Search
Write a publication
Pull to refresh
-8
lamooof @lamooofread⁠-⁠only

User

Send message

Google Gemini 1.5 Pro Deep Reseach

Google представила новую функцию под названием Deep Research в составе Gemini Advanced - первый инструмент, реализующий концепцию ИИ-агента для проведения комплексных исследований.

Deep Research работает как опытный исследователь-ассистент. После получения запроса система создает структурированный план исследования, который пользователь может скорректировать или сразу утвердить. Затем начинается автоматизированный процесс глубокого анализа: инструмент последовательно изучает веб-страницы, выявляет ключевую информацию и проводит дополнительные поиски на основе найденных данных. Этот итеративный процесс повторяется несколько раз, что позволяет собрать максимально полную картину по исследуемому вопросу.

Технологически решение опирается на новую агентскую систему, которая объединяет экспертизу Google в области поиска информации с продвинутыми возможностями рассуждения модели Gemini. Важным преимуществом является контекстное окно в 1 миллион токенов, позволяющее обрабатывать большие объемы информации в рамках одного исследования. Результаты работы оформляются в виде подробного отчета, который можно экспортировать в Google Docs. Каждый вывод сопровождается ссылками на первоисточники, что облегчает дальнейшее погружение в тему.

Больше в блоге https://t.me/vladimirexp

Tags:
Total votes 1: ↑0 and ↓1-1
Comments0

Краткий тренд‑отчёт 2025 года: основные моменты

Если коротко, то развитие технологий продолжает ускоряться, а вскоре появятся и новые удивительные возможности.

  1. Понимание нейросетей: Они становятся такой же привычной нормой, как, например, «уверенный пользователь ПК».

  2. Видео: Качество и управление продолжают стремительно улучшаться. Мультфильмы созданные нейросетями уже реальность. Скоро ждать фильмы созданные нейросетями. Китай активно развивает собственные платформы.

  3. 3D: Теперь создавать качественные 3D-модели станет проще и доступнее благодаря инструментам вроде Blender.

  4. LLM: С выходом обновлённых моделей от OpenAI и их аналогов (например, Claude) развитие разумных систем сделает шаг к искусственному общему интеллекту (AGI). Логическое мышление (Reasoning) станет обычной функцией.

  5. Персонализация: Нейросети будут всё лучше адаптироваться под нужды и запросы пользователей.

  6. Мобильность: Продолжается тренд на перенос технологий в карманный формат. Возможно, уже в ближайший год OpenAI представит устройство, подобное «умному ассистенту».

  7. Flux: Сильная поддержка сообщества может вытеснить такие решения, как Stable Diffusion.

  8. Автономные агенты: Новое поколение AI-систем, которые могут выполнять задачи без прямого контроля человека. Ожидается, что такие агенты начнут занимать рутинные рабочие места, выполняя повседневные задачи быстрее и эффективнее.

  9. Мультимодальность: Улучшенная интеграция текста, изображений, видео и звука делает взаимодействие с ИИ более естественным.

  10. Мошенничество: Риски увеличиваются. Будьте бдительны.

  11. Фейковые новости: Их станет больше. Внимание на пункт 10.

  12. Регуляции: Усиление контроля. См. пункты 10 и 11.

Больше тут https://t.me/vladimirexp

Tags:
Total votes 1: ↑0 and ↓1-1
Comments0

Ребята, давайте поговорим про модель Норияки Кано — она реально помогает понять, чего хотят клиенты

Вы когда-нибудь задумывались, почему одни вещи нас радуют, а другие просто не замечаются? Так вот, есть такая штука — модель Норияки Кано, которая как раз объясняет, почему так происходит. Она делит все "хотелки" клиентов на несколько категорий, и вот как это работает.

Основные штуки

Это то, что воспринимается как само собой разумеющееся. Если этого нет, сразу беда. Например, в машине — это исправные тормоза. Никто не восхищается тормозами, но их отсутствие — катастрофа.

