Телеграм канал «AI для Всех»

Burning Man 2026

Завтра заезжаем на плаю, если вы тоже тут - приходите в наш Кэмп Solar Plus 8&F.

I will see you in the dust!

Tap-tap Manager

Хочу поделиться с вами моим проектом выходного дня. Когда-то раньше, я занимался волновой физикой (акустика, сейсмика и тп). Пришла в голову идея - если разместить 3 акселерометра на столе (или любом другом плоском объекте), то можно локализовать любые взаимодействия с этой поверхностью.

Сначала попробовал использовать явление поляризации волн, но оказалось что вертикальные колебания ответственны за 95% энергии и метод хорошо работать не будет.

Затем попробовал использовать свойства сети (array) - для того что бы триангулировать сигнал. Для этого надо четко ловить первую фазу прихода волны (phase picking). Ок, не проблема, сделали с Клодом полный finite element method для решение волнового уравнения, на симулятор обучили модель для phase picking - сделали трансфер на реальные данные, чуть откалибровали и работает. Ура! Точность все равно была не очень, потому что разрешающая способность моей сети не очень.

А что если вообще забить на физику и просто обучить нейросеть для локализации? И по заветам Саттона (bitter lesson) - все получилось и результаты на видео! Точность локализации получилась примерно в 2 раза выше, чем при использовании физики.

Я думаю вообще такие системы: симулятор физики, плюс реальные сенсоры и актуаторы (в моем случае стучание по столу) + мощный ИИ (Fable 5) = next frontier of science.

Следующий интернет будут читать не люди

Веб создавали для человека: сайты, меню, ссылки, поисковая выдача. Но постепенно одним из главных читателей интернета становится AI.

Пользователь всё реже хочет самостоятельно открывать десятки вкладок, читать обзоры и сравнивать предложения. Он задаёт вопрос ChatGPT, Perplexity, Алисе или Gemini и получает готовый ответ: какой сервис выбрать, что купить и какой компании доверять.

Нейросеть изучает сайты, статьи, отзывы, кейсы и внешние упоминания, а затем решает, какие бренды включить в ответ.
Поэтому у компании может быть сильное SEO и стабильный поисковый трафик, но в ответах нейросетей она будет появляться реже конкурентов.

Высокие позиции в Google или Яндексе ещё не означают такую же заметность в ChatGPT, Perplexity или Алисе.

На этом фоне развивается GEO — Generative Engine Optimization. Если SEO помогает сайту становиться заметнее в поисковой выдаче, то GEO отвечает за видимость бренда в ответах нейросетей.
Интернет постепенно переходит от экономики клика к экономике рекомендации. Теперь важно не только то, открыл ли человек сайт, но и то, какую компанию AI назвал ещё до перехода.

И здесь возникает довольно простой вопрос: а что нейросети уже сейчас говорят о вашем бренде?

Вручную проверять это сложно: ответы меняются от модели к модели и от запроса к запросу. Поэтому появляются отдельные инструменты для аналитики видимости в AI.

Например, ГЕОранк собирает такую аналитику в одном месте: отслеживает упоминания и позиции бренда в ответах AI-сервисов, сравнивает видимость с конкурентами, анализирует источники, а также проводит аудит сайта и выявляет факторы, которые могут мешать нейросетям использовать его контент.

Так становятся видны не только слепые зоны, но и конкретные точки роста: что стоит улучшить на сайте, в контенте, внешних публикациях и упоминаниях, чтобы нейросети чаще рекомендовали бренд.

Проверить, как ваш бренд выглядит в AI-выдаче

GPT Pro ответственно шуршит по магазинам 😎