Как выжать максимум из Grok 4 под вашу задачу.
Этот класс — насыщенный тур по Grok 4 от xAI: разберём, что такое LLM и чем Grok отличается от привычных моделей. Покажем, как работает связка FAST (Grok 3) для молниеносных ответов и EXPERT (Grok 4) для «думающих» задач, где важны шаги рассуждения. Пройдёмся по мультимодальности (текст, голос, изображения, видео и файлы), интеграции с X, глубокому поиску DeepSearch и генерации изображений/роликов — с честным разбором ограничений, сильных сторон и типичных ошибок. В практической части соберём «рабочее место» в Grok: настроим персоны и Custom Instructions под разные сценарии, применим теорию промпт-инжиниринга (редуктивные, трансформационные и генеративные операции), создадим несколько Projects с собственными правилами и файлами, а затем решим бытовой и рабочий кейсы — от анализа статьи про трансформеры до выбора зимних шин с помощью DeepSearch. Итог — понятная методика, как получать точные, полезные и воспроизводимые результаты, не теряя время на хаотичные эксперименты.
Посмотрев этот класс, вы:
- Разберётесь в LLM на примере Grok 4 и когда включать FAST vs EXPERT.
- Настроите персоны и Custom Instructions под свои задачи.
- Освоите практику промпт-инжиниринга (редуктивные/трансформационные/генеративные).
- Уверенно поработаете в мультимодальном чате: файлы, изображения/видео, голос; базовая генерация и правки.
- Запустите DeepSearch, научитесь экономить лимиты и проверять факты через соцсеть X.
- Соберёте Projects с отдельными правилами и избежите типичных ловушек (галлюцинации, «слабые» промпты).
Содержание:
- Трейлер класса
- Что такое Grok? Что такое LLM?
- Чем полезны LLM?
- Особенности Grok
- Теория промпт-инжиниринга
- Основные возможности. Мультимодальный чат
- Персоны. Индивидуальные настройки
- Генерация изображений и видео
- DeepSearch
- Проекты
