Ультимативный гайд по 🤖AI

для новичков…

меньше чем за 2️⃣ часа…

То что нужно для вечернего просмотра в субботу вечером 👍

Я пошел
⬇️⬇️⬇️

🧠 не убьёт журналистику — он может её спасти

С момента запуска 🤖ChatGPT в конце 2022 года начались разговоры о том, как ИИ-чат-боты якобы уничтожат профессию журналиста. В условиях, когда медиа и так переживают кризис, это вызвало волну паники. BuzzFeed уволил всю редакцию, Politico и Insider заговорили о замене сотрудников ИИ, множество изданий начали эксперименты с автоматической генерацией новостей.

Массовые увольнения не заставили себя ждать, а журналистов появились веские основания для беспокойства. Однако, есть ощущение, что руководители медиа слишком поспешно внедряют технологии и сокращают людей, что стало особенно очевидно после ряда скандальных случаев.
➡️ Так, CNET и Bankrate были подвергнуты критике за выпуск неточных статьи, сгенерированные ИИ.
➡️ G/O Media публиковала тексты без участия редакторов, и они были полны ошибок.
➡️ Microsoft и вовсе запостила рядом с новостью о мёртвой женщине неуместный ИИ-опрос.

😱 Так что 🔤🔤🔤, журналистам стоит быть настороже. Но 🔤🔤 — ИИ не заменит их полностью. Напротив, у медиа появляется шанс занять ключевую роль в ИИ-революции. Почему?

Потому что большие языковые модели (LLM) вроде GPT нуждаются в качественных данных для обучения, а надёжная, проверенная журналистика — один из самых ценных ресурсов.

☝️ ИИ-компании отдают предпочтение не твитам и мемам, а именно статьям из уважаемых изданий: с фактчекингом, редактурой и глубокой аналитикой. Эти данные помечаются как «надёжные», а значит, чаще используются и выводятся в результатах. СМИ, как это ни парадоксально, становятся более важными, чем раньше.

И это уже заметно:
➡️ The New York Times подала в суд на OpenAI,
➡️ многие другие (Condé Nast, Guardian, Forbes и др.) блокируют ИИ краулеров от сбора контента с их сайтов.

Но параллельно идут и переговоры:
➡️ OpenAI уже заключила партнёрства с более чем 20 издательствами, охватывающими более 160 медиа, включая The Washington Post, The New Yorker, Wired и др.
➡️ Perplexity подписала соглашения с AdWeek, The Independent, Los Angeles Times и World History Encyclopedia.

❗️ Почему это важно? Потому что AI-лаборатории уже "исчерпали" весь общедоступный качественный контент. Дальше — только по лицензиям. А значит, журналистика получает реальный шанс не просто выжить, а стать неотъемлемой частью новой цифровой инфраструктуры.

А пользователи тем временем массово переходят от Google к ИИ-поиску. Он 😵точнее, 🏎быстрее, и не заспамлен SEO-оптимизированным 🚯мусором. К примеру, автор Pragmatic Engineer отмечает, что ChatGPT уже даёт его блогу больше трафика, чем DuckDuckGo и Bing.

В будущем будет важно не попасть на первую страницу Google, а попасть в обучающий датасет ИИ. И путь туда — через сотрудничество с крупными медиа. Для брендов, стартапов и компаний это тоже новая точка входа к аудитории: ИИ будет давать рекомендации, делать обзоры, подбирать сервисы — и всё это основано на тех, чьи данные есть в обучении.
💡

И вот мы возвращаемся к началу: лучший способ попасть в обучающий датасет LLM — публиковаться в крупных, качественных новостных медиа, которые уже сотрудничают с OpenAI, Anthropic, Perplexity и другими лабораториями.

Медиа получают второй шанс. А оптимизация контента для включения в ИИ-обучение становится "новой формой SEO"...

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

Илон Маск удалил пост о том, что тарифы Трампа приведут к рецессии во второй половине этого года.

"Power is Power, Mr. DOGEfather 🪙"

(c) DJ Trump

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

📈 Тем временем там $HYPE ATH 💪пробил. Даже Артур Хейс немного в шоке☝️

Даже 🪙 Binance US как будто намекают... Листинг или все-таки perp DEX с даркпулом от CZ???

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

🆕 Из инересного:

➡️ Новое интервью Павла Дурова Такеру Карлсену и первое "после освобождения" из французской неволи

➡️ Подробности по делу Владимира Смеркиса от человека "присутствовавшего на открытом заседании".

