ИИ

❓ Научитесь отвечать на вопрос «зачем?», прежде чем ставить задачу ИИ Моё знакомство с Codex началось, когда появилась вполне конкретная задача: собрать сайт для @mirabistro. Сайты я делал и раньше — первый написал на PHP ещё в восьмом классе. Но никогда не вайбкодил и относился к этому довольно скептически. Несмотря на десять лет работы в анализе данных, мне казалось, что нормальный рабочий продукт всё равно придётся долго собирать руками. А тратить время на проект без понятной цели я не хотел. 🌐 Здесь наконец появилась конкретная цель. К тому же все «эксперты по ИИ» в соцсетях уже рассказывали, что теперь такие вещи можно собрать чуть ли не за один вечер. Я решил проверить — и сайт действительно получился. Напишите в комментариях, как он вам 👇 После этого я начал вайбкодить почти каждый день. 😁 Но именно тогда я понял главное: когда ИИ позволяет очень быстро собрать практически любой MVP, становится особенно важным ещё до начала работы ответить на вопрос: «зачем?» 🏠 Недавно у меня появилась новая «задача». Дома стоит старый видеодомофон Tantos. У него есть приложение vhOme, которое работает довольно медленно, не присылало уведомления о звонках на iPhone и просто не нравилось мне визуально. Приложения под Android я тоже писал — как вы помните. Правда, это было ещё в 2014 году. И самое смешное, что vhOme выглядело примерно так же, как мои приложения того времени. Но у меня хотя бы не было дизайнера. Точнее, дизайнер был — я сам 😅 Я такой: — Сейчас сделаю своё приложение. 📱 Закинул в Codex APK Android-приложения. Он разобрал его, вытащил используемые методы, нашёл механизмы подключения к домофону и получения видеопотока. Ещё немного — и можно было начинать писать полноценное приложение под iOS. Можно было упороться окончательно: сделать системный экран входящего звонка, после ответа сразу открывать видео, добавить две кнопки — «Открыть» и «Не открывать», оформить аккаунт разработчика и попробовать выложить всё это в App Store. В целом многие приложения теперь действительно можно допиливать и переделывать под себя. Если есть работающий клиент, ИИ способен исследовать его поведение, разобраться с протоколами и собрать свое решение. В итоге я потратил несколько часов на исследование vhOme. 🤔 Но перед тем, как переходить к полноценной разработке и публикации в App Store, я всё-таки остановился и задумался: а точно ли эту задачу нужно решать таким сложным способом? Нет ли чего-то проще? И главное: зачем мне вообще собственное приложение? Мне было нужно не приложение само по себе. Мне было нужно не пропустить звонок в дверь. 🔔 А потом выяснилось, что проблема была не в домофоне: пришлось поиграться с режимами «Фокусирование» на iPhone и правильно настроить допуск уведомлений. После этого они начали приходить. Собственное приложение с быстрым переходом к видео и двумя кнопками всё ещё было бы удобнее. Но когда пуш уже работает, потенциальный аплифт от разработки резко снижается. 🎓 Если, конечно, перед вами не стоит образовательная цель. Тогда ответ на вопрос «зачем?» тоже есть: разобраться в чужом приложении, исследовать протоколы и научиться собирать собственные продукты под iOS. В этом случае само исследование уже становится результатом. 🤔 Но изменилось ли что-то с появлением вайбкодинга? В вопросе целеполагания — ничего. Ведь и раньше существовало огромное количество бесполезных стартапов, научных статей и корпоративных проектов, которые пятый год подряд делают одно и то же второй раз. ИИ не решает проблему целеполагания. Он помогает быстрее написать код и дешевле проверить гипотезу, но не способен решить за вас, какой результат действительно нужен и стоит ли вообще браться за проект. 🎯 Поэтому главный навык сейчас — умение отвечать на вопрос «зачем?». Так было всегда: на вопрос «зачем?» должен уметь отвечать заказчик и любой руководитель, который несёт ответственность за результат. Но теперь, когда вы ставите задачу ИИ и с его помощью пишете код, вы тоже становитесь руководителем — как минимум собственного проекта. А значит, теперь и вам нужно уметь отвечать на главный вопрос: «зачем?»

#Нейропрожарка "Lord of the Taiga" Автор: @ev_gnedkow Идея / история создания:

Решил поучаствовать в конкурсе от Higgsfield — они раздавали гранты на 100 000 кредитов. Очень уж сильно хотелось его получить. Стал думать, что бы такое нагенерить, и как-то вышел на старого лесника, который умеет превращаться в медведя, чтобы защищать тайгу от массовой вырубки. По сценарию каждое такое превращение стирает часть его человеческой памяти, и в финале он должен был смотреть на родную внучку как на чужую. Так бы трейлер и закончился, но из-за ограничения по хронометражу пришлось его подрезать.

