Prompt share: Fluffy Toothy Monsters
💬 Prompt:
An adorable little fluffy 3D animated movie monster with a [body shape] body completely covered in thick, ultra-soft, plush [fur color] fur, realistic individual hair strands, dense velvety fluff, huge expressive [eye color] eyes, tiny legs, short furry arms, [unique features], an enormous smiling mouth filled with many perfectly clean, shiny white teeth, [facial expression], [playful pose], exaggerated cartoon proportions, innocent mischievous personality, irresistibly cuddly appearance, premium animated movie character design, detailed fur grooming, realistic subsurface lighting, soft studio illumination, full-body render, isolated on a pure white background
• Sent via TeleFeed
💬 Prompt:
An adorable little fluffy 3D animated movie monster with a [body shape] body completely covered in thick, ultra-soft, plush [fur color] fur, realistic individual hair strands, dense velvety fluff, huge expressive [eye color] eyes, tiny legs, short furry arms, [unique features], an enormous smiling mouth filled with many perfectly clean, shiny white teeth, [facial expression], [playful pose], exaggerated cartoon proportions, innocent mischievous personality, irresistibly cuddly appearance, premium animated movie character design, detailed fur grooming, realistic subsurface lighting, soft studio illumination, full-body render, isolated on a pure white background
• Sent via TeleFeed
Gemini 4 Carbon is Google's next frontier model, and it tops the Artificial Analysis Intelligence Index with 59 points. Claude Opus 5.5 has 58, GPT-6 Astra 57.
The biggest jump is in cybersecurity. Carbon scores 88.2% on SEC-bench Pro, a test of finding vulnerabilities. Google's Chrome team says it did over 10 times better than another lab's large frontier model at writing high-quality security patches.
It isn't first everywhere. On coding agents it ranks second, 59 points to 62 for Claude Code running Opus 5.5.
You can't use it yet. Some cyber defenders get access this week, then trusted partners, with "wider availability soon." The introductory price is $2 per million input tokens and $10 per million output, later $4 and $20.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хороший пост от AI molodca как делать с агентами рилсы-тиктоки
https://t.me/strangedalle/1544
• Sent via TeleFeed
https://t.me/strangedalle/1544
• Sent via TeleFeed
Telegram
Ai molodca
Возможно новая рубрика #разбираемся. Cам разбираюсь в какой-то новой движухе и показываю коротую суть вам.
Сегодня — как делать видосы, монтаж и моушен графику только с помощью ваших ГПТ'шек или Клодов.
Начать супер легко. Просто кидайте эту ссылку вашей…
Сегодня — как делать видосы, монтаж и моушен графику только с помощью ваших ГПТ'шек или Клодов.
Начать супер легко. Просто кидайте эту ссылку вашей…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic's add-on puts Claude in a sidebar next to your file. It reads what you have open, sees what you've selected and edits it in place. It's in beta on paid plans: Pro, Max, Team and Enterprise.
How to turn it on, per Anthropic's setup guide:
1. Find Claude in the Google Workspace Marketplace and click Install.
2. Choose your Google account and allow the permissions.
3. Reload an open file, then go to Extensions → Claude → Open Claude.
4. Sign in with your Claude account.
One install covers all three apps. If the button is greyed out, your work admin has to allow it.
By default Claude asks before every edit. Select text, cells or slides first to point it at them. Each change shows up in version history, so you can undo it. In Sheets it writes formulas and builds pivot tables and charts. Firefox isn't supported yet.
Would you let Claude touch the spreadsheet your job depends on?
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Игрокам на бирже посвящается. Кажется, за последнее время (да и за долгую историю) уже много раз бывало, что простые бейзлайны бьют всю эту сложную монстрологию.
Towards Financial World Modeling
Humzah Merchant, Alec Guthrie, Simon Mahns, Randall Balestriero, Bradford Levy
Paper: https://arxiv.org/abs/2610.09048
Code: https://github.com/fin-ai-lab/tfwm
Model: https://huggingface.co/fin-ai-lab
Review: https://arxiviq.substack.com/p/towards-financial-world-modeling
ЧТО сделали: Авторы представили открытый датасет Market-1T из почти триллиона секундных наблюдений по акциям за 2008–2025 годы. На нём протестировали 18 методов обучения энкодеров (с учителем, self-supervised и предобученные модели) в роли состояний для финансовых моделей мира. Каждое представление проверили на 32 исторических режимах рынка: оценивали прогноз на 15 минут вперёд и геометрию латентного пространства.