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

Trump 👊 Musk!Продолжение…

Все-таки заставили извиняться, бедолагу.

Интересно - пожар будет потушен публичными расшаркивания в 🤩 или Цезарь требует 🅱️🩸🩸🩸🩸?

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

☝️ Никогда не позволяйте эйфории или ожиданиям обмунуть себя !

Отрезвляйте свои мироощущения посредством изучения предыдущего опыта и делайте выводы.

С этой целью предлагаю вспомнить один из самых масштабных кризисов в Web3 индустрии - крах ☠️Terra Luna.

Не зря РБК подготовили по этому поводу короткую но емкую ➡️ статью
Есть еще прошлогодний материал от 💸 Binance

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

🤖 Эра агентного ИИ: как SaaS перестаёт быть просто инструментом...

Когда-то SaaS полностью изменил бизнес. Затем в игру вступили RPA (tobotic process automation) — виртуальные боты-автоматизаторы, имитировавшие действия людей и избавлявшие сотрудников от рутинных задач.
А теперь — агентный ИИ, и это уже не просто технология. Это цифровые сотрудники, которые:

➡️ анализируют данные
➡️ принимают решения
➡️ выполняют задачи
➡️ координируют процессы в реальном времени

🧠 Такие агенты идут гораздо дальше обычного SaaS и RPA. Они способны к высокоуровневому рассуждению и не нуждаются в постоянных подсказках от человека. Каждый агент получает собственную цель — например, продажи, поддержка клиентов или управление производством, — и сам ищет пути её достижения. Они не просто генерируют тексты — как ChatGPT, — а самостоятельно путешествуют по базам данных, строят бизнес-процессы и выполняют их от начала до конца. Это уже не инструмент, а полноценная цифровая рабочая сила, которую можно внедрить в любую часть технологического стека и получать конкретные бизнес-результаты.

📊 По данным Gartner, к 2028 году треть корпоративного софта будет включать агентный ИИ. Сейчас — меньше 1%. Но 96% IT-директоров уже планируют его масштабное внедрение в ближайший год.

⚠️ Агентный ИИ 🟰 не просто автоматизация. Это новый трудовой, экономический и производственный уклад. Проблема нехватки рабочей силы в США сохраняется: вакансий больше, чем соискателей. Агентный ИИ должен не заменять людей, а усиливать их: повышать продуктивность, снимать рутину, ускорять выполнение задач.

Пример: менеджер по продажам ведёт CRM-базу клиентов. Агент может сам связаться с клиентами, выявить новые возможности, обновить записи и даже закрыть простые сделки. Если он работает 24/7 — это экономия времени и рост выручки.

Но вместе с новой парадигмой появляются и новые вызовы: старые модели ценообразования больше не работают.
Salesforce уже перестраивает ценообразование: на смену традицонному «за пользователя» приходит «за задачу» или даже «за результат».

🧑‍⚖️ Кто несет ответственность?

С внедрением агентного ИИ покупка ПО перестаёт быть просто приобретением функций — вы фактически делегируете ИИ право принимать решения и действовать от лица компании. Это требует серьезного переосмысления рисков.
❓ Кто несет ответственность и отвечает за ошибку?
❓ Как отследить действия агента?
❓ Как его остановить, если он вышел из-под контроля?

Компании должны менять критерии выбора ПО: фокус — не на списке фич, а на надёжности, прозрачности, соответствии корпоративным целям и принципам.

🔥 Что можно и нужно делать уже сейчас:

❌ Провести аудит ИТ-систем: где агенты могут снять нагрузку?
❌ Подумать о совместимости и API
❌ Подключить к обсуждению все ключевые департаменты: юристов, IT, операционный отдел.
❌ Обновить политики и регламенты по ИИ
❌ Переоценить ROI: лицензии и подписки уже не показатель

🔚 Агентный ИИ не заменит SaaS, но фундаментально изменит то, как компании работают с ПО. И те, кто не начнут перестраиваться сейчас, рискуют остаться позади.

🚀 И да, это не про будущее... Это уже происходит... прямо сейчас 🚀🚀🚀

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

🌅Всем хорошего выходного (кто отдыхает) 🥂

В контент плане давно стояло подготовить вам детальный разбор "страха и ненависти" 🤕 боли и страдания Джеймса Уинна.

