1. Home
  2. Detail

@sadstory_ne: “Thất vọng lần đầu sẽ đau. Thất vọng lần sau sẽ buồn, thất vọng lần sau nữa chắc là sẽ buông.”#sadstory #sadstory_ne #tamtrang #tinhyeu #xh

𝗦𝗮𝗱'𝗦𝘁𝗼𝗿𝘆🫀
𝗦𝗮𝗱'𝗦𝘁𝗼𝗿𝘆🫀
Open In TikTok:
Region: VN
Tuesday 29 September 2026 13:53:02 GMT
18916
2097
10
217

Music

Download

No Watermark .mp4 (0.27MB) No Watermark(HD) .mp4 (0.2MB) Watermark .mp4 (0.44MB) Music .mp3

Comments

missed_502
ᵐⁱˢˢᵉᵈ :
không được thương ắt tự rời đi☺️
2026-09-29 15:57:47
2
em_ghet_anh13
yến wibu~~ :
sớm nè
2026-09-29 14:14:29
1
_annyeong_name411
Người lì không hợp tính :
thế nhg vẫn ko thể buông chỉ có thể đứng nhìn anh đi và có lẽ sẽ ko quay lại nhìn em thêm lần nx
2026-09-29 15:51:57
1
ilovep1102
stubborn person :
Ko buông thì sao
2026-09-30 16:19:07
0
hoanglyn09
Đầuhaimáidáiâmdương :
Bao nhiêu lần là đủ ?, còn yêu thì bao nhiêu lần cũng không đủ, hết yêu thì chỉ cần nữa lần là dư
2026-10-02 08:02:24
0
ngoccchauu220305
Ngọcc Châuu🍓 :
nói được chứ buông thì không nỡ😔
2026-09-30 11:49:42
0
userbfhz8kzq56
Quỳnh Như 05032003 :
quen nó thôi cái trò cắp sách bố đi
2026-10-01 18:38:11
0
mphi_1410
Fiơi :
Rồi chừng nào trưởng thành
2026-09-29 15:40:36
1
To see more videos from user @sadstory_ne, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

#draftထဲကျန်နေသေးလို့🤗🤗🤗@ပန်းက လေး
#draftထဲကျန်နေသေးလို့🤗🤗🤗@ပန်းက လေး
کان 👂 میں بالی ڈالنا؟؟؟؟؟؟ allama Arif Hussain kazmi #yaalimadad #followme #varilvideo #followme @Syed Arif Hussain kazmi
کان 👂 میں بالی ڈالنا؟؟؟؟؟؟ allama Arif Hussain kazmi #yaalimadad #followme #varilvideo #followme @Syed Arif Hussain kazmi
Sinh hoạt thiếu nhi #gioitreconggiao #sinhhoat #thieunhi#tntt#xuhuong
Sinh hoạt thiếu nhi #gioitreconggiao #sinhhoat #thieunhi#tntt#xuhuong
Want to learn how to build premium 3D websites with AI and no-code like this? Access my entire workflow through the link in my bio. 🤝
Want to learn how to build premium 3D websites with AI and no-code like this? Access my entire workflow through the link in my bio. 🤝
PERCUMA DONG KALO CANTIK TAPI BEGINI KELAKUANNYA #rekomendasi #film #anyageraldine #movie #rekomendasifilm #filmindonesia #viral
PERCUMA DONG KALO CANTIK TAPI BEGINI KELAKUANNYA #rekomendasi #film #anyageraldine #movie #rekomendasifilm #filmindonesia #viral
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

About

Legal