ЧТО получили: Точность прогнозов и структура латентного пространства почти не коррелируют между энкодерами (корреляция Спирмена ρ = −0.19). На прогнозе 15-минутной доходности многоголовая модель с учителем набирает ранговый информационный коэффициент (IC) 0.0311 против 0.0170 у необученного случайного Vision Transformer (Random ViT) и 0.0196 у гребневой регрессии по последним 24 сырым входным токенам. Большинство self-supervised методов уступают обоим бейзлайнам (от 0.0095 у Time-Frequency Consistency, TF-C, до 0.0205 у TS2Vec), а при равных вычислениях маленькие энкодеры (5.4M ViT-Tiny) обыгрывают большие (86M ViT-Base).
ПОЧЕМУ это важно: Оптимизация энкодера только под прогноз следующей доходности сжимает его эффективную размерность до 2.8–3.7 направлений и стирает структуру компаний, дней и межрыночных факторов, нужную для планирования сделок. Впрочем, авторы тестируют только статические замороженные энкодеры, а не полноценные модели мира с действиями, и используют разную агрегацию токенов при обучении и линейном пробинге.
Разбираться с фундаментальными моделями для рынка здесь: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4838
• Sent via TeleFeed
Towards Financial World Modeling
Humzah Merchant, Alec Guthrie, Simon Mahns, Randall Balestriero, Bradford Levy
Paper: https://arxiv.org/abs/2610.09048
Code: https://github.com/fin-ai-lab/tfwm
Model: https://huggingface.co/fin-ai-lab
Review: https://arxiviq.substack.com/p/towards-financial-world-modeling
ЧТО сделали: Авторы представили открытый датасет Market-1T из почти триллиона секундных наблюдений по акциям за 2008–2025 годы. На нём протестировали 18 методов обучения энкодеров (с учителем, self-supervised и предобученные модели) в роли состояний для финансовых моделей мира. Каждое представление проверили на 32 исторических режимах рынка: оценивали прогноз на 15 минут вперёд и геометрию латентного пространства.
ЧТО получили: Точность прогнозов и структура латентного пространства почти не коррелируют между энкодерами (корреляция Спирмена ρ = −0.19). На прогнозе 15-минутной доходности многоголовая модель с учителем набирает ранговый информационный коэффициент (IC) 0.0311 против 0.0170 у необученного случайного Vision Transformer (Random ViT) и 0.0196 у гребневой регрессии по последним 24 сырым входным токенам. Большинство self-supervised методов уступают обоим бейзлайнам (от 0.0095 у Time-Frequency Consistency, TF-C, до 0.0205 у TS2Vec), а при равных вычислениях маленькие энкодеры (5.4M ViT-Tiny) обыгрывают большие (86M ViT-Base).
ПОЧЕМУ это важно: Оптимизация энкодера только под прогноз следующей доходности сжимает его эффективную размерность до 2.8–3.7 направлений и стирает структуру компаний, дней и межрыночных факторов, нужную для планирования сделок. Впрочем, авторы тестируют только статические замороженные энкодеры, а не полноценные модели мира с действиями, и используют разную агрегацию токенов при обучении и линейном пробинге.
Разбираться с фундаментальными моделями для рынка здесь: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4838
• Sent via TeleFeed
arXiv.org
Towards Financial World Modeling
Building a world model requires a state representation useful for planning and decision-making---potentially over tasks unknown at training time. In the context of financial markets, planning and...
OpenAI теперь раздает 100$, 200$, 500$ кредитов на счет пользователю если есть Pro подписка
https://help.openai.com/en/articles/20001626-api-credits-benefit-for-eligible-chatgpt-subscriptions
Забирать тут
⚠️ Обещают раздавать каждый месяц
• Sent via TeleFeed
https://help.openai.com/en/articles/20001626-api-credits-benefit-for-eligible-chatgpt-subscriptions
Забирать тут
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI Help Center
API credits benefit for eligible ChatGPT subscriptions | OpenAI Help Center
Learn eligibility, activation, monthly grants, API usage, billing, and subscription changes for the ChatGPT-linked API credits benefit.