Пошел я значит в ресерч и увидел, что ребята из cryptorank.io уже сделали работу за меня (ох как я это люблю)🔥🔥🔥

Остается только репостнуть.
HERE WE GO⤵️

Путь Джеймса Уинна до $82M и обратно — разбор сделок

Джеймс Уинн, известный в твиттере как Moonpig, за несколько дней стал самым обсуждаемым трейдером на Hyperliquid. Сначала серия лонгов по BTC и рост портфеля до $82M, затем новости от Трампа, неудачный шорт и ликвидации на $99M. Разбираем, как за неделю Уинн прошёл путь от рекордной прибыли до почти полного обнуления.

1️⃣ Плюсовые BTC-сделки:

Уинн начал лонговать Bitcoin с плечом x40, быстро нарастил объёмы и частично зафиксировал прибыль. Пик портфеля пришёлся на 23 мая — нереализованные $82M.

🗓 19 мая
Открыл лонг на 5,520 BTC по $103,302
Equity (счёт): ≈ $53M

🗓 20 мая
Увеличил позицию до 7,764 BTC (средняя $105,033)
Equity: ≈ $52M

🗓 21 мая
Увеличил позицию до 9,371 BTC (объём превысил $1B)
Частично зафиксировал 2,139 BTC — прибыль $11.9M
Equity: ≈ $57M

🗓 22 мая
Новый лонг: 10,200 BTC по $108,065
BTC вырос до $111,900 → плавающая прибыль ~$39M
Equity: ≈ $76M

🗓 23 мая
Закрыл позицию по $107,746
Фиксированный убыток: –$13.39M
Equity: ≈ $82M ← пик

2️⃣ Убыточные сделки:

После выхода новостей от Трампа рынок просел. Уинн попытался зайти в шорт, но не угадал движение. Следом — волна ликвидаций.

🗓 25 мая
Шорт: 7,967 BTC по $107,057
BTC резко пошёл вверх, ликвидация по $111,280
Equity: ≈ $40M

🗓 26 мая
Закрыл остатки шорта с убытком –$15.87M
Equity: ≈ $25M

🗓 29 мая
Ликвидация 94 BTC по $106,330
Equity: ≈ $720K

🗓 30 мая
Ликвидация 527.29 BTC по $104,950
Ликвидация 421.8 BTC по $104,150
Общий убыток от ликвидаций: –$99.3M
Equity: ≈ –$11M (с учётом заёмных средств)
Фактический остаток: ~$4.4M

Остальные заметные сделки:

PEPE: $7K → $25M
TRUMP: $1M → $6.83M
FARTCOIN: $500K → $4.84M
kPEPE: +$25.2M в моменте
kPEPE Итог: -$858k
ETH: –$3.69M
SUI: –$1.59M

Сейчас Уинн снова активен, но уже с нового аккаунта. Сегодня он открыл лонг по BTC на $36.7M с плечом x40 и за 8 часов заработал почти $6M плавающей прибыли. Правда, сам трейдер попросил «ничего никому не рассказывать».

👉 Что всё это может значить?

Есть мнение, что на фоне рекордных движений всё происходящее начинает напоминать не просто трейдинг, а хорошо спланированную маркетинговую кампанию. Возможно, Hyperliquid целенаправленно формирует культ трейдера, усиливая вовлечённость комьюнити тем самым и закрепляя за платформой образ главной арены громких сделок.

Тем временем на Hyperliquid уже появляются новые подражатели: один из трейдеров недавно открыл лонг по BTC на $434M и пока держит $4.5M прибыли.

🤔 HYPE сегодня пробил новый ATH, как думаете, случайность ли это?

🐳 — Маркетинговый ход
🕊 — Случайность

Вебсайт | Чат | Поддержка

Иллюзия мышления:
"Понимание сильных и слабых сторон "reasoning models" сквозь призму сложности проблемы".

Отчет с таким захватывающим названием выпустила на днях 🍏 Apple:

🖥 ПОЛНЫЙ ТЕКСТ

Коротко о главном:

🧠 Иллюзия мышления: почему «думающие» ИИ-модели на самом деле не умеют думать

Передовые языковые модели нового поколения — такие как Claude 3.7 Thinking, DeepSeek-R1 и OpenAI o3, — позиционируются как Large Reasoning Models (LRM), то есть модели, способные к логическому рассуждению. Они используют длинные цепочки размышлений (Chain-of-Thought), умеют проверять себя сами и демонстрируют успехи в задачах, где требуется глубокое логическое мышление. Но действительно ли они умеют думать?

