6917
Децентрализация, веб3, криптография, криптовалюты, экономика, DAO, децентрализованная репутация Автор: @sgershuni
Запись вебинара: https://youtu.be/WJs5RuMbgb0
На следующей неделе будем учиться запускать бесплатные модели, типа LLaMa через пользовательский интерфейс и дообучать модель, чтобы сделать её более токсичной. Навыков программирования не нужно.
Регистрация и детали тут: https://lu.ma/codextown (может требоваться VPN)
День unsolicited и неаргументированных мнений по поводу веб3:
1. Слишком много проектов делают инфраструктуру, но спроса на неё такого пока нет. ZkSync & Optimism вполне хватит для вашего аппчейна. Blockspace проблема на ближайшие годы решена. Агрегации ликвидности — пока нет.
2. Можно подводить итоги войны чейнов. Биткоин и эфир, очевидно победили. Централизованные чейны (TON, LUNA) погибают. «Убийцы» эфира (AVAX, NEAR, DOT) имеют очень интересные моменты в технической реализации но не показали зачем они нужны. Cosmos экосистема кажется единственной где есть реальная активность, но встраивание ее в EVM мир вопрос времени.
3. Веб3 развивается быстрее чем когда-либо. Лучшие предприниматели кого я знаю начинают делать веб3 проекты. В подавляющем случае без токенов — токенов там нет и не планируется в ближайшем будущем. Именно у таких проектов, которые решают огромные боли, самые высокие шансы на успех. Смотрите как Твиттер прекрасно решил проблему борьбы с дезинформацией (community notes) или вознаграждением авторов (вы получаете процент от рекламы, показанной рядом с вашими твитами). И без токенов. И это только начало.
4. Самая большая возможность в крипте остаётся той же, что была в 2015 — создание нецензурируемой надгосударственной и значительно более дешевой системы сохранения и денежных переводов.
Сегодня за утро несколько раз подряд столкнулся с очень похожими проблемами у тех кто строит ИИ-приложения. Я вижу очень часто, что получив новые технологии, люди пытаются применить их везде где нужно и где не нужно.
В частности, сегодня крайне распространена идея про то что, мол, если хочешь сделать LLM приложение умнее — используй векторные эмбединги. Или даже хуже: что векторные базы данных это каким образом способ сделать LLM умнее. Но это не так. Это просто способ хранить и искать по данным, используя семантику, а не лексику. То есть, когда мне нужно найти в тексте определенную мысль или смысл, но я не знаю какими конкретно словами (или на каком языке) она там сформулирована.
Эмбединги не расширяют контекст модели и не помогают ей знать больше, чем она знает и так. И в 95% случаев вам вообще не нужна векторная база данных, потому что релевантные данные у вас уже и так лежат с постгресе, в архиве почты или на сайте. Вам просто нужно взять их и передать в контекст LLM в качестве инпута. Берем информацию из базы данных, скармливаем в контекст, задаем вопрос, повторяем. База данных стоит в ~100 раз дешевле, работает быстрее, геморроя меньше, инструментов для работы больше. Чем не профит?
То же самое верно для операций на основе ответа LLM. Допустим, Лама сказала что вам нужно пойти в спортзал чтобы похудеть. Можно конечно пытаться триллионом промтов добиться чтобы она в нужный момент напомнила, не забыла свои собственные слова и логику рассуждений. А можно просто выгрузить результат в типизированном и заранее строго отформатированном виде и затем работать с ним, как с любыми другими данными в рамках классической строго детерминированной парадигмы, где вы четко понимаете что ожидать на входе и на выходе. Никаких стохастических неожиданностей. И проще в тысячу раз.
Кстати, записывайтесь на очередной воркшоп по созданию автономных агентов, который пройдет в эту пятницу!
Помните мы тут угорали по SSI?
С ним все хорошо, но вот забава…
Одним из value props SSI казался тот факт, что у юзера в его персональном data store будут лежать все его данные и автоматически оттуда браться при заполнении форм. Так, что пользователю больше никогда в жизни не придется заполнять форму онлайн.
