Почему в детстве друзей завести проще, а во взрослом возрасте — сложнее (но возможно!)
Научные выводы и практические советы для осознанной социализации

Раздел 1. Детская дружба: почему она формируется «сама собой»

Дружба в детстве кажется естественной, как дыхание. Мы знакомились на школьной скамье, во дворе или в кружке рисования, даже не задумываясь. Но за этой лёгкостью стоят эволюционные и социальные механизмы, которые изучают психологи и социологи.

1.1. Среда как «социальный тренажер»
Дети постоянно погружены в среду, где общение неизбежно: школа, секции, дворовые игры. По данным исследования Corsaro (2005), такие институты социализации создают «микромир» с общими правилами и ритуалами. Например, совместное выполнение домашних заданий или игра в прятки автоматически объединяют детей, не требуя усилий.

Пример из науки:
Лев Выготский, основатель теории социального развития, подчёркивал: дети учатся через взаимодействие со сверстниками. Простое «Давай дружить!» работает, потому что мозг ребёнка ещё не обрабатывает социальные риски — за это отвечает префронтальная кора, созревающая лишь к 25 годам (Casey et al., 2008).

1.2. Эмоции вместо анализа
Дети не оценивают друг друга через призму статуса, доходов или внешности. Их дружба строится на эмоциях «здесь и сейчас». Эксперименты Partington (2020) показывают: даже 10 минут совместной игры в песочнице достаточно, чтобы дошкольники начали считать друг друга друзьями.

Почему это важно:
Страх отвержения активируется у детей слабее, чем у взрослых (Baumeister & Tice, 1990). Когда малыш слышит «Не хочу с тобой играть!», он чаще реагирует обидой, а не самокритикой, и через час уже бежит к новому товарищу.

Раздел 2. Дружба после 20: инструкция по применению

Во взрослом возрасте мы сталкиваемся с парадоксом: потребность в близких отношениях растёт, а возможностей — меньше. Но нейропластичность мозга позволяет нам учиться дружить в любом возрасте. Вот стратегии, подтверждённые наукой.

2.1. Ищите «социальные острова»
Социологи Tajfel и Turner в теории социальной идентичности доказали: люди быстрее сближаются в группах с общими интересами. Не ждите, что друзья появятся «сами» — создавайте условия:
- Запишитесь на курсы испанского, если мечтаете о путешествиях;
- Придите на встречу книжного клуба;
- Станьте волонтёром в приюте для животных.

Данные в тему:
Согласно опросу Meetup.com (2021), 68% участников тематических мероприятий нашли там друзей. А исследование Sandstrom & Dunn (2014) показало: даже короткие разговоры с незнакомцами повышают ощущение социальной связи.

2.2. Терпение + алгоритм
Психолог Джеффри Холл вывел «формулу дружбы»:
- 50 часов общения — чтобы стать приятелями;
- 200 часов — чтобы перейти в категорию «близкие друзья».

Как применять:
Если вы познакомились на мастер-классе по йоге, предложите встретиться ещё раз — например, сходить на выставку или приготовить ужин вместе. Повторяйте контакты, но без навязчивости.

2.3. Технологии — ваш союзник
Не стесняйтесь использовать приложения для поиска друзей, такие как Bumble BFF или Peanut (для мам). Исследование Pew Research (2021) подтверждает: 57% пользователей таких платформ остались довольны опытом.

Совет:
Психологи McKenna et al. (2002) обнаружили: онлайн-общение снижает страх осуждения. Начните с переписки в тематическом Telegram-чате, а потом предложите встретиться оффлайн.

Заключение: дружба — это навык, а не удача
Детская лёгкость в общении объясняется средой и биологией, но взрослая дружба имеет свои преимущества: она осознанна, глубока и часто более стабильна. Как говорил антрополог Робин Данбар, «человеческий мозг эволюционно настроен на создание связей — просто с возрастом нам нужно чуть больше стратегии».

Главное:
- Не бойтесь делать первый шаг;
- Выбирайте среду, где вам комфортно;
- Помните — даже учёные подтверждают: дружить никогда не поздно.

P.S. А если сегодня вы напишете тому симпатичному человеку с кулинарных курсов — кто знает, может, через год вы будете смеяться над этим за общим столом.

Будущее наступает 🚀

Вчера OpenAI выпустили новый продукт - Deep Research.

Это совмещение думающей модели и поиска в интернете для проведения исследований и написания отчетов и научных работ. Под капотом - о3.

Название Deep Research - такое-же, как у аналогичного продукта Google и созвучное с китайским чат-ботом Deep Seek. Пока доступен только в самой дорогой подписке за $200 в месяц, но скоро обещают дать ограниченный доступ всем платным подписчикам.

