Глубочайший обзор 4000 свежих исследований по нейросетям и promt-инжинирингу с практикой, примерами и файлами
Что это?Новый интеллектуальный дайджест от Александра Сухова — одного из самых системных и щепетильных авторов в Рунете по теме нейросетей. Автор не просто собрал и прочитал 4000+ свежих научных публикаций по промпт-инжинирингу, но потратил на тесты $600 личных средств на API-интерфейсы OpenRouter, Claude, GPT-Pro, чтобы:
- отсеять шум,
- протестировать каждую находку,
- и сформировать концентрированный практический дайджест из 293 реально применимых исследований.
Важная информацияАлександр ведёт YouTube-канал, где подробно разобрал процесс создания дайджеста в видео:
«Мои ОТКРЫТИЯ! Потратил $600 на 4000 НОВЕЙШИХ исследований GPT по промпт-инжинирингу»
Вы не можете просматривать ссылку пожалуйста воспользуйтесь следующими ссылками Вход или Регистрация
Вы не можете просматривать ссылку пожалуйста воспользуйтесь следующими ссылками Вход или Регистрация
В видео он раскрывает, как именно он:- использует мультиагентный подход при создании промптов (пример с турагентом, логистом, блогером и финансистом — гениально прост и применим),
- применяет и расширяет метод «цепочки мыслей» (Chain-of-thought) через контроль шагов и разметку действий нейросети,
- извлекает максимум пользы из каждого запроса с помощью техники декомпозиции задачи,
- построил собственного бота и систему на базе RAG и Claude Sonnet 3.7.
Премиум-доступ к результатам исследования Nova sapiens за язварь, февраль 2025 г.
Бэкстейдж. Сначала я собрал 4000 исследований с помощью Python-скрипта, который полностью написал GPT. Затем тем же способом сделал инструмент для извлечения текста из PDF. После этого подключил API Claude для первичной оценки релевантности каждого исследования от 1 до 100, и таким образом осталось 1200 лучших работ.
Эти 1200 документов начал саммаризировать через API Claude, попросив нейросеть выделить суть и привести практические примеры. Когда начал изучать результаты, сразу понял, что промт получился неудачным: в выдаче оказалось много нерелевантных исследований. Несколько дней экспериментировал с формулировками промтов, читая материалы и постепенно дорабатывая подход. Сжег много денег по API на тесты и повторные тесты. В итоге удалось добиться качественного отбора: получил исследования с ценными практическими техниками, которые можно применять сразу, без сложной технической инфраструктуры или дообучения моделей.
Затем сформировал таблицу с описанием подходов и сделал PDF с краткими выводами. Но этот PDF показался мне перегруженным: информации много, а системности не хватает. Чтобы исправить это, решил использовать RAG, ведь его упоминал практически каждый второй исследователь как мощный инструмент для работы со сложными данными.
Я загрузил 300 самых полезных саммари в векторную базу и на её основе начал формировать полноценные статьи с помощью Claude Sonnet 3.7. Именно здесь произошёл прорыв: статьи получились глубокими, структурированными и очень практичными. Комплексные данные из векторной базы позволили создавать отчеты по исследованиям с человеческим языком и высоким уровнем экспертности.
Из более чем 70 таких статей я собрал тематическую структуру, разбил её по меню и получил что то типа локального сайта, который можно скачать архивом и юзать. Для автоматизации работы с векторной базой использовал n8n.
Для широкого доступа создал Telegram-бота на основе GPT-4.1 mini, который отвечает на вопросы по конкретным исследованиям и методам из базы. Чтобы избежать абуза, ограничил доступ до 20 запросов в день для одного пользователя.
————-
В данный момент собираю данные за весь 2024 и частично за 2023 год (в 23м было найдено исследователями много интересных техник), также собираю еще самый свежак за март и апрель. Хочу построить умного бота, который знает все мощные и доказанные техники по практическому промтингу. Еще будет полноценный webсайт для Ru и на весь мир, проект уже дописывается.
Бэкстейдж. Сначала я собрал 4000 исследований с помощью Python-скрипта, который полностью написал GPT. Затем тем же способом сделал инструмент для извлечения текста из PDF. После этого подключил API Claude для первичной оценки релевантности каждого исследования от 1 до 100, и таким образом осталось 1200 лучших работ.
Эти 1200 документов начал саммаризировать через API Claude, попросив нейросеть выделить суть и привести практические примеры. Когда начал изучать результаты, сразу понял, что промт получился неудачным: в выдаче оказалось много нерелевантных исследований. Несколько дней экспериментировал с формулировками промтов, читая материалы и постепенно дорабатывая подход. Сжег много денег по API на тесты и повторные тесты. В итоге удалось добиться качественного отбора: получил исследования с ценными практическими техниками, которые можно применять сразу, без сложной технической инфраструктуры или дообучения моделей.
Затем сформировал таблицу с описанием подходов и сделал PDF с краткими выводами. Но этот PDF показался мне перегруженным: информации много, а системности не хватает. Чтобы исправить это, решил использовать RAG, ведь его упоминал практически каждый второй исследователь как мощный инструмент для работы со сложными данными.
Я загрузил 300 самых полезных саммари в векторную базу и на её основе начал формировать полноценные статьи с помощью Claude Sonnet 3.7. Именно здесь произошёл прорыв: статьи получились глубокими, структурированными и очень практичными. Комплексные данные из векторной базы позволили создавать отчеты по исследованиям с человеческим языком и высоким уровнем экспертности.
Из более чем 70 таких статей я собрал тематическую структуру, разбил её по меню и получил что то типа локального сайта, который можно скачать архивом и юзать. Для автоматизации работы с векторной базой использовал n8n.
Для широкого доступа создал Telegram-бота на основе GPT-4.1 mini, который отвечает на вопросы по конкретным исследованиям и методам из базы. Чтобы избежать абуза, ограничил доступ до 20 запросов в день для одного пользователя.
————-
В данный момент собираю данные за весь 2024 и частично за 2023 год (в 23м было найдено исследователями много интересных техник), также собираю еще самый свежак за март и апрель. Хочу построить умного бота, который знает все мощные и доказанные техники по практическому промтингу. Еще будет полноценный webсайт для Ru и на весь мир, проект уже дописывается.
Продажник:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): Зарегистрированный
Донор:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
Внимание!На доноре объявлено о начале сбора взносов с 17 мая 2025 года.
Что получат участники рескладчины?После завершения рескладчины каждый участник получает ссылку на Google Диск с материалами:
Полная книга с кратким изложением 293 самых ценных исследований по промпт-инжинирингу (январь-февраль 2025), т.е. полная книга-саммари по 293 лучшим исследованиям;
293 отдельных PDF-отчёта по каждому исследованию (для детального изучения);
73 HTML/PDF/Markdown-статьи, подготовленные по этим же исследованиям для удобного чтения, т.е написанные простым языком на базе векторной БД;
Исходники всех исследований + таблица для быстрого поиска.
Формат книги
PDF, HTML, MD
Последнее редактирование:
