7787
Залипли и встали намертво, но хотите вырваться? Теория Каст и Ролей и прочее.
Deep Research стал доступен всем платным пользователям (10 запросов в месяц если у вас Plus), поэтому ловите практические советы как лучше его использовать:
— Неважно какую модель вы выбрали в ChatGPT, у Deep Research своя модель во время поиска, он проигнорируют выбор модели (UI-костыли, привет)
— Указывайте на каком языке писать отчет и на каком языке искать материалы
— Попросите его «ВАЖНО: не дублируй одну и ту же мысль много раз в тексте, если она уже описана», по умолчанию он так делает
— Deep Research не умеет смотреть на картинки — не ожидайте от него исследований где что-то нужно визуально исследовать
— Просите научные источники если хотите максимально научный отчет на фактах, можете также указать год с которого искать релевантные данные
— Поставьте приложение 11 labs — каждый такой отчет, это примерно 30-40 минут прослушивания, идеально для поездок (встроенная в ChatGPT фича глючит с длинным текстом)
— Deep Research основан на рассуждающей модели, это значит что вам все еще нужно очень детально описать, что вы хотите видеть, что не хотите, что считается банальным — иначе получите поверхностный отчет
— Deep Research имеет доступ к написанию кода, то есть он может генерировать графики, таблицы и тп тд, и включать их в финальный отчет
— Можете подсказать ключевые слова на которых стоит сделать акцент, модель же ищет в интернете и там иногда много ненужного
— Deep Research поддерживает файлы (и ссылки), можете сказать ему что в них смотреть, он может их сделать как частью контекста отчета, так и построить поиск на основе файлов (но из-за UI костылей OpenAI, сначала нужно выбрать 4o или любую модель, что поддерживает файлы на входе)
— Это все еще нейрока — ответы могут содержать ошибки и требует верификации человеком, например в тестах видел как модель делала отчет на основе картинок ПО НАЗВАНИЯМ картинок, bruh
— Это все еще лучший автономный ресечер что у нас есть, никто не может конкурировать — и Perplexity, и Google
— Deep Research не умеет смотреть за пейволл, такие статьи нужно прикладывать самим к чату
И напоследок, когда использовать Deep Research:
Когда вы начинаете исследовать какую-то тему — это быстрый и легкий способ погрузиться во что-то, дальше вы можете строить свое исследование на базе знаний из прошлых отчетов, углубляясь в тему с каждым запросом все глубже — от бизнеса до науки, пока не нашел сферу где нельзя было бы применить такой инструмент
Всем привет. Небольшая поездка в ЛА. Буду эпизодически.
Читать полностью…
Часть 3. Вся история человечества, профессионального роста и карьерных лифтов строилась на уникальности знаний. Если ваши знания и навыки уникальны, это давало вам конкурентное преимущество даже перед более богатыми людьми, у которых есть капитал, средства производства. Но искусственный интеллект нивелирует это преимущество. Какие-то уникальные специалисты останутся, но их доля будет неуклонно снижаться, по мере увеличения количества специализированных Агентов. ИИ покроет все больше и больше областей. Этот тренд очевиден. Те, кто следит за развитием технологий, понимают, что это так. Если вы этого не понимаете, значит, вы уже отстали лет на пять.
Исходя из этого, возникает главный вопрос: что делать? Сейчас мы не обсуждаем, будет ли базовый доход. Скорее всего, будет. Если из индустрии уйдет огромное количество людей, затраты сократятся, и логично ожидать снижение цен. Корпорации сделают это самостоятельно или под давлением государства, потому что власти понимают, к чему все идет, и наверняка примут меры.
Но что дальше? Все превратится в цифровое гетто. Люди будут получать пособия, чтобы поддерживать покупательную способность. Цены на товары массового потребления упадут. 99% товаров и услуг станут коммодитизованы. Конечно, останется люкс-сегмент, но в целом даже сложные продукты станут коммодити. Айфон — уже коммодити. Apple просто удерживает цену, но сам по себе продукт давно стал стандартным.
Так что что делать? Куда двигаться? Вопрос не праздный. Разработка ПО, программное обеспечение, технологии — под риском. Да, какие-то уникальные проекты останутся, но не с точки зрения технологий, а с точки зрения продукта. Найдут очередную потребность у нового поколения, переупакуют под миллениалов и зумеров. Но в чем специфика таких стартапов? До настоящего момента стартапы выигрывади только за счет быстрого запуска. Раньше, если стартап появлялся, у конкурентов уходило полгода-год, чтобы его скопировать. Скоро на это будет уходить секунда. Запускаете ИИ-агента, который анализирует код, интерфейс, API стартапа — и через минуту у вас его точная копия. Кому-то это кажется фантастикой. Но в горизонте 2–3 лет это станет реальностью.
Да, технологии и инженерия не исчезнут сразу и не вся. Но постепенно. Все, что можно формализовать, что можно свести к перебору комбинаций, окажется в зоне риска. И это не только софт. Речь идет об электронике, механике, архитектуре, устройствах. Все это неизбежно формализуется. Причем не просто формализуется, а начнет восприниматься ИИ, как набор требований, которые нужно выполнить. Вопрос времени.
Наука продержится дольше. Но что такое наука? Главным инструментом станут ИИ-ученые. Роль человеческих ученых изменится. Они не будут разрабатывать эксперименты сами — их задача будет общаться с ИИ, компенсируя его недостаток креативности. Но это только гипотеза.
У меня есть одна идея, где еще можно побороться, но, возможно, это просто надежда. Я еще должен подумать. Сегодняшний день был интересным. Раньше я читал много теорий о том, что ИИ заберет рабочие места, но это было на уровне догадок. А сегодня я увидел процесс. Я посмотрел десятки видео, часть на ускоренной перемотке, часть внимательно. Я увидел, как это работает. 90% операционных процессов в компаниях будут автоматизированы.
Это не вопрос «если». Это вопрос «когда». Так что делать? Как все это воспринимать?
Я не могу предсказывать будущее, но ясно одно - человечество разделится на тех, кто научился эффективно взаимодействовать с ИИ и тех, кто по каким-то причинам подумал, что его это не коснется. Особенно этим грешат все, кто что-то делает руками. Чтобы вы не расслаблялись в след. Посте я вам покажу несколько видео, и если у вас есть голова, то вы задумаетесь. А пока надо с чего-то начать и я предлагаю свой бесплатный микро-курс: «Как использовать chatGPT эффективно?»: https://alexeykrol.com/courses/ai_intro/
Часть 1. Развитие искусственного интеллекта вынуждает каждого задаться вопросом: «Каково мое место в этом мире?»
Когда я начал глубже исследовать тему агентов, особенно в прикладном смысле — конкретно, как их создавать, — сначала казалось, что вариантов очень много. Но в конечном итоге все сводится к тому, что искусственный интеллект (назовем его агентом) постепенно начинает выполнять не только рутинные задачи, но и все больше задач, требующих креативности, определенного рода исследований, а также работы в условиях неопределенности.
Конечно, изначально мы все с энтузиазмом погружаемся в новую область «Создание ИИ», и мы рассуждаем примерно так: «Вот мой рабочий день, рабочая неделя: я выполняю одни и те же задачи, где-то приходится проявлять креативность. Даже если я не знаю, как пришить пуговицу — это тоже своего рода креативность. И вот здесь я все время буду на шаг впереди ИИ».
Однако, хотя наблюдения, которое я сделал, естественно, ограничены, но уже видны определенные направления и паттерны, и неумолимо искусственный интеллект становится все более эффективным в задачах с высоким уровнем неопределенности. Задачах, которые требуют креативности. Где мы считает себя чемпионами.
Даже если сейчас вы не понимаете этой технологии, то через месяц, другой вы научитесь. Либо через полгода. Появляется множество сервисов и инструментов, все крупные корпорации и дикое количество стартапов начинают их предлагать. Сначала инструменты сложные, но постепенно, как обычно, все упрощаются. Появляется много шаблонов, огромное количество людей осваивает эти технологии. При этом через какое-то время будет проще и выгоднее учиться у искусственного интеллекта, чем у людей. Это будет эффективнее. То есть, все это вы освоите, и вот здесь возникает интересный момент.
Если вы работаете в найме, то фактически начинаете автоматизировать процессы, за которые несете ответственность и за которые получаете деньги. В каком-то смысле вы «каннибализируете» свою собственную функцию, потому что рано или поздно наступит день, когда вы (пусть не сразу, но постепенно) создадите целую систему агентов, способных выполнять 95% ваших должностных обязанностей. Но и это не все.
