию в агента. И дальше через агента я просто писал очень короткую, совершенно неправильный пром того, что на дальнем фоне проезжает машина, спереди пробегает кошка, а агент уже из моей этой неправильной подсказки, неправильного протаздавал длиннющий, развёрнутый правильный пронт, где он говорил про то, что это камера видеонаблюдения, она должна быть зафиксирована, она не двигается, там здесь-то кошка, здесь-то машина так-то проезжает, машине светится фары. То есть она всё подробно описывает и создаёт совершенно правильный промы. И благодаря этому правильному промту, чтобы вы поняли, у меня почти что 100%, то есть 10 из 10 видео, я их сразу брал в продакшн, то есть они были качественные. А, ну иногда, да, о'кей, иногда бывало там какой-то один у меня вылетал, что-то мне не нравилось, я его перегенерировал, но это очень высокая конверсия. Если бы без этого агента я бы просто писал руками промту, во-первых, я бы очень много времени тратил на написание промта. Во-вторых, промты были бы не совсем корректны и правильные, потому что, ну, невозможно в голове держать 16 листов текста правил написания промтов. Вот. И сегодня я так работаю всегда и везде. Мы сейчас с вами разберём ещё пару инструментов, покажу, как это, как это происходит, но по сути я большую часть подготовки тоже отдаю искусственному интеллекту. Ну, давайте двигаемся дальше. Сейчас посмотрю ещё вопросики по какие-то были. Как создавать агентов чат Telegram, который будет фиксировать в обсуждениях команды руководителя задачи. А, а потом напоминать об их выполнении. Андрей, вот именно, кстати говоря, вот эту задачу мы сейчас решаем вместе с одной компанией. Мы создаём, это называется нейросотрудники, и, э, их создавать несложно, но я сейчас как раз-таки вот, ну, короче, напишите мне в личку, я вам поделюсь своим опытом и расскажу, как это может быть. Когда будет мастер-класс помиджорнии? Не знаю, Татьяна, я не про это. Собираюсь завтра загрузить книги по медицине в ЖПТ агент, потом сделать? Да, вообще легко, Дан. Но главное, блин, медицина такая опасная тема. Но попробуйте только выживите потом, пожалуйста. Так, я с нуля. Я хочу начать изучение. И обучений много. Какое выбрать? Начните с любого. Вот. А потом уже, когда разберётесь в этих обучениях, выберите для себя, что более подходящее. Угу. О'кей. Двигаемся дальше. Аа так, о чём я с вами хотел поговорить дальше. Давайте посмотрим, что у нас по

плану. Создание контекста. Значит, смотрите, давайте поговорим о том, как вообще правильно работать с нейросетью. Я вам уже сказал, что сама по себе нейросеть ничего не знает и у неё нет никакой информации ни о вас, ни о ваших проектах, ни о ваших заботах, ни о ваших проблемах. И вообще ей прививать на вас, она машина. И вот для того, чтобы получить качественный результат, мы должны создать контекст. Ещё раз, когда вы просто так спрашиваете у машине, у машины на пустом контексте, она вам выдаёт результат своих размышлений. Это очень важно понимать. Это не знания, не данные, а просто нейроны рассыпались, собрались обратно, выдали какой-то вам результат. Это называется результат размышлений. А нам нужен не результат размышлений, точнее, нам нужен результат размышлений, основанный на определённых данных, которые мы ему должны предоставить. Так вот, создание контекста - это создание вот этой вот этих данных. Ну давайте, предположим, каким проектом мы работаем. Предположим, есть какое-то кафе, да, загрузка проекта, но давайте. Ладно, о'кей. М, какое-нибудь кафе. Кафе в Москве. Обычно, когда я это делаю, а, где-то на мероприятиях, я беру какое-нибудь кафе из того, кто сидит в зале. Ну, любой бизнес, который человек, который сидит в зале. Вот нашёл первой пап Ла провинция. Вот есть у них даже есть сайтик. Отличный какой-то сайт есть. итальянский ресторан. Сделаем рекламу итальянского ресторана. Сейчас вот. Ну, я просто беру первый попавшийся бизнес для того, чтобы вам объяснить, как это работает. Вот смотрите, мы говорим про то, что нужно создать контекст и загрузить данные по проекту. Для этого мы идём не в агент, например, а идём, ну, например, в chт GPT. Хотя, в принципе, можно выбрать всё, что угодно. Так, сейчас проверим, имеет ли доступ версия CHG GPT а к сайтам. Ну-ка, изучи. слайд. Я скажу честно, у меня дело в том, так как я занимаюсь этим профессионально, конечно же, на чат GPT у меня есть подписка э всегда. И на другие неронки у меня тоже есть подписка. Поэтому вот лично я си в синтаксе не пользуюсь лэмками, но если вы только начинающий и то вам нет никакого смысла тратить деньги на подписку, использовать какие-то VPны, потому что в синтакси всё это есть, встроено. И даже, видите, стоимость 0. Ну, у меня тариф элит, поэтому здесь нули стоят. То есть на тарифе элит у меня и генерации бесплатные, и, э, лэмки бесплатные. Поэтому и видите, он имеет доступ к интернету, да? Я сказал: "Изучи". Вот он мне выдал какую-то информацию, которую он нашёл на сайте этого ресторана. Вот этого ресторана. О'кей. Так, он её изучил даже вот какую-то информацию выдал. Предположим, мы хотим сделать, ну, что мы хотим? Ну, рекламу, например, сделать какой-то пост или сделать объявление о приёме на работу, неважно что, но мы должны создать контекст. Вот то, что он сейчас написал здесь в чате, это и есть контекст. Сейчас уже нейросеть знает, что это за ресторан, потому что она изучила сайт. Прекрасно. А дальше цели и задачи. Какие у нас цели и задачи? Ну, предположим, мы хотим сделать а-а рекламу этого ресторана. Давайте не будем далеко ходить, что-то выдумывать. А я пишу, я хочу сделать рекламный пост. в ВК для этого ресторана. Возникает вопрос: "Сад, хочешь ты это делать? Зачем ты это написал в чат?" А я написал для того, чтобы чат знал, что я хочу, потому что сейчас, видите, он уже начинает мне что-то предлагать, какие-то варианты рекламы. Но мне это всё неважно. Я всё это даже не читаю. Почему? Потому что я продолжаю загружать контекст. Какие цели и задачи должна решать или может решать? Давайте не должна, а может может решать такая реклама? Вы думаете, я не знаю? Конечно, я знаю. Но мне, во-первых, лень ему это описывать, потому что там много различных целей задач. Смотрите, сколько он пишет: "Привлечение новых гостей, повышение узнаваемости бренда, продвижение специалист." Вот мне надо это всё руками написать. Ну зачем мне это писать руками, когда я просто у него спросил, он же сам же мне ответил, он же сам же всё это написал в диалоге, и теперь он тоже опирается это контекст. То есть я могу это руками написать, а могу попросить его, чтобы он сам написал. Рли играет, это уже в контексте. Прекрасно. Цели задачи мы определили. Определение целевой аудитории. А это итальянский ресторан. Но давай так. Определи и сегментируй этого ресторана. Потому что качественная