А реальности же, в отличии от этого формата, где требуется стандартизация и интеграция как от поставщиков, так и от потребителей данных, мы получили более простую и мощную систему: AI-ассистентов, которые так же имеют достаточно к персональным данным (think on-device Apple-GPT) и сами заполняют и отправляют формы. Но интеллектуальные помощники могут так же понять куда какие данные вставлять или как им поменять пол формат формы.
Агенты захватывают мир
Выкладываю запись последнего, и одного из самых классных, уроков codex.town, где мы поговорили о том как работают автономные агенты, для чего они нужны, что они умеют и куда будут развиваться дальше. А на воркшопе мы делаем нашего первого автономного агента, который мы дообучаем на наших данных, учим его искать информацию в интернете и делать сложные логические выводы.
Пока мы разговаривали, легендарный особняк то ли в Милбрей, то ли в Бернингейме, полчаса на Сан-Франа, собрал в себе умнейших и талантливейших на хакатоне про автономных агентов от AGIHouse. Вот что это из этого вышло:
— RealChar, агент, который находит в реальном времени информацию о человеке и его голосом озвучивает ответы на вопросы (победитель)
— High Flyers, агент, который автоматически регистрируется в 90+ программах frequent fliers за пользователя
— KubeGPT, агент-девопс, который разворачивает и управляет инфраструктурой контейнеров в вашем бизнесе
— BookGraph, агент, который делает визуальное представление всех тем и их связей из любой книги
— Lumos, агент, который занимается закупками, сравнением цены и планированием продаж для малого бизнеса (второе место)
— Better Domain, агент, который придумывает за вас домены (третье место)
— Create your own food, агент, который говорит вопросы (а не ответы) про ваши данные
— SyncMate, агент, который находит наиболее интересных/релеватных людей из больших публичных чатов под ваш запрос (на основе умений, личности, веры
— FormBlaster, агент, который автоматически подается в сотни акселераторов и фондов с вашим стартапом
— M&A Auto redline, агент-редлайнер, который находит странности и узкие места в больших юридических документах
— Skateboard, агент, который умеет добавить новый функционал в существующий большой репозиторий (например, заменить весь OpenAI на Langchain)
— Medscribe, агент, который записывает текстом то, что говорит врач и дает рекомендации что делать дальше (например, выписывает рецепт на препарат)
— Moonshot, агент, который анализирует рынок акций и генерирует правильные стратегии для трейдинга
— CampAIgn, агент, который находит целевых участников для доната политическим компаниям и общается с ними
Пока участники хакатона заняты тем что отбиваются от назойливых a16z, которые пытаются все-таки уговорить их взять денег, мы продолжаем строить агентов.
На следующей неделе на вебинаре будем делать более сложные агентов, которые умеют использовать несколько инструментов, создавать своим собственные функции и другое. Записывайтесь тут (VPN). Оставляя донейшен, вы помогаете и дальше делать эти вебинары регулярными, публичными и бесплатными. Если вы видите ценность — consider donating.
Закончился Париж (EthCC). Результатом стало несколько крупных анонсов от лидера рынка. Компании, у которых есть пользовали (UNI, 1INCH, AAVE, GNO) чувствуют себя хорошо, а остальные скорбят.
Я знаю, что огромное количество подписчиков канала сейчас в Париже, поэтому буду рад от вас услышать что же обсуждалось на сайд-эвентах.
Формальные результаты красиво суммированы тут:
— Новый Uniswap, с агрегатором дексов и своим собственным 1inch Fusion
— Евро-криптовая карточка от Gnosis (😘)
— Lens сделал профили аккаунтами через 6551
— Chainlink запустил мост
…плюс запуски новых проектов и классический трындеж на тему того, что Account Abstraction это круто, zkSync лучшие, а Polygon переименовал токен.
Что я пропустил?
Продолжая тему с рефлексией…
Если отбросить эмоции, то, конечно же, количество денег которые ты зарабатываешь это всего лишь отражение того, сколько денег ты позволяешь себе зарабатывать. Думать, что любой кто разбогател (даже на токенах) — мошенник, — это просто страх, зависть и злость.
Наверное, нам кажется что мы должны быть «хорошими» мальчикам и девочками, не наглеть и делать то, что от нас ожидают. Отсюда и вытекает нелюбимая работа или недостаток чего-либо. Но никому, кроме этого внутреннего строгого наблюдателя, мы ничего не должны.
А еще, про деньги, мне больше всего запомнился твит Навала что, мол, богатство — это обладание уникальной и глубокой экспертизой, которая нужна многим. Звезда кино, предприниматель, ультра-талантливый инвестор.
В это связи очень, кстати, разумно заниматься генеративным ИИ: в мире есть десятки тысяч реальных и сотни тысяч самопровозглашенных экспертов по токеномике или блокчейн-разработке, но нет вообще никого кто умеет выстраивать ИИ-стратегию в этом бешеном стремительно меняющемся рынке. А рынок сам больше, потому что технология применима и дает реальный экономический эффект для примерно 90% бизнесов на планете.
Кстати, записывайтесь на вебинар в пятницу — расскажу о том что такое и как сделать автономных ИИ агентов для себя и своего бизнеса.
В эту пятницу расскажем об одной из самых горячих тем в ИИ — автономных агентах. Я покажу как автономные агенты могут помогать и даже полностью автоматизировать сложную работу: от анализа ситуации на финансовых рынках до управления корп аккаунтами в соцсетях или проведения научных исследований за вас. Рассмотрим как они работают, из каких элементов состоят и где можно начать ими пользоваться бесплатно и без смс. Так же поговорим о кейсах применения в разных индустриях.
Но это не все! Еще один спикер на примере библиотеке Langchain покажет как вы можете сами сделать своего собственного автономного агента с произвольным функционалом прямо во время семинара. Базовые знания программирования полезны, но не обязательны.
Тема бесконечно глубокая и именно на основе этих простых технологий и принципов сегодня строятся стартапы, которые поднимают десятки миллионов долларов. Так что будем говорить про неё ещё наверное не один семинар. А пока — на картинке ниже (или выше) — sneak peak того из чего типичный ИИ-агент состоит.
Про эту тему пока не рассказывают ни на одном курсе про ИИ, даже платном. Поэтому буду рад если поделитесь приглашением со своими друзьями, коллегами, каналами и группами — потому что для них это может стать окном в огромный новый дивный мир.
Запись, как всегда, тут (если не пускает - включите VPN). Вход открыт для всех. Донейшен приветствуется. Можно криптой.
Хотите научиться создавать и дообучать автономных агентов с долгосрочной памятью и доступом в интернет?
За последние 5 недель на публичных семинарах codex town мы разобрались в том, для чего полезен генеративный ИИ, как работает GPT, как правильно делать промтинг и пользоваться интерпретатором кода, а так же поговорили о бизнес-кейсах AI+web3.
Теперь пришла очередь самой востребованной вами темы — создание автономных ИИ-агентов. В эту пятницу вы научитесь создавать собственных ИИ-агентов, которые умеют искать информацию в сети через Google, "дообучаться" на специфических данных и сохранять долгосрочную память.
Программа:
- Получаем доступы к GPT и Google Search API
- Дообучение GPT своими данными используя библиотеку langchain
- Поиск информации в сети с помощью автономного агента
- Добавление истории переписки в память чата
Еще очень рад анонсировать, что спикером наконец буду не я, а кто-то, кто по-настоящему разбирается в теме! Спикер: Коренев Александр. Предприниматель, алготрейдер, разработчик софта. Опыт создания ИТ решений 15 лет, опыт программирования на Python 6 лет
Мероприятие открытое для всех, вход по донейшену, который идет на компенсацию работы авторов и организаторов. Регистрация тут: https://lu.ma/codextown
Идея и фандрейзинг не стоят ничего.
