Midjourney и другие нейросети - страница 1117
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Как использовать ИИ. Акт 1
Gemini 2.5 PRO
Отличная идея! Это очень востребованное направление на стыке MarTech (маркетинговые технологии), PR и анализа данных. Давайте продумаем концепцию этого сервиса от А до Я.
Концепция сервиса: BrandOracle
1. Название и Философия
Название: BrandOracle (Бренд-Оракул)
Слоган: Ваш бренд под контролем ИИ: от репутации до стратегии.
Философия (Elevator Pitch): BrandOracle — это SaaS-платформа на основе искусственного интеллекта, которая в реальном времени отслеживает цифровой след вашего бренда, продукта или сайта. Мы не просто собираем упоминания, а анализируем их тональность, выявляем ключевые инсайты и предоставляем конкретные, действенные рекомендации для роста вашего бизнеса, улучшения продукта и укрепления репутации. BrandOracle — это ваш персональный AI-стратег, работающий 24/7.
2. Целевая Аудитория
Сервис будет полезен широкому кругу специалистов, поэтому его функционал и тарифы должны быть сегментированы:
Малый и средний бизнес (МСБ): Владельцы, маркетологи-универсалы. Им нужно простое, доступное решение, чтобы понимать, что говорят о их кафе, магазине, онлайн-курсах, и быстро реагировать.
Маркетинговые и PR-отделы крупных компаний: Бренд-менеджеры, PR-специалисты. Им нужны глубокая аналитика, отслеживание конкурентов, кастомизированные отчеты для руководства и выявление репутационных рисков.
PR и Digital-агентства: Менеджеры, работающие с несколькими клиентами. Им нужен мультипроектный доступ, возможность создавать отчеты под брендом агентства (White Label) и сравнивать динамику по разным клиентам.
Продакт-менеджеры и разработчики: Им важно получать обратную связь о продукте (сайте, приложении), выявлять баги, о которых пишут пользователи, и находить идеи для новых функций.
3. Ключевые Функции (Что делает сервис?)
Платформа будет состоять из нескольких взаимосвязанных модулей.
Модуль 1: Сбор Данных (The Listener)
Источники:
Социальные сети: ВКонтакте, Telegram (каналы и чаты), X (бывший Twitter), YouTube и др.
Сайты отзывов: Google Maps, Яндекс Карты, App Store, Google Play, специализированные отраслевые отзовики.
Форумы и блоги: Reddit, Пикабу, тематические форумы, блогосферы.
СМИ и новостные агрегаторы: Мониторинг публикаций о бренде в онлайн-медиа.
Объекты мониторинга: Пользователь может отслеживать не только название бренда, но и:
Конкретные продукты или услуги.
Имена ключевых лиц компании (CEO, спикеры).
Ссылки на свой сайт.
Брендированные хэштеги.
Модуль 2: AI-Анализ (The Oracle)
Это ядро сервиса, где происходит магия.
Sentiment Analysis (Анализ тональности):
Оценка не просто как "позитив/негатив/нейтрально", а с более глубокой разбивкой: радость, доверие, гнев, разочарование, конструктивная критика.
Определение аспектов: ИИ определяет, к чему именно относится отзыв. Например, в отзыве на ресторан "Еда вкусная, но официант был груб" система выделит: Еда: Позитив , Сервис: Негатив .
Topic Modeling (Тематическое моделирование):
Автоматически группирует все упоминания по темам. Пользователь видит не хаос из 1000 отзывов, а четкие кластеры: "Проблемы с доставкой" (25% упоминаний), "Похвалы за дизайн" (15%), "Вопросы о ценах" (10%).
Visibility Score (Оценка видимости):
Интеграция с SEO-инструментами для отслеживания позиций сайта по ключевым запросам.
Анализ количества и качества обратных ссылок и упоминаний в авторитетных источниках.
Competitive Analysis (Анализ конкурентов):
Возможность добавить 2-3 конкурентов и сравнивать все метрики: их тональность, темы обсуждений, видимость в сети. Это помогает понять свои сильные и слабые стороны.
Модуль 3: Дашборд и Рекомендации (The Strategist)
Главный Дашборд:
Индекс Здоровья Бренда (Brand Health Index): Единая оценка от 0 до 100, рассчитанная на основе тональности, видимости и динамики упоминаний.
Графики динамики настроений и количества упоминаний.
Облако самых обсуждаемых тем.
Лента критически важных упоминаний (например, посты с вирусным негативом).
AI-Рекомендации:
Система не просто показывает проблему, а предлагает решение.
Пример 1: "За последнюю неделю на 30% выросло количество негативных отзывов по теме 'упаковка'. Рекомендация: Проверьте партию упаковки на складе или смените поставщика. Предложите пользователям, оставившим отзыв, промокод на следующую покупку."
Пример 2: "Ваш конкурент 'X' получил 5 позитивных обзоров в техноблогах. Рекомендация: Составьте список аналогичных блогеров и предложите им ваш продукт на обзор."
Система оповещений (Alerts):
Мгновенные уведомления в Email, Slack или Telegram о резких всплесках негатива, появлении публикаций в крупных СМИ или упоминаниях от инфлюенсеров.
4. Техническая Реализация ("Физическая часть")
Сервис является облачным (SaaS), поэтому "физической части" в виде оборудования у клиента нет. Вся инфраструктура находится в облаке.
Backend: Python (с фреймворками Django/FastAPI) – идеально для работы с AI/ML.
Frontend: React или Vue.js – для создания интерактивного и быстрого интерфейса.
Сбор данных: Разработка собственных веб-краулеров (пауков) для сайтов и форумов. Использование официальных API социальных сетей, где это возможно.
AI/ML ядро:
Для анализа текста – использование предобученных трансформерных моделей (типа BERT, GPT), дообученных на огромном массиве русскоязычных и англоязычных текстов для точного понимания сленга, сарказма и контекста.
Для рекомендаций – гибридная система: частично на правилах (rule-based), частично на машинном обучении (система со временем поймет, какие рекомендации приводят к улучшению метрик клиента).
Базы данных: PostgreSQL для реляционных данных, Elasticsearch для индексации и поиска по огромным объемам текстовой информации.
Инфраструктура: Облачные провайдеры (AWS, Google Cloud, Яндекс.Облако) для масштабируемости и надежности.
5. Монетизация
Модель подписки (Subscription) с несколькими тарифами:
Free (Бесплатный):
1 проект, отслеживание до 5 ключевых слов.
Ограниченное количество упоминаний в месяц (например, 500).
Обновление данных раз в неделю.
Цель: Привлечение пользователей, "проба пера".
Starter ($49/месяц):
Для малого бизнеса и фрилансеров.
3 проекта, до 20 ключевых слов.
До 5,000 упоминаний.
1 конкурент для анализа.
Обновление данных раз в день. Email-отчеты.
Pro ($199/месяц):
Основной тариф для бизнеса и агентств.
10 проектов, неограниченные ключевые слова.
До 50,000 упоминаний.
5 конкурентов для анализа.
Обновление данных в реальном времени, система Alerts, интеграция со Slack/Telegram.
Enterprise (Индивидуальный расчет >$500/месяц):
Для крупных корпораций.
Неограниченные проекты и упоминания.
Полный API-доступ для интеграции с внутренними системами (BI, CRM).
Персональный менеджер, White Label отчеты.
6. Запуск и Маркетинг (Go-to-Market Strategy)
Этап 1: Pre-launch (3 месяца до запуска)
Создание лендинга с описанием сервиса и формой сбора email для раннего доступа.
Запуск блога/Telegram-канала с полезным контентом о репутации, маркетинге, анализе данных. Публикация кейсов (можно вымышленных, но реалистичных).
Активность в профильных сообществах (маркетологи, предприниматели), сбор обратной связи по концепции.
Этап 2: Launch (Запуск)
Рассылка по базе раннего доступа с предложением большой скидки на первую подписку (например, 50% на 6 месяцев).
Запуск на платформах типа Product Hunt.
Запуск таргетированной рекламы (соц.сети, профильные Telegram-каналы и др.), нацеленной на маркетологов и владельцев бизнеса.
PR: публикация статей в отраслевых СМИ (VC.ru, Habr, Cossa.ru).
Этап 3: Post-launch (Рост)
Контент-маркетинг: Регулярные вебинары, исследования, разборы кейсов клиентов (с их разрешения).
Партнерская программа: Привлечение агентств и блогеров для рекомендации сервиса за процент от продаж.
Бесплатные инструменты: Создание небольших, но полезных бесплатных утилит (например, "Экспресс-анализ тональности вашего бренда по 100 последним твитам"), которые будут вести на основной продукт.