реклама она ре что делить так она не бьёт во все как бы во все стороны на всю целевую аудиторию и по всем фронтам работает качественная реклама бьёт конкретно в цель конкретно в более целевой аудитории и вот соответственно он пошёл определять э различные сегменты нашей целевой аудитории для которой мы будем сейчас создавать рекламу видите итоговые сегменты для рекламы. Вот пары для роматичных ужинов, семьи, деловые клиенты, любители гастрономии, гости, планирующие праздники, жители, сотрудники. Целых семь сегментов он мне нашёл. Понятное дело, что под каждый сегмент будет своя реклама. Но опять же нам же нужно первую рекламу, она должна быть самой эффективной, поэтому я пишу, а какой сегмент самый, ну, могу сказать самый вкусный, он поймёт, ну, самый выгодный. Мне даже лень определять, какой сегмент самый выгодный. Я прошу нейросеть это определить. И он говорит, что гости, отмечающие события и корпоративные клиенты на первом месте, даже описывает почему. И дальше уже пишет второй вариант: деловые гости, офисы, бизнесмены. Почему неромантические пары или семь? Они тоже важны, но обычный средний чек меньше. Смотрите, он за меня провёл аналитику и даже выделил какой-то сегмент. О'кей. Теперь следующий этап - это польза для C. В начале мы должны определиться, пускай это будет, пускай это будет сейчас два варианта предложил. Всё-таки придётся поработать и вручную выбрать сегмент. Пускай это будет два деловые гости. Почему нам важно это определить? Потому что дальше мы будем настраивать рекламу уже под этот сегмент. Но это мы всё ещё загружаем информацию в контекст. Так, всё, он сам уже пошёл писать задачи для этого сегмента. Пускай пишет. Чем больше пишет, тем лучше, тем качественнее будет наша реклама. Следующее. А, польза для ЦА и выгоды для грантодателя. А грантодателя это с другого у меня осталось. Так, напиши, э, тезисы пользы для этой. Теперь для этой целевой аудитории нам нужно понять её боль, её триггеры, за счёт чего мы можем на что мы можем делать упор в создании рекламных объявлений. Смотрите, после того, как мы сегментировали нашу целевую аудиторию, мы для неё опять же при помощи нейросети, опять же, я не читаю это всё, нет. Если вам интересно, конечно, вы можете почитать, но мне не важно, что он здесь пишет. Мне важно, что он сам понимает и будет это учитывать при создании рекламного объявления. Мы сейчас занимаемся подготовкой э к тому, к основной работе. То есть мы создаём контекст, да? Вот видите, создание контекста. Так вот, теперь, когда мы давайте мы, знаете, что ещё сделаем? Определим триггеры. Так. Угу. Определи триггеры и боли этой. Я иногда пишу с ошибками. Не обращайте внимания, это не потому, что я безграмотный, а потому, что я просто очень тороплюсь и иногда мимо клавиш попадаю. Но для нейросети абсолютно неважно. Если 70% текста читается, он вас поймёт. Вот. И даже не обидится. И даже не подумают, что вы безграмотный. Поэтому я даже не исправляю ошибки иногда. Хотя иногда исправляю. Отлично. Вот. Плохое качество обслуживания, неудобное расположение или сложность парков. Видите, я написал основные боли клиентов. Теперь, наконец-таки, мы можем начинать создавать. Просто, видите, когда здесь я пример работал проекта, думал, что мы будем готовить какую-нибудь презентацию или пичинг, но в итоге в процессе мастер-класса решил, что мы делаем рекламу, поэтому не совсем у нас, а, совпадает структура, но неважно. А, отойдём немножечко от презентации. Забыли про презентацию. Мы делаем рекламу сегодня. Сегодня день рекламы. Но если мы говорим про рекламу, соответственно, мы уже много чего определили. И теперь я вам хочу ввести такой термин. Называется он концепции. Я когда-то давно это придумал и теперь постоянно этим пользуюсь. Например, я могу сказать: "Создай рекламный пост". Например, пишу: "Создай рекламный пост для этого ресторана и этой. И вот смотрите, он сейчас сделает на самом деле неплохой рекламный пост, заголовок, ваши деловые встречи в итальянском стиле и пошла реклама ресторана. Но что такое технология концепции? Технология концепции - это когда мы вводим дополнительные смыслы. То есть сейчас нету никакой идеи. Есть просто ресторан, который мы рекламируем, но мы

же хотим какую-то Мы хотим, чтобы она цепляла лучше, да? То есть, э, у нас мы ввели кучу контекст, который мы сейчас не используем, потому что, ну, он как-то используется, но по минимум. Поэтому я пишу ему следующее: "Придумай пять концепций для рекламы, придума для рекламы рестораном". То есть сейчас он мне придумает пять идей. В каждой идее будет какой-то либо сюжет, либо конфликт, либо какая-то история заложена. Вот смотрите. Италия для бизнеса. Идея позиционировать ресторан как лучшее место для деловой встречи, переговоров, а, мероприятий и так далее. Месседж. Самые успешные решения рождаются за итальянским столом. Уже какая-то история есть. Открываем Италию по-новому. Отлично. Показать уникальные авторские блюда от шефа. То есть тоже есть какая-то история. Я могу сказать: "А, придумай конфликт". И он сделает конфликт, например, там души. и тело, физики, и денег, там ещё чего-то с чем-то. И уже будет концепция построена на конфликте. Место для близких друзей. Сразу же рождаются какие-то слоганы интересные. Душа Италии в деталях. Ну, давайте выберем какой-нибудь ресторан для атмосферных вечеров. Открываем Италию по-новому. Италия для бизнеса. Мне нравится Италия для бизнеса. Пишу. А, пусть будет один. То есть мы из пяти концепций выбрали первую концепцию, дальше мы будем в ней работать. Отличный выбор. Италия для бизнеса ключевая идея. О'кей. Теперь мы можем придумать снова пост. Но а каким мы хотим сделать пост? Мы можем сделать пост продающим, сделать крутой копирайтинг. Давайте я вам покажу четыре варианта, как можно писать пост. Он, кстати, уже начал писать. Я ещё не просил его писать, он уже пишет. Нет, рано пишет. Подожди. А, предположим, я хочу писать как крутой копирайтер, но я не знаю ни одного копирайтера. Я, конечно, знаю, но предположим, что я не знаю, поэтому я пишу чату, кто лучший копирайтер в мире. Он сейчас Агилви назовёт, может быть, там ещё кого-то назовёт. Давайте посмотрим. Угу. Так, тем временем час уже пролетел, у нас осталось полчаса. Так, никого не назвал. Что-то тут такое странное. Ладно. Кто лучший копирайтер в мире, который пишет на триггерах и болях? Вот так. Шугерман. Понятно. Дн Кеннеди. Сейчас следующим будет Агилви. Нет, Хелверт. А где мой любимый Агелви? Хопкинс. Вот. И Дэвид Агелви. Значит, смотрите. А Гелви он более мягко пишет. Кеннеди более жёстко прямо по болям пишет. Поэтому давайте сделаем так. Мы можем попросить его написать в стиле Агилви. Он будет просто очень крутой. Это он напишет прямо как крутой копирайтер. Как его зовут Гилви? Дэвид. Дэвид Агилви. А либо давайте сразу же напишем по триггером и боли, как пишет Кеннеди. Дэн Кеннеди. При том, что если я напишу как Кеннеди, он не подумает про президента Кэннеди, потому что в контексте уже фигурирует Дэн Кеннеди. Поэтому я напишу, напиши пост в Стиле Canд. И обратите внимание, какой сейчас будет пост. Он сейчас его сделает с учётом болей, которых мы рассуждали раньше. Про провали про провалите или провалите переговоры. Чего? Оставьте это другим. Ваш бизнес заслуживает успеха и правильной атмосферы. Сколько раз вы теряли ценные контракты только потому, что ресторан был шумным, обслуживание медленным, а ваши партнёры смотрели на часы, мечтая скорее уйти? Видите, он основывается на тех болях, которые мы написали выше, потому что вы мы ввели их в контекст. Если бы мы просто попросили бы его написать, дали бы ему ссылку на сайт и написали: "Напиши объявление в стиле Кеннеди", он бы придумал бы какие-то боли. Но, скорее всего, это боли были бы, которые, ну, то есть так на в меньшей степени относятся к этому этой нише, к этому заведению. Переговоры - это не только драматургия, формула, презентация - это детали, которые складывают картину чего потерял. Ну, в общем, понятно. Ваши встречи должны проходить в обстановке, где вас слышат, уважают и ценят время. Уже

