Битва за промокод
Привет, VC! Сегодня расскажу, как я заставил нейросети «драться» за мою скидку на аренду квартиры в Минске. Это не просто забавная история, а показательный кейс о том, как современные LLM справляются с реальными задачами, требующими не только поиска, но и анализа информации.
КАК ВСЁ НАЧИНАЛОСЬ: БИТВА ЗА ПРОМОКОД
Задача была проста: найти рабочий промокод для сервиса аренды квартир. Казалось бы, что тут сложного? Загуглил — получил. Но на практике всё оказалось куда интереснее. Сайты-агрегаторы промокодов часто забиты неактуальной информацией, а поиск по ним превращается в настоящую пытку.
Я решил делегировать эту рутину тем, кто, по идее, должен справляться с ней лучше человека — большим языковым моделям. В эксперименте участвовали:
* Gemini
* Deepseek
* Grok
* GPT
* Perplexity
Все участники имели доступ к web-поиску. Моя цель была не просто получить список промокодов, а найти «рабочий» вариант с четкими условиями применения. Ведь что толку от промокода, если ты не знаешь, как его использовать, или он уже просрочен?
НЕОЖИДАННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ПОБЕДИТЕЛИ
Результаты оказались предсказуемыми, но с нюансами. Большинство моделей выдавали кучу ссылок на мусорные сайты или неактуальные промокоды. Но были и те, кто справился на отлично.
«Приемлемыми» ответами, то есть теми, которые реально привели к результату, оказались от GPT и Perplexity. Они не просто нашли промокод, но и «четко описали условия его применения». Это ключевой момент! Ведь дело не просто в умении модели «гуглить», а в её способности:
* Анализировать большое количество источников.
* Сопоставлять полученные результаты.
* Находить действительно полезную информацию (те самые условия).
* Структурировать ответ так, чтобы им можно было пользоваться.
Именно эти качества отличают «умную» модель от простого поисковика.
ИТОГ: 300 РУБЛЕЙ КАК С КУСТА
В итоге, благодаря нейросетям, я сэкономил 300 рублей. Прочитал условия, попробовал промокоды (у меня сработал третий из предложенных). Больше не нужно тратить часы на поиск по куче мусорных сайтов и пробовать всё подряд вручную. Это не просто экономия денег, но и «колоссальная экономия времени и нервов».
ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ ДЛЯ НАС?
Этот небольшой эксперимент показал, что LLM уже сейчас способны решать вполне прикладные задачи, требующие не только доступа к информации, но и её глубокого анализа. От поиска промокодов до анализа рыночных трендов — потенциал огромен.
Конечно, не все модели одинаково полезны, и «выбор правильного инструмента» под конкретную задачу остаётся за человеком. Но сам факт, что мы можем делегировать рутину ИИ, уже меняет правила игры.
А вы пробовали использовать нейросети для подобных «бытовых» задач? Какие модели показали себя лучше всего? Делитесь своим опытом в комментариях!
Если вам интересны такие нестандартные кейсы применения AI, а также свежие новости из мира LLM и разработки, где я делюсь инсайтами и мыслями, которые не всегда попадают в длинные статьи, то обязательно загляните в мой Telegram-канал. Там больше живого общения и оперативных заметок: