1. Home
  2. Detail

@aton_of_food: 5 must try restaurants that you need to save to your list for your next trip to London #londonfood #food #londonrestaurants #london

Aton Of Food
Aton Of Food
Open In TikTok:
Region: GB
Thursday 17 September 2026 18:06:58 GMT
72217
3753
9
836

Music

Download

No Watermark .mp4 (14.97MB) No Watermark(HD) .mp4 (13.5MB) Watermark .mp4 (0MB) Music .mp3

Comments

greateaqzp3
Fetid Moppet :
Great great list mate. Rather than chains, Goldies is actually surrounded by some of Londons best restaurants (mountain, Alta, Donia) it’s food is an underrated bargain
2026-09-17 23:10:30
15
qudoos__official
Qudoos Official :
Love it 🤤
2026-10-02 17:59:22
0
lolitsquin
Lolitsquin :
Seeing Angelina’s makes me trust your opinions
2026-09-24 13:07:17
3
bauters.a
Amberdawn.Bauters :
Ok looks delish my goodness
2026-09-17 18:24:57
4
restbusinessmanager_en
Restaurant Business Manager En :
Well done
2026-09-30 19:08:29
0
farysolotravel
Farysolotravel :
My goodness, that looks amazing!
2026-09-18 10:15:47
1
restbusinessmanager_es
Restaurant Business Manager Es :
Muy tentador
2026-09-22 08:25:40
0
uokaru5
Tessa :
Single and waiting for the right conversation. 😭
2026-09-18 08:38:34
3
vsd104
Stellar :
[Gros câlin du cœur][Sidéré][Aura][Colère]
2026-09-18 17:03:57
0
To see more videos from user @aton_of_food, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