Придумать идею продукта, проблему/боль для решения и поднять деньги не требует почти никаких усилий. В мире существует тысячи проблем, за решение которых люди готовы платить. И сотни миллиардов капитала, которые ищут где бы получить хороший return.
А вот что реально стоит:
1. Валидация продукта, касдев, продуктовая аналитика и итерации.
2. Процесс разработки, в котором ревью занимает сутки, и команда деплоит 5 раз / на одного разработчика / в неделю.
3. Масштабируемая эффективная продажная организация
4. Культура и HR-процессы, которые дают exceptional результаты вне зависимости от персоналий
5. Юридическая и финансовая дисциплина
6. Выстроенный процесс адвайзинга и работы с бордом, из которых прямо-таки «выжимается» максимум пользы для компании
Особенно это справедливо в AI. Любая пришедшая вам в голову идея (1) уже 100% кем-то сделана и (2) ничего не стоит. Поднять денег может любой «стохастический попугай». А делать руками, в масштабе, быстро, качественно не умеет почти никто.
Нравится, что мои посты попадают в очень релевантные каналы и подборки (речь о последнем посте).
Читать полностью…
На этом канале начинается месяц жёсткой, нецензурируемой и беспробудной саморефлексии.
Так получилось, что большинство трейдеров, скамеров и горе-инвесторов резко перекочевали из криптоэкспертов в AI-энтузиастов. Как выяснилось, совсем не обязательно разбираться в теме, прежде чем начать поднимать деньги или продавать инфобиз.
Рассуждаю применительно к себе, но и вам, наверное, будет интересно.
Вместо того чтобы крутить LLM‘ки и читать пейперы, разбираться как работает трансформер и диффузер, бизнес-модели и UX-паттерны в ИИ, надо было действовать как все, а именно:
1. создать аккаунты во всех соцсетях для торговли лицом
2. каждый день записывать тикток и твиттер тред со словами «90% использует ИИ не правильно, сейчас я расскажу вам как» и дальше 5 пунктов тупой банальщины
3. залить ютуб, инстаграм и тикток рекламой в стиле: «Появилась возможность разбогатеть, даже если вы полный дебил. И вам ничего не нужно делать! Просто запишитесь на мой марафон-мастермайнд для wannabe ИИ-икспердов»
4. брать предоплату $500, но взамен давать скачать PDF’ку полностью созданную с помощью ChatGPT
5. пойти рейзить на ИИ-агента с функцией генеративного языкового тьютора, найти лоха-идиота-СЕО, забрать деньги инвесторов и свалить в туман
6. сделать еще 2-3 рейза на другие хайповые идеи, но даже не порываться делать что-то реально руками
7. стать спикером, брать $50к за выступление и рассказывать про свой успешный успех
С другой стороны, проспанный момент — это еще не страшно. Два года назад то же самое можно было провернуть клепая NFT пингвинов, альбатросов, крыс и улиток и втюхивая их перепродажникам. Поэтому есть некоторая вера, что возможности для скана бесконечны, а значит не все потеряно ✊💪
Кстати, если вам интересно узнать про Code Interpreter (последняя фича GPT): как им пользоваться, где он применим и как он позволяет получить результат работы крутейшего дата саентиста / аналитика / программиста бесплатно и не отходя от чата — то записывайтесь на завтрашний вебинар. К глубокому сожалению, он бесплатный, бесскамный и я там даже ничего не продаю.
Затестил Интерпретатор на базе комментариев этого канала. Загрузил просто файлик из телеграма, а в ответ получил визуализацию анализа этих данных. Все сделано GPT, без ручного вмешательства.
1. Анализ сентимента (нейтральный, негативный, положительный) комментариев под постами в зависимости от автора
2. Анализ распределения длины сообщений по каждому отправителю.
3. Граф связей отмечаний пользователями друга друга в комментариях.
На все потребовалось меньше минуты. Дата аналитик / data scientist в кармане.
