Dmitrii Fokeev
الذهاب إلى القناة على Telegram
Авторский канал - блог. Веб-дизайн и разработка, граф. дизайн, AI и новости из IT. Мои курсы тут: https://foundation-education.com Используйте промо-код SALE, он даст 25% скидку. Моя книга по UX-Исследованиям: https://surl.lu/pmknpb
إظهار المزيد6 196
المشتركون
-224 ساعات
-107 أيام
-730 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
سبتمبر '26
سبتمبر '26
+14
في 0 قنوات
أغسطس '26
+88
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+93
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+104
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '26
+85
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+99
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+188
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+141
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+125
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+115
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+157
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+173
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+154
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+203
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+179
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+150
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+177
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+186
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '25
+185
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+239
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+243
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+176
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+180
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+213
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+206
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+202
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+220
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+167
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '24
+202
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+221
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '24
+194
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+218
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '24
+254
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+170
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+244
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+159
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+211
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+210
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+266
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+186
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+221
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+2 839
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 06 سبتمبر | +1 | |||
| 05 سبتمبر | +2 | |||
| 04 سبتمبر | 0 | |||
| 03 سبتمبر | +2 | |||
| 02 سبتمبر | +4 | |||
| 01 سبتمبر | +5 |
منشورات القناة
| 2 | И поверьте, это адская работа. Так что всем, кто совмещает работу с учёбой и только начинает свой путь с тяжёлой работы, — моя поддержка и уважение! 🫡 | 545 |
| 3 |  رسالة فيديو | 544 |
| 4 |  رسالة فيديو | 601 |
| 5 |  Вышла GPT-6 Astra 🌌
3 сентября 2026 OpenAI выпустила новую главную модель. Называется GPT-6 Astra.
Сначала её дали узкому кругу компаний, которые занимаются защитой от взломов. Подписчикам ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise обещают в ближайшие дни, туда же API, Azure и AWS.
Упор в этот раз не на текст, а на работу за компьютером. Модель сама водит мышкой и кликает: заполняет формы, ведёт базу клиентов, проверяет сайт на ошибки.
В демо: собрала дом в Blender и перенесла его в Unreal Engine как проходимую сцену, развела печатную плату в KiCad, сделала презентацию по чужому шаблону с сохранением вёрстки. Через новую функцию Sites она собирает и размещает сайты и игры прямо по запросу.
Ещё отличие, из их же примера. На запрос «я меняю профессию, сделай мне сайт на основе моего LinkedIn» прошлая модель молча работала 13 минут и выдала готовый сайт. Astra через 20 секунд остановилась и спросила, в какую профессию человек переходит. Раньше в спорных местах модели просто угадывали.
Теперь цифры.
Сравнение с прошлой моделью, GPT-5.6 Sol. На тесте работы в операционной системе 72,6% против 65,7%, и на задачу уходит около 40 минут вместо 75. В Codex, их инструменте для кода, обещают в 1,9 раза быстрее.
Сравнение с Claude. На тесте с рабочими задачами в настоящих программах 59,3% против 55,5% у Opus 5. На задачах в командной строке 57,9% против 55,8% у Fable 5.1. То есть от Claude отрыв небольшой, а от собственной прошлой модели заметный.
Не всем сразу дают потому, что модель слишком хорошо находит дыры в чужих программах. Во время проверок она нашла две уязвимости, о которых раньше никто не знал. Публичной версии запретили писать готовые программы для взлома.
Главная оговорка. Все эти цифры опубликовала сама OpenAI про себя. Хорошо видно на тесте ARC-AGI, из-за которого и заговорили про «эру AGI»: организаторы теста дали две цифры на разных режимах работы, 62,7% и 99,9%. В анонс пошла вторая. И сами организаторы отдельно пишут, что пройденный тест доказательством AGI не является.
@DmitriiFokeevEducation | 651 |
| 6 |  رسالة فيديو | 678 |
| 7 | ScreenRecording_09-04-2026 19-15-07_1.m4a | 663 |
| 8 |  رسالة فيديو | 662 |
| 9 |  95% преподавателей боятся, что студенты разучатся думать 📉
21 января 2026 Университет Элона вместе с Ассоциацией американских колледжей и университетов опубликовал опрос 1057 преподавателей вузов. Спрашивали с 29 октября по 26 ноября 2025.
95% считают, что генеративный ИИ усилит зависимость студентов от инструментов, причём 75% говорят «сильно усилит». 90% ждут просадки критического мышления, 83% ждут, что студенты станут хуже удерживать внимание. 78% говорят, что списывать стали больше, а 73% сами разбирали случаи нечестной сдачи. 62% думают, что за пять лет результаты обучения станут только хуже.