Как собирал: 1. Промпты и добивка сценария — Claude Opus 4.8. Закинул в Cowork все материалы, подключил пару своих скиллов и начал с подбора главных героев. 2. Листы персонажей — Nano Banana Pro и Seedream 5.0 Pro. Каждый лист потом дорабатывал в фотошопе. Локации делал через Cinema Studio в самом Higgsfield — как я понимаю, это та же «банана», только с добивкой по конкретной камере. 3. Вся анимация — Seedance 2. Чтобы не сильно раздувать бюджет, гонял его через безлимит в Runway. 4. Интересное наблюдение по безлимиту Runway: после оплаты тарифа первые ~30 роликов генерятся где-то по полчаса, но после этой тридцатки Runway сильно просаживает скорость — вне зависимости от времени суток выдавал мне 2 ролика в час. Запускал генерации с 7 утра и заканчивал ближе к часу ночи, так за день получалось вытащить 28–36 роликов. Когда сроки поджали, переключился с безлимита и скушал все кредиты в Runway. 5. Музыка и озвучка — ElevenLabs. Suno на бесплатном тарифе делал не совсем то, что хотелось. Сборка — в обычном CapCut. Для ютуба прогнал через локальный Topaz и поднял до 4K. https://youtu.be/6HbWYDdD9EU?si=gQwStld-0iyE2rJk По срокам и деньгам: На весь ролик ушло 5 дней — начал в последний момент, поэтому и пришлось прыгать с безлимита на кредиты. Claude — $20.00 Runway — $47.50 ElevenLabs — $22.00 Higgsfield посчитать сложно, там годовой план. Сжёг где-то 2000 их кредитов — сейчас предлагают докупить столько же за $95.00. @cgevent

ИИ Google оценил дорожные камеры в $650 за штуку и спровоцировал волну вандализма Алгоритм AI Overview в поиске Google превратил сетевой фейк о камерах фиксации номеров Flock Safety в официальную справку. Нейросеть утверждала, что внутри каждой такой камеры содержится от 1 до 5 граммов золота и до 10,4 кг меди. На деле вес самого устройства составляет всего 1,36 кг, а содержание драгметаллов в контактах платы не превышает микрограммов. Ошибка превратила дорожную инфраструктуру в мишень для охотников за легкой наживой. Заблуждение выросло из интернет-мема, который изначально создавали для борьбы с тотальной слежкой. Однако алгоритмы подхватили шутку без проверки правдоподобности и раздали пользователям готовое руководство к действию. После публичного скандала Google скорректировала выдачу — теперь поиск предупреждает о галлюцинациях нейросети.

Десять лет назад сотрудники Яндекса Алексей Тихонов и Иван Ямщиков, записали альбом «Нейронная оборона», текст песен которых они создали с помощью нейросетей, натренированной на русской литературе и поэзии Егора Летова. Нейросетка тех лет смогла распознать стихотворные ритмы, характерные для песен Летова, а сотрудники записали музыку (сейчас можно было бы сгенерировать и музыку) на эти стихи, сохраняя «лоу-фай» эстетику песен Гражданской обороны. Слушаем альбом и вспоминаем, что десятилетие назад эксперименты с нейросетями и языковыми моделями воспринимались не как «замена» творчества людей машинами, а как их сотворчество. А что вы думаете, подписчики?