объявление намного круче выглядит и цепляет, потому что она это объявление основано на болях реальных людей, которые проводят встречи, бизнесовые встречи в ресторанах. Понимаете? Это ещё не всё. А, ну ладно, сейчас не буду очень сильно в это уходить. Вам идея понятна, да? Ну давайте ещё покажу. Напиши пост в стиле сторитеellлин. А сейчас будет в начале какая-то история. Представьте, что вот это, вот это, вот так-то, вот так-то. А вот на самом деле можно встречаться в ресторане. Что-нибудь типа такого напишет. Иногда самые важные решения в бизнесе принимаются не в офисе и не за компьютером. Аромат свежесваренного кофе, лёгкий, что там, лёгкий звон бокалов, мягкий гул, разговоров на фоне. Пошёл сторителлинг, который увлекает в контекст. Это другая форма написания объявлений. Дальше, смотрите, что можно сделать дальше. Например, нарисовать картинку. О'кей? А если я попрошу просто нарисовать картинку, он, может быть, даже возьмёт какую-то изображение с сайта и на его фоне напишет какое-то объявление. В принципе, будет неплохо. Ну давай. А, а так нам в любом случае промто надо делать. Ну давайте сразу, чтобы сэкономить время, это будет, сразу скажу просто картинка будет скучно. Поэтому мы возвращаемся обратно к принципу, а, создания чего бы то ни было, через концепты. Придумай пять концептов концепций. Пять концепций для изображения. этому посту. У нас уже есть какой-то пост. Нам к нему нужно изображение. Но не просто изображение, хочу, чтобы он придумал пять концепций. Опять же, он сейчас придумает пять идей, в которых будет конфликт или какой-то сюжет. Изображение, в которых есть конфликт или сюжет, всегда будет ярче и интересней. Это касается любых изображений, логотипов, обложек для Ютуба. То есть любое изображение, которое вы генерируете при помощи искусства интеллекта, лучше начинать с того, чтобы придумать пять концепций. И вот смотрите, вид из зала ресторана с за городом за окном. Эмоциональный момент, смех и лёгкость. Крупный план блюда и деловых аксессуаров. Рукопожатие. Смотрите, блюда и деловых аксессуаров. Вот мне как концепция это уже нравится. Рукопожатие на фоне итальянского постала ерунда. Деловая встреча с итальянскими. Нет, вот крупный план блюда и деловых аксессуаров. Давайте так. А концепция, то есть вы понимаете, да, в самой визуализации есть идея. Концепция три. А для того, чтобы а сам, то есть, по идее, можно рисовать картинку прямо здесь. Не знаю, в синтаксе GPT image включен по умолчанию нет, но сейчас попробуем. Но я в любом случае всегда его прошу написать прот, если нужен текст. Так, пишу, напиши прот для создания этого изображения. Он мне сейчас напишет промт. Мы дальше перейдём в дизайн и в дизайне нарисуем этот пром. Ну, в любой нейронке, который рисует картинки. Так, напоминаю, что в синтаксе, так как там встроен переводчик, причём я, насколько знаю, здесь встроен переводчик de, который сразу переводит любой промт на нужный язык, если китайская нейронка переводит на китайский, если американская переводит на английский, поэтому мы можем писать на русском. Так, если нужнопром для определённой нейросетир недалекожить удобли там нам нарисовать нарисуй. Сыть изображения. Сейчас посмотрим, сможет нарисовать или нет. Если не сможет, к сожалению, я не могу сказать, да, напрямую. Так, здесь, по идее, видите, GPT web какой-то есть ещё GPT image, но почему-то я его здесь не вижу. Может быть, он спрятан куда-нибудь внутрь. Сейчас мы переключим нейросеть на GPT5. А вот генерация изображений этого нету. Раньше здесь был GPT image, но почему-то я его сейчас не вижу. Может быть, его куда-то в другое место убрали. Может быть, его, если бы мы весь этот диалог вели в агентах, вот GPT агент, да, могли вести, тогда мы могли бы прямо там сразу рисовать, потому что там встроенные в агенты есть нейросети, да? Здесь нету, ну неважно. У нас есть промт, мы идём в дизайн. В чём рисовать лучше? Да на самом деле всё равно в чём. Ну давайте, я больше люблю флакс и люблю идиограммы, но идиограмма сейчас не работает, поэтому будем рисовать. Ну давайте в Morрни. Джорни прекрасно рисует. И здесь не надо ничего знать. Имеется в виду просто чем отличается от всех других генераторов? У них все параметры задаются в текстовом промкте в виде параметров промта. Вот. Но так как здесь есть переводчик, который не только переводит с английского языка, я так понимаю, параметры он тоже переводит, поэтому можно сразу писать. И вот он пошёл генерировать. Чем ещё мне нравится, нравился всегда синтакс, ну, по крайней мере, когда я использовал Telegram-версию, что я прямо в

Telegram-версии одновременно запускал несколько процессов, и не надо было ждать, и сразу можно было сравнить, какая нейросеть, что лучше генерирует. Сейчас я уже так не делаю, потому что я примерно уже привык и знаю особенности каждой нейронки. Вот. И я уже примерно предполагаю, в какой нейросете мне, ну, это большая часть касается видео, лучше сделать тот или иную задачу. О'кей. Пока он генерирует, что мы можем ещё сделать? Можем почитать ваши вопросы. Так, вы сказали, что делаете контент-заводы, есть обучение. Сами обучаете, если да, как получить контакт. А код фишоу? Нет, я делаю не контент заводы, я делаю автоматизацию SMM. Это чуть больше, чем контент-завод. А по обучению контент-заводу могу порекомендовать того, где я учусь- это Валентин Морской. Мне нравится, как у них там это всё преподносится, поэтому рекомендую. А кому вы посоветуете пойти учиться по созданию визуала через и ко мне? А, ну или вообще, на самом деле, вы знаете, я не просто не хочу превращать мастер-класс в какой-то рекламный вебинар. Вот очень много инструментов вы должны проанализировать сами и выбрать. На самом деле учиться можно очень много где. В четвёртой версии, не пятой, это я не знаю, почему Елена написала. Внизу прямо в окне для текста есть создать изображение. А, да, возможно, я не заметил. Ещё раз повторюсь, я обычно с чатом GPT работаю в самом чате GPT, потому что у меня, а, всегда есть купленная подписка на чар GPT. Вот так. Ну, картинка рисуется. О'кей. Дальше мы можем эту картинку проанимировать, сделать видео. Давайте