Исследование Apple и авторов отчёта The Illusion of Thinking показывает: 👎. Или, по крайней мере, пока — с большими оговорками.

👀 Как проводилось исследование?

Вместо традиционных математических задач (которые могут быть «засорены» обучающими данными) исследователи использовали четыре классические логические головоломки с настраиваемой сложностью:

➡️ Башня Ханоя
➡️ Прыгающие шашки
➡️ Переправа через реку
➡️ Перестановка блоков

Каждую задачу можно «усложнять», изменяя число элементов, но сохраняя структуру. Это позволило изучать не только точность финальных ответов, но и качество промежуточных размышлений.

🧮 Результаты: три режима мышления

Исследование выявило три режима поведения reasoning-моделей:

⭐️ Низкая сложность: базовые LLM (без мышления) справляются лучше, быстрее и с меньшими затратами токенов.

⭐️⭐️ Средняя сложность: модели с Chain-of-Thought начинают показывать преимущества, но платить за это приходится существенным ростом токенов и времени.

⭐️⭐️⭐️ Высокая сложность: все модели терпят крах. Неважно, думает ли модель или нет — точность падает до нуля, reasoning «разваливается».

🎩 Иллюзия мышления: почему это происходит?

Авторы обнаружили парадокс: по мере роста сложности модели сначала увеличивают «объём размышлений» (число токенов в reasoning), но затем начинают думать меньше. Причём это никак не связано с нехваткой токенов - их было в избытке. Это говорит скорее о внутреннем лимите на масштабируемость мышления.

Также выяснилось, что:

Модели склонны к overthinking (излишние размышления): находят правильное решение, но продолжают перебирать ложные варианты.

На сложных задачах перестаёт работать самопроверка — модели зацикливаются на неправильных ходах.

Даже при наличии алгоритма в промпте (например, для Башен Ханоя) модели всё равно совершают ошибки, что ставит под сомнение их способность к пошаговому выполнению логических процедур.

📊 Немного статистики

В задачах вроде Tower of Hanoi: Claude 3.7 Thinking способен делать 100+ правильных ходов на N=10, прежде чем ошибиться.
В River Crossing на N=3 — провал уже на 4м шаге. Это, скорее всего, связано с тем, что таких задач было мало в обучающей выборке.

Интересно: точность решений не обязательно улучшается с количеством размышлений. Иногда наоборот — чем дальше думает модель, тем хуже становится результат.

Что это означает ❓

Модели действительно учатся размышлять — но их reasoning достаточно сильно ограничен масштабируемостью. Они не всегда умеют точно выполнять даже предложенный алгоритм, а их «мышление», зачастую, просто напоминает длинную генерацию, нежели полноценную стратегию

Это поднимает важный вопрос: не переоцениваем ли мы прогресс в ИИ-рассуждениях?

What's next ❓

Исследование показывает, что нам нужны:

1️⃣ более контролируемые среды оценки, а не только математические тесты
2️⃣ анализ reasoning feed, а не только финальных ответов.
3️⃣ более эффективные механизмы самопроверки, особенно на высокой сложности.
4️⃣ новые архитектурные решения, исправляющие эффект «разрушения мышления».

ИИ может и «делает вид», что думает — но пока это, во многом, иллюзия.
Понимание пределов этого «мышления» — ключ к следующему скачку в развитии LLM.

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

🐋 ИИ всё ближе к телу: как китайская DeepSeek внедряет искусственный интеллект в больницы — и почему это тревожит даже экспертов

🆕 Китайский ИИ-стартап DeepSeek быстро превращается из лабораторного проекта в реального медицинского помощника. Их LLM уже внедрены более чем в 300 больниц по всему Китаю и активно используются для анализа данных, помощи в постановке диагнозов и даже выписывания рецептов. Это не футурология — это 2025 год в Китае.

Но за громкими заявлениями скрывается куда более сложная картина: от этики до точности, от подготовки данных до вопросов ответственности за ошибки. Как ни крути, а искусственный интеллект все-же нуждается в человеческом обучении. Именно поэтому DeepSeek сейчас активно ищет молодых специалистов, чтобы масштабировать свою медицинскую ИИ-инфраструктуру.