#RAFECAMERON || oh he is haunting me || guys i miss him #rafecameronedit #drewstarkey #rafecameron
#RAFECAMERON || oh he is haunting me || guys i miss him #rafecameronedit #drewstarkey #rafecameron
GPT-6 Astra — одна из тех моделей, которые интересно тестировать не по красивым словам, а на реальных задачах. Я прогнал её через код, тексты, анализ, работу с файлами и браузерные сценарии — и вот где она действительно ощущается сильной. Главное впечатление — модель старается не просто выдать ответ, а нормально довести задачу до результата. Особенно это заметно в длинных запросах, где нужно учитывать сразу несколько условий, не терять контекст и последовательно выполнять шаги. В кодинге GPT-6 Astra можно использовать для генерации функций, поиска ошибок, рефакторинга, объяснения чужого кода и создания небольших проектов с нуля. Но, как и с любой нейросетью, слепо копировать код не стоит — важные вещи лучше перепроверять. С текстами тоже всё интересно. Можно попросить сделать пост, сценарий для TikTok, описание продукта, письмо, структуру статьи или полностью переписать материал под другой стиль. Если нормально расписать задачу и дать примеры, результат обычно получается намного лучше, чем от запроса в одну строчку. Отдельная тема — работа через браузерных агентов. Там модель может быть полезна уже не только как обычный чат: открыть страницу, прочитать информацию, пройти несколько шагов, обработать данные и помочь автоматизировать рутину. Именно в таких сценариях становится понятно, зачем вообще нужны более мощные модели. Например, можно дать задачу: «Найди информацию по нескольким сайтам, сравни варианты и сделай итоговую таблицу». И вместо того чтобы самому открывать десятки вкладок, часть работы можно переложить на агента. Ещё один плюс — длинные и сложные инструкции. Если раньше приходилось дробить задачу на десять сообщений, сейчас многие вещи можно описать одним большим промптом: что нужно сделать, в каком формате, какие ограничения учитывать и какой результат нужен на выходе. Но есть важный момент: название мощной модели само по себе не делает каждый ответ идеальным. Качество всё ещё сильно зависит от промпта. Чем точнее вы объясняете задачу, тем полезнее будет результат. Если хотите протестировать Astra, советую не начинать с банального «расскажи анекдот». Дайте ей задачу, которую вам реально было бы лень выполнять самостоятельно. Например: — проанализировать большой текст и достать главное; — написать или исправить код; — придумать контент-план; — сравнить несколько сервисов; — составить подробный план проекта; — обработать таблицу; — подготовить продающий текст; — объяснить сложную тему простыми словами; — помочь с исследованием; — выполнить многошаговую задачу через браузер. Именно на таких запросах проще всего понять, есть ли реальная разница между моделями. Сейчас подобные модели постепенно превращаются из обычного «чата, который отвечает на вопросы» в полноценный рабочий инструмент. Ты не просто спрашиваешь информацию — ты описываешь конечную цель и получаешь помощь с её выполнением. Конечно, полностью отключать голову пока рано. Нейросети могут ошибаться, придумывать факты и неправильно понимать неоднозначные инструкции. Поэтому цифры, ссылки, код и важную информацию всегда стоит проверять. Но если использовать GPT-6 Astra как помощника, а не как источник абсолютной истины, можно очень сильно ускорить повседневные задачи. Особенно интересно наблюдать, куда всё это придёт дальше. Ещё недавно мы удивлялись тому, что нейросеть умеет написать небольшой текст. Сейчас мы обсуждаем модели, которые пишут код, работают с файлами, анализируют большие объёмы информации и могут действовать внутри браузера. Вопрос теперь уже не только в том, «какая модель умнее», а в том, какая из них реально экономит больше времени на твоих задачах. Если уже тестировали GPT-6 Astra — напишите в комментариях, как вам. Что пробовали: код, тексты, браузерные задачи или что-то другое? И самое интересное: насколько сильно она отличается от моделей, которыми вы пользовались раньше? 👀 #creatorsearchinsights #chatgpt #claude #mac #вайбкодинг
GPT-6 Astra — одна из тех моделей, которые интересно тестировать не по красивым словам, а на реальных задачах. Я прогнал её через код, тексты, анализ, работу с файлами и браузерные сценарии — и вот где она действительно ощущается сильной. Главное впечатление — модель старается не просто выдать ответ, а нормально довести задачу до результата. Особенно это заметно в длинных запросах, где нужно учитывать сразу несколько условий, не терять контекст и последовательно выполнять шаги. В кодинге GPT-6 Astra можно использовать для генерации функций, поиска ошибок, рефакторинга, объяснения чужого кода и создания небольших проектов с нуля. Но, как и с любой нейросетью, слепо копировать код не стоит — важные вещи лучше перепроверять. С текстами тоже всё интересно. Можно попросить сделать пост, сценарий для TikTok, описание продукта, письмо, структуру статьи или полностью переписать материал под другой стиль. Если нормально расписать задачу и дать примеры, результат обычно получается намного лучше, чем от запроса в одну строчку. Отдельная тема — работа через браузерных агентов. Там модель может быть полезна уже не только как обычный чат: открыть страницу, прочитать информацию, пройти несколько шагов, обработать данные и помочь автоматизировать рутину. Именно в таких сценариях становится понятно, зачем вообще нужны более мощные модели. Например, можно дать задачу: «Найди информацию по нескольким сайтам, сравни варианты и сделай итоговую таблицу». И вместо того чтобы самому открывать десятки вкладок, часть работы можно переложить на агента. Ещё один плюс — длинные и сложные инструкции. Если раньше приходилось дробить задачу на десять сообщений, сейчас многие вещи можно описать одним большим промптом: что нужно сделать, в каком формате, какие ограничения учитывать и какой результат нужен на выходе. Но есть важный момент: название мощной модели само по себе не делает каждый ответ идеальным. Качество всё ещё сильно зависит от промпта. Чем точнее вы объясняете задачу, тем полезнее будет результат. Если хотите протестировать Astra, советую не начинать с банального «расскажи анекдот». Дайте ей задачу, которую вам реально было бы лень выполнять самостоятельно. Например: — проанализировать большой текст и достать главное; — написать или исправить код; — придумать контент-план; — сравнить несколько сервисов; — составить подробный план проекта; — обработать таблицу; — подготовить продающий текст; — объяснить сложную тему простыми словами; — помочь с исследованием; — выполнить многошаговую задачу через браузер. Именно на таких запросах проще всего понять, есть ли реальная разница между моделями. Сейчас подобные модели постепенно превращаются из обычного «чата, который отвечает на вопросы» в полноценный рабочий инструмент. Ты не просто спрашиваешь информацию — ты описываешь конечную цель и получаешь помощь с её выполнением. Конечно, полностью отключать голову пока рано. Нейросети могут ошибаться, придумывать факты и неправильно понимать неоднозначные инструкции. Поэтому цифры, ссылки, код и важную информацию всегда стоит проверять. Но если использовать GPT-6 Astra как помощника, а не как источник абсолютной истины, можно очень сильно ускорить повседневные задачи. Особенно интересно наблюдать, куда всё это придёт дальше. Ещё недавно мы удивлялись тому, что нейросеть умеет написать небольшой текст. Сейчас мы обсуждаем модели, которые пишут код, работают с файлами, анализируют большие объёмы информации и могут действовать внутри браузера. Вопрос теперь уже не только в том, «какая модель умнее», а в том, какая из них реально экономит больше времени на твоих задачах. Если уже тестировали GPT-6 Astra — напишите в комментариях, как вам. Что пробовали: код, тексты, браузерные задачи или что-то другое? И самое интересное: насколько сильно она отличается от моделей, которыми вы пользовались раньше? 👀 #creatorsearchinsights #chatgpt #claude #mac #вайбкодинг
#DIY : Rack de Madeira #DIY #FaçaVocêMesmo #HomeDecor #Fy
#DIY : Rack de Madeira #DIY #FaçaVocêMesmo #HomeDecor #Fy
Kỉ thuật kê lược! #juiceacademy #juicebarbershop
Kỉ thuật kê lược! #juiceacademy #juicebarbershop




About

Legal