посмотрим. А, создание презентации у меня заканчивается. Сейчас в синтаксе нету возможности презентации, но я знаю, что они в скором времени планируют внедрить несколько инструментов, в том числе создания презентации. Мне об этом сказал директор по развитию синтакса, что они планируют внедрить и очень много чего они здесь улучшают. И мне очень приятно, что я с ними дружу иногда даже что-то им советую, они ко мне прислушиваются и, э, синтекс улучшается просто постоянно. Вот. А ещё интересно, да, появилась Сосора вторая, э- она была анонсирована на следующий день вышла новость в синтаксе, что теперь сор 2 есть уже и в синтаксе. Что касается Сосоры, э здесь, например, если мы зайдём в сору, то а обратите внимание, есть версия 2 и ещё есть версия 2 Pro, которая позволяет генерировать аж 15 секунд в качестве 1080p. Вот. Э так подписка на 42 пропа, если не ошибаюсь, стоит 200 долларов. Вот здесь стоит всего лишь 32 токена. А если мы будем использовать простору2, то бесплатно на тарифе элит. Вот тоже мелочь. А приятно. Так, на чём остановились? На генерации картины. вот тем временем картинки готовы, и мы можем их посмотреть. Смотрите, концепция еда, ноутбук, телефон, очки. А согласны, что такая картинка, в которой заложена идея, она сама по себе интереснее, чем просто ресторанная еда? Это и есть формат концепта. Ну что ж, друзья, у нас осталось 15 минут до конца эфира. Конечно, хочется вам дать намного больше. Давайте сейчас я поотвечаю на ваши вопросы. Возможно, если у вас будут какие-то вопросы, связанные с практическими примерами, я вам смогу даже что-то показать. Ну или пока вы пишите вопросы, давайте я буквально расскажу, как я ещё использую синтакс. Я уже сказал, GPT-агенты - это настраиваемые, предобучаемые модели, которые можно, то есть GPT агент - это, по сути, инструмент, заточенный для решения ваших каких-то конкретных задач. Создаёте GPT-агентов и уже работаете в них. Вот. И при том, что, например, если бы мы то же самое делали в GPT-агенте, мы могли прямо в нём и картинку нарисовать, и видео создать, ещё и музыку к этому посту написать, потому что уже в GPT агент под капотом всё это есть. текстовые истории, как я сказал, я пользуюсь, у меня чаплекси куплены, поэтому я практически, ну, очень редко захожу в синтаксы именно для текстовых, но для дизайна всё, что касается рисования, изменения, да, нано CDM 4, два инструмента, которые позволяют вместо фотошопа вообще всё, что угодно делать. Постоянно ими пользуюсь. Вот. Ну, могу даже вам показать, что я делаю. Ну, ладно, лучше на ваши вопросы поотвечаю. Вот. HSIL Soul - инструмент, который позволяет создавать нейрофотографии. Закидываете ваши изображения, обучаете модель и дальше она создаёт с вашим изображением. Где-то здесь у меня были какие-то элегантная деловая встреча. Чат это я генерил для э для одного ролика

который сейчас делаю. Вот это как раз Hкfield Soul позволяет с моим лицом создавать любые сюжеты. Я брал вот эту фотографию, потом шёл в обычный Хикд и делал вращение вокруг 360. Ну давайте тоже покажу, пока вопросики пишите, что у меня здесь есть. Стоит и бомж, что это такое. Вот, например, такие вот штучки делал. Но это Higкfield немножечко коряво сделал. Знаете, почему сделал коряво? Потому что слишком большой промт был. Вот видите, какой промт у меня нейронка сгенерила. А в Хиксфилде уже есть промты, которые прописаны для каждого эффекта. Поэтому лучше всего просто написать Orbit 360, и тогда получается прямо красивое, прямо то, что надо. Так, ладно, давайте к вашим вопросикам. Так, сейчас. Значит, кому интересно что-то связанное со мной, в конце будут мои контакты. Просто пишите мне в личку и ээ я вам расскажу, поотвечаю на ваши вопросы. Есть ли смысл загрузить много книг в агенты? Пример для режиссуры и созданию сценариев. Да, я загружал книги по режиссуре для своих актёров. Кто не знает, у меня ещё есть актёрская школа в Москве, в Крыму и в Израиле. Вот. И я делал разные инструменты для актёров, и я загружал, и вы можете загрузить в GPT агент книги по режиссуре. И потом, например, даёте ей сцену какую-то, и он вам делает полный режиссёрский разбор и рассказывает, как играть, какие техники актёр использовать, для как сделать так, чтобы передавать эмоции. Просто потому, что он использует информацию из этих книг. И, соответственно, таким образом получаете себе индивидуального инструктора или коуча. Вы можете загрузить книги по любому предмету в GPT агент и сказать: "Давай теперь учи меня этой профессии". И он становится вашим тренером, наставником, инструктором, начинает учить вас этой профессии. Абсолютно верно. GPT агенты для этого идеально подходят. Как обучить агента для написания промтов? для3, как я уже сказал, э, запускаете любой лэмку с задачей глубокой исследование и пишите: "Собери всю информацию по промнгу для такой-то нейронки, для такой-то версии этой нейронки". И он вам всю эту информацию собирает. Потом эта информация загружается автоматически в контекст. Дальше вы просто пишете: "Теперь на основе собранной информации напиши мне промт. Кошка гуляет под дождём". И он вам выдаёт ленинющий промт, например, по 2 О3, если вы по 2 О3 собирали, либо подсо, если подсору собирали. Я вам скажу так: если вы, например, собрали по две О3, а то оно подсо будет хорошо работать. Или, например, вот недавно Сора выпустила гайд. Ну ладно, сейчас не буду искать. В общем, у Соры на сайте вышел гайд, там на тоже страница на 10, как правильно писать промты для ссоры. Вы просто его скачиваете, загружаете в виде файла в GPT агент, и вот он у вас уже умеет писать промты для соры. Просто пишет: "Напиши промт". Своими словами описывать, а он выдаёт правильной, детально, подробный промт уже, который отлично воспринимает Сора. Может ли агент работать с вебхуми и отправкой чего-то куда-то? Пока не может. То есть в синтаксе пока что это, да, это не работает. Пример, чтобы он автоматичест загрузил картинку в Google Drive или Telegram Botal. Не знаю, есть ли у них это в планах, но сейчас пока этого нет. Как правильно использовать интерфейс схожесть с референсом в Mourney? А есть специальная команда в Mid Journey. А также это есть в Telegramботе, если не ошибаюсь, у них это есть. Давайте посмотрим сейчас. Так. А так это у нас дизайн Mourney Mourney редактор смешивание редактор запросов. Вот здесь Journey. Нет, не здесь. Где-то это было точно редактор запросов. Наверное, здесь. А здесь сделан достаточно удобный редактор. И вот, видите, вот эти вот все ключики, которые в промте обычно указываются, они отвечают за разные параметры. Вот. И здесь они уже есть в виде подсказок. Вы можете прямо в промт их вставлять или копировать, вставлять. Вот. И здесь есть стиль, где-то был референс. Вот референс - это параметр sре, который используется в промте. Вот здесь вы можете вставлять ссылку на референс. Вот. И он автоматически его вставит параметрфа и ссылку вашу на референс. То есть вот таким образом вы можете это использовать в синтаксе намного проще и