🖥 Компания разместила вакансии на крупнейшей китайской платформе Boss Zhipin. Требуются стажёры — студенты и аспиранты медицинских вузов, желательно с опытом программирования на Python и пониманием принципов промпт-инжиниринга.
Задача: «маркировать» медицинские данные, чтобы обучать ИИ различать правильные и ошибочные ответы.

Им обещают зарплату 500 🇨🇳 в день (~70 💵), гибкий график — 4 дня в неделю, и работу в офисе в Пекине. DeepSeek прямо указывает, что эти молодые специалисты

...помогут повысить «точность и достоверность модели» и сократить количество ИИ-ошибок — так называемых «галлюцинаций», когда искусственный интеллект придумывает убедительные, но ложные ответы.

👀 При этом, DeepSeek утверждает, что их модель способна не просто генерировать тексты, а строить медицинские рекомендации и адаптироваться к контексту конкретного пациента. По их словам, ИИ уже показывает «высокую эффективность» в реальных условиях и используется врачами на этапе предварительной диагностики.

Однако не всё так однозначно 🤔. Хотя стартап получил более 5 млн долларов инвестиций и разработал модель DeepSeek-V2 (на 236 млрд параметров), эксперты предупреждают: даже самая совершенная ИИ-система может допустить опасные ошибки. А когда дело касается медицины, одна такая ошибка может стоить человеческой жизни.

Внедрение ИИ в здравоохранение сопровождается целым рядом вызовов. Один из ключевых: кто несёт ответственность за действия искусственного интеллекта, если тот порекомендует неверный диагноз или пропустит опасное состояние?

Маркировка данных — это не просто техническая задача, а мощнейший инструмент, определяющий поведение ИИ в будущем. И здесь возникает другая дилемма: доверять ли её стажёрам? Даже самым умным и мотивированным?

🤫 К тому же встает вопрос конфиденциальности: как обрабатываются персональные данные пациентов? Какие меры защиты внедрены в систему? И не повторит ли DeepSeek ошибок других компаний, уже уличённых в утечках и нарушениях?

🇨🇳 Глобальные амбиции Китая

DeepSeek — часть большой стратегии Китая по доминированию в сфере ИИ. Глубокая интеграция ИИ в социальные и инфраструктурные системы — от медицины до образования — становится новой нормой в Поднебесной. Ставка делается не только на разработки, но и на реальное внедрение, часто с минимальным обсуждением последствий.

Это вызывает тревогу у западных наблюдателей, но и интерес: может ли аналогичная модель быть реализована в других странах? И если да, то на каких условиях?

🤷‍♂️ Что это значит для нас?

DeepSeek показывает, как быстро может развиваться ИИ при достаточном финансировании, поддержке государства и агрессивной модели внедрения. Это и вдохновляет и пугает одновременно. Мы наблюдаем зарождение новой парадигмы — когда не врачи используют ИИ как инструмент, а ИИ становится самостоятельным участником системы здравоохранения.

И да, он учится — на нас. На данных. На миллионах историй болезней, рецептах, снимках и анализах. И то, как мы обучим этих «электронных врачей» сегодня, определит, будут ли они спасать жизни ... или ставить их под угрозу.

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

📺 Disney и 🪐 Universal подали в суд на Midjourney: большая война за авторское право в эпоху ИИ

😱 Крупнейшие киностудии — Disney и Universal — объединились против Midjourney. Иск уже подан в федеральный суд Нью-Йорка, и это не просто спор о картинках: компании обвиняют ИИ-стартап в масштабном нарушении авторских прав, называя действия Midjourney «бездонной ямой плагиата».

⭐ Что произошло?

В иске говорится, что Midjourney обучает свои модели на миллионах изображений, охраняемых авторским правом, без разрешения правообладателей. Disney утверждает, что в базе Midjourney «массово представлены кадры, промо-материалы, персонажи, костюмы и визуальные стили» из таких франшиз, как Звёздные войны, Марвел, Аватар, Холодное сердце, Симпсоны, Пираты Карибского моря и многие другие.

В документе указаны прямые примеры генераций, которые Midjourney делает в стиле Disney или Marvel, зачастую с нарушением визуальной идентики, фирменного дизайна и даже лиц персонажей.

Ключевой аргумент истцов — Midjourney не просто нарушает закон, а делает это системно и коммерчески, извлекая выгоду из контента, созданного другими. А так как компания официально отказалась раскрывать обучающие датасеты, киностудии считают это попыткой скрыть незаконное использование материалов.

⭐ Почему это важно?