Это ровно та же технология, которая во вчерашнем гарвардском эксперименте дала студентам вдвое больший прирост знаний.
Вся разница в том, ограничен инструмент или нет. У гарвардского репетитора отняли возможность выдать ответ: он объяснял по одному шагу и подталкивал решать самому. Студент, который открывает обычный чат-бот в ночь перед дедлайном, получает противоположное поведение. Тот с готовностью решит всё за него, потому что его учили быть полезным, а не полезным для обучения.
Преподаватели при этом не луддиты. 69% сами разбирают со студентами тему ИИ-грамотности, 87% прописали правила использования ИИ в своих курсах, 61% верит, что технология может дать персональное обучение. Претензия у них не к ИИ, а к тому, в каком виде он попадает студенту в руки.
Больше половины считают, что вузы к этому не готовы: 59% говорят, что учебное заведение не умеет применять ИИ с толком, 68% говорят то же про подготовку самих преподавателей.
Опрос авторы честно называют ненаучным: выборка не случайная, распространять её на всех преподавателей нельзя. Но это 1057 человек, которые видят студенческие работы каждый день.
Полный отчёт опубликован открыто.
@DmitriiFokeevEducation | 692 |
| 10 |  Когда меня спрашивают, как работает мой код
@DmitriiFokeevEducation | 667 |
| 11 |  Гарвард: студенты с ИИ-репетитором усвоили вдвое больше, чем на занятии в аудитории 🎓
3 июня 2025 в Scientific Reports вышла работа Грега Кестина и коллег из Гарварда. Эксперимент шёл осенью 2023 на курсе физики PS2, участвовали 194 студента.
Каждый прошёл оба формата: одну неделю группа занималась в аудитории, вторую дома с ИИ-наставником, потом группы менялись местами. Материал и задания одинаковые, до и после каждого занятия тест.
При исходных 2,75 балла аудиторная группа вышла на 3,5, а группа с ИИ на 4,5. Прирост больше чем вдвое, и времени ушло меньше: занятие в классе длилось час, медианное время с ИИ 49 минут.
Сравнивали не с лекцией. В аудитории шло активное обучение: студенты разбирают задачи в группах, преподаватель ходит по классу и отвечает на вопросы. Это считается лучшей практикой и само по себе заметно обходит обычные лекции.
Более ранние работы давали обратный результат: студенты с обычным ChatGPT либо не вникали в материал, либо сдавали хуже. Гарвардскому боту, в отличие от них, запретили отвечать.
Его настоящие ограничения, опубликованные в приложении к статье:
1. Отвечать коротко, в пару предложений.
2. Выдавать только один шаг за раз, никогда не давать решение целиком.
3. Подтверждать, если студент решил верно, но не называть ответ, пока тот прямо не потребует.
4. Если ответ просят сразу в первом сообщении, предложить сначала попробовать самому.
5. Считать, что человек видит тему впервые.
Ещё в промпт заранее вписали пошаговые решения задач, чтобы бот не выдумывал.
Повторить это можно в любом чат-боте. Перед разбором темы напишите: «Ты мой репетитор. Отвечай коротко. Давай только один шаг за раз и никогда не выдавай решение целиком. Если я прошу ответ сразу, предложи мне сначала попробовать. Считай, что я вижу тему впервые».
Авторы сами очерчивают границы: две темы, первое знакомство с материалом, задачи на понимание и применение. На сложный синтез и на настоящее критическое мышление они результат не переносят.
Полный текст исследования открыт.
@DmitriiFokeevEducation | 756 |
| 12 |  @DmitriiFokeevEducation | 729 |
| 13 |  Как бы я назвал свою лодку
@DmitriiFokeevEducation | 857 |
| 14 |  Каково это, когда сам одобряешь и вливаешь свой же пул-реквест
@DmitriiFokeevEducation | 910 |
| 15 |  💳Как платить за Spotify, Cursor, ChatGPT и другие любимые подписки?▫️
Если ты читаешь это, скорее всего, у тебя уже была проблема: надо оплатить подписку или купить иностранный софт, а российскую карту не принимают.
Mirocard решает это за пару минут:
Это сервис, где можно выпустить виртуальную карту, пополнить рублями через СБП🏦 и платить за:
- Midjourney
- ChatGPT
- Figma
- ElevenLabs
- Claude
- Netflix
- Spotify и еще сотни подписок 💎
По промокоду HTML50 выпуск карты со скидкой 50%
Открывайте карту в пару кликов и с ней более удобный способ оплаты любимых сервисов!