Вот, что он может:

➡️ запланировать, провести исследование, написать по нему отчет или научную статью, привести все источники, добавить картинки и создать графики
➡️ провести исследование и написать статью на очень узкую тему
➡️ самостоятельно исследовать тему, искать нужные веб-страницы и статьи, разбираться, что подходит для поставленной задачи, а что нет

Здесь пост Дениса с описанием результатов тестирования Deep Research (впечатляют).

А русский перевод исследования Общество и рабочие места после AGI, которое он сделал при помощи Deep Research и упоминает в посте, можно скачать здесь. Рекомендую

Будущее наступает🚀

Не пытайтесь изменить мышление за день. Поставьте микроцели:

➡️ 5 минут медитации утром;
➡️ 1 комплимент себе или коллеге в день;
➡️ 1 раз в неделю анализировать, чему вы научились за 7 дней.

Заключение

Позитивное мышление — это не про розовые очки. Это про то, чтобы видеть реальность, но выбирать фокус на решениях, а не проблемах. Как говорил нейробиолог Ричард Дэвидсон: «Мозг пластичен — вы можете перепрограммировать его, как компьютер». Начните с одного шага из списка выше, и через месяц вы заметите, как меняется ваша жизнь.

P.S. Помните: даже у самых успешных людей бывают плохие дни. Главное — не останавливаться.

Всем доброго вечера!

У OpenAI за последнее время накопилось большое количество разных моделей (нейросетей). Вы можете ими пользоваться в интерфейсе ChatGPT или по API.

Но все они работают по-разному: имеют разные способности и способы их промптинга (то есть то, как вы с ними общаетесь) тоже отличаются. Ждем, что они в скором времени найдут способ сделать жизнь пользователей проще.

А пока Денис в своем канале сделал мини-гайд по тому, какие модели когда и для чего использовать. Вот он:

——————

➡️ GPT-4o mini – лучше не использовать, самая слабая и придумывает ответы; не способна следовать сложным инструкциям

➡️ GPT-4o – быстрая модель, для быстрых ответов не требующих проверки фактов, может их придумывать; перевожу ей картинки в текст если нужно быстро. Ее ответы нужно всегда факт-чекать. Зато эта модель имеет доступ к памяти (где все про вас), с ней можно общаться голосом, через нее можно вызывать генерацию картинок Dalle. Не рекомендую обрабатывать большие файлы с ней

➡️ GPT-4o with scheduled tasks (beta) – использую только для To Do: модель пишет мне каждое утро и спрашивает приоритеты, показывает текущий список задач и тп

➡️ o3-mini – хорошая модель для кодинга и жизни, хорошо ищет в интернете, неплохо следуют инструкциям и при этом очень быстрая; если вам некогда и нужен быстрый ответ, то берите ее. Для анализа картинок и файлов «быстро» хороший кандидат. Не имеет доступа к памяти. Реже ошибается в фактах, но ошибается. В Plus тире – 150 сообщений в день.

➡️ ✨o3-mini-high – это просто версия o3-mini, которую просят думать подольше перед тем как дать ответ – работает она медленнее, но еще реже ошибается, и еще качественнее решает задачи. Великолепно следует инструкциям. Хорошо работает с файлами. Я бы советовал сначала тратить 50 запросов этой модели, и дальше переходить к o3-mini или o1.

➡️ o1 – модель генератор отчетов, эссе и рефератов. Медленная модель. Хорошо следует инструкциям, может ошибиться в фактах. Не может искать в интернете. Хорошо видит картинки и читает файлы, не теряя деталей. У вас всего 50 запросов в неделю. Требует промптинга с описанием отчета которого вы хотите получить.

➡️ o1 pro mode – лучшая модель на рынке: почти никогда не ошибается в фактах, решает самые сложные задачи кодинга, дольше всех думает, лучше всех понимает изображения, но не умеет искать в интернете и не умеет работать с файлами напрямую. С точки зрения фактов – модель всегда сама себя перепроверяет, за ~3 месяца использования я только один раз поймал ее на неточности. Требует детального промптинга с описанием отчета который вы хотите. Доступна только в Pro тире, лимитов нет.

➡️ Deep research – несмотря на то, что модель выведена в отдельную кнопку, это версия новой o3 для поиска в интернете, как ей лучше пользоваться я напишу отдельно когда дадут доступ всем. Модель ищет в интернете и сама пишет код (который вам не покажет) для анализа найденных данных, чтобы, например включить в отчет графики. Лучшее, что есть на рынке для поиска данных в интернете. Пока доступна только в Pro. Если активируете эту кнопку - выбор модели в выпадашке – игнорируется, UX который мы заслужили

Вывод:

Для повседневных задач ваш лучший выбор – o3-mini-high, потом o3-mini, когда у первой кончились лимиты

——————

#ИИпрактикум
Будущее наступает🚀

‼️ ВНИМАНИЕ

Кто-то от моего имени пишет моим контактам в Телеграм, пытаясь получить какую-то информацию. При этом, мой аккаунт не взломали.

Если вам напишут в личку с аккаунта "Сергей Карпенко", обязательно проверьте ник этого контакта в Telegram. Мой аккаунт публичен - это "@sergekarp". (Он указан в шапке профиля этого канала.) Если написали мошенники - заблокируйте и пожалуйтесь в Телеграм.

Спасибо!

На днях Яндекс обновил Алису и подключил к ней свою самую мощную модель YandexGPT 5 Pro. Говорят, что Алиса поумнела😊

В платной Алисе Pro эта модель доступна по умолчанию. Но и в бесплатной Алисе можно ее попробовать: в день дается 20 запросов.

Вот что об этой модели говорит PerplexityAI:

YandexGPT 5 Pro демонстрирует впечатляющие результаты в сравнении с другими ведущими языковыми моделями:

1️⃣ По сравнению с GPT-4o:
- YandexGPT 5 Pro выполняет задачи на уровне GPT-4o, а в некоторых тестах на русском языке немного её превосходит.
- В слепых тестах с участием 500 профессиональных пользователей, YandexGPT 5 Pro получила 58% предпочтений в русскоязычных сценариях.

2️⃣ По сравнению с Qwen 2.5:
- YandexGPT 5 Pro лучше справляется с фактологической информацией, показывая 64% преимущество.
- Однако в математических задачах YandexGPT 5 Pro пока уступает китайским аналогам (47% против 53% у Qwen 2.5).

3️⃣ По сравнению с DeepSeek V3:
- YandexGPT 5 Pro демонстрирует превосходство в обработке юридических текстов (71% против 53%).

4️⃣ По сравнению с предыдущей версией YandexGPT 4 Pro:
- YandexGPT 5 Pro превосходит YandexGPT 4 Pro в 67% случаев.
- В тестах на русском языке новая модель показала 74% успешных суммаризаций против 56% у предыдущей версии.
- Точность классификации информации выросла с 51% до 70%.

Стоит отметить, что YandexGPT 5 Pro оптимизирована для работы с русским языком, но также значительно улучшила свои возможности в английском языке, увеличив долю англоязычных данных в датасете с 14% до 30%.

В общем, можно пробовать и делиться впечатлениями💬

#ИИновости
Будущее наступает🚀

Как нам продают будущее

Вы уже видели новую рекламу NEO Gamma? Вино, чистота, люди отдыхают, робот терпеливо ждет новых команд. Давайте посмотрим, что нам на показывают на самом деле.

📌 Что нам продают:

✅ Статус — робот как символ роскоши и высокого положения.
✅ Комфорт — свобода от рутины, больше времени на отдых.
✅ Классовое разделение — человек сверху, робот — прислуга.
✅ Гедонизм — акцент на удовольствии, пока кто-то (пусть и механический) работает.
✅ Прогресс — ощущение причастности к технологиям будущего.

То есть нам продают старую социальную модель: прислуга, слуги и господа, упакованную в комфорт, удовольствие, статус и прогресс. Делают это «политкорректно» - новая прислуга это AI-роботы.

🎭 Зачем роботу лицо, форма горничной? Почему производителям важно, чтобы они были похожи на людей?
Как будут расти дети, наблюдая за безусловным подчинением кибер-прислуги? Какие установки это в них заложит?

Можно иначе?

Вот здесь у Руслана Юсуфова об этом хорошо написано.

Всем хорошей пятницы!🤗

#ИИпятница
#ИИроботы
Будущее наступает🚀

🫡 🙅 ИИ нас не заменит. Или заменит?

Вот тут подсказывают, что Сбер запустил Нейро-рекрутера, который оценивает резюме и проводит техническое и обычное интервью.

Конечно, он полностью не заменит людей во всех процессах рекрутмента. И да, если мне память не изменяет, у IBM было нечто похожее еще 5 лет назад.

Тем не менее, Сбер - красавцы: автоматизируют конкретный участок рекрутмента. И делают это, что называется, "кирпичом в грудь" - не через создание ИИ-инструментов для людей-рекрутеров, а прямо заменяя их.

Интересно, что об этом думают рекрутеры🤔 которых у нас, согласно hh, 63 тысячи

Всем хорошей пятницы🤗

#ИИпятница
Будущее наступает🚀

8️⃣🌸🌸🌸🌸🌸💐 Дорогие девушки, от всей души поздравляю с днём весны! 🤩