Кстати, в пятницу расскажу о других и о том как это все вообще работает. Запись: www.codex.town
Запись лекции о бизнес-кейсах, возможностях и стартапах на стыке web3 + AI. Мы обсудили технологии, которые имеют смысл с точки зрения продукта, существующие и создающиеся стартапы в области data unions, zkml, автономных агентов и ИИ для ДАО. Поговорили о том в чем ценность web3 + AI в связке друг с другом.
Youtube: https://youtu.be/ZDOAHp2Xc_U
Spotify: https://podcasters.spotify.com/pod/show/cryptoessay/episodes/AI--Web3-e26n81u
В ближайшую пятницу будем говорить о Code Interpreter, о том как получить мощь команды data science, аналитиков и разработчиков не покидая ChatGPT. Рассмотрим возможности интерпретатора кода для сложных бизнес-задач и для персонального использования. Регистрация все там же: codex.town . Мероприятие (пока что) бесплатное.
Непопулярное мнение: если бы нам удалось изначально создать весь функционал веб3 —социальные и рабочие ДАО, игры, соцсети, протоколы типа L2, ENS, стейкинга, пулинга — но БЕЗ токенов (без токенов кроме BTC, ETH, USDT), то крипта развивалась бы куда более стабильно и сейчас была бы более распространена.
Когда создавая / инвестируя в софтверный ты можешь быть легко отвлечен на казино, вот тогда и начинаются проблемы.
Напоминаю, что сегодня пройдёт очередной воркшоп по автономным ИИ-агентам, где мы сделаем своего собственного умного помощника по дому, научимся структурировать данные и построим ботов, которые сами умеют декомпозировать и приоритизировать сложные задачи.
Запись: Lu.ma/codextown
Возможно, вы забыли что за пределами ИИ и веб3 есть реальный мир, но там тоже происходит кое-что интересное. Вчера вышла статья, которая взорвала интернет: учёные из Кореи впервые в истории смогли создать сверхпроводник, который работает при комнатной температуре.
Пишут, что они смогли создать материал практически из говна и палок, используя пылесос и печь. Если все правда, то это открывает какие-то фантастические перспективы от создания массовых квантовых компьютеров и ненагревающихся классических чипов (то есть, в разы более эффективных процессоров). Так же это значит, что можно будет в промышленном масштабе создать систему распределения электроэнергии без потерь в процессе передачи на длинные расстояния (триллионы киловатт-часов ежегодно в мире). А так же в разы более дешевые поезда на магнитной подушке и МРТ.
Короче, пушка, будем наблюдать. Авторы заверяют, что это прорыв не меньше чем ИИ.
Играл с Клодом, случайно придумал новый юзкейс для LLM. Отправляешь ему книгу на какую-то тему — в данном случае книжка про Product Management от фаундера Intercom — и просишь его рассказать что делать. На удивление, Клод секунды за 4 очень хорошо понимает основные идеи книги и пересказывает их, перекладывая на твою собственную задачу.
Результат как будто поговорил с Des Traynor, только бесплатно и он глубоко вник в суть моей гениальной ИИ-идеи (на скриншоте).
Пишете книги? Пишите так, чтобы LLM было удобно их читать. В данном случае, главное ограничение в том что Claude берет файлы до 10 мб и не понимает mobi/epub формат.
Кстати, записывайтесь на очедной воркшоп по созданию автономных агентов, который пройдет в эту пятницу!
Об основании стартапов
Придумать идею для продукта легко, учитывая квадриллион нерешенных проблем в мире, интернете, веб3 и, особенно, в ИИ. Итерациями, общением с клиентами и здравым смыслом (когда ты строишь не то что нравится тебе, а твоего клиенту) от идеи можно дойти до работающего продукта.
Но ни то, ни другое не является основанием для создания стартапа. Допустим, у меня есть знания, умения и даже валидация от рынка на тему того как и какой именно продукт построить. Скажем, ИИ-тьютора или генеративную игру или Автономного агента для бизнеса. Ничего ничего из этого не является разумным и внятным основанием делать компанию. Запилить такой продукт может любой дурак. Итерировать value prop и найти правильную позицию, PMF может любой, кто это делал хотя бы раз. А создать лидера на рынке сможет только один из тысяч аналогичных как под копирку компаний.
