Сергей Аносов, Scade.pro. Горячие AI-кейсы: можно увольнять маркетологов (ну, почти)

Как появился Scade.pro: от SMS-провайдеров к каскадам нейронок

Иннокентий. Сергей, привет. Расскажи, пожалуйста, как ты пришёл к запуску Scade.pro? И что это такое?

Сергей. Scade.pro — это агрегатор нейронок, ноукод-платформа, в которой у нас много-много нейронок. Больше, чем 2000. И ты можешь их поставить друг за другом, чтобы решить какой-то бизнес-кейс. Потому что большая часть наших пользователей пришли к тому, что одной нейронкой конкретный бизнес-кейс не решить. Поэтому они составляют целые пайплайны: где-то это генерация текста, потом генерация картинки из этого текста, потом генерация видео, озвучка. И всё можно сделать у нас, потому что мы сами сталкивались с тем, что неудобно переходить между разными платформами. Где-то нужны платные аккаунты, их должно быть много, ты потом должен соединить текст, который получился на одном сервисе, в картинку на другом, в видео в третьем и так далее. Нам было неудобно. В первую очередь мы делали это для себя.

Если говорить историческую справку — года три назад Scade появился как платформа для связки SMS-провайдеров и пеймент-провайдеров: способа заведения денег на разные сервисы и отправки SMS для подтверждения разного рода активностей. Потом был пивот, даже несколько. Конечно, не так, что с первого раза взяло и получилось — были пивоты. И в какой-то момент мы пивотнулись в тот же самый каскад, но не SMS-провайдеров, а нейронок. Потому что какая разница, кто провайдер, подумали мы. Спойлер: огромная разница, куча нюансов. Но тогда мы ещё об этом не знали.

Бизнес-модель: агрегатор нейронок и оплата по кредитам

Иннокентий. Чуть-чуть про бизнес-сторону. Вы стартап, три года примерно работаете. Что про инвестиции? Можешь что-то раскрыть?

Сергей. Тот пивот, когда мы пивотнулись именно в нейронки, произошёл полтора года назад. Потом целых полгода мы пилили сервис. И вот уже год мы функционируем в этом ключе. Мы сейчас в процессе раунда: большая часть уже закрыта. Мы американская компания, и у нас уже вошёл большой европейский фонд. Но мы ещё в процессе. У нас уже есть B2C-клиенты, которые сами приходят и регистрируются за эти 10 долларов, и B2B-клиенты, которые приходят на платные большие тарифы. Но самое большое количество денег они тратят на докупку кредитов. Когда генерации начинают кушать много кредитов, ты видишь, что твой сервис начал зарабатывать, начал работать на базе Scade, и ты начинаешь тратить на нас больше денег — просто потому что ты бы всё равно тратил это на другие нейронки.

Иннокентий. Правильно понимаю, что для B2B-клиента у вас важна функция агрегатора: вы берёте на себя все эти бесконечные оплаты, и можно купить ваших кредитов, а вы сами распределяете, куда они идут, в зависимости от того, кто что подключил, в какой pipeline?

Сергей. Точно. Это, наверное, основная функция, которую хотят B2B-клиенты, да и все в целом. Очень сложно всё везде оплачивать, следить за подписками. Особенно если учитывать, что процесс многоиторационный: ты попробовал цепочку из 10 нейронок, понял, что тебе хватает шести, выкинул остальные. А если бы ты сам ручками это собирал, у тебя бы всё равно списали за месяц ещё за 4 выкинутых нейронки, которыми ты не пользуешься, но продолжал платить. У нас не так: платишь один раз нам, а дальше используешь все нейронки, которые есть на платформе.

Но некоторые пользователи приходят с другим запросом: а можно вставить свой аккаунт конкретной нейронки и пользоваться своими наработками? Мы говорим — да, в большинстве нейронок это возможно. Есть выбор: пользоваться нашим или вставить свой аккаунт.

Иннокентий. Обученный на каких-то закрытых данных?

