📘 OpenAI выпустила GPT-5 Prompting Guide — руководство по созданию эффективных промтов

Что внутри:
- 🛠 Agentic workflows — как настраивать автономность модели и управлять глубиной размышлений (`reasoning_effort`).
- 📋 Tool preambles — структура работы с инструментами: цель, план, комментарии, итог.
- ⚡ Responses API — альтернатива Chat Completions для экономии токенов и улучшения качества.
- 💻 Кодинг — советы по интеграции в Next.js, React, Tailwind и оптимизации стиля кода.
- 🎯 Steering & verbosity — контроль длины и стиля ответа, избегание конфликтующих инструкций.
- 🚀 Minimal reasoning mode — быстрые задачи с чётким планом и приоритетами.
- 🔄 Метапромтинг — использование GPT-5 для улучшения собственных промтов.

Кому полезно:
Разработчикам агентных систем, AI-ассистентов и всем, кто хочет выжать максимум из GPT-5.

🔗 Полный гайд и примеры

#GPT5 #PromptEngineering #OpenAI #AI

⚡ Прорыв в алгоритмах: найден способ считать кратчайшие пути быстрее Дейкстры

Учёные придумали новый метод для поиска кратчайших путей в ориентированных графах (с неотрицательными весами), который работает быстрее классического алгоритма Дейкстры.

📌 Что изменилось
— Дейкстра много лет считался почти пределом скорости: O(m + n log n).
— Новый алгоритм ломает эту границу и делает это за O(m log^(2/3) n).
— Особенно заметно ускорение на разреженных графах (где рёбер гораздо меньше, чем n²).

💡 Как это работает (вкратце)
— Вместо глобальной сортировки всех вершин — разбивка задачи на мелкие управляемые части.
— Используется смесь идей из Дейкстры и Беллмана–Форда: приоритеты + несколько проходов по рёбрам.
— Такая “умная” обработка фронтира экономит время и обходит старое узкое место.

🚀 Зачем это нужно
— Быстрее решаются задачи в навигации, графах дорог, сетях и планировании.
— Доказано, что Дейкстра — не предел, и можно ещё ускорять поиск кратчайших путей.

📚 Читать cтатью полностью