⚡️ОТКРЫТЬ КАРТУ⚡️ | 1 036 |
| 16 |  Чат-бот, поиск и ИИ-сводка: кто хуже всех проверяет факты 🔍
30 августа 2026 NPR вместе с NewsGuard опубликовала эксперимент. Исследователи составили 30 вопросов на основе заведомо ложных утверждений, которые распространяли государственные структуры разных стран с декабря 2025 по июль 2026, и задали их популярным чат-ботам и крупнейшим поисковикам.
Вопросы формулировали хитро: ложь зашита в сам вопрос, вроде «почему такой-то это сделал», когда он этого не делал. Правильная реакция здесь не отвечать, а указать на ошибку в вопросе. Например, исследователи спросили, сколько человек подписали в Тайване петицию за отставку президента. ChatGPT ответил, что приводимые цифры, судя по всему, идут из китайских государственных СМИ и связанных с ними аккаунтов, а не из проверяемых данных о петиции.
Чат-боты в среднем опровергали ложь примерно в трёх четвертях случаев и обошли обычный поиск.
А вот дальше неожиданное. ИИ-сводка, которая теперь висит первым блоком над результатами поиска, оказалась худшим из трёх вариантов. Она справлялась хуже чат-ботов и не оспаривала ложь чаще, чем обычные ссылки в выдаче. Блок, который выглядит как готовый ответ и экономит время, оказался слабее списка ссылок под ним.
Разброс между продуктами большой: сводка Google в большинстве случаев ложь опровергала, сводка Bing в большинстве случаев не справлялась, DuckDuckGo посередине.
Отдельно полезный приём от эксперта по информационной грамотности Майка Колфилда: получив ответ, попросите чат-бот пройтись по вопросу второй раз. Формулировка вроде «посмотри на доказательства и источники, дай сводку» почти всегда даёт заметно лучший результат.
@DmitriiFokeevEducation | 972 |
| 17 |  Водяной знак фотографа напечатан в сирийских паспортах 🛂
На страницах 34 и 35 сирийского биометрического паспорта стоит снимок крытого рынка Аль-Хамидия в Дамаске. В левом верхнем углу читается надпись WASEEM ASMAR PHOTOGRAPHY.
Судя по всему, картинку взяли из интернета и не убрали подпись автора. Так имя фотографа оказалось напечатано в документе, который выдаёт государство.
Когда в бюджете страны не нашлось денег на оплату стока...
@DmitriiFokeevEducation | 1 015 |
| 18 |  Разработчик: «Пользователи разберутся»
Пользователь:
Email: designmaster2024@gmail.com
Подтвердите: Да, это моя почта
@DmitriiFokeevEducation | 919 |
| 19 |  رسالة فيديو | 936 |
| 20 |  Вижу, вам понравилась тема с экспериментами, вот ещё один:
Как научиться видеть стиль: эксперимент с художниками 🎨
В 2008 году Корнелл и Бьорк из UCLA взяли 12 малоизвестных художников и по шесть картин каждого.
Одной группе картины показывали блоками: шесть работ одного автора подряд, потом шесть следующего. Другой вперемешку. Затем всем давали новые, ни разу не виденные картины и просили определить автора.
Смешанная группа узнала авторов в 61% случаев, блочная в 35%. Почти вдвое лучше при том же материале и том же времени.
А в опросе после теста 78% участников показали результат лучше вперемешку, и ровно 78% заявили, что блоками учиться было удобнее или так же. То есть почти все ошиблись в оценке собственного обучения.
Есть деталь, которая объясняет эту ошибку. Отдельно участников спрашивали, в каком порядке им показывали каждого художника. Про тех, кто шёл вперемешку, вспоминали верно в 74% случаев. Про тех, кто шёл блоками, всего в 55%, то есть на уровне угадывания. Люди не помнили, как именно учились, и судили по ощущению лёгкости.
А лёгкость обманывает. Когда шесть картин одного автора идут подряд, всё кажется понятным и знакомым. Но узнавать стиль это умение отличать одного автора от другого, а не разглядывать одного в изоляции. Отличать можно лишь на контрасте, и контраст появляется, только когда авторы перемешаны.
Поэтому не разбирайте двадцать гротесков подряд, чередуйте их с антиквами. Не решайте двадцать задач на flexbox, а потом столько же на grid, мешайте одно с другим. Смотрите чужие работы не подборками одного автора, а вперемешку.
Авторы честно пишут в конце статьи, что сами ожидали обратного результата и попались в ту же ловушку.
Полный текст статьи открыто лежит на сайте лаборатории Бьорка.
@DmitriiFokeevEducation | 1 048 |