Сергей. Тут скорее не про обученный, а у кого-то он уже оплаченный, у кого-то уже есть свои лимиты — очень часто нейронки говорят: вот ты можешь сделать в этом месяце 60 запросов, не знаю почему. А у B2B-клиента может быть уже тысяча. И они приходят: у нас есть свой прокачанный аккаунт, давайте использовать его. У нас есть кнопочка «добавить свой API-ключ», и он сразу начинает использовать свои наработки.

Кто клиенты: маркетологи на острие атаки

Иннокентий. Для каких отраслей вы всё это делаете? Кто к вам больше всего приходит?

Сергей. Тут есть некий байз: к кому мы приходим, те и приходят больше. Когда мы фокусируемся на FMCG, их в этот квартал больше. Когда мы фокусируемся на играх в Telegram, их резко становится больше. Последний квартал мы как раз сфокусировались на них, и у нас сразу несколько кейсов именно из этой категории. Но, знаешь, все, кто к нам приходит, — это обычно маркетинговые составляющие компаний. Потому что сейчас маркетинг идёт на острие: приходят и говорят — нам нужны виральные механики, нам нужны способы, как с помощью хайпа привлечь больше пользователей, зацепить их и удержать.

То есть на острие как раз маркетинг, который всё придумывает. Все остальные чуть более пассивные: им важна автоматизация, чтобы сократить расходы, например, на сейлз-направление. Так что направленности разные, но очень часто маркетинг — это то общее звено, которое сами что-то придумывают.

Все, кто к нам приходит, — это обычно маркетинговые составляющие компаний. Потому что сейчас маркетинг идёт на острие: они придумывают виральные механики, чтобы привлечь и удержать пользователей.

Кейсы: перевод контента, озвучка, генерация ассетов

Иннокентий. Какие задачи креативные маркетологи и, может быть, чуть менее изобретательные продаваны уже решают с помощью Scade?

Сергей. Много всего. Есть совершенно обыденные кейсы. Например, приходят со своей базой контента и говорят: ребята, нам нужно перевести его — с русского, английского или других языков ещё на десяток, потому что мы хотим выходить в другие локали, и, не знаю, сейчас у нас фокус на Латам, давайте попробуем всё перевести на испанский. Причём мы пробовали другие платформы — там всё получается отлично, но дорого. Или есть фактор, что в готовых платформах у тебя чёрный ящик: ты закинул видео, получил что-то на выходе, а тебе нужно что-то поменять.

Например, был клиент с целой плеядой индийских языков. HeyGen и другие нейронки хуже справляются с частью языков, более мелких, чем стандартный хинди. И тут каскад нейронок спасает: можно каждый кусочек заменить. Ты понял, что DeepL плохо справляется с индийским языком — заменил его на конкретную нейронку или сервис, который лучше справляется с этой задачей. Пусть чуть сложнее, но зато людям нужно больше качества, или скорости, или понижения цены, потому что у них юнит-экономика не сходится. Они готовы настраивать это в угоду того, что нужно затюнить на большие объёмы конкретный флоу.

Помимо этого — много озвучек. То озвучка сказки голосом родителя, то озвучка роликов голосами конкретных актёров, у которых компания уже спросила разрешение и давно с ними работает. Но человеческий фактор: актёр не может записывать 24 на 7 и на всех языках. Тут всё удобно.

Есть более простые вещи, как генерация креативов и ассетов. Когда приходит игра и говорит: а теперь нам нужно из «Воинов подземелья» сделать «Воинов в облаках», давайте перерисуем все ассеты. Понятно, что в обычном ключе это было бы долго, здесь происходит гораздо быстрее, особенно если их конечное количество.

Генерация креативов в этом смысле сильно упростилась, потому что пришла новая плеяда классных видеонейронок. И многие поняли, что динамический контент, сгенерированный нейронкой, хоть чуть-чуть динамический, всё равно лучше, чем статический. Образовалось сразу несколько кейсов, когда приходят и говорят: наши SMM-специалисты хотят закидывать картинку, получать анимацию, или генерировать картинку, а потом из неё делать анимацию. И это подтверждается цифрами — они видят изменение конверсии просто из-за этого.

