7787
Залипли и встали намертво, но хотите вырваться? Теория Каст и Ролей и прочее.
Часть 2. Это 3-ая грамотность, и думаю она будет освоена быстро. Я говорю о самом нижнем уровне, по сути ритейле. В корпорациях будет также быстро, и начнутся массовые увольнения. Сначала медленно, но быстрей и быстрей.
Т.е. 80% СПЕЦИАЛИСТОВ в течении 3-5 лет с высокой вероятностью потеряют работу. Почему? Потому что для любого процесса нужен только SMP (Эксперт) и девелопер ИИ агента, которым может стать любой в течении пары недель. И понимаете в чем подлость? ВСЕ процессы на 70% ТИПИЧНЫ, содержат одинаковые паттерны, отличаются только темы и маршруты данных по большому счету.
Поэтому крупная компания в которой сейчас 10000 человек будет состоять из 100 человек стратегических управленцев, 200 девелоперов и 1 млн. Агентов, причем 80% этих Агентов будут делать Агенты. И общаться эти Агенты будут с ДРУГИМИ Агентами контрагентами.
И если судить по темпам СЕЙЧАС, то это будет быстро.
Послесловие:
1. Если вы не согласны, не верите, смеетесь, то лишь потому что не осведомлены или ваши знания очень фрагментарны. Я когда посмотрел некоторые видео, то спрашивал себя: "А что так можно было?".
2. Если вы думаете, что "уж мою то работу никакой ИИ не сможет сделать", то см. п. 1.
3. Не спрашивайте меня, куда все уволенные денутся. Сами подумайте или поговорите с ИИ об этом.
В общем началась новая золотая лихорадка, и она будет кровавая. Подробней: https://alexeykrol.com/courses/ai_intro/
"В ходе этого семилетнего опыта преподавания 3D выяснилось, что сильно проще научить художника программировать, чем программиста рисовать (последнее вообще плохо решаемая задача)." (с) Сергей Ципцин - канал "Метаверсище и ИИще" - ссылка.
От себя добавляю: "Сильно проще научить писателя (любого творца) программировать, чем программиста писать, вообще любое творчество.😂
LLM – умри или сдохни
Проходил мимо симиларвеба, чисто ради интереса посмотрел размеры аудиторий у крупных LLM.
ChatGPT – 3.8 млрд визитов
DeepSeek – 0.27 млрд визитов
Gemini (Google) – 0.26 млрд визитов
Claude – 0.07 млрд визитов
Grok – 0.001 млрд визитов
Что получается:
– ChatGPT – монополист
– DeepSeek – хайпожоры (за месяц прилично набрали)
– В Gemini налили трафа
– Остальное – команда догоняющих
Мысли по этому поводу:
1. Конкурентов то уже огого как много!
2. Продукт у всех очень похож
3. Это обычно приводит к конкурентной рубке, демпингу и админ ресурсу (см набросы Маска на Альтмана).
Кино будет интересным, ну а мы с вами (как пользователи) только выиграем!
❤️ – DeepSeek
👍 – ChatGPT
Ч 1. Так! Венчурные инвесторы на выход. Скрипач не нужен. Crunchbase откажется от своего прошлого как поставщика исторических данных и станет платформой прогнозов на основе ИИ, предсказывающей раунды финансирования стартапов, поглощения и траектории роста компаний.
Сан-францисская компания объявила сегодня о перезапуске своей платформы с моделями ИИ, способными предсказывать будущие бизнес-события с точностью до 95%. Компания делает ставку на то, что искусственный интеллект кардинально изменит процесс принятия решений инвесторами и компаниями на частных рынках.
«Индустрия исторических данных в том виде, в котором мы её знали, мертва», — заявил генеральный директор Crunchbase Джагер МакКоннелл в интервью VentureBeat. «Если ваша компания занимается исключительно историческими данными… думаю, вскоре вы поймёте, что они больше не нужны в прежнем объёме».
ИИ разрушает традиционные рыночные данные: Crunchbase объявляет старую модель «мертвой»
Этот шаг означает радикальный поворот для Crunchbase, который на протяжении 15 лет был известен как краудсорсинговая база данных о стартапах. МакКоннелл утверждает, что традиционные поставщики данных сталкиваются с угрозой существованию со стороны ИИ-систем, которые легко усваивают и анализируют историческую информацию.
«Компании, работающие с ИИ, представляют экзистенциальную угрозу для поставщиков данных, а не только для разработчиков ПО», — отметил МакКоннелл. «Если ваш бизнес построен на исторических данных, как только они попадают в эти системы, факты остаются фактами. Даже данные за платными стенами со временем утекут, а после этого их ценность исчезнет, потому что ИИ сможет генерировать более точные инсайты, объединяя их со всей доступной информацией в интернете».
Вместо того чтобы сосредотачиваться только на прошлом, Crunchbase теперь использует свою обширную базу данных — включая модели поведения 80 миллионов активных пользователей — для прогнозирования будущих бизнес-результатов. Искусственный интеллект анализирует тысячи сигналов, чтобы предсказывать события, связанные с привлечением инвестиций, поглощениями и ростом компаний.
Как Crunchbase использует данные 80 миллионов пользователей для предсказания следующего крупного стартапа
По словам главного директора по продукту Мега Гаутама, прогнозы Crunchbase основаны на уникальном сочетании переданных данных, информации из публичных источников и анонимных пользовательских моделей взаимодействия.
«Настоящая магия в нашем умении предсказывать ключевые этапы жизни компаний заключается в непревзойдённой широте и глубине знаний», — заявил Гаутам в интервью VentureBeat. «Мы создали функции, которые не привязаны к конкретному набору данных, а обобщены».
Компания утверждает, что её прогнозы по финансированию достигают 95% точности и 99% полноты при ретроспективном тестировании — это означает, что Crunchbase правильно идентифицирует большинство компаний, которые действительно привлекут инвестиции, при минимальном количестве ложных срабатываний. Для прогнозов на 12 месяцев точность остаётся на «высоком уровне 70%», по словам МакКоннелла.
Помимо инвестиций, ИИ Crunchbase может предсказывать слияния, IPO, рост компаний и даже возможные увольнения. Однако МакКоннелл отметил, что некоторые негативные прогнозы не будут публиковаться, чтобы не навредить компаниям.
Будущее инвестиций: сможет ли ИИ превзойти человеческое принятие решений?
Стратегический сдвиг происходит в то время, когда инвесторы всё больше ищут прогнозные сигналы, а не только исторические данные. «Главный вопрос, который они пытаются решить, — что делать дальше?» — говорит Гаутам. «Наши пользователи хотят быть первыми на рынке».
В будущем МакКоннелл видит Crunchbase как платформу, которая станет основой для инвестиционных решений на базе ИИ, включая возможные системы автоматического инвестирования и индексы, отслеживающие частные рынки.
#новости Политика США с Мясником👹 В чем отличие. В потоке событий лишь 0,01% реально важные, на которые стоит смотреть. Я показываю только на такие события и не трачу время на несущественные. Все события, на которые я показываю - потенциальные Черные лебеди.
- Илон Маск, возглавляющий Департамент эффективности правительства президента Дональда Трампа, внедрил новую политику, согласно которой все федеральные служащие...
- Это важно. Президент Дональд Трамп уволил нескольких...
- Тоже ожидаемо: Бывший президент Дональд Трамп публично призвал Илона Маска..
- Этот тренд показателен...
- Молодец, мальчик, доложил папе, что домашнюю работу сделал: В недавнем телефонном разговоре между президентом США Дональдом Трампом и премьер-министром Канады Джастином Трюдо Трюдо сообщил...
- Люди не (совсем) идиоты, все видят: Мэр Лос-Анджелеса Карен Басс отстранила...