удобнее, чем в оригинальной версии midjourne и тем более, чем на дискорде это делать. Поделитесь конспектом этого мастер-класса. Вы этот конспект всё равно будете создавать. Да, давайте всем, кто в финале подпишется на, э, получение отматериалов, я, соответственно, пришлю и конспект сегодняшнего нашего мастер-класса. Что, на ваш взгляд, интереснее: Make или NM? А, NIT просто потому, что им можно пользоваться бесплатно, его можно поставить на свой сервер, огромное сообщество, которое создаёт огромное количество плагинов. Вот. И даже внутри найтена можно бесплатно использовать LM модель. То есть, по сути, вы можете создавать сервис на искусском интеллекте абсолютно бесплатно. Ну, единственное, там 200 руб. в месяц будете платить за сервер. Но так как у меня и так пять серверов купленных, поэтому мне ничего платить не надо. Я себе поднял NIT на своём сервере и успешно им пользуюсь. А make. com он это, знаете, как я обычно сравниваю. Ma. com - это iPhone, а ni - это Android. То есть macom красиво, но очень ограничено, но зато понятно просто красиво и быстро. N1 нужно немножечко разбираться, нужно немножечко быть таким техногиком. Вот. Но зато бесплатно и возможности больше. Так что вопрос закончи? А не закончились. До появления GPT5 очень любил работать с моделью O3. Считал её самой лучшей. Она была медленнее других, но самая чёткая. Есть ли возможность как-то её вернуть? Не могу работать GPT5. А, насколько я знаю, в АИ остался доступ к О3. И, по-моему, сейчас я посмотрю, я не помню. Что у нас есть в этом в синтаксе? Мы в синтаксе всё-таки убрали его. Если в синтаксе убрали, значит, опишка тоже уже ушла. Мм. Так, что у нас здесь есть? О4 у нас здесь, начиная с Омини, 4 О, потом пошла. Ну, если вам нравилось О3, я думаю, что О4 мини она будет похожая. Но я всё-таки советую перейти на GPT5, потому что, да, он немножко более суховат отвечает, немного более такой деловой, то он у него меньше эмоциональности, но по качеству рассуждений, по скорости он, конечно, выигрывает. Ну и по цене он дешевле, чем а3. Так, сейчас что там будет? Есть ли апи у синтакса? Насколько я знаю, Апи нет пока что, но, кстати говоря, синтакс сделайте апи, почему нет, раз народ хочет, э, можно, то, точнее, так, я думаю, что апи есть, как-то же взаимодействует Telegram. Вот только он просто не открытый. Сколько стоит подписка на Synнтакс? А, от 1.600 руб., наверное, если я не ошибаюсь. Но опять же это вопрос Давайте зайдём, посмотрим. Ладно. Вот Basic 300 756 руб. Да, мне казалось, он дороже стоил. Смотрите, за 800 руб. вы получаете доступ. А это на год, так? Да, 890 на месяц и 260 токенов. Ну, 260 токенов, конечно, очень мало. Я бы рекомендовал бра брать сразу прошку. Вот. Но 890 руб. И вы можете пользоваться всеми инструментами. Кстати, сегодня всем, кто досидит до самого конца, будет небольшой бонус от синтакса. Небольшое количество токенов вам подарит. Для тех, кто никогда не пробовал, у вас будет возможность поковырять синтакс, попробовать э текстовые, ну, дизайн и видео, там токенов не хватит, чтобы нормально поковырять, а вот с текстами поиграться и с GPT агентами поиграться можно будет. Поэтому рекомендую досидеть до конца. В конце будут будем раздавать подарки. Подарочки. Где подписаться? Объясню в конце. Есть ли смысл загрузить новых книг? Так, это мы обсудили. Так, как создать GPT агента для клипов, для треков различных рекламах, промах? Какие параметры? Я это рассказал только что, да? как правильно создавать. Так, в рамках Синтакс есть нейронка, которая может делать это ж фото. Да, это называется нанобана. Это называется, э, выле головы CDAM. Или же, если мы хотим делать inpine, то есть делать внутри синтакса, ой, внутри изображения какие-то изменения, а что-то надо замазать, поправить и так далее, то сейчас вам покажу, где это находится в Telegramботе, потому что в веб-версии я это не нашёл. Ну, скажу честно, я не сильно искал, может быть, есть, может быть, я просто не увидел. Вот. Но просто я для этого всё время использую Telegram версию. Смотрите, заходите назад. Вот есть такая штука в это в Давайте самого начала покажу вам. В режиме рисовалки, в режиме Designs и здесь есть, что у нас есть дорисовка. Вот дорисовка. Загружаем любую фотографию. Здесь видите написано. Он позволяет дорисовать

вокруг или внутри. Вы просто выделяете маской такой этим кистью замазываете то, что вам нужно и пишете, что нужно дорисовать. Это называется inpint. В Telegram-версии это есть. Так, от чего зависит качество картинки? От программы или от промта? И от ней нейронки, и от промта. И надо понимать, что если вы делаете несколько генераций подряд, что-то изменяете, то с каждой следующей генерации качество картинки будет падать. Но благо есть в синтаксе такая штука, как топас, которая может восстановить вам изображение. Где он у нас? Где допас? Мм. Вот позволяет улучшить качество и делать. А был же топас. А, тапас для видео, извините, да, для изображения clarity upscale. А если нужно улучшить качество видео, то, соответственно, заходим обратно в видео будущего. И здесь есть у нас тапас. Где он? Может, его убрали? Вот он. Топай. Это для улучшения качества видео. Как увеличить длину видео? взять последний финальный кадр, использовать этот кадр как начальный кадр и либо в пике, либо в клинге, либо в а в соре, либо в Veoо, использовать его как начальный кадр и просто продлить. Но вы должны понимать, что будет небольшой рывок. По-другому пока у нас никак не придумано, как продливать видео. В агентов загружать PDF-формат. Да, PDF-формат либо Wordформат, либо любой текстовый файл. Касаемо бизнеса, как формируется цена выполнения заказа. Аа я начинаю брать заказы по видео от 150.000 руб. за минуту видео. Это средняя цена по рынку. Вот если большие объёмы, можно говорить по скидке. Если говорить про другие какие-то работы с связанные с иишкой, я беру только то, что мне интересно. Ну то есть как бы могу себе позволить выбирать. Вот. Потому что хуже всего, когда у тебя висят задачи, которые ты не хочешь делать, тебе надо их делать из-за денег. Поэтому и обычно смотрю, сколько времени я на это потрачу. То есть я исхожу из того, что я должен за день работы зарабатывать 50.000 руб. чистыми. Вот, соответственно, минуту видео я буду делать 3 дня, поэтому 150.000. Если какое-то изображение либо набор изображений, соответственно, я вот исходя из этих параметров и рассуждаю, как нужно работать с рак. А там, где есть возможность загрузить это в рак, вы просто туда загружаете файлы, он сам конвертирует это в векторную базу данных и, соответственно, дальше он использует её как векторную базу данных. Вот, опять же, в каждом инструменте работа реализована по-разному. Если мы говорим про синтакс, то здесь, в принципе, всё просто. Просто загружайте файл. Сейчас покажу ещё раз. А, заходим. Обновить. Видите, как быстро мы пока эфир шёл, синтакс уже три раза обновился. Это значит, что они выкатывают новое обновление, что-то изменяют в синтаксе и при этом сайт