Агент сможет выполнять задачи не только за вас, но и за ваших коллег в неограниченном количестве. Это неизбежно приведет к сокращению. Если раньше определенный объем работы выполняли 100 человек, то пусть не через год, но через два — учитывая стремительное развитие инструментов, их «умность» и продвинутость — останется лишь несколько специалистов. Возможно, главный бухгалтер и пара-тройка разработчиков, которые изначально создавали и поддерживали эту систему. А через какое-то время и этих экспертов заменят. Почему?
Вовсе не потому что автоматизация и вовлечение искусственного интеллекта будут расти. Это очевидно. А вот, что будет важно, так это то, что если сейчас агентов создают люди, то через год 30% агентов будут разрабатывать другие агенты. Это не фантастика — такие технологии уже существуют. В ряде областей они работают прямо сейчас. Соответственно, у компании не будет причин вас удерживать.
Все компании операционно устроены одинаково, и есть лишь одна относительно узкая сфера с максимальной неопределенностью — как правило, это маркетинг. Не просто маркетинг, а конкретно user acquisition. Профессионалы понимают, что ключевые креативные задачи связаны с брендингом, идеями, высокоуровневым копирайтингом. И пока человек выполняет эту работу лучше ИИ. Но это на текущем уровне.
К примеру chatGPT o1 не справился с творческой редактурой этой статьи. Обработку аудио, чистку мусора, орфографию, пунктуацию сделал, а редактуру неспособен, потому что творческая редактура это всегда переписывание. Как в Голливуде: «Сценарии не пишут, а переписывают». Поэтому ИИ еще не способен создавать качественные тексты. Пока, но что будет через пару лет - не знаю.
это сейчас, а что будет через год?
Читать полностью…
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 $20/мес)
По информации от TheInformation OpenAI нацелены на достижение ЕЖЕДНЕВНОЙ (не недельной) аудитории в 1 миллиард человек уже к концу 2025-го года. С каждым месяцем цель выглядит всё реалистичнее и реалистичнее. Компания планирует выпуск GPT-5 и предоставление практически безлимитного её использования даже для неплатящих пользователей — что должно привлечь огромное количество людей.
Поэтому, все идем на бесплатный курс "Эффективное использование chatGPT". Просто посмотрите программу и вы упадете: https://bit.ly/4kbDNME
Какое направление в ИИ для вас важней всего. Сделал простой опрос из пары кликов, регистрироваться не надо.
Не сочтите за труд, перейдите по ссылке и ответьте на единственный вопрос. Я перечислил основные направления - маркетинг, контент и еще с десяток. Надо просто выбрать. Это поможет сфокусироваться на самом востребованном направлении.
Вот ссылка:
https://airtable.com/apphqV53mWmQH5Tv2/pagAszBRngIdyaL9n/form
PS: Улетаю на несколько дней на другую планету. Не поубивайте тут себя пока. Впрочем, не страшно, такое уже бывало. Откатим, сделаем форк новой линии и присвоим ей статус main, а ту, где вы себя поубивали - на анализ и в архив.
За последние 70 лет вы себя уже раз 200 поубивали... Не считая других причин... эээ... от вас не зависящих (пару раз сервера упали.🤣). Но все в архивах.
Помнить вы ничего не будете, так дежавю иногда, но вам же не привыкать. Игра должна продолжаться, уважаемые биологические сущности, наивно верящие, что вы - биологические. Все, все. Молчу!
Часть 4. Кого-то напрягает, что я что-то предлагаю? Да плевать, что кто-то обо мне думает. Вам по любе придется учится. Никуда вы с подводной лодки не денетесь, если не хотите через несколько лет жить в коробке. Курсов, видео навалом, кстати и бесплатных, на Udemy есть очень хорошие курсы, всего за 19$, но на английском. Не надо задавать мне вопросы - где и что найти, не надо просить меня рекомендовать. Спрашивайте у chatGPT, спрашивайте у Perplexity или Groc3 в режиме Deep Search - это бесплатно. Поймите, в 90% случаев спрашивать у ИИ эффективней. Ничего личного. Если хотите быть уверенным, что он не врет, просите ссылок, или используйте Perplexity. Повзрослейте, наконец.
И напоминаю, если вы считаете, что ИИ тупой не смог ответить на ваш вопрос, то на 99% причина не в ИИ, а том что вы не умеете его правильно спрашивать, создавать промпты.