Где-то приходят за лип-синком — тем, что позволяет оживлять персонажей. Когда у человека есть, например, N-ное количество персонажей, и если ты его оживишь, он начнёт говорить с клиентом, взаимосвязь пользователя с клиентом становится теснее, эмоциональнее, и повышается конверсия.

Сейчас видеоролики превалируют. Возможно, потому что появились новые версии видеонейронок. Мы видим прям бум на то, что можно написать 10–20 слов, из них сделать целый скрипт — обычно текстовая нейронка расписывает это на несколько страниц, как пьесу. А потом из этого делаем картинки и оживляем их. Получается, что из обычного текста на 10–20 слов появляется ролик длиной минуту, и там 5–6 кадров по несколько секунд, оживлённых, снабжённых голосом и музыкальным рядом. И всё это, как ни странно, твоя генерация — весь контент твой, и его можно постить куда угодно.

Виральность: кейс с европейским брендом на шоколадках

Иннокентий. Ты говорил, что к вам приходят за виральностью. Я помню, у вас были кейсы с крупным FMCG. Расскажи побольше.

Сергей. Этот кейс не одинок — у нас целая плеяда похожих кейсов, когда приходят за виральностью из UGC-контента. Из контента, который был сгенерирован нейронкой, но для пользователя, поэтому мы всё-таки называем его UGC.

У нас была интеграция с большим европейским брендом, который на своих шоколадках нарисовал QR-код, ведущий на Telegram-бота: ты мог закинуть свою фотографию и получить классную открытку, полностью сгенерированную с брендбуком этого бренда, с новогодним фоном и тобой, но сделанным нейронкой. Мы думали, что это уникальный кейс. Потом к нам пришло ещё 4 или 5 совершенно других, уже не FMCG брендов, которые делали примерно то же самое.

Если раньше пользователи этого бренда стоили доллар, доллар пятьдесят, может быть, два доллара — то когда работает виральность, цена опускается до семи-десяти центов. На порядок.

Другие кейсы были ровно про это же: приходит пользователь в Telegram-игру, закидывает свою аватарку, или мы берём её из профиля. При этом определяем, что это аватарка не Джеймса Бонда или другого героя, которого нельзя использовать по правилам легала, и не ребёнка — там тоже много нюансов. Понимаем, что это обычный пользователь, закидываем его в цепочку нейронок, которые преобразуют его в стилистику игры: обрезают фон, делают героя кликабельным прямо на главном экране. Такие кейсы очень похожи: на вход идёт картинка пользователя, и он видит себя преобразованным. Видимо, пользователям это сильно нравится, потому что такие кейсы разлетаются хорошо.

Иннокентий. Маленькая деталь: ты сказал — европейский бренд и Telegram. Telegram там работает?

Сергей. Года три-четыре назад для меня было мифом, что Telegram может работать где-то, кроме СНГ и России. Сейчас видим, что у европейского населения он в норм заходит. Особенно классно заходит в Латаме, в азиатском MENA-регионе. Мне кажется, он как пожар распространяется везде, и, кстати, новости про Павла Дурова как будто наоборот хорошая реклама — нет черного пиара. Мы сочувствуем Павлу, но с точки зрения пиара, что может быть лучше, когда все мировые СМИ пишут и освещают.

Иннокентий. Но ощущение от Telegram, что он основной именно в СНГ, а в других местах — Индии, Латаме, Бразилии, Индонезии — он есть, но как какой-то второй мессенджер: то ли для альтернативных новостей, то ли для пиратки.

Сергей. Для нас это был всего лишь один из интерфейсов, потому что мы, по сути, AI-бэкенд, и нам не важно, через что передаётся информация до пользователя. У нас одновременно был и Instagram-бот, и Telegram-бот, и можно было сделать WhatsApp-бота, но почему-то до него руки не дошли. Где-то были веб-интеграции, когда это просто сервис в вебе. Сам бренд всегда выбирает, какая у него главная коммуникационная площадка.