Programmer Simon Willison says October was a turning point: Claude Opus 5.5 now builds games that are fun to play. Older models made things that only looked like games.
In a few weeks he vibe coded four browser games without reading the code. None took more than four hours of his own time.
• Tree Appreciator, a spot-the-difference game with two generated trees, came from one prompt in the regular Claude chat
• Emberwick, a fantasy RPG with a 15-minute story. Its ending left him "emotionally affected"
• Battle Drones, a Command & Conquer-style strategy game, now with 2–4 player multiplayer
His starter prompt works in both ChatGPT and Claude:
Build a mobile-friendly three.js game where...If the result is dull, add
Make it a LOT more funGPT-6 Astra can build games too, he says, but its "sense of fun doesn't match that of Opus 5.5."
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Instinct, the AI agent startup valued at $10 billion in September, opened group chats to every iMessage user on Tuesday. Add it to a thread and it works for the whole group, even for friends who never signed up.
The group gets its own Instinct. It only knows what's in that chat, not anyone's accounts or data.
When it needs something from you, it goes through your personal Instinct, which asks you first.
Early testers used it to plan a dinner party, organize a road trip and decorate an apartment, founder Noah Shinn says.
Group chats first went to early-access users on October 5. Now anyone on iMessage can add it.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
In August 2026, about 24% of crawlable web pages contained AI-generated or AI-edited text, a new study of 5.1 million pages from 2019 to 2026 estimates. Before 2022 the share was near zero.
And it's speeding up: from 4.6 percentage points a year between early 2023 and early 2025 to 8.1 points a year since.
Most of the growth is on sites that few others link to. They account for about four-fifths of the increase, while the most linked-to pages are the least likely to have AI text.
English pages have more of it than other languages. Government and university sites (.gov, .edu) have far less than .com.
The team, led by researchers at the University of Washington and UC Berkeley, used several AI detectors and corrected for their false positives and false negatives.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic купили стартап Mithril Medicine, состоящий из одного человека
Компания разрабатывает лекарства от двух редких детских генетических болезней, LAMA2-связанной врожденной мышечной дистрофии и альфа-дистрогликанопатии. Эти две программы сейчас стали первыми внутренними лекарственными проектами Anthropic (их блогпост).
Единственным штатным сотрудником Mithril Medicine был основатель Коди Транбаргер + как заявляет сам основатель, агенты Claude. Они делали все необходимые расчеты, писали код, разбирали почту, формировали нужные файлы, составляли планы экспериментов и так далее. Словом, брали на себя почти всю работу, кроме принятия решений и финальных планов исследований.
Сумма сделки не раскрывается, но известно, что до этого Mithril Medicine уже удавалось привлекать небольшие раунды инвестиций.
Сам Коди теперь будет возглавлять новый внутренний проект разработки лекарств в Anthropic.
А ведь Альтман и Амодеи еще в 2024 предупреждали нас об эре one-person billion companies☕️
• Sent via TeleFeed
Компания разрабатывает лекарства от двух редких детских генетических болезней, LAMA2-связанной врожденной мышечной дистрофии и альфа-дистрогликанопатии. Эти две программы сейчас стали первыми внутренними лекарственными проектами Anthropic (их блогпост).
Единственным штатным сотрудником Mithril Medicine был основатель Коди Транбаргер + как заявляет сам основатель, агенты Claude. Они делали все необходимые расчеты, писали код, разбирали почту, формировали нужные файлы, составляли планы экспериментов и так далее. Словом, брали на себя почти всю работу, кроме принятия решений и финальных планов исследований.
Сумма сделки не раскрывается, но известно, что до этого Mithril Medicine уже удавалось привлекать небольшие раунды инвестиций.
Сам Коди теперь будет возглавлять новый внутренний проект разработки лекарств в Anthropic.
А ведь Альтман и Амодеи еще в 2024 предупреждали нас об эре one-person billion companies
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Исследователи нашли способ тратить на 15% меньше вычислений на обучение LLM без потери качества
На EMNLP 2026, – А*-конференции, проходящей сейчас в Венгрии, – рисерчеры из Т-Теха представили метод LIMe, который позволяет обучать языковые модели примерно на 15% дешевле по вычислениям без просадки в качестве.