обновляется. Заходим в GPT агент, можем создать нового агента. Пишем здесь название, описание не обязательно писать. Системная инструкция самое важная. Вот. И загружаем вот сюда файлы, файлы для обучения. Загружены сюда файлы - это и есть рак. То есть всё, что вы сюда загрузили, по сути, вы поместили файлы в базу знаний или рак. Так, как научить агента создавать креативные сценарии? Вот, как я вам сказал, используйте принцип концептов, используйте принципы драматургии, принципы конфликтов, обучайте. Вы можете загрузить в него книжки пот враг загрузить книжки по драматургии и сказать типа ты суперспециалист, который знает все законы драматургии, напиши мне историю. И он дальше начинает вам писать очень интересные, красочные истории. Как найти лэмку? Ллэмка - это любое вот это всё вот всё, что здесь, да? Вот заходим в текст. Вот это всё - это лэмки. Грок, clклод, deep, gini, perplexity, чат jpt, это всё лмки. Поэтому какую лмку хотите найти, они все здесь есть. Как определить стоимость ей рекламы? Не знаю, опирайтесь на свои ощущения. Вот сколько стоит ваш час работы, исходя из этого, прикидывайте, сколько времени вы потратите на эту работу и, соответственно, опираете, ну, определяете стоимость. Агент может проверить смету от подрядчика, проверить заранее согласованные объёмы цены. Если у вас есть, например, какая-то табличка, которая называется средняя цена по рынку, чтобы у неё было откуда брать данные, с чем сравнивать, потому что она может вам дать какие-то рекомендации, но они не вообще не будут не иметь ничего общего, если вы не предоставите ей какой-то эталон. Предположим, вы собрали данные по рынку, в какую-то табличку оформили, загружаете табличку, загружаете прайс от вашего агента и спрашиваете, насколько адекватны у него цены. Вот. И он вам скажет. Вы можете

максимум информации про него загрузить, про подрядчика, и он вам ещё скажет, стоит ли обращаться к этому подрядчику с такими прайсами. Может быть, он скажет: "Да, это крутой подрядчик, который делал такие-то рекламные кампании либо проекты для таких крупных компаний, как поэтому этот ценник оправдан". Вот. А можно сказать: "Слушай, он ничего серьёзного не сделал, а цены выше рынка". Зачем к нему обращаться, непонятно. Можно ли одного агента сделать для нескольких и, чтобы промты писал? М одного агента для нескольких и Ну вы можете просто разных агентов сделать, либо внутри агента переключаться, да, вот, например, как здесь. Но здесь, например, только два две модели сейчас подгружены. Это 4ОO и GPT5. Вот. В теории, э, разработчики синтакса могут сюда включить вообще любые э лмки, да, то есть, которые у них вот здесь вот есть. и можно будет между ними переключаться, но вы с ними можете переключаться только, когда запускаете новый чат. Внутри чата, скорее всего, ну, может быть, и можно внутри чат переключать, но это неудобно. Вопрос, зачем? Обычно определяется какая-то одна нейронка для решения какого-то определённого пула задач и уже в ней работается. В чём преимущество через обученного агента пронты или проще написать единожны GPT? На самом деле как ключевого преимущества нет, потому что когда вы, например, в диалоге загружаете, то есть я могу вот здесь написать системный промт, а, и дальше всё время использовать вот этого агента. А или я могу просто, например, зайти в GPT в диалоге вот здесь написать тот же самый системный промт. Я буду всё время в этот диалог возвращаться, и всё, что я буду делать в этом диалоге, будет следовать этому системному промкту. В чём преимущество агента? в том, что мы можем создавать новые диалоги, а он будет наследовать все вот эти вот параметры. Плюс в агенте есть возможность использовать генерацию изображений, генерацию музыки, генерации видео. Поэтому в агенте это просто удобнее делать. Так, да, хотим конспект. Будет конспект. А стоит ли в чать GPT создавать агенты для создания картинок в Соро? А-а, в чате GPT абсолютно точно стоит созда создавать промты. Я бы делал так. Я обычно в про в чате GPT пишу промт, создаю промт для генерации видео. Этот же промт я использую для генерации начальной картинки. Например, я создаю промт в чате GPT для генерации какого-то видео. Потом я иду в дизайн, в HixField Soul для того, чтобы создать картинку с моим лицом. А просто тот же самый пром закидываю и всё. Он создаёт картинку с моим лицом. Потом эту картинку закидываю, например, в Veo видео. А, вставляю опять тот же самый промт, но уже в качестве первого кадра будет моя картинка. То есть, если я хочу сделать, например, изображение видео со своим лицом, то этот самый правильный клик. Так, отлично проспек. Где подписаться? Всё супер. Ссылки куда подписаться в конце будут, да? И подарки тоже будут в конце. Спект Studium. Можно ли одного агента сделать для нескольких и это я ответил. Как купить тариф ElТ? Взять много денег на карточку, зайти в тариф ElТ и купить его. Он, кстати, не так дорого стоит, по-моему, 6.000 он стоит. Помни референс для сохранения персонажа в джорни. Да. А можно ли обучить агента проверять печатные макеты по техтребованиям? Смотрите, а это немножко выходит за рамки нашего сегодняшнего мастер-класса, но это не делается на раге, это делается на обучении модели. Это немножко более глубокая тема, связанная с программированием, с работой трансформера, с обучением моделей. То есть сам Можно, конечно, наверное, попытаться ему объяснить, как должно должна выглядеть правильная печатная плата в промте, и он даже где-то правильно будет подсказывать. Но если мы говорим про производство, например, сейчас мы работаем там с одной компанией, которая сделала совершенно офигительный аппарат, которая в который засыпаешь ведро зерна, и она тебе его сортирует по зёрнышку. Хорошие зёрна от плохих это отделяет. А делается это причём фотометрии по белому листу в магиму большому эти зёрнышки скатываются, и он сам их вручную разбирает. Он за сотую долю секунды принимает решение, правильное зверёное или неправильное. И вот здесь вот невозможно через рак обучить, потому что слишком большая скорость. Здесь очень маленькие модели, потому что большие модели долго работают. Маленькая модель, дистиллированные данные, это большой цикл обучения, но эта тема совершенно для другого а мастер-класса. Так, AP, да, хотелось бы в синтаксе. А вы пользусь клод? Клод пользуюсь, но очень редко, потому что обычно закрывают все вопросы чат GPT, я к нему привык уже. Клод можно использовать в основном для творческих задач, но если чату GPT дать правильную изначально системную инструкцию, он тоже начинает писать очень даже творчески. Как увеличить длину видео созданных и рассказал. А надо брать про, потому что Basic не все фичи со звуком работают. Согласен. Что за N? N8N - это конструктор код а для создания