Как создают сказки: промт-инженерия и мультиагентные пайплайны

Иннокентий. Ты говорил, что у вас есть алгоритм написания сказок. Расскажи, что там внутри.

Сергей. Это не только про сказки. У нас появилось разделение между промт-инженерами по модальностям: текстовая, видео, диффузионные модели (картинки), аудио и так далее. Текстовые промт-инженеры работают именно с текстовыми нейронками, знают все их тонкости. Как лучше сделать промт — не просто в ChatGPT написать три строчки и получить ответ. Мы по сути воспроизводим мозг определённой профессии, определённого человека.

Когда мы генерируем сказки, или большие тексты, или сложные работы профессорского уровня — что делает промт-инженер? Он воспроизводит весь мыслительный процесс, например, скрипт-райтера — человека, который пишет скрипты для фильмов, пьес, где есть несколько сторон, взаимодействующих, целый мир. Он сначала определяет главного героя и описывает его, потом прорисовывает арку героя — делает такой скелет, на который нанизывает мышцы, плоть и остальные органы. Потом прописывает, к чему мы стремимся, какой будет финал. Потом прописывает вторичных героев, различного рода ситуации. Если это фантастический рассказ — прописывает, что в этом мире будет чуть-чуть не так: не 9 и 8, а, не знаю, 12, и поэтому люди будут более маленькие, у них не будет каких-то видов спорта, и они будут совершенно по-другому взаимодействовать. Мир чуть-чуть изменился, буквально на немного, но при этом полностью смысловой концепт меняется.

Такими слоями, раз за разом, мы улучшаем финальный текст, который в итоге ещё и критикуется несколько раз другими нейронками. Этот селф-критицизм реально помогает вычистить что-то не то. Мало того, есть ещё и главный редактор — тоже нейронка, которая понимает, что этот рассказ мы пишем для ребёнка 12 лет, поэтому нужно адаптировать финальную версию, чтобы было понятнее и интереснее.

Эти слои даже в мономодальности — только текст — это всё равно могут быть десятки или ближе к сотне слоёв, которые постепенно раскрывают задачу. А дальше этот текст может идти в следующие пайплайны, где он будет иллюстрироваться, анимироваться, озвучиваться голосом автора или родителя.

Иннокентий. Меня отдельно зацепила мысль, что одна нейронка критикует другую. По идее должно получаться что-то новое: если GPT сам с собой разговаривает, должно быть хуже, чем когда Claude ругает ChatGPT.

Сергей. Концепт самого селф-критицизма уже работает очень круто. А какая конкретная нейронка будет критиковать предыдущую — это чуть менее важно. Мы видим, что даже ChatGPT себя критикует отлично, потому что принимает другую роль, надевает другую маску, и в этот момент глубинно прочитывает ту портянку, которая образовалась, например, в виде сказки. Человеку очень часто это не сделать: у тебя 100 итераций, ты пытаешься найти идеальный ключик, генерируешь снова и снова, и не можешь постоянно всё это вычитывать целиком — там тонна контента. А нейронка может. Поэтому даже не важно, что критиковать будет другая нейронка или третья — даже та же самая может генерировать классные ответы и классную критику. Но да, часть нейронок делает это лучше, быстрее, качественнее. Тут дальше ползунок: как вы хотите — качественнее, дороже или быстрее.

Иннокентий. А это как практически применимо? Это какая-то студия делает анимации, или приложение с персонализированным контентом?

Сергей. Я в этом кейсе смешал сразу несколько: к нам приходили и студии, которые генерируют сказки, и маленькие издательства с направленностью финансовых сказок для детей — для повышения финансовой грамотности. То же самое мы делали для больших брендов: на базе этого они делают истории, лид-магниты, то, что привлекает пользователей на других площадках.

