Every ChatGPT Feature In 37 Minutes
Tina Huang. Панели персонализации, памяти и custom instructions разбираются внутри более широкого обзора по всем функциям ChatGPT — и это правильная рамка: эти настройки окупаются только тогда, когда вы заодно знаете, что они конфигурируют (проекты, GPT, запланированные задачи, голос и так далее). Используйте видео как гид-экскурсию, пока сами держите открытой Settings → Personalization в соседней вкладке.
Заметка AI Expert
Интерфейсы, цены и названия продуктов могли измениться. Смотрите на рабочий паттерн и проверьте текущий интерфейс и настройки перед применением в реальной работе.
Что вынести из этого видео
Превратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
Что посмотреть или знать заранее
Полезен базовый опыт работы с ChatGPT или другим ИИ-инструментом.
Смотреть дальше
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
4 минHow To Use Otter AI To Transcribe Audio - Features and Overview
Превратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
Смотреть дальше
13 минHow to Use Copilot to Automate Meeting Notes in Microsoft Teams!
Превратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
Смотреть дальше
90 минThe Ultimate Guide to Writing with AI
Превратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
Смотреть дальшеПохожие видео
Углубиться
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
DeepLearning.AIChatGPT Prompt Engineering for Developers
Девяносто минут — и вы получаете годовой опыт интуиции. Если вы пишете код, вызывающий LLM, это самый эффективный курс в интернете для закрытия разрыва между «играю с ChatGPT» и «выкатываю функцию с вызовом LLM в рабочую эксплуатацию».
Coursera · Vanderbilt UniversityPrompt Engineering for ChatGPT
Хорошее длинное дополнение к короткому курсу DeepLearning.AI, особенно для людей без кода. Dr. White учит промптингу как набору повторяемых паттернов, а не трюкам, поэтому работа с LLM становится системной.