Потому что мобильная игра это не в меньшей мере про performance marketing чем про геймплей, SaaS это не меньше про sales organization чем про сокращение костов клиентам, коммерция это не меньше про саппорт и логистику чем про выбор товаров и цену. И именно соединение этих абсолютно необходимых вещей это самое сложное.
Ты можешь быть единственным в мире, абсолютно гениальным билдером и продуктологом, но без умения конвертировать миллионы долларов бюджета (тысячи - легко) в ROI-positive user acquisition ты не сможешь делать успешную компанию с конмьюмерским приложением. Обратное тоже верно. Но делая «средненько, нормально так» результат будет нулевой. Бизнес - мир непропорционально чувствительных к изначальным параметрам функций.
То же самое в принципе касается и солопринерства. Это красивый миф, но на деле либо ты инфоцыганишь с фотками успешного успеха, либо понимаешь необходимость создания все-таки нормальной компании.
В преддверии сегодняшнего вебинара (17:00 CET), AI сочинил, спел и сделал арранжировку гимна нашего проекта
Читать полностью…
Не прошло недели, а в ChatGPT выкатили новую фичу. По сути, это просто возможность задать системный промт внутри чата. Как работает системный промпт мы обсуждали на втором семинаре codex.town. Скорость доставки команды OpenAI впечатляет. Делать по фиче в неделю в продукте на 200М MAU это тебе не стартап пилить.
Тем не менее, для сложных кейсов, в которых генеративный ИИ заменяет или значительно автоматизирует работу высокооплачиваемых сотрудников не будет достаточно чата. Вместо это будут нужны сложные workflow и циклы из многих LLM агентов.
Как бы вы не плевались мол «Auto-GPT ничего внятного не умеет», но самом деле агенты это очень круто и это не хайп. Просто, если целью является автоматизировать работу всех джуниор разработчиков, маркетологов или юристов в мире, то странно ожидать что первая версия продукта, созданная за три недели, сразу же решит эту проблему. Но все будет. Технология уже на это способна, а продукты не заставят себя ждать.
Завтра на вебинаре я расскажу о том что такое автономные агенты и на что они способны. А еще мы попробуем своими руками сделать принитивного агента. А на следующей неделе будет делать более сложных и функциональных агентов на Langchain.
А еще, согласно вашим голосам в канале, следующей темой будет «как делать fine-tuning open source моделей». Мы обучим бесплатную LLaMa 2 на ваших данных под ваш юзкейс.
Все смешалось в мире ИИ. С одной стороны, на прошлой неделе вышла новая классная модель Claude 2 с контекстом в 100к токенов и своим классным, понятным, не машинным стилем. А вчера была вторая LLaMa от Меты, которая распространяется бесплатно и показывает почти что х2 результаты по сравнению с прошлой версией.
Одновременно с этим вышла статья, которая формально доказывает то, что мы все подозревали и так: GPT провели лоботомию.за последние месяцы существенно снизился уровень интеллекта модели. В некоторых задачах с 97% успешности до 2%. Модель теперь чаще отказывается отвечать на вопросы, не объясняя причин. У неё стали значительно хуже математические и логические способности.
Сложно сказать почему. Но это показывает нестабильность любого бизнеса и продукта, который зависит от OpenAI API. Я думаю, что такая турбулентность в производительности моделей продлится и дальше.
AI в образовании, что это значит?
— Задачей методиста и разработчика курса теперь является не создание полного контента курса, а скорее работа куратора: каталогизирование, структурирование источников информации и сопровождающих медиа, создание курируемых списков, "Awesome lists", канонов.
— Студенты будут писать эссе с помощью GPT и это хорошо (потому что это навык, который они будут использовать в реальной жизни). Написанные через GPT тексты невозможно будет отличить. Нет смысла это запрещать. Как калькуляторы.
— Статическим учебникам и предзаписанным курсам с единым уровнем сложности для всех слушателей приготовиться — будет тяжко.