Почему-то к нам постоянно приходят детские приложения. Один из первых клиентов — приложение, в котором ты фоткаешь кучу лего у ребёнка перед ним, а оно определяет: вот этого динозаврика можно собрать, здесь машинку, космический аппарат. Пользователь закидывает, что собрал — у них есть внутренняя соцсеть — и мы генерируем иллюстрацию динозаврика и пишем целую новеллу. Они называют это новелизацией: получается красивая иллюстрация с кусочком сказки. И такой контент шарят гораздо чаще, чем просто своего динозаврика на фоне ковра.

Продвижение Scade: инфлюенсеры как невольные евангелисты

Иннокентий. Как вы продвигаетесь? Вы сейчас сервис нейронок для маркетологов и контентщиков — как маркетируете маркетинг?

Сергей. Хороший вопрос, тут, конечно, помог бы Коля, наш CMO. Есть несколько стратегий. Мы стараемся продвигаться как сервис для инфлюенсеров, соло-принёров, инди-мейкеров и промт-инженеров — тех, кто уже сам, как профессионал, потрогал одну, две, три, пять нейронок. У кого есть аудитория, кто ищет, какой контент для этой аудитории сделать. Я поставил инфлюенсеров на первый пункт, потому что мы попробовали этот канал, и для нас он оказался вау-фактором: один инфлюенсер может привести сразу много клиентов, которые сами понимают, что они хотят.

Иннокентий. То есть он не конечный клиент, а скорее невольный евангелист.

Сергей. Да, он евангелист. Может быть и инфлюенсером, и евангелистом, который приводит клиентов. Он расписывает в своём блоге видео — обычно это TikTok или YouTube, изредка Reddit, но он сейчас тоже растёт — что смотрите, как можно сделать вот такое мини-приложение, я начинаю с него зарабатывать, вот как это происходит, и это мини-приложение на Scade. Но при этом сами эти ребята вдруг становятся нашими клиентами и начинают платить нам каждый месяц, потому что находят для себя не только площадку, за интеграцию с которой заплатили, а инструмент. Потому что инструментов не так много.

Мы вдруг сравнили себя со штукой из разработки — IDE. Это внутренняя платформа для разработчика, в которой ты приходишь, можешь и код написать, и скомпилировать его, посмотреть, как это выглядит, поправить, увидеть ошибки. Мы сейчас IDE для нового типа ребят под названием промт-инженер, которые работают с промтами, с разными нейронками, с разными модальностями. И тут спойлер: когда мы поняли, что пивотимся из каскада SMS-провайдеров в каскад нейронок, мы думали, что оставим тот же ноукод-инструмент и всё классно, ничего менять не нужно, просто добавляй нейронки и погнали. А на самом деле, чтобы по-настоящему быть IDE, той оболочкой для нового типа разработчиков, нужно ещё многое сделать.

От этого зависит и маркетинг. Если мы позиционируемся как инструмент для промт-инженера, то приходим в комьюнити промт-инженеров, и там инфлюенсеры более профессиональные. Если мы идём в бизнесы — там немного другие инфлюенсеры, хотя они тоже заходят классно. Направленность мы постоянно тестируем — у нас в этом смысле машинка по проверке гипотез, потому что мы ещё ищем product-market fit, никакого секрета тут нет. Мы только идём к своей миллиардной компании.

Как обычному маркетологу начать работать с Scade

Иннокентий. У вас уже есть клиенты и B2C, и B2B. А простой маркетолог — слушатель нашего подкаста — может просто прийти и что-то собрать из готовых блоков? Или обязательно работать с промт-инженером?

Сергей. У нас много темплейтов, и мы их постоянно обновляем, добавляем по обратной связи. Часто нам говорят: зачем вы добавили этот шаблон, это же было ноу-хау, вы могли его продавать, а вы его бесплатно добавили. А мы ровно для этого и добавляем — чтобы приходили все более простые ребята и могли сделать что-то сразу из коробки.