Что-то, что должно быть "на уровне"

Здесь всё просто: чем лучше, тем довольнее клиент. Например, скорость интернета — если она медленная, начинаются нервы. А если быстрая — ну ок, так и должно быть.

Приятные сюрпризы

Вот это моя любимая категория! Это то, что ты даже не ждал, но это тебя прям радует. Например, заходишь в кафе, а там тебе кофе и ещё бесплатный десерт. Сразу думаешь: "Вау, вот это сервис!"

Вещи, которые "мимо"

Есть и такие штуки, на которые люди просто не обращают внимания. Например, цвет коробки у какой-нибудь техники. Вряд ли кто-то из нас выбирал холодильник по цвету упаковки, верно?

А что-то может даже бесить

И, наконец, интересный момент: иногда улучшения могут раздражать. Например, ты любишь простую программу, а её взяли и напичкали кучей сложных функций. Вроде круто, но пользоваться неудобно.

Как это применить?

Если ты хочешь сделать что-то реально крутое, стоит пообщаться с клиентами, чтобы понять, что для них важно. Не трать время на мелочи, которые они не заметят, но добавь что-то такое, что их приятно удивит.

Вот так, друзья, эта модель помогает не просто продавать, а делать клиентов счастливыми. Попробуйте, это реально работает!

Как работать с моделью Норияки Кано: пошаговое руководство

Если вы хотите применить модель Кано на практике, чтобы лучше понять своих клиентов и создать продукт, который их радует, вот подробный план, как с этим разобраться.

Шаг 1: Определите ключевые аспекты продукта или услуги

Подумайте, какие характеристики вашего продукта или услуги могут влиять на восприятие клиента. Например, для мобильного телефона это может быть:

Длительность работы батареи;

Качество камеры;

Вес и размер устройства;

Программное обеспечение.

Составьте список таких характеристик, включая как очевидные, так и дополнительные аспекты.

Шаг 2: Проведите исследование среди клиентов

Чтобы понять, какие характеристики относятся к разным категориям модели Кано, нужно провести опрос или интервью. Для каждой характеристики задайте два типа вопросов:

  1. Позитивный (функциональный):

"Как вы отнесётесь, если эта характеристика будет реализована?"
Варианты ответа:

Очень доволен

Нейтрально

Всё равно

Раздражён

  1. Негативный (дисфункциональный):

"Как вы отнесётесь, если эта характеристика НЕ будет реализована?"
Ответы те же.

Например, вопрос:

"Если камера смартфона будет снимать в 4К, как вы отнесётесь?"

"Если камера смартфона не будет снимать в 4К, что вы почувствуете?"

Шаг 3: Проанализируйте результаты

Сопоставьте ответы и определите, к какой категории относится каждая характеристика:

Основные характеристики — клиенты недовольны, если они отсутствуют, но не сильно радуются, если они есть.

Производительные характеристики — чем лучше сделано, тем выше удовлетворенность.

Приятные сюрпризы — клиенты не ожидают этого, но радуются, если характеристика есть.

Безразличные характеристики — присутствие или отсутствие не вызывает эмоций.

Обратные характеристики — улучшение может вызвать раздражение.

Шаг 4: Расставьте приоритеты

Теперь вы знаете, что важно для ваших клиентов, и можете распределить ресурсы:

Базовые характеристики должны быть реализованы на 100%. Это основа.

Производительные характеристики — здесь важно найти баланс между затратами и ожиданиями клиентов.

Приятные сюрпризы — если есть бюджет, добавьте их, чтобы выделиться на рынке.

Безразличные характеристики и обратные характеристики можно исключить или переработать, чтобы не тратить время и деньги.

Шаг 5: Постоянно пересматривайте данные

Шаг 6: Внедряйте

Tags:
Total votes 3: ↑3 and ↓0+3
Comments0

Information

Rating
Does not participate
Location
Россия
Date of birth
Registered
Activity