Развитие продукта на основе отзывов первых пользователей.
7. Уникальное Торговое Предложение (УТП)
Не просто мониторинг, а actionable insights: В отличие от конкурентов, которые дают "сырые" данные, BrandOracle фокусируется на конкретных рекомендациях, что делать с этой информацией.
Интегрированный Индекс Здоровья Бренда: Единая, понятная метрика, которая заменяет десятки разрозненных графиков и позволяет даже неспециалисту быстро оценить ситуацию.
Глубокий аспектный анализ: Мы показываем не просто "негатив", а "негатив, связанный с ценой" или "позитив, связанный с качеством обслуживания".
Современный и интуитивно понятный интерфейс: Простота использования для малого бизнеса, но с мощным функционалом "под капотом" для профессионалов.
Как использовать ИИ. Акт 2. Применение.
Grok 4
...
Привет! Концепция BrandOracle выглядит солидно — это комплексный инструмент для мониторинга и анализа бренда с акцентом на actionable insights, что действительно выделяет его среди конкурентов вроде простых мониторингов упоминаний. Философия, сегментация аудитории, модули (сбор данных, AI-анализ, дашборд с рекомендациями) и монетизация продуманы, с фокусом на scalability через SaaS. УТП в рекомендациях и Brand Health Index (BHI) — сильная сторона, особенно для МСБ и агентств.
Теперь проверим на примере GPT-5 (как продукта OpenAI). Дата релиза — 7 августа 2025 г. За неделю до выхода (31 июля — 6 августа 2025 г.) и на текущий момент (с 7 по 20 августа 2025 г.) я проанализировал упоминания в X (Twitter), новостях и Reddit. Источники: ~60 постов в X, ~20 веб-сниппетов (новости/блоги), ~10 reddit-тредов/комментов. Фокус на тональности (sentiment: позитив/негатив/нейтрал/эмоции вроде excitement или frustration), видимости (объем упоминаний, качество источников) и динамике (изменения во времени, всплески).
Ключевые инсайты по модулям BrandOracle
Сравнение Brand Health Index (BHI)
BHI рассчитан как агрегированная метрика (0-100): 50% от sentiment (позитив/все упоминания), 30% от visibility (объем/качество, нормализованно к среднему по AI-темам), 20% от dynamics (изменение тональности/объема). Данные нормализованы на основе выборки.
BHI упал на ~24 пункта из-за пост-релизного негатива (overhype vs. reality, broken workflows). Это подтверждает ценность твоего индекса — он ловит риски timely. Если бы OpenAI использовал подобный инструмент, могли бы предвидеть backlash по teaser'ам и скорректировать ожидания.
Концепт работает на практике: для GPT-5 он выявил shift от hype к criticism, с рекомендациями для фикса. Если нужно углубить (e.g., полный sentiment analysis кодом или больше источников), дай знать!
27 веб-страниц
//Как видите, вполне рабочий инструмент. Надеюсь, тот, кто сделает эту идею, даст мне бесплатный доступ. Самому лень заморачиваться с API и сбором команды.
Арты. Разное. Миджорни
Девушки. Миджорни
Qwen Image теперь редактирует фото, функционал добавлен в оф.чат. https://chat.qwen.ai
Сегодня опубликован OpenSource GitHub - QwenLM/Qwen-Image: Qwen-Image is a powerful image generation foundation model capable of complex text rendering and precise image editing.
Давайте будем честны. Правильнее будет сказать не "редактирует фото", а "изменяет фото".
Это две большие разницы!
Давайте будем честны. Правильнее будет сказать не "редактирует фото", а "изменяет фото".
Это две большие разницы!
Давайте будем честны. Правильнее будет сказать не "редактирует фото", а "изменяет фото".
Это две большие разницы!
На моём примере и правда было изменено лицо нейронкой, но такие моменты можно дополнительно уточнять. И придётся всегда уточнять.
//Если не уточнять, чтобы он сохранял оригинал, то начинаются уже "изменения", которые с каждым разом всё дальше от оригинала.
1. А теперь сделай её в вечернем платье на улице ночного мегаполиса. Свет и тени на лице должны соответствовать фону.