Кто-то приходит делать маркетинговые анализы, анализировать конкурентов — у нас есть Perplexity и нейронки, которые выходят в интернет, в отличие от ChatGPT, и могут анализировать текущий срез данных. Кто-то приходит за креативами и генерацией: раньше использовал DALL-E, теперь приходит к нам, и сразу 3 или 4 нейронки, закидываешь в них один запрос — и появилось 4 разных варианта. Кто-то лучше смотрит на DALL-E, кто-то идёт в Focus, кто-то в новые Flux. И можно сравнить сразу, не нужно десятка разных сервисов.

Кто-то приходит за утилитарными штуками: закинуть видеоразговоры, получить summary, транскрибацию, тексты для дальнейшей обработки там же в Scade — и не быть ограниченным. Можно написать любой промт, продолжить любую цепочку, а не только сделать простейший summary.

Мы стараемся, чтобы шаблоны были свежими с точки зрения нейронок — берём топ-20 нейронок, это обновляемый список. Если кто-то использует Eleven Labs, Perplexity или другие нейронки — их все можно найти у нас и попробовать построить не просто запрос с одной нодой, которая отвечает про маркетинговый анализ, а погенерить дальше: визуализировать этот анализ, перевести на другие языки, сделать из этого лид-магнит. Возможно, это можно давать на потоке бесплатно клиентам, и тем самым приобретать этих клиентов дешевле у себя в сервисе.

Иннокентий. То есть по большей части шаблоны помогают, промт-инженер не обязателен для кастомной штуки?

Сергей. Да, именно так. Мы их расширяем по обратной связи клиентов, поэтому если какого-то шаблона нет, всегда можно справа снизу написать в чатик, и мы постараемся добавить.

Второй вопрос — нужно ли быть промт-инженером. На самом деле все профессии сейчас становятся промт-инженерами, только некоторые об этом ещё не знают. Дизайнеры становятся имидж-промт-инженерами, копирайтеры — текстовыми промт-инженерами, видеографы — видео-промт-инженерами. Я уверен, что через какое-то время каждый инструмент будет содержать в себе часть автогенерируемого нейронками контента. Поэтому уже пора начинать становиться промт-инженерами всем, а не надеяться на помощь из зала.

Будущее: микроагенты вместо команды и мгновенная генерация

Иннокентий. Отличный переход к следующему вопросу — про будущее. Чего пока нельзя сделать с помощью нейронок, но можно будет через год-два применительно к маркетингу?

Сергей. Я вижу будущее так: я, конкретный Сережа, буду главой своей микрокомпании — неважно, занимаюсь бизнес-разработкой, агентской или продуктовой историей. У меня будет куча помощников, которых раньше я нанимал бы и становился обычной компанией: у меня был помощник, дизайнер, копирайтер. Все эти люди станут микроагентами — я взял это слово из термина «автономные агенты». Это маленькие нейронки, у которых есть доступ к памяти, к обратной связи от рынка или внешних систем, доступ к определённым инструментам.

У меня будет мой маленький агент, который смотрит на все записи в календаре и формирует будущее расписание, предлагает, как его исправить, адаптировать под мои отпуска. Или профессиональный агент, который скажет: слушай, ты только что говорил на созвоне вот такие-то экшн-поинты, вот это нужно сделать, и часть из этого уже частично готова — нужно проверить, отправить второй стороне, с которой вы говорили. Как маленький PM, который сидел бы на этом созвоне и сам решал, что из задач уже готово, что нужно допилить.

Что ещё не готово, что ещё не умеет делать нейронка — мы только видим становление этой мультиагентной системы, оно сейчас только происходит. Потому что в сердце этого агента всегда используется большая языковая модель, и LLM сейчас очень сильно эволюционируют. У них уменьшается цена — так же, как по закону Мура растёт число транзисторов, только тут количество долларов за токен падает с такой же прогрессией, очень быстро: раз в 10 может подешеветь за год. То же самое со скоростью — она безумно растёт. Появляются системы, которые могут выдавать тысячи, десятки тысяч токенов в секунду. Ну, десятки тысяч — это, наверное, утрирую, такого пока ещё нет, но пару-тройку тысяч уже могут выдавать. Все эти игроки, Fireworks и другие — «энейблеры», технологии, которые вдруг раскрывают неограниченное количество новых технологий, про которые я ещё не знаю. Скорее всего, в следующем году появится система с 10 тысячами токенов в секунду.