различных автоматизаций. Самое главное преимущество N10, то есть N8N, в том, что туда встроены все интеграции со всеми сервисами. Вам не нужно изучать опишку каждого сервиса. Вы можете просто без программирования использовать эти автоматизации через N8N либо через mac. com, как до этого тоже говорили. А через что вы презентации делаете чаще? Хороший вопрос. Смотрите, самый простой сервис для презентации - это gamma. Я вам пришлю ссылку на этот сервис, потому что, ну, извините, у Синтакса пока нет этого аналога. Вот. Но я делаю не через Gamap, я делаю через GSPK. Это тоже система агентов. Я думаю, примерно такая же система скоро появится в синтаксе. Почему? Потому что GSPK генерит сразу HTML-код, а я его hблик коде хорошо понимаю. Вот, соответственно, я HTML-код правлю и получается красивые краточные презентации. Что бы я вам порекомендовал? Я бы вам порекомендовал синтакс, а точнее чат GPT. Объясню, почему. Вы можете создавать, это вообще отдельная история, как делать презентации. Вы можете создавать структуру, описывать подробно каждый слайд. То есть, на самом деле, самый эффективный способ презентации, то, что я обычно рассказываю, когда провожу консалтинг для бизнеса, да, они почти все, ну, им всем нужны презентации. Самый лучший способ, он не самый быстрый, но он самый качественный. Вы в чате GPT подробно создаёте презентацию, разбираете проект, это всё понятно. Но когда вы уже переходите к созданию презентации, вы пишите отдельно такой системе, как, то я буду писать тебе задачи, а ты должен мне для презентации делать фоновую картинку в формате 1920x1080. Это стандарт размер презентации. А-а, фоновая картинка, только изображение без текстов. А весь текст выпиши отдельно. Укажи для каждого текста размер, шрифт, начертание и расположение. В итоге он вам выдаёт такой такую историю. Он вам выдаёт, на камеру переключись, ничего не показываю. Он вам выдаёт текст, где вначале картинка рисуется, а потом под картинкой написано, где, каким шрифтом, каким размером нужно вставить, куда какой текст. И таким образом вы соте слайд слайды. Ещё можно попросить: "Нарисуй мне, например, элемент в PNG в формате". То есть чат GPT умеет рисовать прозрачные изображения. И вы можете, например, вот мы сегодня это делали для презентации для одной известной авиакомпании. Онрисовал небо, а самолёт мне сделали в виде отдельной ПНГ картинки, чтобы можно было красиво его, чтобы он вылетел во время презентации. Таким образом, он вам создаёт все элементы для каждого слайда. То есть вы для одного слайда создали все элементы, тут же открыли PowerPoint, сохранили, перенесли, расставили по инструкции. Он написал инструкцию, как всё расставить. Цвета все указал, коды цветов все указал, всё поста не понравилось, что подвигали. Перешли к следующему слайду. Чуть-чуть медленнее, но в 1.000 раз проще. И это проще, чем исправлять тот же самый презентацию в Гамме, например, в Гамме он нарисовал. И вам нужно ещё каждый слайд пройти, отредактировать, исправить, ну, не говоря уже о агентстве парке, который пишет в HTML-коде. Надо как минимум HTML-код знать для того, чтобы это делать. Так вот, самый лучший, самый простой способ - это генерировать отдельные элементы для презентации и при помощи инструкции, которую вам генерирует чат GPT, эти презентации собирать. Как использовать и для привлечения внимания клиентов без вложений при условии, что бизнес предоставляет действительно качественные услуги? А, Андрей, были вы в начале или нет, когда я делал пример с итальянским рестораном? Если нет, посмотрите в записи. Вот как раз ответ на ваш вопрос. А в какой нейронке лучше всего создавать нейрофотографии? На сегодняшний день это Hickfield Soul. А также можно использовать, наверное, обучение ЛОРА. Кто не знает, есть даже у, аа, сейчас покажу. У синтакса, если мы зайдём, то что было давно, до того, как появился HXF Soul, у него был во Флаксе такая штука, а, обучить Флакс О, создать ЛОРА. То есть здесь открывается вебапка. Вот эта штука называется Webup. А, и здесь вы пишете название, назначение, три варианта для персонажа, для стиля, для объекта, товара. То есть вы можете и товары, э, создавать, обучать лору, и персонажей. Почему сейчас это не так актуально? После выхода нанобана, когда вы можете просто дать ей одно изображение, и она по нему уже достаточно реалистичная история, вроде как это потеряло свою актуальность. Но на самом деле, когда мы занимаемся серьёзным производством, мне проще обучить по товару вот эту самую лору, а потом её использовать. И, соответственно, загружаете сюда 20-30 фотографий. Если вам нужно обучить, например, по своему лицу, значит, вы свои портреты загружаете. Если вам нужен товар, то с разных ракурсов снятый товар. Вот вы сюда загрузили. И дальше вы просто заходите в настройку моделей. Здесь вот выбираете лору. Единственное, что это работает только во версии Flx 1. Стоит всего лишь 30 центов. И вот здесь вы можете, видите, лораид сейчас выбрано. Вот до трёх лор вы можете выбрать. Вот если

лора саид выбра, то любое изображение с мужчиной будет с моим лицом. Если, например, я выбираю сюда какой-нибудь, вот у нас есть, например, кроссовки, да, Sneakers A, то любой кроссовок, который будет в промте у меня указан, и вот такое имя кодовое должно быть указано обязательно, то будет кроссовок именно этого товара. И это работает чуть лучше, чем во Флаксе, ой, чем в нанобана. или чем в том же самом JPT Image. Вот. Но чуть лучше, но чуть сложнее, поэтому сейчас практически этим никто не пользуется. Ладно, можно долго про это рассказывать. А, Андро, спасибо большое. Так, как сделать звук в видео в синтакс? А, в чистом виде вы можете использовать Сосору вторую либо VO3 fast. Он сразу со звуком генерируется видео. Или вы можете зайти в аудио, где у нас это аудио и здесь есть видео в аудио, по-моему, вот здесь вот генератор, он сразу же вам делает. Давайте проверим. Загрузите видео до 20 секунд, и си добавит в него звуки под каждое движение и под каждый кадр. То есть он, по сути, озвучит ваши видео до 20 секунд. Саундзайник ещё никогда не было таким простым. Какой видео длины можете можно делать? Классическая это 8 тире15 секунд. Ну, для разных нейронов немножко разный формат, но обычно максимально 15 секунд. Если нужно длинное, но, соответственно, надо его удлинять путём создания ключевых кадров. Мте описать загруженную фотографию промтом. Да, может. Это может делать любая нейросеть. И, в принципе, даже если вы зайдёте сейчас так, если вы зайдёте в GPT агенты, нет, не в GPT агенты, в текстовые, например, чарat GPT, здесь, видите, возле каждого, а, каждой модельки вы можете выбрать, ну, например, уберём пять. Здесь написано: "Обработка изображения, обработка файлов". Не может генерировать изображения и генерировать файлов и не выходит в интернет. Если вы скормите какое-то изображение, она вам его опишет. И, кстати говоря, это мы часто используем для того, чтобы создать промты, точнее, для того, чтобы сгенерировать похожие изображение. Мы делаем описание изображения исходно, потом создаём такое же изображение. Так, пытаюсь рисовать персонажей для рассказов. Почему-то в нанобана один стиль. Как его можно изменить? Ну, в общем, я рекомендую нанобана использовать для изменения