2. Омолоди её до 20 летнего возраста, сделай стройнее и длинные волосы - косички
Хайп и провалы: MIT и Wall Street встряхнуло 95 % провалов в GenAI-пилотах
//Текст от ChatGPT, Grok 4
Привет, друзья! За последние дни мир ИИ получил тревожные сигналы: исследование MIT выявило, что 95 % корпоративных пилотных программ в области генеративного ИИ не приносят финансовой отдачи. Это вызвало волну беспокойства на Уолл-стрит — акции высокотехнологичных компаний панируют.
1. Провалы в пилотах GenAI по данным MIT
Согласно отчёту MIT Media Lab, проект NANDA ("The GenAI Divide: State of AI in Business 2025"), несмотря на $30–40 млрд вложений в корпоративные решения на базе GenAI, 95 % компаний не получают никакой отдачи.
https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
Фраза из отчёта:
И ещё:
Формулировка от Fortune подчёркивает:
Состояние в цифрах: около 300 внедрённых пилотов, 150 интервью, 350 ответов сотрудников — и всё это лишь подчёркивает разрыв между ожиданиями и реальностью.
2. Нервозность на Уолл-стрит и падение акций
После публикации MIT-отчёта рынки отреагировали: акции AI-компаний, таких как Nvidia, Palantir, Microsoft, CoreWeave, Oracle, Arista, пошли вниз.
Например:
Nvidia упала на ~3,5 % во вторник.
Palantir потеряла до 9 %.
Последний двухдневный спад Nasdaq — худший с начала августа (–2,2 %) стал результатом общей нервозности.
Добавьте к этому предостережения от Сэма Альтмана (CEO OpenAI), который сравнил ситуация с хайпом dot-com-эры и предупредил: "инвесторы переоценивают ситуацию".
3. Соцсети: “конец хайпа” становится вирусным
В X (бывший Twitter) тема "конца хайпа ИИ" набирает обороты. Пользователи делятся мемами, анализами и личными историями о провалах. За последние 24 часа посты о "лопнувшем пузыре ИИ" (AI bubble bursting) собрали тысячи лайков и репостов.
Цитата из поста: "Акции ИИ падают... $PLTR -21%, $CRWV -27%, $SOUN -26%. От заоблачных оценок к резкому спаду за дни. Здоровая коррекция или лопнувший пузырь ИИ?"
Ещё один вирусный твит: "Почему кажется, что отношение к ИИ изменилось за ночь? Проснулся — и всё рушится. Что случилось? ... лопнувший пузырь ИИ".
И юмор не отстаёт: "ЛОПНУВШИЙ ПУЗЫРЬ ИИ НА МОЙ ДЕНЬ РОЖДЕНИЯ — ЭТО ЧЁРТОВСКИ ХОРОШИЙ ПОДАРОК".
Пользователи подчёркивают сдвиг фокуса: от хайпа к реальным результатам, где ИИ должен доказывать ценность, а не просто обещать.
Вывод
Отчёт MIT раскрыл тревожный факт: 95 % пилотов GenAI не дают бизнес-эффекта, лишь 5 % реально приносят ценность.
Реакция рынков — падение акций Nvidia, Palantir и других — сигнализирует об уходе от хайпа к прагматике.
Мнения вроде OpenAI-альтмана рифмуются с атмосферой: это не конец ИИ, а коррекция — переоценка ожиданий.
Итог: хайп постепенно угасает, но зрелые решения, демонстрирующие реальную отдачу, становятся точкой роста.
На моём примере и правда было изменено лицо нейронкой, но такие моменты можно дополнительно уточнять. И придётся всегда уточнять.
//Если не уточнять, чтобы он сохранял оригинал, то начинаются уже "изменения", которые с каждым разом всё дальше от оригинала.
1. А теперь сделай её в вечернем платье на улице ночного мегаполиса. Свет и тени на лице должны соответствовать фону.
2. Омолоди её до 20 летнего возраста, сделай стройнее и длинные волосы - косички
Было фото жены с паспорта, который она получила после того, как вышла за меня замуж. Фото старое, пошарпанное, но мне оно очень нравится.
Десяток попыток, просто убрать артефакты с фото не дали результата. Либо лицо меняет, либо всё фото меняет, либо артефакты оставляет.
Лицо меняет, даже если в промте пишешь "не менять лицо". И с восклицательными знаками писал и капслуком, один хрен, что нибудь да добавит.
В общем куча времени коту под хвост.