Что это означает? Очень много всего станет мгновенным. Если раньше Midjourney генерировала картинку 2–3 минуты, это будет происходить за долю секунды. А в будущем, скорее всего, появятся сервисы, которые на лету генерируют сайты, на лету генерируют баннеры под тебя.

Помнишь, как RTB изменила рынок рекламы? Real Time Bidding вдруг резко, за долю секунды, определял, что эта реклама в сетке Google лучше подходит под тебя, и за неё можно взять больше денег. Я думаю, эта же штука будет сильно развиваться в маркетинге благодаря агентам и новым скоростным нейронкам, которые мгновенно отрисовывают, расписывают, анимируют и делают всю ту работу, которую раньше делали мы ручками.

Мы не могли сгенерировать баннер под каждого человека в каждой ситуации. Сейчас это происходит прямо здесь и сейчас. Эта клюшка скорости безумно растёт — каждый год мы видим следующий порядок цифр в скорости и качестве.

Как прокачаться в теме AI

Иннокентий. Последний вопрос — образовательный. Как слушателям прокачаться в теме AI для маркетинга?

Сергей. Я постоянно советую один и тот же пункт, и мне кажется, он работает лучше всего. Когда ты начинаешь просто в YouTube заменять свой ежедневный кусочек тупления — вместо привычного начинаешь смотреть видео про нейронки. Здесь посмотрел, как работают большие языковые модели, там — какие новости нейронок были за неделю. И постепенно вокруг тебя формируется этот информационный «бабл», в который ты вдруг оказываешься погружён. Каждая вторая, а может, две трети новостей идут уже про мир нейронок.

После двух-трёх-четырёх месяцев такого глубокого погружения — это как погружение в новый язык. Ты вдруг понимаешь термины, сам того не заметив, ничего специально не учил. Ты понимаешь взаимосвязь между терминами, понимаешь предыдущий срез и его эволюцию: вот была одна нейронка, у неё вышла другая версия, а вот что изменилось. Ты уже понимаешь точку А и точку Б — и это самое интересное.

Постепенно тебя засасывает в этот «бабл», ты вроде бы ничего специально не делаешь, не идёшь на платные курсы. Просто раньше ты изучал, как в Ark играть или в Доту, а теперь в YouTube у тебя то же самое, только про нейронки. И этот контент плодится невероятным образом — те самые инфлюенсеры постоянно описывают новые нейронки, постоянно ищут новый контент.

В какой-то момент ты поймёшь, что уже много чего знаешь: ага, эту нейронку я уже видел, тут немного изменилось, даже не буду смотреть. И тогда ты поймёшь, что можешь изучать дальше — есть несколько модальностей, есть та, в которой ты больше понимаешь, потому что, например, в прошлом дизайнер или копирайтер. Как ни странно, текстовые промт-инженеры лучше всего получаются из психологов — не знаю почему, наверное, потому что им проще говорить с текстовыми моделями: модель как ребёнок, ей нужно многое объяснять.

И ты понимаешь, что твой «бабл» уже можно использовать не просто как источник информации, а как ориентир, что хочется изучить больше — начинаешь больше гуглить, находить курсы. Но чтобы понять, куда копать, нужно изначальное количество терминов, изначальное количество связок между ними. Это всё решает просто YouTube.

Иннокентий. Так что всем просто YouTube, и через 4 месяца можно переходить к практике?

Сергей. Да, но единственное — нужно формировать этот информационный «бабл» вокруг себя именно про разного рода модели, разного рода нейронки. Если просто продолжать гуглить про свою любимую игру, конечно, ничего не произойдёт.