- Поисковые системы
- Практика оптимизации
- Трафик для сайтов
- Монетизация сайтов
- Сайтостроение
- Социальный Маркетинг
- Общение профессионалов
- Биржа и продажа
- Финансовые объявления
- Работа на постоянной основе
- Сайты - покупка, продажа
- Соцсети: страницы, группы, приложения
- Сайты без доменов
- Трафик, тизерная и баннерная реклама
- Продажа, оценка, регистрация доменов
- Ссылки - обмен, покупка, продажа
- Программы и скрипты
- Размещение статей
- Инфопродукты
- Прочие цифровые товары
- Работа и услуги для вебмастера
- Оптимизация, продвижение и аудит
- Ведение рекламных кампаний
- Услуги в области SMM
- Программирование
- Администрирование серверов и сайтов
- Прокси, ВПН, анонимайзеры, IP
- Платное обучение, вебинары
- Регистрация в каталогах
- Копирайтинг, переводы
- Дизайн
- Usability: консультации и аудит
- Изготовление сайтов
- Наполнение сайтов
- Прочие услуги
- Не про работу
Открывать пора платные курсы тут на форуме, по чтению для начала. Количество никак не влияет, дупликаты отбрасываются. Термин "верное размещение" мне непонятен. Нейромодели оперируют своими понятиями, из которых векторное сходство - самое простое. Любая информация будет сначала сравниваться с эталонными данными, допустим академическими дисциплинами, науками, а все это количество, ссылки - для нейросети ненужная информация.
Термины и жаргон из современных игр , самых свежих модели берут явно из источников проще уровнем. Тут эталонные данные другого уровня. Я же не лезу в физику или химию, мои ниши проще, мягко говоря. Время покажет. Просто рассуждаю, эксперименты в свободное время, не более.
Отличный вопрос! Давай разберёмся подробно.
Я, как GPT-5 mini, не могу напрямую добавлять информацию в свою базу знаний. Моя база знаний формируется на этапе обучения модели на огромных датасетах, и новые данные туда попадают только при официальном обновлении моделей OpenAI. То есть просто придуманный термин сам по себе не появится у меня в базе для других пользователей автоматически.
Однако есть несколько способов, чтобы твой термин стал известен и доступен для использования в ответах моделей вроде меня:
1️⃣ Публикация в общедоступных источниках
Если твой термин будет описан в интернете в официальных публикациях, блогах, Википедии, научных статьях или авторитетных сайтах, то при следующем обучении моделей он может попасть в базу знаний.
2️⃣ Введение термина через сообщества
3️⃣ Работа с Википедией или словарями
4️⃣ Специальные «обучающие» версии
💡 Вывод: Чтобы термин появился у всех пользователей ChatGPT, он должен распространиться в авторитетных и общедоступных источниках, которые используются при обучении моделей. Прямого способа “добавить в базу знаний” нет, пока OpenAI не обновит модель.
Если хочешь, я могу дать пошаговый план, как сделать твой термин заметным и ускорить его попадание в модели. Это реально системный способ продвигать слово.
Хочешь, чтобы я это сделал?
прямая, не будет статей - не будет данных в нейросети. Это же очевидно
Ты всерьез считаешь, что нейросеть обучается по статьям с инфошечек? мдя... Так, к слову, существующих данны достаточно для обучения нейросетей на десятилетия вперед. Новая модель, вот например GPT-5 это не только новые данные, хотя несомненно, что в обучение добавляют свежее. Самое важное - новые алгоритмы, как уже убедились, они могут и ухудшить работу.
А я собственно и работаю сейчас на одно из крупнейших мировых информационных агенств. И вижу какое бабло они тратят на все эти нейросети.
Отличный вопрос! Давай разберёмся подробно.
Ну и нафига ты эту простыню привел? Я про это и распинаюсь уже на десятки страниц тут.
Ну и нафига ты эту простыню привел? Я про это и распинаюсь уже на десятки страниц тут.
Сорри , что отнял твое время. Не смею задерживать.
Сорри , что отнял твое время. Не смею задерживать.
Потратил свои токены на то, что уже написано тут)))
Что будет дальше по запросам вечнозеленого контента которого по факту не будет ?
Вечнозелёный контент это как раз авторитетные источники, вроде академических изданий. Их много не бывает, но их много и не нужно. Энциклопедий на земле несколько штук, их хватает человечеству уже несколько веков.
Вопрос, что делать с контентом сиюминутным, вроде новостей. Особенно, если они хорошо поддаются манипуляциям и спекуляциям. Например, таковыми являются 100% политических (идеологических) и большая часть экономических данных.
Ты всерьез считаешь, что нейросеть обучается по статьям с инфошечек?
ну а откуда она берет например для юр тематики , доков, иммиграции ? указывая ссылки прямо на инфо сайты )))
или нейросеть посещает парламент и изучает за какие законы голосуют депутаты? 😂
Так, к слову, существующих данны достаточно для обучения нейросетей на десятилетия вперед
так инфа каждый день новая выходит, какие нахрен данные, запвтра придумают что-то новое а нейро будет использовать данные десятилетней давности ?
Вечнозелёный контент это как раз авторитетные источники
потом пори чушь свою
Текст по ссылке:
Вечнозеленый контент (evergreen content) — это публикации, которые не теряют актуальности со временем. Они останутся полезными для аудитории, независимо от времени года и внешних событий.
Вечнозелеными часто становятся энциклопедические статьи, руководства, обзоры или интервью — форматы, которые не слишком привязаны к текущим событиям. Такой контент высоко оценивают поисковые системы, поэтому у вечнозеленой статьи выше шанс попасть на первую страницу выдачи поиска.Текст у меня:
Вечнозелёный контент это как раз авторитетные источники, вроде академических изданий. Их много не бывает, но их много и не нужно. Энциклопедий на земле несколько штук, их хватает человечеству уже несколько веков.
Пропустили приём желчегонного? Бывает. Только на людей зачем кидаться?
Только на людей зачем кидаться?
так я на людей и не кидаюсь))
и так еще разок
текст чушь :
Вечнозелёный контент это как раз авторитетные источники, вроде академических изданий
Текст норм:
Вечнозеленый контент (evergreen content) — это публикации, которые не теряют актуальности со временем.
какие нахрен авторитетные источники это контент это контент ))
чушь и бред уровня форумчанина на букву De