В трансформерах каждый слой опирается только на скрытое состояние предыдущего, и через него должен пройти весь контекст. Авторы показывают, что из-за этого возникает давление в сторону коллапса представлений. То есть токены становятся слишком похожими друг на друга, различия между ними теряются, а вместе с ними теряется и качество.
LIMe (Layer-Integrated Memory) это легкое расширение механизма внимания. Оно использует key-value буферы, которые и так хранятся для каждого слоя, и добавляет к ним обучаемые веса маршрутизации, отдельные для каждой головы и каждого слоя. С их помощью голова внимания может забирать представления не только с предыдущего слоя, но и с более ранних, и смешивать их. Размер скрытого состояния при этом не растет, а уже выполненные вычисления используются повторно.
В экспериментах на моделях примерно с миллиардом параметров LIMe достиг той же ошибки обучения, что и базовая LLaMA, при затратах на 15% ниже. На бенчмарках языкового моделирования и многошаговых рассуждений метод обошел другие подходы. Самый заметный выигрыш получили на синтетических арифметических задачах и в архитектурах с большим числом слоев.
Еще авторы отмечают, что у LIMe выше энтропия value-векторов и лучше разделимость токенов, то есть главная проблема действительно смягчается. А по выученным весам маршрутизации видно, что модель системно переиспользует и локальные, и дальние признаки.
Статья: https://arxiv.org/abs/2502.09245
Полная имплементация авторов: https://github.com/corl-team/lime
• Sent via TeleFeed
На EMNLP 2026, – А*-конференции, проходящей сейчас в Венгрии, – рисерчеры из Т-Теха представили метод LIMe, который позволяет обучать языковые модели примерно на 15% дешевле по вычислениям без просадки в качестве.
В трансформерах каждый слой опирается только на скрытое состояние предыдущего, и через него должен пройти весь контекст. Авторы показывают, что из-за этого возникает давление в сторону коллапса представлений. То есть токены становятся слишком похожими друг на друга, различия между ними теряются, а вместе с ними теряется и качество.
LIMe (Layer-Integrated Memory) это легкое расширение механизма внимания. Оно использует key-value буферы, которые и так хранятся для каждого слоя, и добавляет к ним обучаемые веса маршрутизации, отдельные для каждой головы и каждого слоя. С их помощью голова внимания может забирать представления не только с предыдущего слоя, но и с более ранних, и смешивать их. Размер скрытого состояния при этом не растет, а уже выполненные вычисления используются повторно.
В экспериментах на моделях примерно с миллиардом параметров LIMe достиг той же ошибки обучения, что и базовая LLaMA, при затратах на 15% ниже. На бенчмарках языкового моделирования и многошаговых рассуждений метод обошел другие подходы. Самый заметный выигрыш получили на синтетических арифметических задачах и в архитектурах с большим числом слоев.
Еще авторы отмечают, что у LIMe выше энтропия value-векторов и лучше разделимость токенов, то есть главная проблема действительно смягчается. А по выученным весам маршрутизации видно, что модель системно переиспользует и локальные, и дальние признаки.
Статья: https://arxiv.org/abs/2502.09245
Полная имплементация авторов: https://github.com/corl-team/lime
• Sent via TeleFeed
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#Сеня_и_Даня_Здесь_Были
Для всех япропускальщиков. У таких утренних новостей, как правило, есть контекст. Ну то есть новость либо от Сени, либо про Даню. Либо наоборот.
Сегодня три контекста.
1 - Это Даня предвкушает выход на IPO.
2 - Я взял ролик, а он, зараза, на китайском. Ну и я, причем с телефона, кидаю это в ChatGPT Work и говорю: Давай, дорогой, сделай мне русскую озвучку. Не используй HeyGen, а используй Microsoft. Оригинал сохрани на 25 процентов громкости.
- Апажалста!
3 - OpenAI теперь раздаёт до $500 ежемесячно на использование своих AI-моделей через API
С 28 октября подписчики ChatGPT Pro и Business могут получать бесплатные API-кредиты.
Размер нелинейно зависит от подписки:
Pro за $100 - $100 кредитов ежемесячно.
Pro за $200 - $200.
Pro за $500 - $500.
И это не разовый ништяк. Кредиты обновляются каждый расчётный период, пока программа действует.
Подписка должна быть активна не менее 7 дней, кредиты необходимо активировать, а неиспользованный остаток сгорает. Нищеброды ChatGPT Plus в программе не участвуют, только баяре.
https://developers.openai.com/api/docs/guides/chatgpt-api-credits
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Для всех япропускальщиков. У таких утренних новостей, как правило, есть контекст. Ну то есть новость либо от Сени, либо про Даню. Либо наоборот.
Сегодня три контекста.
1 - Это Даня предвкушает выход на IPO.
2 - Я взял ролик, а он, зараза, на китайском. Ну и я, причем с телефона, кидаю это в ChatGPT Work и говорю: Давай, дорогой, сделай мне русскую озвучку. Не используй HeyGen, а используй Microsoft. Оригинал сохрани на 25 процентов громкости.
- Апажалста!
3 - OpenAI теперь раздаёт до $500 ежемесячно на использование своих AI-моделей через API
С 28 октября подписчики ChatGPT Pro и Business могут получать бесплатные API-кредиты.
Размер нелинейно зависит от подписки:
Pro за $100 - $100 кредитов ежемесячно.
Pro за $200 - $200.
Pro за $500 - $500.
И это не разовый ништяк. Кредиты обновляются каждый расчётный период, пока программа действует.
Подписка должна быть активна не менее 7 дней, кредиты необходимо активировать, а неиспользованный остаток сгорает. Нищеброды ChatGPT Plus в программе не участвуют, только баяре.
https://developers.openai.com/api/docs/guides/chatgpt-api-credits
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Там на китайских форумах считают, что разобрались, как работает блокировка аккаунтов Claude
Пользователи утверждают, что у Anthropic действует балльная система. При регистрации аккаунт якобы получает стартовые баллы, а дальше за разные действия баллы начисляются или снимаются. Если счет падает ниже порога, следует бан.
Например, важна чистота IP. Если вы прыгаете между устройствами или прокси, баллы снимают. Если вы оформили подписку (особенно Max) сразу после регистрации – опять минус баллы. Лимиты тоже лучше не выжигать до конца за один присест, иначе, ну вы поняли.
Еще, из интересного, баллы снимают, если вы пользователь Linux, слишком активно используете Fable или пользуетесь только веб-версией.
Старые аккаунты и аккаунты, зарегистрированные через мобильное приложение, считаются более надежными.
Если аккаунт потерял много баллов, его возьмут на карандашик, и будет период наблюдения. На форумах говорят, что типичный признак этого – сброс логина. Если в периоде наблюдения баллы продолжат сниматься, пользователь получает бан.
• Sent via TeleFeed
Пользователи утверждают, что у Anthropic действует балльная система. При регистрации аккаунт якобы получает стартовые баллы, а дальше за разные действия баллы начисляются или снимаются. Если счет падает ниже порога, следует бан.
Например, важна чистота IP. Если вы прыгаете между устройствами или прокси, баллы снимают. Если вы оформили подписку (особенно Max) сразу после регистрации – опять минус баллы. Лимиты тоже лучше не выжигать до конца за один присест, иначе, ну вы поняли.
Еще, из интересного, баллы снимают, если вы пользователь Linux, слишком активно используете Fable или пользуетесь только веб-версией.
Старые аккаунты и аккаунты, зарегистрированные через мобильное приложение, считаются более надежными.
Если аккаунт потерял много баллов, его возьмут на карандашик, и будет период наблюдения. На форумах говорят, что типичный признак этого – сброс логина. Если в периоде наблюдения баллы продолжат сниматься, пользователь получает бан.
• Sent via TeleFeed
Google introduces Gemini 4 Carbon for automated cyber defense
🤖 Google released Gemini 4 Carbon, a frontier model focused on coding and cybersecurity that tops the Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 benchmark with 59 points. The model debuted on October 28, following the rollout of Gemini 4 Argon two weeks prior.
The system achieved 88.2% on SEC-bench Pro for vulnerability discovery and 71% on CWE-bench for bug fixing. Internal evaluations show it generates secure code twice as reliably as its predecessor.
Access is currently restricted to selected security experts and defense partners through the Fairwind Program. Introductory pricing is set at $2 per million input tokens and $10 per million output tokens.
#ArtificialIntelligence ⚡ #Cybersecurity ⚡ #MachineLearning
Subscribe
• Sent via TeleFeed
🤖 Google released Gemini 4 Carbon, a frontier model focused on coding and cybersecurity that tops the Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 benchmark with 59 points. The model debuted on October 28, following the rollout of Gemini 4 Argon two weeks prior.