Это не просто конфликт между Голливудом и ИИ. Это настоящий прецедент, который определит, что считать «творчеством» в XXI веке:

➡️ Если ИИ учился на миллионах чужих изображений — кому тогда принадлежат его результаты?
➡️ Может ли визуальный стиль быть объектом авторского права?
➡️ Должны ли генеративные модели платить лицензионные сборы за использование чужого контента?

Ответы на эти вопросы повлияют не только на Midjourney, но и на OpenAI, Stability AI, Google, Adobe, Meta — и, по сути, на весь рынок генеративного ИИ.

⭐ Что говорит Midjourney?

Пока — молчание. Компания сохраняет осторожность, как и в других исках (например, от Getty Images и группы художников в 2023). Но здесь ставки куда выше. Речь идёт не только об обучающих данных, но и об эстетическом контроле над культурой. Студии пытаются доказать: Midjourney не просто учился на искусстве, он — паразитирует на нём.

Диалектика или ловушка индустрии

1️⃣ Генеративный ИИ становится мейнстримом: создаются фильмы, игры, рекламные кампании без участия живых художников.
2️⃣ Компании вроде Disney десятилетиями защищали каждую деталь своих брендов — от формы ушей Микки Мауса до текстуры брони Железного человека.
3️⃣ Теперь же эти активы можно «воссоздать» за 5 секунд с помощью промпта. И зачастую гораздо точнее, чем нарисует фрилансер.

Юридическая же база явно не поспевает за технологиями. В США пока нет окончательного закона о том, являются ли ИИ-генерации «независимыми» произведениями или производными от контента из обучающего датасета.

⭐ Ну и что же дальше?

Если суд станет на сторону истцов — это может привести к ограничениям на генерацию изображений ключевых брендам.

Не исключен всплеск требований лицензирования обучающих выборок.

В долгосрочной перспективе — пересмотр архитектур генеративных моделей и переход к обучению исключительно на лицензионных или синтетических данных.

🔤 Этот кейс — не про конкретную компанию. Это вопрос о том, кто в эпоху ИИ управляет визуальной культурой: корпорации, создатели или модели, обученные на всём, что когда-либо публиковалось в интернете.

🔤🔤 Проверено в полевых условиях (не знаю, было ли так всегда, я столкнулся только сегодня). Обратился к GPT с просьбой сделать обложку к данному посту. Написал промт с указанем персонажей и бренов. Вот что получил в ответ:

Я не могу создать изображение, где используются защищённые авторским правом персонажи, такие как Железный человек и Микки Маус, в сценах конфликта или нападения на другие бренды (в данном случае Midjourney), так как это нарушает политику использования контента.

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

🔖 Научно доказанный факт: 69% потребителей доверяют рекомендациям инфлюенсеров больше, чем рекламе от бренда.

А что, если инфлюенсер — не человек, а 🧠?

🔖 Welcome в новую эпоху AI-инфлюенсеров.

Именно на этом построена концепция The Influencer AI — платформы, которая позволяет за несколько минут создать фотореалистичного ИИ-инфлюенсера. Не просто 3D-аватар, а виртуального амбассадора с лицом, эмоциями и голосом.
Он может генерировать контент под любую аудиторию, рассказывать о вашем продукте, вести сторис, реагировать на тренды — сразу на нескольких языках, рынках и платформах.

Система позволяет создавать цельные маркетинговые кампании: лайфстайл-снимки, продуктовые визуализации, видеообзоры. Всё в едином стиле и с полной свободой кастомизации: от цвета глаз до характера и улыбки.

Стоимость подписки — 99💵в месяц за 8️⃣ персонажей и большое количество генераций.

🔖 Главные фишки:

📌 Генерация студийных фото, лайфстайл-контента и продуктовых кадров
📌 Создание видео с синхронизацией губ и выбором голоса
📌 Возможность превратить фото в видео с анимацией эмоций
📌 Полные коммерческие права на весь созданный контент
📌 Поддержка промптов, автоматизация сценариев, масштабируемость

🔖 Целевая аудитория.

Платформа ориентирована в первую очередь на малый и средний бизнес. Она может помось E-commerce отказаться от дорогих фотосессий и моделей, маркетологам — протестировать десятки креативов за считанные часы, контент криэйторам — построить полноценный цифровой персональный бренд, а SaaS-компаниям — презентовать продукты через виртуального «сейлза»

The Influencer AI особенно актуален для брендов с ограниченным бюджетом, которым нужно много визуального контента, но нет ресурсов на постоянную работу с живыми инфлюенсерами.

