Live demo of GPT-4o vision capabilities
OpenAI. Четыре минуты, в течение которых человек подносит к камере рукописное линейное уравнение, а ChatGPT ведёт его через решение, не давая готового ответа. Это самое чистое и короткое демо «модель реально видит то, что я ей показываю», и оно описывает рекомендуемые в статье сценарии — рукописные заметки, простая математика, заснятые документы — лучше любого пошагового туториала, что нам встречался.
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
Понять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
Смотреть дальше
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
34 мин"Generative AI" is not what you think it is
Понять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
Смотреть дальше
93 минSam Altman | This Past Weekend w/ Theo Von #599
Понять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
Смотреть дальше
10 минLearn 80% of Perplexity in under 10 minutes!
Понять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
Смотреть дальшеПохожие видео
Углубиться
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Coursera · DeepLearning.AIGenerative AI for Everyone
Реальное время внутри LLM: учитесь осознанно формулировать запросы и различать, где генеративный ИИ действительно полезен, а где это ловушка. Спокойный стиль без хайпа — идеальный мост от «я попробовал ChatGPT один раз» к «я уверенно использую его каждый день».
Coursera · DeepLearning.AI + AWSGenerative AI with Large Language Models
Когда практики спрашивают «что взять, если я серьёзно отношусь к разработке на LLM?», это и есть ответ. Курс математически честный, но не научная статья; главы по развёртыванию с привкусом AWS ценны, даже если вы никогда не коснётесь SageMaker.
Anthropic AcademyMCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic
MCP постепенно заменяет одноразовые интеграции инструментов в экосистеме ИИ. Учиться стоит у источника: к концу курса вы соберёте MCP-сервер, подключите к нему LLM-клиент и поймёте, почему этот протокол становится важным стандартом.