The system achieved 88.2% on SEC-bench Pro for vulnerability discovery and 71% on CWE-bench for bug fixing. Internal evaluations show it generates secure code twice as reliably as its predecessor.
Access is currently restricted to selected security experts and defense partners through the Fairwind Program. Introductory pricing is set at $2 per million input tokens and $10 per million output tokens.
#ArtificialIntelligence ⚡ #Cybersecurity ⚡ #MachineLearning
Subscribe
• Sent via TeleFeed
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic added a gallery of interactive legal tools, which it calls artifacts, to Claude for Legal. Each opens with an example, then you add your own documents and connectors.
Some of what's inside:
• Cite check flags quotes that don't match their sources, wrong page numbers and sources that don't support the claim
• Playbook deviation board flags contract clauses that differ from your company's standard terms
• Tabular review turns a set of contracts into one table, say severance or non-compete terms, with links to the exact language
• Regulatory horizon scan puts upcoming rules on a timeline, ranked by impact
Harvey, PwC, Goodwin and Foley & Lardner built some of the tools. Nine more are for access-to-justice work, like a rent ledger checker for eviction cases in D.C.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI собирается объединить ChatGPT и ChatGPT Work в один режим
Некоторые пользователи заметили в интерфейсе преждевременное уведомление об объединении (язык и клавиатуру сломал)
Честно сказать, я не очень понимаю, как.
Во-первых, лимиты. Work их жрет, а чат нет. Если мы говорим о платных планах.
Во-вторых, приложение ChatGPT Desktop - это, в общем-то, глючное, противоречивое, неудобное и дикое приложение.
С продуктовой точки зрения и с точки зрения удобства использования это просто адище.
Я не буду перечислять все косяки и противоречия. Упомяну лишь любимые.
Есть облачные проекты Work, а есть локальные. Не дай вам бог открыть с браузера то, что вы локально сделали на компе. Вас сразу ждут крики о том, что я не могу получить доступ к среде.
Далее. Часть проектов не видна на телефоне.
Далее. Есть еще такое понятие как Sections, и у него точно такая же иконка, как у проектов. И Sections недоделаны. Они видны на десктопе, не видны на телефоне, не переносятся между двумя машинами.
Далее. Ты не можешь обновить список своих чатов на десктопе. Лайфхак — открыть новое окно. Напомню, я говорю о десктопном приложении.
Ну и все эти бесконечные: вот тебе ссылка на скачивание, ой, не могу скачать файл.
В общем, я мучаюсь, плачу, колюсь, но продолжаю использовать по причине того, что там есть кнопка Dictate. И это лучший транскрибатор на планете, который работает в любом приложении на компьютере.
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Некоторые пользователи заметили в интерфейсе преждевременное уведомление об объединении (язык и клавиатуру сломал)
Честно сказать, я не очень понимаю, как.
Во-первых, лимиты. Work их жрет, а чат нет. Если мы говорим о платных планах.
Во-вторых, приложение ChatGPT Desktop - это, в общем-то, глючное, противоречивое, неудобное и дикое приложение.
С продуктовой точки зрения и с точки зрения удобства использования это просто адище.
Я не буду перечислять все косяки и противоречия. Упомяну лишь любимые.
Есть облачные проекты Work, а есть локальные. Не дай вам бог открыть с браузера то, что вы локально сделали на компе. Вас сразу ждут крики о том, что я не могу получить доступ к среде.
Далее. Часть проектов не видна на телефоне.
Далее. Есть еще такое понятие как Sections, и у него точно такая же иконка, как у проектов. И Sections недоделаны. Они видны на десктопе, не видны на телефоне, не переносятся между двумя машинами.
Далее. Ты не можешь обновить список своих чатов на десктопе. Лайфхак — открыть новое окно. Напомню, я говорю о десктопном приложении.
Ну и все эти бесконечные: вот тебе ссылка на скачивание, ой, не могу скачать файл.
В общем, я мучаюсь, плачу, колюсь, но продолжаю использовать по причине того, что там есть кнопка Dictate. И это лучший транскрибатор на планете, который работает в любом приложении на компьютере.
@cgevent
• Sent via TeleFeed