🔖 Плюсы и минусы:

➕ Быстро, дёшево и масштабируемо
➕ Качество фото и видео на уровне реальной съёмки
➕ Контроль над визуальной идентичностью
➕ Нет зависимости от графика моделей и студий

➖ Этический вопрос: не вводим ли мы аудиторию в заблуждение?
➖ Требуется понимание генеративных инструментов
➖ Отсутствие настоящей человеческой связи и спонтанности (то есть нельзя проводить стримы и АМА сесии)

🔖 Какие альтернативы есть на ранке?

➡️Generated Photos — быстрое создание ИИ-фото без видео и продвинутых настроек. Отлично для маркетинга без заморочек.

➡️Glambase — платформа с упором на монетизацию, взаимодействие с аудиторией и продажу эксклюзивного контента. Подходит для креаторов.

➡️Personal AI — решение не для инфлюенсеров, а для создания ИИ-помощников внутри команд (маркетинг, HR, продажи).
_______________________________

Подводя итого, следует признать, The Influencer AI — это новая реальность маркетинга, где бренд-амбассадор может быть искусственным, но выглядеть как настоящий. Он никогда не устанет, не попросит гонорар, не сорвёт дедлайн — и будет говорить именно то, что вы хотите.

Но за этим кроется и главный вызов: аудитория всё труднее отличает человека от алгоритма, и мы ещё не до конца осознали последствия этой подмены. Мы стоим на пороге времени, когда визуальные символы брендов перестанут быть живыми людьми.

🤖 AND THAT CHANGES EVERYTHING...

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

Наконец-то подъехал релевантный контент про подарки и ❤️.
Не мог не поделиться 😁

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

Ну ладно-ладно.
"Вы пошутили - мы тоже посмеялись" (с)

Вот Вам полезное ➡️ запись TON builders call 📼 c Иналом, который совершил очередной транзишн из TON Ventures обратно в геймфай.

Да не просто запись, а с подробным анализом. Рекомендуется всем, так как там не только про игры, но и про deal flow экосистемы 💎TON в целом ⤵️

📌 Тема 1: Цели GameFi вертикали Ton Foundation на 2025 год

➡️ $500 млн совокупного дохода всех игр экосистемы Ton в 2025 году (включая Stars, Ton Ads и др.).
➡️ Удержание пользователей в Telegram-играх, независимо от конкретной игры.
➡️ 100 проектов с доходом > $1 млн каждый — диверсификация, а не доминирование 1–2 проектов.
➡️ Стабильная и устойчивая токеномика: отказ от сценариев, когда токены обесцениваются через 6–12 месяцев.

📌 Тема 2: Ключевые метрики и актуальные показатели

➡️ По данным FindMini.App (май 2025), 8 из 10 топовых мини приложений — игры.
➡️ Несмотря на спад после хайпа 2024 года, игры остаются самым активным и прибыльным сегментом Telegram mini apps.
➡️ Упомянуты успешные игры: Boinkers, Hamster Bumps, Capy Bump и др.

📌 Тема 3: Три ключевые проблемы GameFi в Telegram

1️⃣ Качество контента: нехватка игр среднего и высокого уровня сложности (господствуют гипер-казуальные).
2️⃣ Трафик: нет стабильных масштабируемых каналов привлечения пользователей.
3️⃣ Сантимент аудитории: пользователи ассоциируют Telegram-игры с “play-to-earn”-механиками, а не с удовольствием от игры.

📌 Тема 4: Каким должен быть “правильный” контент в Telegram гейминге.

➡️ Ставка на социальные и виральные игры, которые хочется делиться безвозмездно, а не ради токенов.
➡️ Не нужны “tap-to-earn” игры — они привлекают не ту аудиторию.
➡️ Поддержка midcore/hardcore игр с высокой вовлечённостью, даже если у них меньше MAU.
➡️ Web3 должен быть органичен: использовать токены, NFT, Telegram Gifts и Stickers — смысловая интеграция, не ради галочки.

📌 Тема 5: Текущие тренды и эффективные практики

➡️ Telegram Gifts как инструмент UGC и вовлечения: “владей → используй → получай бонус”.
➡️ Telegram Stories — ключевой канал распространения: единственное возможность для вирального SocialFi.
➡️ Рост rich core game loop (глубокий геймплей) для удержания.
➡️ Истории и виральность — ключ к органическому росту.