Кстати, если вы не умеете создавать промпты (а вы НЕ УМЕЕТЕ), есть уже сервис у Антропика, который создает КАЧЕСТВЕННЫЕ промпты за вам. Бесплатно, все как вы любите.
Вводите туда чего хотите спросить на своем косноязычном русском, и он вам выдает качественный пропт, который вы уже можете вставлять в любой ИИ чат, которым пользуетесь - chatGPT, Groc3, DeepSeek и т.п.: https://console.anthropic.com/dashboard
PS. Хорошая новость. Эту статью я сначала надиктовал, и Mac Whisper хорошо справляется с расшифровкой и очисткой мусора, но с креативной редактурой не справился. Так что еще есть место для человека. Это, кстати, не означает, что ИИ не справляется с редактурой текста вообще. SEO тексты пишет отлично + всякие мануалы.
Часть 2. Мы не знаем, что будет через год или два. Однако, уже сейчас все корпоративные процессы — юридические, бухгалтерские, вопросы безопасности, логистика — давно алгоритмизированы и формализованы. Еще 30–40 лет назад появились ERP-системы, кейс средства, систиеме Rational Rose почти 40 лет, системы бизнес-аналитики (BI) - это старые технологии. Оптимизация бизнес-процессов как индустрия существует уже 70–80 лет, а когда мне говорят, что в финансах все сложно, я только улыбаюсь. Любая сфера, где можно провести формализацию — описать процессы в понятных терминах и нотациях, с четко определенными входами, операторами и выходами, — неизбежно будет полностью покрыта искусственным интеллектом.
Сейчас агенты еще достаточно простые. То, что я видел, в основном похоже на цепочки автоматизации, которые уже существуют в Zapier, Make, n8n и аналогичных сервисах. Это пока относительно примитивные решения. Пока. Они ничего не изменили, добавили лишь один элемент:
Интеграцию с система ИИ, и это немедленно создало качественный скачок, революцию, когда на определенных участках процессов вместо алгоритма можно воткнуть ИИ. 30 лет назад первые программы были тоже достаточно примитивными. Но сейчас мы имеем сложные программные комплексы. То же самое и с развитием и внедрением ИИ. Пока многие процессы выполняют люди, но постепенно появляются библиотеки совершенно другого уровня, кейс-средства, инструментарий. В каком-то смысле это уже происходило много раз. Просто сейчас все будет развиваться гораздо быстрее. Это приведет к тому, что огромное количество людей окажется без работы. И тезис о том, что искусственный интеллект создаст новые рабочие места, не выдерживает критики. ПочемуЮ
Потому что ИИ покрывает все больше задач. Даже если возникает новая специальность, например, промпт-инжиниринг, через год искусственный интеллект сам будет справляться с этим лучше, чем человек. Соответственно, все, кто работает в найме, за редким исключением, окажутся в зоне риска. Останутся топ-менеджеры, которые принимают решения об увольнении, и некоторые уникальные специалисты, работающие в сложных процессах с высоким уровнем комплексности. Но это исключения. Да и встречаются они только в очень высокотехнологичных компаниях.
Более того, мы не можем прогнозировать дальнейшее развитие событий. Сейчас передовые разработки направлены не на агентов, а на создание ИИ-ученых. Недавно Google объявила об этом. Все борются за создание ИИ ученого, способного делать открытия вместе с человеком, но быстрее и эффективнее, чем сам человек. Мы видим этот тренд.
Теперь о малом бизнесе. Здесь никто вас не уволит, и автоматизация выгодна владельцам, фриленсерам, микро-командам. Меньшими усилиями можно делать больше. Причем раньше вы просто не могли бы выполнять эти задачи — вам не хватало квалификации, ресурсов. Малый бизнес сможет конкурировать с крупными компаниям, потому что то, что в крупных компаниях делали люди, теперь будет делать ИИ. Кроме того, существенно снижается барьер входа, технологии доступны всем. Инструменты ИИ станут массовыми. Запуск бизнеса упростится. В перспективе появятся суперагенты-сервисы, как сейчас Shopify, которые будут выполнять закупки, прогнозы, маркетинг.
Вам не нужны разработчики программисты. Вы справитесь лучше, потому что понимаете свой бизнес. А разработчики бизнеса не понимают. Вы можете с помощью ИИ делать то, что ранее было просто невозможно без привлечения разработчиков. Вам останется только одно — вложить деньги. Но так как у вас денег не будет, этим займутся цифровые банки. Банк проанализирует бизнес-план, составленный тем же ИИ, оценит риски и решит, стоит ли вас кредитовать и на каких условиях. Эти технологии станут доступными для всех.
Главный тезис таков:
Несмотря на свою публичность, Youtube до сих пор замалчивает свою статистику. Сколько там контента? Сколько людей его видит? Как вообще устроена платформа?
Google не спешит раскрывать эти данные, но исследователи из Массачусетского университета нашли способ обойти систему. Они разработали скрипт-скрейпер, который случайным образом генерирует URL видео, проверяя, существуют ли такие ролики. Получилось обработать более 18 триллионов ссылок, а на их основе составить свою статистику:
Например, в 2006 году загружалось 65 000 видео в день, плюс недавно Гугл называл цифру — 500 часов контента в минуту. В 2022 году на платформу загрузили 9 миллиардов роликов, а к 2024 — уже 14,8 миллиардов (рост на 60%).
Но самый сок в следующем:
💙 Медианное число просмотров — всего 41.
💙 4% видео никогда не были просмотрены ни разу.
💙 74% видео — без комментариев, 89% — без лайков.
💙 Около 40% роликов — просто музыка без речи.
💙16% – это вообще неподвижные изображения.
💙 Медианная длина видео – 64 секунды, треть роликов короче 33 секунд.
💙 Только 0,21% видео монетизируются.
YouTube выглядит как мир блогеров и профессионального контента, но эта статистика рисует другую картину: платформа больше похожа на глобальное цифровое хранилище, где большинство роликов остаются незамеченными.
Возможно, новых креаторов это демотивирует. Но за 20-летнюю историю Ютуба стало очевидно одно: успех здесь — это не случайность, а следствие упорства и последовательности.
Креаторы против больших корпораций
Один из главных челленджей в креаторских бизнесах — это сохранить свою неприкосновенность от рук крупных бизнесов. Ты можешь создать гениальный продукт с большой фанбазой, но мало что тебя защитит от копирования более крупными игроками. Иногда не помогает даже патент.
Вот свежий кейс: дизайнер и основательница YouTube-канала blogilates">Blogilates Кэсси Хо столкнулась с таким сценарием. В прошлом году она радовалась, когда Тейлор Свифт появилась в её юбке-шортах в клипе. А теперь вынуждена отстаивать этот дизайн в суде.
Бренд Gottex выпустил абсолютно аналогичный продукт в тех же цветах, что и Кэсси. Вот только Gottex не маленький бизнес, а принадлежит крупнейшему американскому ритейлеру Nordstrom.
Кэсси отправила бренду письмо с требованием прекратить продажи, в ответ ей стали угрожать судом. На стороне Nordstrom компания оцениваемая в $4 млрд, у Кэсси — зарегистрированный патент на модель и 10,6 млн подписчиков, которые готовы поддержать любимого креатора.
Возмущённые фанаты завалили комментариями страницы Gottex, из-за чего бренд отключил активность под постами. Nordstrom тоже попал под удар: их несвоевременный запуск коллабы с фитнес-креатором Sweat and the City провалился.
Сама Кэсси просто требует прозрачности и адекватного ответа от Nordstrom. В конце концов, совместная коллаборация была бы куда разумнее, чем украденный дизайн и годы судебных разбирательств. Но пока Nordstrom молчит, ситуацией воспользовался Shein — китайский гигант сразу написал Кэсси с предложением о сотрудничестве.
История неприятная, но наглядная. Если у вас есть суперфаны, вы точно не пропадёте. Иногда сильная комьюнити может сделать больше, чем юридические документы.
🎮Игра за пару часов с Grok 3
Один парень в твиттере показал, как создал 2д игру с Grok 3. Выглядит очень прилично, а не просто квадратики. На его пост даже отреагировал Маск, написал: "Cool"
Также автор у себя в треде (ветка с комментами под постом, если кто не в курсе) описал все действия, которые совершал пошагово. Копипастить сюда не буду — кому интересно ссылка ниже.
Если есть желание повозиться с такой задачей — ссылка на автора
Grok 3 всё ещё бесплатный, кто не тестил — пора
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