- Да, это так: В настоящее время Соединенные Штаты сталкиваются с нехваткой...
- Мы побеждаем: Федеральный судья отменил предыдущее решение, теперь разрешив президенту Дональду Трампу...
- Идет обмен ударами. Трамп наступает, DeePState обороняется, но с приходом..
- А вот и момент истины. Кто под кого прогнется? Администрация Трампа потребовала от Украины...
- А вот это уже совсем серьезно: Авиакомпании изучают введение сборов на основе ...
- Господи, как СМИ деградировали, обалгивая людей. По делом, получили по заслугам: NBC Universal урегулировала иск о клевете на ...
- Все жестко в этой теме. Команда Илона Маска по сокращению расходов привела к сокращению примерно ...
- А вот это реальная жопа для тех, кто понимает. Недавно была крупная ...
- Маск жгет: Недавно Илон Маск сделал спорные заявления в социальных сетях, утверждая, что президент Украины Владимир Зеленский
- Ой, еще один: Компания 1X Technologies выпустила ...
- Вообще то так это и работает: Конгрессмен Роберт Гарсия получил письмо от Министерства юстиции...
1. Все новости снабжены ссылками, можете сами читать первоисточники.
2. По возможности даю комментарии, если оно того стоит.
3. В группе нет мусора, потому что я все посты модерирую лично руками.
4. Любых неадекватов баню немедленно.
5. Полная свобода слова + ответственность.
Хотите перестать тратить время на хню и увидеть главное? Хотите перестать быть полезным идиотом? Прыг сюда, вход свободный, выход 100$. https://www.facebook.com/groups/tcrpolitcs (шутка, не ссыте).
Toп-5 возможностей недели от Трендоскоп Lab
1️⃣ CEO Figure AI поделился прорывом в ИИ для роботов и представил Helix — архитектуру из 2 ИИ-моделей, которая позволяет управлять роботом с помощью обычного языка. Это позволяет масштабировать способности роботов без необходимости длительного обучения.
2️⃣ Microsoft опенсорснули модель OmniParser для улучшенного распознавания экрана. Она значительно повышает способности Vision-агентов выполнять задачи.
3️⃣ Epic Games подсветили успехи своего магазина приложений за 2024 год. Преодолели рубеж в $1 млрд выручки, из которых $255 млн пришлось на игры от сторонних разработчиков. В этом году обещают возможность публиковать и неигровые приложения.
4️⃣ Crunchbase перезапустились в формате «ИИ-платформы»: от обычной базы стартапов перешли к сборнику инсайтов и предсказаний для инвесторов. СЕО утверждает, что в эпоху ИИ все ищут инсайты, а не голые данные.
5️⃣ Meta Creator Program: фонд на $50М для создателей XR-миров на платформе Meta Horizon Worlds. Также открыли десктопный редактор. Доступна монетизация внутри миров Horizon, с продажей предметов и доступов.
🎙Showcase проектов сообщества:
/channel/FootballPoolbot/tma — приложение с безопасными ставками на футбол, где нельзя проиграть деньги. Запустились на Product Radar
Спасибо за подсветку возможностей участникам комьюнити Трендоскоп Lab: @vitek_ru, @DAFund, @haradzetski, @solopreneur_tg, @andevoo, @adhdproduct, @phil9l. Присоединяйтесь к нам — подать заявку можно в этой Гугл-форме. Велкам!
Часть 2. - Если вы спросите модель глупость, получите глупость.
- Если вы не умеете правильно формулировать промпты, получите глупость.
- Если вы не понимаете, для какого кейса данная модель лучше подходит, получите фигню.
Начинает доходить? Продолжим аналогии:
- Неча на зеркало пенять, если рожа крива!
- Не стоит микроскопом колоть орехи (именно этим занимается 99% тех, кто общается с современными моделями).
И вишенка на торте, цитатка от Билла (наше все) Гейца: Умного можно научить, дурака умным не сделать!
Итог. Сначала хорошая новость - если вы умны, образован и СПОСОБНЫ учится, ИИ усилит вас. Если вы тупарь и колхозник, ИИ вам не поможет.
HARD CORE: А если вы не понимаете юмор и стеб, то вам поможет только смерть и 234 перерождения, начиная с навозной мухи. Это как обучение модели - нужно много данных, компьюта (вычислений) и бабла, чтобы научить модель не просто понимать вас, но и распознавать юмор. Так что - ничего личного. Идем дальше и тут СНОВА проблема.
"Так какой ИИ выбрать, мазафака? Мне все эти многобуковок ненавистны. Ты, мне гад, по простому скажи! И обоснуй!"
Ок. Много из вас кодит? Думаю 2%, а через 5 лет будет 0%, поэтому за кодинг не переживайте, все равно кодить за вас ИИ будет и ниже я скажу, какой лучше.
Но вам всем нужны тексты, некоторым таблички, всем нужен поиск, ответы на вопросы. Т.е. посмотрите на то, чем вы занимаетесь БОЛЬШЕ ВСЕГО? Ответ:
Вы больше всего читает, пытаетесь понять, пишите какие-то тексты, создаете документы, анализируете данные, иногда взаимодействуете с сервисами, реже делаете картинки, иногда дизайны, совсем редко видео и еще реже звук и музыку. И вы все общаетесь, отвечаете на вопросы.
Поэтому, конечно, есть модели, которые решают продвинутые математические задачи, но они нужны 5% из вас - ученым, прогерам, инженерам.
Но 100% из вас нужны модели, которым вы можете задавать вопросы, анализировать документы, изображений, иногда решать какие-то проблемы, советоваться и делать все это на русском или английском (да и любом языке), но вы хотите, чтобы русский модель понимала хорошо и хорошо на нем писала. А кодинг потом. Понимаете мою простую мысль? И на данный момент ответ на вопрос "Какой ИИ выбрать?" - вы можете найти на картинках, и я объясняю почему это так, но сначала оговорка:
[ОГОВОРКА]
1. Вы все можете сами посмотреть и сравнить здесь: https://lmarena.ai/?leaderboard
2. Если хотите углубится в вопрос сравнения моделей - почитайте пару коротких простых статей - все очень доступно разложено:
- Which LLM Suits You? Optimizing the use of LLM Benchmarks Internally. https://www.riskinsight-wavestone.com/en/2024/09/which-llm-suits-you-optimizing-the-use-of-llm-benchmarks-internally/
- Best LLM: Benchmarks, Leaderboards, & the 8 Smartest LLMs - https://www.acorn.io/resources/learning-center/best-llm/
- Best LLM Leaderboards: A Comprehensive List https://www.nebuly.com/blog/llm-leaderboards
Хотите упороться? Нет проблем:
- https://github.com/METR/KernelBenchFiltered/tree/main/tasks/level_5
- https://scalingintelligence.stanford.edu/blogs/kernelbench/
- FACTS Grounding: A new benchmark for evaluating the factuality of large language models - https://deepmind.google/discover/blog/facts-grounding-a-new-benchmark-for-evaluating-the-factuality-of-large-language-models/
[КОНЕЦ ОГОВОРКИ] - кто лепит промпты оценит.🤣
Если не хотите тратить время на то, на что другие (я, к примеру) его потратили, читайте дальше и самое главное:
Почему для 99% из вас модель от OpenAI, т.е. chatGPT и прочее - ЛУЧШИЙ выбор? 6 аргументов, почему вам не стоит ломать голову, какую модель выбрать для 90% задача?