— Помимо знаний, AI стал инструментом получения практики. С помощью AI мы научились симулировать реальные проблемы и задачи. Например, для безопасника это будет симуляцией атаки, а для бизнес-школы это будет интерактивный case study с непредсказуемыми событиями на рынке (как в реальной жизни).
Запись сегодняшнего семинара, где мы говорим о Code Interpreter — последней фиче и самой новой модели от OpenAI.
Как это работает и что позволяет делать?
Как эффективнее использовать CI для
- Аналитики данных
- Создания приложений (даже без знания программирования)
- Создание 3D и 2D визуализаций, картинок, графики
- Считывания текста с фотографий и PDF
- Исправления ошибок
- Парсинга данных
Поговорим о возможностях которые это открывает для пользователей ChatGPT и создателей продуктов / компаний
Рассмотрим некоторые дикие примеры того, что теперь становится возможным!
Youtube: https://youtu.be/i-fsbfIe4qk
Spotify: https://podcasters.spotify.com/pod/show/cryptoessay/episodes/GPT-4-5-e26usso
Записи предыдущих семинаров, запись на следующие, доступ к сообществу на сайте www.codex.town
Следующий семинар будет про Langchain: как создавать автономные ИИ-агенты с дообучением, памятью и доступом в интернет. Регистрация: https://lu.ma/codextown
Ого! Суд США официально признал продажу XRP законной. Согласно этому прецеденту, любой токен, который продаётся через биржу (ETH, BTC) и являются нативным токеном протокола так же не является security.
Однако, для токенов, продаваемых через SAFT, OTC, приватные раунды и лончпады это проблем не решает. Они, скорее всего, будут признаны незаконными (незарегистрированными) ценным бумагами.
Это первый прецедент в США по аналогичному делу. Эфир сразу дал +5% за полчаса на фоне новостей.
Бразилия опубликовала свой CBDC Реала и это ад. При этом, это так же отражение того как видят крипту многие другие регуляторы.
Dystopian financial surveillance totalitarism is coming to the crypto wallet near you.
1. Некоторые аккаунты могут свободно и в любом количестве сжигать монеты в вашем кошельке.
2. Некоторые аккаунты могут произвольно уменьшать или увеличивать ваш баланс.
3. Некоторые аккаунты могут блокировать ваш адрес.
4. Некоторым аккаунтам доступа бесконечная эмиссия.
Пока криптаны торговали обезьянами и фармить йилду, они проиграли свободу цивилизации.
AI стартапы, которые надо делать прямо сегодня
Но выбрать можно только один и делать нужно самому, потому что ровно через месяц (запомните этот твит) все эти идеи безнадежно устареют и будут казаться такой же бумерской никому не нужной дичью как сегодня Auto-GPT агенты.
1. Игра-бизнес-симулятор. Вы управляете стартапом, а GPT генерирует события в мире, такие как отзывы клиентов, судебные иски, политические новости. Ваша задача управлять компанией, чтобы та росла.
2. AI-mentor вместе с AI-tutor, которые сначала персонализированно генерируют curriculum и контент под ученика (используя смесь генеративного ИИ с размеченным вручную созданным качественным контентом). Потом тьютор помогает применить знания на практике, ответить на вопросы, разобраться в ньюансах.
3. ИИ-программист, который в отличии от CoPilot не просто заканчивает код функции, а постоянно мониторит репу, предлагает что и где подрефачить, может брать issues и самостоятельно их доводить до протестированного PR.
4. Цифровой друг-двойник. AI firend / girlfriend / boyfriend с персистентной личностью и характером и долговременной памятью.
5. Агент, который тратит тысячи часов на поиск наиболее выгодных предложений, чтобы вам не пришлось тратить это время. Он может сутками мониторить craigslist, авито, amazon, криптобиржи, рынки акций, чтобы найти наиболее выгодное предложение чего-то что вы хотите купить но не супер-срочно.
6. Персональный врач-коуч, который в реальном времени следит за вашими тренировками, диетой и общим самочувствием. Записывает и анализирует все результаты. Дает рекомендации и интерактивный дешборд по вашей бренной тушке в конце каждой недели.