📌 Тема 6: Проблема трафика и работа с рекламными сетями

➡️ Основной путь решения — через развитие Telegram Ads и Adsgram.
➡️ Ведётся работа с рекламными платформами, но нужно время для повышения качества и масштабируемости.
➡️ Команды должны продолжать экспериментировать с каналами трафика.

📌 Тема 7: Поддержка проектов через Ton Builder Portal

3️⃣ стадии: Launch → Grow → Scale, на каждой — разные формы поддержки.
🛠Инструменты:

⭐️ Ton Nest (образование, менторство)
⭐️ Региональные хабы, коммьюнити, доступ к инвесторам
⭐️ Помощь в маркетинге, листинге, валидации

Основной принцип: “Не просишь — не получаешь”.Нужна проактивность от команд. Хочешь получить помощь от Ton — зарегистрируйся в Builder Portal, попроси конкретную помощь, подключи TG Analytics SDK.

📌 Тема 8: Система оценки проектов

🏆 Champions — до 10 команд, которые получают максимум кастомной поддержки (гранты, маркетинг, связи с Telegram и биржами).
📍 Метрики: Retention Day1 — 30%, Day7 — 15%, ARPU — $2, K-factor — 5.
📍 Важнейший критерий — оригинальность геймдизайна, особенно с интеграцией Telegram-инструментов.

😑Contenders — проекты на пути к PMF, получают базовую поддержку и менторство.

📌 Тема 9: Часто задаваемые вопросы и ответы

🔥 Discoverability: лучшее решение — виральность, не ждать нативного магазина приложений.
🔥 Benchmarks: приведены реальные цифры по успешным играм (см. выше).
🔥 SDK/интеграции: TG Analytics SDK обязателен для отслеживания метрик и попадания в радар Ton.
🔥 Grants: выдают только под трафик/рекламу — прямое финансирование оказалось неэффективным.
🔥 NFT: перспективны две модели — использование на профиле (бонусы) и получение за достижения.
🔥 WebGPU: пока не поддерживается — экспериментальная технология.
🔥 Gambling: не поддерживается, особенно в формате ставок с деньгами.

🎤 "У вас на стройке несчастные случаи были? - Нет. - Будут!" (с) Когда попадете в Crypto 😛

Друзья, давно мы не радовали Вас новыми 🎙ПОДКАСТАМИ! 🥳 Наконец-то, этот день настал (несмотря на все технические сложности, которые мы испытали за последнее время).

💥 С радостью представляем Вам новый 📼ВЫПУСК с Евгением Кузнецовым.

🔤 Реальный бизнес или крипта? Почему "или" и можно ли совмещать?

🔤 Психология трединга или как потерять первые деньги в крипте и не сойти с ума?

🔤 ETH vs Sol - битва МЕМ-гигантов?

Про "путь 🥷самурая" - от MBA и крупной строительной компании до 😎мем-трейдинга, торговые инструменты и стратегии 🕯, силу коммьюнити 📇 и завтраки питерской крипто-интеллигенции☕️, инвестиции и 💼 портфельное управление сопровождение, фейлы, саксессы и еще раз про 🫶 МЕМы - обо этом, и не только, поговорили с Евгением Кузнецовым, спортсменом, инвестором, предпринимателем, эффективным управленцем, трейдером, сердцем и душой крипто-коммьюнити СПб и автором канала CryptoBuider.

Если ты еще не отличаешь Alpha One(Dex) от GMGN, не знаешь как анализировать активы и до сих пор ловишь ФОМО по упущенным иксам на $TRUMP - тебе

ОБЯЗАТЕЛЬНО К ПРОСМОТРУ 🖥⤵️

📹 https://youtu.be/3u2citqhMxo
📹 https://youtu.be/3u2citqhMxo
📹 https://youtu.be/3u2citqhMxo

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка

ЗАНЯТЬ ПОЗИЦИЮ!
----------------------

📰 Давненько мы не читали классику.

А АртУрка пишет, не покладая ✍️ пера, в поте лица своего. И, как всегда, увлекательно черт побери👍 !

Ссылочку на оригинал прилагаю⤵️

🖥 КЛАЦ

А ребятам из 😎 INCRYPTED отдельно респектую за содержательную выжимку на русском языке 👇

🔜

ТЫК

🤓 Crypto Hustlers | 💬Chat | 📹 YouTube | 💱 Наша обменка