фотографии, изображения, а генерирует всё-таки либо в меджорне, либо в Афлаксе, либо в идиограмме, либо в другой нейронке. Запас только видео. Да, я уже сказал. Так, слушайте, друзья, вопросов много. Времени уже 43 минуты. Давайте потихоньку будем заканчивать. Я вам сейчас покажу, что мы для вас ещё приготовили. Подарки, как я обещал. Так, ну, собственно говоря, промокод для доступа к нейросетям. прямо сейчас QR-код вам не нужен. А вот вводите в синтакси вот эту команду MK GPT вот так сш, то есть кривая косая черта MK тире GPT, и вам будет начислено 20 токенов, если не ошибаюсь, которые можно использовать в, э, в принципе, в любых инструментах, но сразу говорю, лучше тестировать их на, точнее, использовать их на текстах, потому что на текстах вам их хватит надолго. Вот. А на видео и на картинках они закончатся моментально. Вот поэтому поиграйтесь. Уверен, вам понравится. Напишите кто-нибудь, кто модерирует чат, эту команду в чат MK тире GPT, а я покажу ещё подарки. Всё то, о чём я говорил с вами сегодня, что обещал прислать, пришлю всем, кто отскадирует этот QR-код и перейдёт по этому QR-коду. Это мой, а новый канал. Я с недавнего времени начал, точнее, начну вести блог. И это новый абсолютно бот именно моего блога. Я в блоге буду рассказывать про, а, применение нейросетей на практике. Он так называется нейропрактика. А это блог, который будет выходить и в Ютубе, и в Инстаграме, запрещённой в России социальные сети, и ВКонтакте, и на Дзене, и везде-ведезде. Вот, э, я буду, ну, по крайней мере, хочу, пока вот времени нет, там буквально пару видосиков лежит, но я буду делать это регулярно. И как раз для этого я сейчас создаю, а, автоматизацию по SMM. Большая

часть контента там будет сгенерирована при помощи, то есть самой нейросетью, но какие-то обзорные или уроки по созданию, чего бы то ни было, у меня очень много материала накопилось, очень много чем хочется поделиться, как применять нейросети на практике. Там прямо вот я темы, которые у меня там уже заготовлены, они прямо бомбические. Вот это будут короткие видеоуроки, как это всё применяется в жизни и в бизнесе. В общем, рекомендую. Ну и, соответственно, всем, кто сегодня подписался, вы все добавлены в специальный списочек. И по этому списочку, скорее всего, завтра. Я просто сегодня ночью вылетаю в Дубай, завтра уже из Дубая я вам это всё пришлю. И в том числе саморе сегодняшнего нашего мастер-класса. Ну и мои контакты, как я обещал. Кому интересно, сканируйте, переходите. Да, понимаю, телефон, наверное, сложно отсканировать. Давайте я сейчас скину ссылочку вам ещё в чат. Я сейчас вам её сканирую и кину вам ссылку в чат. Да. Вот. А какие-то вопросы будут, пожалуйста, можете писать. Ну и буквально чуть-чуть расскажу про то, чем я занимаюсь, как я популяризирую. Да, я уже сказал, что я, а-э, AI евангелист, AI-визионер. То есть я занимаюсь тем, что путешествую по миру. Меня приглашают на разные форумы конференции. Я рассказываю про искусственный интеллект в самых разных его проявлениях. Так, где у нас браузер? Потерялся. Так, ладно, друзья, у меня что-то много времени занимается с телефона. Пожалуйста, отсканируйте QR-код и скиньте в чатик ссылку там said. ru/i. Вот. Потому что понимаю, что кто смотрит на телефоне, неудобно сканировать QR-коды. А-а, и, собственно говоря, как можно меня, да, использовать? А, можете приглашать меня в свои компании. Я консультирую о внедрении искусственного интеллекта бизнес-процессы. Как можно ускорить, оптимизировать бизнес-процессы. И самый частый, ну то есть частый, новый отзыв, который я недавно услышал от одной из компаний, для которых я проводил консультацию, он говорит: "Всё прекрасно, мы используем, мы начали использовать искусственный интеллект, но самое главное, у нас ушла ушло напряжение в работе. Мы стали более расслаблены, мы перестали нервничать, мы стали лучше успевать. И теперь в курилках мы обсуждаем не сплетни, а кто какие инструменты внедрил на искусственном интеллекте и как они помогают в работе. Ну, то есть рутинная работа превратилась в развлечение, где можно, а, использовать, как и где можно использовать собственный интеллект. Вот популяризации. И, пожалуйста, я с удовольствием принимаю приглашения, выступаю на различных форумах, конференциях. Да, я это делаю за деньги, потому что для меня это работа. Вот. Но, как вы могли заметить, у меня очень много выступлений. Это тема пользоваться популярностью, и я делаю это достаточно живо, интересно и все очень хорошие отзывы. Всё, что касается её разработки. Но опять же мне интересны не денежные проекты, мне интересны интересные, перспективные проекты, которые приносят пользу обществу и которые позволяют популяризировать искусственный интеллект. Создание контента - это всё, что касается генерации видео, изображений, 3D. Ну, в основном, конечно, это видеоконтент. Опять же, этот проект должны быть творческий и интересный. Деньги далеко не на первом месте. И AMM - это то, что вот я рассказывал. Я сейчас создаю платформу, на которой можно автоматизировать э SMM-контент. То есть нейронка сама собирает для вас темы, сама генерирует тексты, сама из этих текстов создаёт при помощи ваших цифровых аватаров создаёт видеоконтент, сама монтирует видео. Вы утром просыпаетесь, у вас в Telegram приходит пять сообщений, и вы смотрите каждое сообщение опубликовать или не опубликовать. Если вам нравится, вы нажимаете кнопочку публиковать, и он раскидывает сразу во все ваши соцсети, будь то, YouTube, ВК, Instagram, Telegram-канал. Он сам адаптирует под нужный формат и распространяет эту информацию. Если что-то вообще не подходит, нажимаете отклонить. Если подходит, но надо что-то изменить, вы просто голосом наговариваете, что нужно поправить. Искусственный интеллект получает вашу информацию, сам идёт, перерабатывает, перемонтирует, заменяет и предлагает новый вариант. Вы смотрите, если нравится, то публикуете. Примерно так работает AI. SMM. Вот. Кому интересно, я этот проект только разрабатываю. Вот ищу людей, которым было бы интересно это протестировать на своих бизнесах, на своих SMмах. Вот тоже пишите в личку, будем обсуждать. Сразу скажу, что это не бесплатно, несмотря на то, что это тест, но это в 10 раз дешевле, чем это будет стоить, когда мы запустим этот сервис. Ну что ж, друзья, на этом у нас вебинар закончился. К сожалению, я понимаю, что не успел ответить на все вопросы. Мы и так задержались немножечко больше, чем планировали. Надеюсь, эта информация была для вас полезна. Если у вас будет желание, запрос, а у организаторов будет ещё возможность, с удовольствием приду в

рамках мастер-класса Синтакса. Я очень люблю Синтакс. А я расскажу вам что-нибудь ещё. Тем очень много. Темы самые разные, от правовых аспектов до креативных, творческих и бизнесовых моментов. Вот. Надеюсь, я был для вас полезен. Спасибо большое за внимание. Ну, надеюсь, с вами ещё где-то увидимся. Мои контакты у вас есть, всегда можете мне написать. Буду рад с вами пообщаться. Всем пока.