Я на ~90% понимаю как именно каждый из этих продуктов должен работать (верхнеуровнево) и точно знаю, что это возможно уже сейчас. В сентябре в каждой из этих тем будет устоявшийся лидер (не исключено, что во всех — OpenAI / Google / Microsoft) и эти идеи будут казаться каким-то древним, давно никому не интересным бредом.
Code Interpreter — это, как минимум, GPT 4.5
Есть большие подозрения, что базовая модель сильно изменена для поддержки этого функционала, но даже без этого масштаб возможностей просто поражает.
Вы можете загрузить любой файл до 100Мб. Он понимает таблицы, звуковые файлы, картинки, дампы баз данных и даже целые архивированные папки. Можете загрузить видео файл, попросить GPT отделить от него аудиодорожку, транскрибировать, перевести на польский и выгрузить в виде файла субтитров. Все это возможно ОДНИМ промтом, за 10 секунд, почти бесплатно для любого человека на Земле.
А помните раньше люди платили деньги за OCR? Или за аналитику данных? Я попросил CI создать локальную базу данных (у него есть доступ к своей файловой системе) и сохранять туда результат распознавания текста с фотографии. Затем скормил ему несколько десятков фотографий документов. Попросил сохранить результат в базу данных в структурированной форме, чтобы затем иметь возможность делать визуализации или автоматический анализ данных.
Чувак из твиттера умудрился даже запустить GPT-2 ВНУТРИ чата с Code Interpreter.
Все это работает благодаря тому что GPT теперь умеет писать и запускать код внутри чата (вернее, контейнера). Он так же умеет находить ошибки в собственном коде и их исправлять.
Хотите разобраться в этой магии? Приходите в пятницу на лекцию про Code Interpreter. И не забудьте купить подписку.
Забавно как меняются прогнозы в зависимости от релизов новых продуктов. То, что эксперты McKinsey предсказывали возможным к концу 2040-х (написание текста не хуже чем человек, эмоциональный интеллект, креативность) в ИИ после выхода GPT-3 вдруг резко стало возможным к 2024-му.
Читать полностью…
Сегодня OpenAI выкатил для всех свой интерпретатор кода (нужно подписка Plus). Я попробовал несколько простых примеров.
1. Я загрузил логи чата из зума с последнего вебинара и попросил отсортировать сообщения по количеству реакций. Зум дает комментарии в очень странном формате, почти без структуры. В итоге GPT пришлось написать несколько совсем нетривиальных Python-скриптов с замороченными RegEx выражениями, чтобы получить нужные данные. Он успешно находил и правил ошибки в процессе (например, зум использует табы вместо пробелов для отделения даты от сообщения). В итоге через 5 итераций и 30 секунд времени у меня был готовый результат (см. сркиншот). Вместо ручной работы, которая заняла бы не меньше 30 минут.
2. Во втором случае я попросил GPT самому придумать тему для визуализации, написать код и показать результат: "I want to show GPT-4 Code Interpreter on my Telegram channel. You need to develop a unique and very visual experiment to showcase to an audience of people interested in technology. Use code to generate stunning visualization." Я так же загрузил первый попавшийся датасет, который показывает активность стримеров на платформе Twitch.
Дальше GPT предложил идею создать фрактал на основе этих данных. Он сделал несколько экспериментов с Mandelbrot set, Julia fractal и нафигачил несколько красивых фракталов для каждого стримера, где количество подписчиков со временем влияет на константу в формуле, которая задает фрактал. Бессмысленно, но очень красиво.
На следующей неделе будем разбирать более практические кейсы применения для анализа данных и написания кода.
А сегодня будет семинар про AI+web3, где мы обсудим:
- Использование ИИ для управления децентрализованными организациями
- Создание децентрализованной экономики автономных агентов
- Машинное обучение с нулевым разглашением (zk-ML) и приватность в ИИ
- Бизнес-кейсы, примеры продуктов, бизнес-модели AI+web3