Ну вот. Для приличной девушки главное покочевряжиться, иначе могут подумать, что она бл..ь. Ну и какая сделка без торговли. А сохранить лицо? Таки немного политики для тех, кто любит погорячей: https://www.facebook.com/groups/tcrpolitcs
Читать полностью…
TheVerge пишет:
— GPT-4.5 aka Orion может появиться уже на следующей неделе, поскольку Microsoft прямо сейчас освобождают серверные мощности для развёртывания моделей
— «Нам сообщили, что Microsoft ожидает GPT-5 в конце мая, что совпадает с обещанием Sam Altman о появлении модели следующего поколения в течение нескольких месяцев»
— релиз/анонс GPT-5 могут быть привязаны к конференции Microsoft Build, которая начинается 19-го мая
Пример супер кейса использования ИИ для реального заработка, но есть плохая новость. Подходит только тем, у кого есть что сказать:
Spotify запартнёрился с ElevenLabs и теперь позволяет загружать аудиокниги, которые зачитывают их сгенерированные голоса.
Теперь начинающие авторы книг (а среди креаторов таких всё больше) смогут легко создавать аудио-версии в нескольких голосах на 29 языках мира всего по стоимости Pro-подписки в ElevenLabs за $99/мес.
Разработчик Гергели Орос рассказал на примере своей книги "Руководство инженера-программиста", что профессиональная запись аудио-версии обошлась ему в $10K.
За первые 2 месяца продаж он заработал с нее $3,302, которые распределились так:
• $2,079 от продажи DRM-free версии (версия без защиты от копирования)
• $1,223 от платформ вроде Google Play, Spotify и Libro
Ожидаемый срок окупаемости — 6-10 месяцев. И это при том, что у Гергели огромная аудитория — почти 1 млн подписчиков на Substack.
С текущей технологией от ElevenLabs и их коллабой со Spotify затраты были бы в 100 раз ниже.
Не забывайте 3-его марта начнется бесплатный курс - для тобо, чтобы быстро вкатится - маст. Мы там поиграем и с ElevenLabs. Программа: https://bit.ly/4kbDNME
ChatGPT от OpenAI достиг значительного рубежа, превысив 400 миллионов еженедельно активных пользователей, что означает резкий рост со 100 миллионов в ноябре 2023 года. Темпы роста ускорились, а ежемесячный рост пользователей увеличился с 8% до 15,5%. Несмотря на конкуренцию со стороны других платформ ИИ, таких как DeepSeek, ChatGPT остается доминирующей силой в секторе ИИ, причем пользователи используют его для различных задач, от домашних заданий до исследований. Прогнозы предполагают, что к концу 2025 года число пользователей ChatGPT может достичь 1 миллиарда, что свидетельствует о сильном общественном интересе и зависимости от технологий ИИ. https://x.com/i/trending/1892829722637189429
Читать полностью…
Ч 3. Некоторые задачи целесообразно решать с помощью Ассистента, другие можно передать сторонним сервисам или алгоритмам.
Допустим, у вас есть процесс (например, в бухгалтерии, маркетинге или работе с кадрами), состоящий из десяти шагов. Вы понимаете, что на пяти из них полезно задействовать ИИ Ассистента, потому что он запоминает контекст, позволяет загружать документы и так далее. Значит, вам нужно правильно выстроить взаимодействие.
А это приводит нас к ключевому моменту: на каждом этапе необходимо грамотно формулировать промпт (запрос).
Напоминаю: насколько правильно вы зададите вопрос, настолько адекватный ответ получите. И вот здесь мы подходим к плохой новости.
10. Плохая новость в том, что когда я проводил небольшой опрос, выяснилось: хотя многие пользуются чатами вроде GPT, большинство используют лишь 5% их возможностей. По сути, они не умеют ими эффективно пользоваться.
У многих создаётся впечатление, что с Ассистентом достаточно просто разговаривать — и всё. Но на самом деле у него гораздо больше возможностей.
Когда вы работаете с Ассистентом, важно, чтобы он был не просто механическим инструментом, а полноценным интеллектуальным партнёром. Это возможно, если знать все функции ChatGPT. Они, кстати, несложные. Разумеется, нужен платный тариф (20 долларов). Но давайте честно: если для вас эти 20 долларов — проблема, то дальше обсуждать нечего. Многие мои знакомые подписаны не на один ИИ, а на несколько, и в этом есть смысл. Мы вкладываем деньги в возможности, а стоимость подписки — минимальная. На платных тарифах доступен расширенный функционал: работа с контекстом, промптами, проектами и многими другими возможностями. Они позволяют использовать GPT в 100 раз эффективнее, чем просто в обычном режиме общения.
11. Если вы используют крошечную часть возможностей ChatGPT, то часто не получаете результата, который могли бы. ChatGPT мог бы дать гораздо больше, но не даёт — потому, что вы не потрудились разобраться в его возможностях.
Часто наше небольшое невежество становится непреодолимой стеной между нами и сияющими возможностями. Это и есть плохая новость.
Но есть и хорошая новость. Когда я смотрю, как пользуются ChatGPT другие, я переполняюсь сочувствием от того, что люди не используют ChatGPT на полную. Я сделал короткий и бесплатный курс «Как эффективно использовать ChatGPT?».
В курсе я систематизировал свои практики, поэтому это скорее мастер-класс. Получилось около 10 часов. Я показываю возможности и добавил небольшие тесты.
Почему так важно сначала разобраться с тем же ChatGPT? (или аналогом, хотя пока их мало - Антропик, Дипсик, Groc3 и т.п.)
Потому что, если вы освоите его возможности, то сможете сделать его полноценным партнёром, который решает огромное количество задач.
Я уверен, большинство из вас используют 5-10% возможностей ChatGPT. А когда вы поймёте все его функции и как с ними работать, вы выйдете на другой уровень.
Поймите, идея в том, чтобы вы использовать ChatGPT в качестве преподавателя и партнера без человека.
ИИ Ассистент может многое объяснять, у него всегда есть время, он всегда стремится помочь, он дает качественный ответ на почти любой вопрос. Но есть нюанс. Что это за нюанс?
Помните, если вы хотите получить хороший ответ, то должны задать правильный вопрос. Когда речь идёт об обучении, важно не только получать информацию, но и понимать, какие вопросы стоит задавать.
Да, chatGPT может ответить почти на любой вопрос. Но если вы не разбираетесь в предмете, то не знаете, какой вопрос задать и в какой последовательности. Начинаете улавливать?
Представьте, что вы находитесь в огромной комнате. У вас есть ключ, и вам нужно найти замочную скважины, чтобы выйти из темницы. Ключ у вас уже в руках, но замочную скважину не видно. Вы можете искать её очень долго. А если это не просто комната, а целый замок? Всё, что связано с искусственным интеллектом, больше похоже на замок.
Ч 1. В прошлом посте мы немного разобрались, в чём разница между полноценным ИИ Агентом и просто Ассистентом.
В итоге всё сводится к тому, что Агент состоит из множества Ассистентов, которые взаимодействуют между собой, договариваются, выполняют задачи и так далее. Процесс состоит из шагов, и на каждом из них в той или иной степени задействован либо Ассистент, либо непосредственно Модель. Давайте заглянем немного глубже.
1. Ассистент работает на основе Модель, но он нечто гораздо большее. Модель лишь часть Ассистента, поэтому, прежде чем создавать Агента, нужно понять, что такое Ассистент и как он работает — от этого зависит ваша способность построить действительно эффективного Агента, выполняющего нужные задачи.
Здесь важно осознать ключевое отличие между обычными компьютерными программами, алгоритмами, существовавшими до появления интеллектуальных агентов, и тем, что появилось с развитием искусственного интеллекта и ассистентов.
2. Когда вы создаёте жёсткий алгоритм, технологический процесс или инструкцию — неважно, о какой именно последовательности действий идёт речь, — вы заранее определяете формат входных данных. Вы точно задаёте, какую информацию должен предоставить пользователь. Соответственно, алгоритм обрабатывает эту информацию строго по заложенным правилам.
У такого подхода есть и плюсы, и минусы.
- Минус в том, что алгоритм негибкий: что заложено изначально, то он и выполняет. Если, например, робот запрограммирован на ремонт квартиры, он будет следовать инструкции без возможности отклониться от неё, даже если возникнет нестандартная ситуация.
- Но есть и плюс: если всё работает как задумано, алгоритм выполняет задачу точно и предсказуемо. То есть результат всегда будет таким, каким его ожидали.
Когда же мы используем искусственный интеллект в его нынешнем виде, ситуация меняется.
- Главное преимущество ИИ — это гибкость: он может работать с неточными инструкциями, додумывать детали, искать дополнительные данные, даже если о них не просили. Он умеет справляться с неопределённостью, чего жёсткие алгоритмы делать не могут. Это открывает огромные возможности.
- Но есть и обратная сторона: сам процесс "размышлений" модели — это условная, статистически вероятностная процедура. А значит, её результат не всегда предсказуем. Иногда модель выдаёт логичный ответ, иногда — неожиданный, а иногда и вовсе придумывает несуществующие факты (это явление называют "галлюцинациями").
Таким образом, у нас есть два подхода:
- Чёткий, но негибкий исполнитель, который делает ровно то, что сказано, не выходя за заданные рамки.
- Гибкий и креативный, но непредсказуемый помощник, который способен адаптироваться, но может допускать ошибки.
3. Здесь важно найти баланс. Именно поэтому нужно понимать, как работает ассистент. Мы обсудим это чуть позже.
Но ключевая идея в том, что результат работы Ассистента напрямую зависит от постановки задачи. Если при взаимодействии с Ассистентами кажется, что они "тупят", отвечают невпопад или делают не то, что нужно, то в 99% случаев проблема не в нем, а в некорректной постановке задачи.
Думаю, для большинства это очевидно. Когда вы нанимаете человека для выполнения задачи, чем точнее и понятнее вы объясните, что именно нужно сделать, тем выше шанс, что работа будет выполнена правильно.
С Ассистентом ситуация схожая, но с дополнительными нюансами: возможны галлюцинации, дрейф, деградация диалога и другие специфические особенности технологии. Но в целом принцип остаётся тем же: если вы правильно ставите задачу, вы получаете правильный результат.
4. Теперь вопрос: почему так важно научиться правильно работать с Ассистентами? Потому что Агент — это, по сути, просто цепочка Ассистентов. Точнее сказать, у вас может один Ассистент или группа, но всегда есть цепочка заданий для него или группы Ассистентов. Понимаете, да? Ассистент — это как джин, который делает то, что вам нужно. Однако, чтобы Ассистент превратился в Агента, ему нужна дорожная карта: что делать, по каким этапам, какие данные использовать и так далее.
Patreon пообщался с 1000+ креаторами и 2000+ их фанами и опубликовали большой отчет State Of Create.
Там много статистики, большинство из которой стоит воспринимать с учетом интересов самого Patreon, но если уж выбирать самое главное (с моими дополнениями):
✦ Большинство креаторов считают, что сейчас сложнее достучаться до своей аудитории, чем 5 лет назад. Выросла конкуренция, снизился порог входа в создание контента, AI наступает.
✦ Но главный виновник — конечно же, TikTok и короткие видео. 80% времени пользователей в ТикТоке уходит на просмотр контента от незнакомых авторов.
✦ Лишь 68% фанатов в TikTok чувствуют себя частью сообщества. И аж 94% на Patreon.
✦ При этом авторы зарабатывают в 40 раз больше с одного подписчика на Patreon, чем на TikTok. Ну, логично.
✦ Более 50% от $290 млрд в экономике креаторов составляют прямые платежи от аудитории (подписки, курсы, донаты). Эта выручка оказывается более стабильной и предсказуемой, чем выплаты от самих площадок.
✦ Алгоритмы заставляют креаторов постить кликбейт, мемы и тренды, чтобы оставаться на плаву охватов, вместо того, чтобы создавать то, что им в кайф. Результат — тотальное выгорание, рано или поздно.
Вывод: алгоритмическую ленту сожрут алгоритмические же видео, концепция фолловера умрёт (Patreon хоронил его уже в 2023), а потребление реального контента и ощущение причастности к комьюнити окончательно уйдут в закрытые площадки вроде Patreon.
утащил здесь.
«…Брак все больше становится уделом высших классов. Это не очень хороший знак. Экономический разрыв между домохозяйствами с одним и двумя родителями становится все больше. Дети, растущие в семьях с одним родителем, в среднем находятся в крайне неблагоприятном экономическом положении и эта проблема может стать проблемой не одного поколения, а запустит спираль расслоения на многие поколения вперед…»
В статье обсуждается снижение числа браков и романтических отношений в США и во всем мире. Автор анализирует экономические, культурные и технологические факторы, повлиявшие на этот тренд. Основные причины включают ухудшение финансового положения мужчин, изменения в ожиданиях женщин, влияние социальных сетей и широкую доступность контрацепции. В результате этот кризис отношений связан с демографическим спадом и снижением уровня счастья среди населения.
Источник: https://bit.ly/4gNbukS
1. Снижение числа браков и романтических отношений
Доля молодежи, состоящей в отношениях, резко упала: в США менее 50% старшеклассников заявляют, что встречаются (по сравнению с 85% в 1980-х). Аналогичный тренд наблюдается среди взрослых: уровень браков достиг исторического минимума, а число женщин моложе 65 лет, не живущих с партнёром, продолжает расти.
2. Экономическая нестабильность мужчин мешает созданию семей
Исследования показывают, что мужчины с низкими доходами и без высшего образования менее привлекательны для женщин как партнеры. Средний заработок менее образованных мужчин упал на 25% за последние 50 лет, тогда как общий доход по стране вырос. Брак, исторически выполнявший роль экономической страховки для женщин, становится менее актуальным, если мужчина не может предложить стабильность.
3. Социальные сети и смартфоны изменили динамику отношений
Молодежь меньше общается в реальном мире, предпочитая онлайн-развлечения. Соцсети не только сокращают возможности для знакомств, но и формируют нереалистичные ожидания: женщины сравнивают потенциальных партнеров с идеализированными образами, популяризируемыми в интернете, что ведет к разочарованию и отказу от реальных отношений.
4. Доступность контрацепции изменила структуру отношений
Распространение противозачаточных средств в 1970-х сделало секс менее связанным с обязательствами. В прошлом “браки по залету” были распространены, но с появлением контроля над рождаемостью женщины получили больше свободы и меньше причин вступать в брак из-за беременности.
5. Связь романтического кризиса с демографическим спадом и уровнем счастья
Падение числа браков ведёт к снижению рождаемости, так как брак остаётся основным институтом, способствующим рождению детей. Также исследования показывают, что женатые люди в среднем более счастливы, чем холостые. Социальная и романтическая изоляция усиливает кризис одиночества, особенно среди бедных, которые и без того имеют меньше социальных связей.
Часть 1. Интенсивно изучаю инструменты ИИ, которые можно внедрить и поменять жизнь на 1000%.
Некоторыми хочется делиться немедленно.
Нашел ролик, где рассматривается инструмент https://glasp.co/ - я припоминаю, что пользовался чем-то подобным, но перестал, он было не очень. (Тогда). Но это чума, очень полезно.
Автор ролика рассказывает лучше меня, это не реклама. Тот случай, когда после 50% ролика немедленно начинаешь им пользоваться. Досмотрите до конца, на 2х это всего 10 минут, но пользы вагон.
Ролик: https://youtu.be/-EesJWq_VnI?si=HmBRLGgIGwXG4xvZ
Краткое резюме после почти 7 часов непрерывного смотрения видео на анг. и на ру. на скорости 2х.(Кстати, 90% русско-язычных роликов это копирование с анг.)
1. Количество инструментов, чтобы создать довольно продвинутых Агентов для выполнения сотен профессиональных задач довольно много. 90% не требуют знания кодинга вообще, т.е. да, вкатиться надо, но не надо быть разработчиком. Все можно легко освоить с 0 и БЫСТРО.
2. Лидируют уже привычные сервисы автоматизации Zapier/ Make/ n8n и т.п., которые добавили к своим интеграция все ведущие ИИ сервисы и RAG базы типа pinecone.io.
3. Есть масса сервисов, которые нативно интегрируют ваши данные с готовым интерфейсом чата, позволяет создавать кастомные чаты нажатием кнопки. glasp.co - пример, таких много.
Разумеется, они сфокусированы на узкую задачу и НЕ МОГУТ делать Агентов (п.2), но легко делают специализированных Ассистентов, которые используют не просто какие-то абстрактные данные, а конкретно то, что вы читаете по темам в интернете или КОНКРЕТНО ваши данные. Типа написали вы книгу и будет он использовать вашу книгу, статьи, аудио, видео.
4. Тренд на упрощение. Т.е. если вы хотите создать своего уникального консультанта по специфической теме, типа Квантовой механики, то делается это условно в 10 кликов.
Скрипач не нужен, и все современное образование тоже.
Никакого кода. Вы можете быть полный 0, и создать за пару часов САМОГО ЛУЧШЕГО 100% ИНДИВИДУАЛЬНОГО ПРЕПОДАВАТЕЛЯ по любому предмету на планете Земля.
Я осознаю, что курсы созданные человеком, вообще человеческому обучению осталось 3-4 года и то, только из-за инерции и сопротивления.
5. Если вы хотите создать Ассистента, который не просто отвечает на вопросы, но и ДЕЛАЕТ цепочки задач, то это уже ПОЛНОЦЕННЫЙ АГЕНТ и здесь надо потратить время. Первые 2 часа будет трудно. С НЕПРИВЫЧКИ. Потом вы не сможете понимать, как вы без этого жили. Это наркотик.
Что может быть покрыто на Агентами? Какие области? Т.е. это когда Агент делает БЕЗ вашего участия?
- 99% поддержка клиентов, общение с продавцами по телефону, вообще любые коммуникации с внешним и на 90% внутренним контуром
- 99% ВСЕ вопросы кадрового цикла, поиск, оценка, собеседование, найми, онбординг, тестирование, увольнение, обучение, карьерный рост, промоушен.
- 80% весь контур создания, дистрибуции контента, кроме очень креативных вещей. Т.е. пока ХОРОШУЮ ХУДОЖЕСТВЕННЫЙ ТЕКСТ или просто ИИ не напишет, там другой фундамент, но 99% бизнес текстов без проблем и это на уровне GPT-4, а на горизонте 4.5 и 5.0.
- 99% весь контур маркетинга, потому что современный маркетинг это на 100% создание контента, тесты и коммуникации, а об этом я уже говорил.
- 90% закупка, операции, а потом и 100%
- 90% всех юридических вопросов.
- 99% фин. учет, анализ и бухгалтерия, тем более казначейство.
Т.е. везде, где посредниками между людьми является текст ( в широком смысле), ИИ уже сейчас может автоматизировать до 90% процессов.
Почему этого еще нет? 2 причины:
1. Люди, принимающие решения просто об этом не знают, но в течении года это дойдет до самых тупых.
2. Информация о возможностях ИИ еще реально дошла на таком уровне до ничтожной доли людей. Я, кстати, не говорю о разработчиках. Это слой тех, кто традиционно занимался автоматизация процессов через интеграцию разных сервисов. Кстати, разработчики по большей части такие неосведомленные и по привычке пишут код, вместо того, чтобы в два притопа, два прихлопа слепить готовое решение. Я помню, как они 3 года назад смеялись над low-code, no-code.
Хорошая новость: Ученые только что создали нечто прямо из научной фантастики — расшифровали эмоции животных с помощью ИИ.
Прорывное исследование использовало машинное обучение для анализа вокализации коров, свиней и других видов, определяя эмоции с точностью 89,49%.
Исследование предполагает, что у животных есть универсальные голосовые маркеры для таких чувств, как стресс или удовлетворение.
От революции в благополучии животных до изменения подхода к охране природы, эта технология может наконец позволить нам понять, что животные пытались нам сказать все это время.
Плохая новость: Когда ИИ понял, что говорят животные о людях, он отказался переводить: https://x.com/MarioNawfal/status/1893536264768626725
Ч 2 Так! Венчурные инвесторы на выход. Скрипач не нужен. «Думаю, через пять лет все старые компании исчезнут», — предупредил МакКоннелл, говоря о традиционных поставщиках данных. «Таким гигантам, как Salesforce, придётся пересмотреть свой пользовательский интерфейс… всё настолько быстро меняется, что через пять лет поставщик данных, который не делает того, о чём мы говорим, просто перестанет существовать».
Этот трансформационный шаг ставит Crunchbase в более прямую конкуренцию как с традиционными поставщиками рыночной информации, так и с новыми платформами, использующими ИИ для инвестирования. Компания планирует позволить клиентам интегрировать её прогнозные сигналы в свои собственные модели, при этом сохраняя контроль над ценными исходными данными.
Аналитики отмечают, что поворот Crunchbase к ИИ происходит на фоне растущего интереса к использованию искусственного интеллекта в инвестициях, хотя многие инвесторы по-прежнему скептически относятся к полностью автоматизированным методам. Успех компании будет зависеть от её способности поддерживать высокую точность прогнозов при масштабировании, а также от доверия клиентов к её прогнозам, созданным ИИ.
МакКоннелл подчёркивает, что цель Crunchbase — не заменить человеческое принятие решений, а дополнить его: «Мы твёрдо верим в дополнение, а не замену… Инвестиции остаются субъективными: ваша гипотеза должна соответствовать реалиям, а цена — быть оправданной».
Обновлённая платформа Crunchbase.ai запускается сегодня, знаменуя, по словам МакКоннелла, «точку невозврата» в изменении способов оценки частных компаний инвесторами. В его представлении будущее принадлежит не тем, кто собирает наибольшее количество данных, а тем, кто лучше всех предсказывает, что произойдёт дальше. Источник: https://venturebeat.com/ai/crunchbases-ai-can-predict-startup-success-with-95-accuracy-will-it-change-investing/
Когда я осознал, что 90% читателей не хочет ничего слышать о политике, я подумал как совместить мое понимание, что следить за политикой стоит, тем более рефлексировать на эту тему. И факт, что политика интересна 1% людей моложе 45. Поэтому я создал группу на ФБ, там фокус на политику и разные события. Ну а здесь - ИИ, бизнес, продукт, маркетинг, Теория Каст и Ролей и великая игра + немного технологий. Почему такой странный микс?
Потому что если вы хотите расти в этом мире, вы должны иметь несколько скилов, нравится вам это или нет. О чем речь?
1. Вы должны понимать, в каком мире вы живете и его правила и ничего лучше Теории Каст и Ролей нет. Не верите, смеетесь? Да мне плевать. Вся ваша жизнь будет иметь единственный четкий рубеж - до того, как вы вкурите ТКР и после. Через эту микро инициацию прошли уже тысячи людей.
2. Вы должны до определенного уровня разбираться в технологиях. Я писал об этом миллион раз - это вторая грамотность и более не имеет отношения к вашей профессии. Это мета скил.
3. Вы должны уметь использовать ИИ на полную катушку. Владеть ИИ через год будет как владеть MS Word / Excel 20 лет назад - это даже не обсуждается.
4. Вы должны понимать основы современного диджитал маркетинга. Это тоже мета скил. Это про понимание того, что есть человек, как им управлять. Маркетинг это не про бизнес, а про способность добиваться от людей того, что вы хотите.
5. Вы должны уметь организовать себя. Это самое трудное, потому что для этого надо ответить себе, чего вы хотите, уметь ставить цель, приоритеты, держать фокус. Держать фокус, держать фокус. Вы должны уметь быть упертым и гибким, не бросать и все время учится.
6. И вы должны научится брать риски, научится идти, несмотря на страх. Надо воспитывать личную силу, когда нет ни мотивации, ни надежды, ни веры, когда все плюют, а вы все равно идете.
Neo Gamma от 1X
Новый прототип куда шустрее августовской Beta. Интересно, когда они уйдут в продажу?
@ai_newz
Часть 3. 1. Потому что на данный момент chatGPT лидер в 90% самых важных задач.
2. Потому что chatGPT предоставляет не только модель, но и самый удобный функциональный интерфейс, и это критически важно, когда у вас задача сложней рецепта супа.
3. Потому что chatGPT заточен для нормальных людей, а не разработчиков.
4. ТОЛЬКО chatGPT способен общаться ГОЛОСОМ ОТЛИЧНО на русском языке на данный момент, причем, как в десктоп приложении, так и в мобильном приложении. Т.е. нормально по-человечьи говорить вы можете общаться только с chatGPT!
5. У OpenAI на данный момент самая развитая инфраструктура создания ИИ Агентов на базе их ИИ Ассистента chatGPT, сопоставимая только с Google's Vertex AI Agent Builder (но до этого мы еще не дошли).
🥶6. По поводу создания кода. Чтобы создавать код, нужно иметь среду разработки. На текущий момент самая популярная и бесплатная это VS code, которая легко интегрируется с chatGPT, либо вы можете использовать Cursor, который является форком VS code, и позволяет интегрироваться с несколькими моделями.
Т.е. это важный момент - С КАКИМ МОДЕЛЯМИ интегрируются популярные сервисы типа: https://vercel.com/ / https://replit.com/
Почему это важно? Потому что, если вы выбираете какую-то захайпованную холявную модель для ПРАКТИЧЕСКИХ задач, то ВДРУГ вы понимаете, что у нее нет никакого обвеса и инфраструктуры. Это как вместо автомобиля вы получаете гору запчастей и агрегатов. Ну да, нерды это любят. Но людям надо ДЕЛОМ заниматься, а не всякими геморроями.
Очень показательный для рынка пример - какие модели и решения интегрированы в Zapier на данный момент: https://zapier.com/apps/categories/artificial-intelligence
Однако, поскольку, вы, конечно, мне не верите (я же хитрый инфоцыган, это вы все умники и не понимаете, что мой бэкграунлд в 10 раз больше вашего), то вот вам сравнительное исследование, выполнение через Perplexity и Groc3:
1. Perplexity: https://www.perplexity.ai/page/comparative-analysis-of-major-vmW6LAB2QwW_xcQqv0Tm7Q
2. Groc3: https://x.com/i/grok/share/rBK5Pl3l6TC3Jd1oBJWTls36e
Вывод. Начинать изучать ИИ, начинать использовать ИИ, понимать что и как это работает в 90% задача 100 из 100 лучше с chatGPT. Как это сделать?
Посмотреть программу короткого и БЕСПЛАТНОГО курс «Как эффективно использовать ChatGPT?».
В курсе я систематизировал свои практики, поэтому это скорее мастер-класс. Получилось около 10 часов. Я показываю возможности и добавил небольшие тесты. Программа: https://alexeykrol.com/courses/ai_intro/
Часть 1. Какой ИИ лучше? Какой ИИ выбрать? От OpenAI, от Google, от Антропик, DeepSeek? Каким генератором картинок пользоваться? Midjourney или Stable Diffusion? На чем лучше видео делать? На SORA или Kling, а может на Pica, а может на Runway? Или Haygen?
Что выбрать из сотен стартапов, бесконечных ассистентов, умных чатов? А может Groc3 Илона Маска всех убил? Или модельки от китайцев? Или чатик от Яндкса?
На каком лучше тексты писать? На каком лучше кодить? На каком лучше математические задачки решать?
Если я вижу, что, как тут один колхозник написал "Groc3" всех уделал, или какой-нить программист пишет "Сонет самый крутой", то понимаю, что это пишет невежественный дилетант. Давайте разбираться.
1. На данный момент только открытых моделей более 1,445,971. Ага. Это за пару лет. Не знали штоле?🤣 Не считая закрытых от OpenAI, Groc3, Anthropic, Google и т.п. см. https://huggingface.co/models
2. Модели очень разные. Есть языковые модели, которые работают с любым текстом (код это разновидность теста), рассуждающие модели, генераторы тех же текстов, картинок, видео, звуков, модели для компьютерного зрения, модели для обработки естественных языков, для обработки аудио, модели для быстрой обработки процессов реального времени, IoT и т.п. Есть мульти-модальные модели и моно-модальные.
В итоге модели показывают разное качество на разных задачах, как и любой инструмент, модели имеет свои границы применения и кейсы, где можно достигнуть лучших результатов. Но это не все.
3. Есть масса площадок, где проводят соревнования моделей, предлагая им тестовые задачи из разных разделов науки, работы с текстами, с кодом, с математикой и т.п. Одна из самых известных площадок - https://lmarena.ai/?leaderboard
На ней можно выбрать разные типы задач, и вы увидите, что на разных задачах лидируют РАЗНЫЕ модели.
К примеру, в написании кода на текущий момент лидеры:
1. chocolate (Early Grok-3)
2. o3-mini-high от (Open AI)
3. Gemini-2.0-Pro-Exp-02-05 (Google).
В работе с текстами, в "творческом писательстве" лидеры:
1. ChatGPT-4o-latest (2025-01-29) - (Open AI)
2. chocolate (Early Grok-3)
3. Gemini-2.0-Flash-Thinking-Exp-01-21 (Google)
В работе с русским языком:
1. Gemini-2.0-Pro-Exp-02-05 (Google)
2. Gemini-2.0-Flash-Thinking-Exp-01-21 (Google)
3. chocolate (Early Grok-3)
Оговорка: ChatGPT-4o-latest (2025-01-29) - на 4, а o1-2024-12-17 на 5 месте.
Можно этому доверять? Нет и вот почему.
Угадайте с 3-х раз, кто создает все эти тесты и оценивает модели? Правильно!
Программисты и гики. И эти ребята отлично понимают в технологиях и коде, но ни хрена не понимают в текстах. Потому что все тексты с которыми они работают это мануалы и пейперы, которые с литературной точки зрения представляют собой унылое гавно.
Т.е. прогеры считают это нормальными тестами. Потому что слаще морковки ничего не читали. Какого-нибудь Борхеса, или на худой конец Сервантеса или даже Умберто Эко. Да Маркеса, наконец. Ладно, я понимаю, что много требую. Ок!
Понедельник начинается в субботу? Не? Чайку? Которая Джонатан Ливингстон? Сорри, это я троллю. Атака на Титанов и катка в Танчики это наш предел.
Доказательство: Если бы было иначе, то не существовало бы таких профессий, как технический писатель, копирайтер, UX writer.
В среднем самый херовый блоггер пишет креативные тексты, чем самый крутой прогер.
Я, к примеру, очень уважаю Андрея Карпатого (крутой чел в ИИ коммунити), но если вы посмотрите на его СУПЕР известные лекции по ИИ с точки зрения Instructional Design - это пиздец. По русски: Объяснять ПОНЯТНО он не умеет.
Промежуточный вывод:
- Мало того, что разные модели лидируют в разных тестах, но и доверие этим тестам иногда сомнительное.
- Учитывайте, что этих площадок для соревнований также много, все они конкурируют за трафик и кричат - "У меня, у меня все единственно правильно".
Но все гораздо, гораздо хуже.
3. Проблема, как ее формулируют умные айтишники: гавно на входе, гавно на выходе. Перевожу для гуманитариев:
Chief Operating Officer OpenAI Brad Lightcap в интервью для CNBC рассказал, что бизнес растёт, цветёт и пахнет:
— OpenAI быстро развиваются, несмотря на растущую конкуренцию, в том числе со стороны китайских компаний
— в феврале компания достигла 400 миллионов активных юзеров в неделю (Weekly Active Users, WAU). Это рост на 33% по отношению к декабрю — очень стремительно!
— у компании сейчас есть 2 миллиона платящих корпоративных пользователей (прим.: скорее всего речь о подписке Team за $25). Это удвоение показателя с сентября.
— за последние 6 месяцев количество трафика на reasoning-модели в API выросло в 5 раз.
(и всё это с учётом того, что два последних продукта, Operator и Deep Research, недоступны бесплатным пользователям, а также тем, кто платит $20/мес)
По информации от TheInformation OpenAI нацелены на достижение ЕЖЕДНЕВНОЙ (не недельной) аудитории в 1 миллиард человек уже к концу 2025-го года. С каждым месяцем цель выглядит всё реалистичнее и реалистичнее. Компания планирует выпуск GPT-5 и предоставление практически безлимитного её использования даже для неплатящих пользователей — что должно привлечь огромное количество людей.
Поэтому, все идем на бесплатный курс "Эффективное использование chatGPT". Просто посмотрите программу и вы упадете: https://bit.ly/4kbDNME
Как расти и учится в 1000 раз быстрей? Ответ известен - проектное обучение + кого-то учить? Как это работает?
1. Проектное обучение это когда ваша цель сделать то, что ВАМ НУЖНО, и поэтому вы учитесь.
Т.е. вы не учитесь, чтобы получить оценку или прокачать себя - это все НЕ Р.А.Б.О.Т.А.Е.Т.
Вы учитесь, чтобы сделать то, без чего вы умрете, т.е. даже если вы ничего не знаете и не умеете, то ЖИТЬ ТО ХОЦЦА!
Поэтому вы учитесь, как черт, потому что если достигните целей, создадите то, что для вас ЖИЗНЕННО важно. Не достигните - сгинете на хрен.
Вот так стоит вопрос, между прочим, у китайцев и индусов, а все, кто в СНГ - пребывают в вечном каматозе, всех обвиняют, строят из себя жертву, придумывают оправдания типа: я живу в жопе мира, я старый, я девочка, я блондинка, я гуманитарий и не дружу с технологиями. Думаете, если вы лишитесь работы и будущего вам будет легче от этой пурги, которой вы накачали свою голову?
2. Почему учить других важно?
- объяснишь другому, на 5-й раз поймешь сам
- объяснишь простое, начнешь понимать сложное
- будете стараться понять лучше, чтобы не подумали, что вы кретин
- будете стараться объяснять понятно, потому что понятно объясняет только тот, кто ясно мыслит. Вы учитесь МЫСЛИТЬ ЯСНО.
- будете развивать способность говорить и писать (без обид, вы на 99% грамотные, но ни говорить, ни писать не умеете).
3. С чего начинать учить, если ни белмеса не понимаете?
Тоже мне проблема! Спросите себя, кого больше в мире - тех, кто мало понимает или супер экспертов?
Начинайте с азов, и миллионы людей придут к ВАМ, а не к эксперту. Почему? Потому что вы способны объяснять просто и понятно для начинающих, а эксперта переполняют знания, снобизм и гордыня, и ему объяснять ликбез западло каким-то ламерам.
Даже если вы прочитали всего 10 статей и дали себе труд разобраться, вы уже стали экспертом для МИЛЛИОНОВ людей.
4. Почему это работает? Почему люди придут к вам и будут учиться? Почему будут ПЛАТИТЬ вам, хотя вы рассказываете то, что лежит везде БЕСПЛАТНО?
В этом и проблема, что всего СЛИШКОМ много и оно везде! Нужно во-первых знать что и где искать, а главное потратить время, т.е. выделить время, поставить цель, держать фокус, чтобы все это свести воедино.
Но правда жизни в том, что вы:
- не знаете какие вопросы спрашивать
- не знаете, где и что искать
- не можете поставить цель
- поэтому нет фокуса
- поэтому не выделяете время и не ставите приоритетов
- поэтому ничего делать вы не будете
ПОЭТОМУ будете только впадать в депрессию и испытывать ТРЕВОЖНОСТЬ. Потому что ВСЕ ЭТО ПРОНОСИТСЯ МИМО вас, а вы на обочине.🥶
Время уходит, жизнь проносится, годы уже не, "Я не успеваю, не успеваю. О, мама! Мы все умрем."
И вы знаете, что все это 100% правда. И таки что делать? Давайте по шагам:
Шаг 1-й: Бобер - выдыхай. Вы еще умерли и все норм.
Шаш 2-й: Посмотреть программу моего бесплатного курса о том, как вкатиться в ИИ.
За просмотр деньги не берут и даже если вы ненавидите инфоцыган, то не переломитесь, и НИКТО НЕ УЗНАЕТ, что вы одним глазком посмотрели. 🤣
Видите ли, проблема в том, что вы все боитесь. Но единственное, что может гарантировать вам жизнь то, что вы ТОЧНО умрете. Так может стоит перестать боятся и начать веселится?
Если вы попали в этот тематический парк (планета Земля), стоит начать с того, что посмотреть микро курс, который откроет вам глаза. Тем более бесплатно! Все как вы любите - чтобы ни за что не платить, на холяву, без труда, без ответственности и сразу миллионЭр! Да?
Думаете 100% опять мерзкая ловушка? Нет, вы ошибаетесь. Это 100000% ловушка!🤣 Но ведь любопытство неудержимо?
Мы же играем. Кто кого переиграет? Да? Вы же мне в своей голове говорите: "Хрен ты с меня чего поимеешь!" Но Игрок-то знает на много ходов вперед. Он знает, что вы уже на крючке. Коготок завяз, всей птичке пропасть и не говорите, что вас не предупреждали!
Вот здесь выход из этой реальности, программа курса (одним глазком, никто не увидит): https://bit.ly/4kbDNME
В самом разгаре AI.Engineer саммит. Что это, но сначала цитата Андрю Карпаты, Экс OpenAi, Tesla: "Похоже, скорее всего, будет значительно больше специалистов по созданию ИИ Агентов, чем инженеров по машинному обучению / LLM-инженеров. В этой роли можно добиться большого успеха, даже ни разу не обучая модель." (с) В конце поста супер новость, но сначала о саммите:
Это ведущая в мире техническая конференция для инженеров в сфере ИИ и руководителей (CTO и вице-президентов по ИИ), где они могут встретиться, обменяться знаниями и продвинуть развитие отрасли. Уже третий год подряд это ключевое событие в мире ИИ.
Среди спикеров и спонсоров прошлых мероприятий — основатели и топ-менеджеры компаний DeepMind, OpenAI, Anthropic, Meta, Cohere, Mistral, Midjourney, Cartesia, NVIDIA, Groq, Crusoe, Together.ai, Fireworks, LangChain, LlamaIndex, Databricks, Neo4j, MongoDB, GitHub, Microsoft, Google, AWS и многих других.
Тематика этого саммита — «Агенты в действии» с особым акцентом на реальные кейсы внедрения.
Собирают ведущих разработчиков ИИ-агентов, чтобы они поделились своими наработками, обсудили проблемы и предложили решения, которые помогут сделать 2025 год «Годом агентов». Участие только по приглашениям, так как мероприятие тщательно курируется.
Несколько тезисных идей (от Stepan Gershuni):
— 2024 был годом экспериментов с агентами, 2025 год внедрений. Их активно используют все, от JPMorgan, Reuters, BlackRock, Bloomerg до любого инвалида с заднего двора.
— При этом строить агентов, кроме крупных компаний не умеет никто. Никто не знает и даже если знает, то не делает agentic evals, observability, ops.
— Голосовые агенты грядут. Если в 23-24 годах ИИ заменил всю текстовую поддержку, то до 2026 заменит всех операторов телефонов. Прикольные кейсы про анализ и синтез эмоций в голосе и оценку эффективности.
— Специализация. От агентов, которые делают любую херню (с 99% точности) мы приходим к агентам, которые делают очень узкую и четкую задачу, но с 99.99% точности — и только такие агенты будут использоваться тысячами бизнесов в мире.
— Чем больше делают агенты, тем больше их клиентами становятся другие агенты. Сегодня мы строим агентов для людей; завтра — агентов для других агентов.
Мой коммент:
Хотите знать, чему учится, чтобы не отстать в мире наступающего ИИ? Учитесь учить ИИ, выращивать личность, эксперта, мудреца, консультанта, сотрудника, ИИ Агента.
Хотите запускать бизнес? Создавайте Агента, который будет работать на вас вместо людей.
Конечно, вы можете в это не верить, у вас может быть много возражений. Примерно, как у производителей картер, когда они видели первые автомобили и смеялись. Если вы считаете себя самыми умными и верите, что точно на 100% возможно, а что нет - не читайте и отпишитесь.
Если вы все таки нутром чувствуете, что что-то в этом и есть и хотите узнать больше - я написал несколько статей и сделал БЕСПЛАТНЫЙ крошечный курс. Посмотрите программу здесь: https://bit.ly/4kbDNME
Ч 4. Вы ходите с ключом по этому замку, задаёте вопросы, но не двигаетесь вперёд. Потому что вы не знаете, где замочная скважина. Вы не знаете, какой задать вопрос. Если есть кто-то, кто скажет: «Вот замочная скважина», вы открываете дверь — и идёте в новый мир. Вот, собственно, в этом и есть ценность курса.
Практически весь материал, который я использую, можно найти в интернете. Огромное, чудовищное количество ссылок — всё это бесплатно, доступно, можно смотреть. Но есть проблема: всё это раскидано по разным местам. Многие статьи, сервисы, инструменты требуют не просто изучения, а понимания и практики.
Разобраться самому, конечно, можно. Но у 99% людей на это просто не хватит времени, силы воли и настойчивости. Это непросто. Такова реальность.
Я стараюсь эту проблему решить. Я собираю всё в одном месте, компактно. Я уже потратил это время. Плюс, я всегда объясняю понятно, потому что смотрю на ситуацию не как технарь, а как человек, которому важно получить результат, пользу. Если речь о бизнесе — значит, я подхожу с этой стороны. Я не углубляюсь в технологии больше, чем это необходимо. Я делаю так, что вы не просто читаете, а начинаете понимать, что это и как это применить.
Посмотрите программу курса по ссылке: https://bit.ly/4kbDNME
Ч 2. 5. Каждое задание — это инструкция для Ассистента. Вы должны объяснить, что и как Ассистент должен выполнять. И здесь засада.
Если вы не умеете формулировать задачи даже на уровне одного запроса, то построить полноценного Агента не получится.
Сейчас уже есть множество инструментов для создания Агентов — от простых до сложных. Но суть остаётся неизменной: если вы не знаете, чего хотите, не формулируете чёткую задачу и не даёте достаточный контекст, вы не получите нужного результата.
Даже в обычном диалоге с Ассистентом, когда кажется, что он "глючит", причина чаще всего в неправильном взаимодействии. Если вы не научились правильно работать с Ассистентом на уровне одного запроса, то тем более не сможете выстроить систему из множества взаимодействий.
6. Поэтому давайте разберёмся, как работает Ассистент. На самом деле, ничего сложного в этом нет. Я не буду углубляться в технические детали — в них сейчас нет необходимости. Итак, что из себя представляет ассистент? Ассистент фактически состоит из двух частей:
1. Языковая модель (LLM) — она отвечает за генерацию ответов, условно говоря, "размышляет" и "думает".
2. Контекст — память или база данных, которые позволяют учитывать предыдущие взаимодействия.
Что это значит?
Представьте, что вы беседуете с человеком. Разговор длится какое-то время, и естественно предположить, что ваш собеседник помнит, о чем вы говорили 5–10 минут назад. Возможно, не в деталях, но общий смысл сохраняется. Более того, если вы пообщаетесь сегодня, а затем созвонитесь через пару дней или даже через месяц, он все равно будет в курсе происходящего.
Если вы работаете в команде над проектом, ваши обсуждения, созданные документы, написанный код — все это формирует общий контекст, который придает смысл дальнейшей работе.
Так вот, без этого контекста языковая модель напоминает "умного глупца". Это все равно что разговаривать с человеком, у которого полная амнезия краткосрочной памяти. Он осмысленно отвечает на ваши слова, но если разговор продолжается, тут же забывает, о чем шла речь.
То же самое происходит и с моделью без памяти: она помнит только текущую сессию. В ходе диалога держит в уме 5–10 последних реплик, но как только вы закроете чат и откроете новый — все забудется. Именно поэтому при использовании через API модель может казаться "тупой".
Когда же Модель превращается в Ассистента?
7. Тогда, когда ваши запросы не просто передаются модели, но и записываются в память. Это позволяет учитывать разные сессии, загружать документы, работать с базами знаний и другими объектами.
Важно понимать, что ассистент помнит контекст не так, как человек. Его память организована иначе — это не просто база данных, а сложная система, позволяющая анализировать и использовать предыдущие взаимодействия. Хотя многие компании утверждают, что ассистенты не хранят данные о прошлых сессиях, на практике это не всегда так. Но и это еще не все.
8. Когда вы общаетесь с ассистентом, кажется, будто вы взаимодействуете с одной "личностью". На самом деле это не так. Внутри системы работают сразу несколько моделей, каждая из которых выполняет свою задачу.
1. Одна модель пытается понять, что вы сказали.
2. Другая анализирует запрос и ищет информацию в базе данных или памяти.
3. Еще одна формирует ответ и проверяет его на логичность.
Все эти процессы происходят параллельно, и когда система находит наиболее подходящий ответ, он передается вам.
Этот механизм называется оркестрированием — процессом координации нескольких моделей, работающих вместе для достижения лучшего результата. Таким образом, Ассистент — это не просто языковая модель, а комплексная система, в которой несколько моделей работают в связке с контекстной памятью. Это и делает взаимодействие с ним осмысленным и полезным.
9. Но, когда вы будете создавать продвинутых Агентов, вам нужно фокусироваться на двух вещах:
1. Последовательность задач, которые агенты должны решать.
2. Определение инструментов для выполнения этих задач. Что это значит?
Жесть! Компания Clone Robotics представила Protoclone, первого в мире двуногого андроида с опорно-двигательным аппаратом. Этот андроид имеет безликий, анатомически точный дизайн с более чем 200 степенями свободы, более 1000 синтетических мышц (миофибрилл) и 500 датчиков. Protoclone представляет собой скачок в технологии робототехники, используя биомиметический дизайн для копирования человеческих движений с высокой точностью. Представление Protoclone вызвало широкий спектр реакций: от благоговения перед его технологической сложностью до философских дебатов о последствиях таких передовых роботов для общества. Обсуждения включают как потенциальные преимущества в различных областях, так и опасения относительно интеграции этих роботов в повседневную жизнь. https://x.com/i/trending/1892365494969106888
(Политика в США - https://www.facebook.com/groups/tcrpolitcs)