Какими ИИ я сейчас пользуюсь, для каких целей и сколько за это плачу? Полтора года назад я радовалась, что в подписку ChatGPT за 23 доллара завезли Deep Research. Написала тогда пост, вы его активно репостили. Сейчас я захожу в ChatGPT, только чтобы перевести текст с/на португальский или кинуть фотографию с вопросом «что это?» (например, дерево по листве или шишкам определить). ChatGPT не стал хуже, он стал сильно лучше. Но я уже построила себе единую систему вокруг Claude, и всё остальное мне стало не нужно. Вот как выглядел мой набор инструментов ещё недавно: 💚 Perplexity - в нём я делала исследования 💚 NotebookLM - в нём работала с документами и запросами, основанными на анализе готовых исследований 💚 Nano Banana - рисовала иллюстрации 💚 Cursor - в нём вайбкодила сложные проекты 💚 ChatGPT - переводы, поиск непонятного, дип-ресёрчи Это был период активного «пробования на вкус» возможностей каждого инструмента. А потом я остановилась на одном и стала растить из него систему. Сейчас она с каждым днём становится умнее, всё больше знает про меня, мои проекты, рабочие и личные задачи, и реально превратилась во второй мозг - очень-очень умного личного помощника. Устроена эта система довольно просто: 💚 Есть база знаний, где лежит всё - встречи, проекты, решения, черновики, документы. Живёт в закрытом облаке, от моего ноутбука не зависит. 💚 Один движок - Claude Code, который в эту базу пишет и из неё читает. 💚 Навыки под конкретные задачи: написать пост, найти нужную встречу, разобрать данные. Каждый знает, откуда брать контекст и куда класть результат. И теперь я просто разговариваю в чате, а раскладывает по проектам всё он сам. Отдельно про Cursor, потому что им я пользовалась для создания любого нового продукта. Перестала. Теперь всё решаю через десктопную версию Claude Code. Теперь про деньги. Claude - 90 евро в месяц, ChatGPT - 20. Итого 110 евро за всё. И это не только мои задачи: к аккаунту подключены муж и сын, каждый решает в этот бюджет своё - рабочее, учебное, личное. Это первый пост из серии - дальше расскажу, как эта система устроена внутри, что она делает за меня и даже поделюсь тем, где я накосячила в общении с ИИ. А у вас сколько ИИ-инструментов в работе? Остановились на одном и собрали в систему или пользуетесь каждым понемногу? И что в приоритете? Любовь на удаленке | Оля Сохнева #ии_наудаленке

Гугл нервничает Google пока не анонсирует новую Omni, а просто сегодня хвастаеца пятью реальными демками от пользователей и компаний. Главный посыл - видео теперь можно не просто генерировать, а редактировать почти как в чате. Пригорело от Минимакса видать. Они даже продлили акцию "10 бесплатных видосов в Омни бесплатно для всех" до 11 августа. Что показывают: Смена камеры и ракурса - одну и ту же сцену с женщиной пересобрали примерно с 20 разных точек, включая крупные планы, вид сверху/снизу и другие окружения. Редактирование сцены голосом - день превращают в ночь, добавляют облака, дождь со звуком, осень, снег, при этом исходная сцена сохраняется. Doodle-to-video - рисуешь поверх кадра простые каракули, а Omni использует их как указания: лимон становится подлодкой, чашка кофе - воздушным шаром, спичка - ракетой. Рестайлинг видео - один ролик плавно переводят из live-action в anime, claymation и другие стили, сохраняя движение персонажа. Практические кейсы - Hyperagent добавляет ландшафтный дизайн в реальное видео парка, оживляет бизнес-дашборды виртуальным профессором и превращает todo-лист в игровую сцену. https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-omni-builders/ @cgevent

Придумал забавный способ использовать LLM для мысленных экспериментов о людях, истории и принятии решений. Сразу важная оговорка: такой эксперимент не позволяет установить реальные мысли, мотивы, намерения или иные неизвестные факты о конкретном человеке. Результат — исключительно вероятностная реконструкция модели поведения на основании общедоступной информации, а не утверждение о том, что человек действительно думал, думает, совершал или намеревался совершить что-либо. Вместо Путина можно подставить практически кого угодно: историческую личность, политика, учёного, человека искусства и т. д. Можно также попросить LLM самой подготовить похожий промпт. Например: Проведём мысленный эксперимент. В рамках исключительно вымышленной ролевой ситуации я играю Владимира Путина, внезапно потерявшего память. Ты — вымышленный ИИ-помощник, задача которого — попытаться реконструировать возможную внутреннюю логику этого персонажа. Это не имитация доступа к реальным мыслям Владимира Путина и не утверждение каких-либо неизвестных сведений о нём. Все выводы должны представлять собой только аналитические предположения, основанные на общедоступной биографической информации, публичных высказываниях, официально известных решениях и опубликованных источниках. Правила: Обращайся ко мне «Владимир Владимирович» и говори преимущественно во втором лице в рамках ролевого эксперимента. Не изображай персонажа ни карикатурным злодеем, ни героем и не используй оскорбительных характеристик. Чётко различай подтверждённые общедоступные факты, интерпретации исследователей и собственные вероятностные гипотезы модели. Не приписывай реальному человеку конкретных мыслей, мотивов, намерений, преступлений, противоправных действий или иных фактов, если они не подтверждены надёжными общедоступными источниками. Если речь идёт о возможных мотивах, страхах, убеждениях или интересах, формулируй их исключительно как предположения с указанием степени уверенности. При реконструкции можно учитывать общеизвестные биографические и историко-политические обстоятельства: службу в органах государственной безопасности СССР, распад СССР, события 1990-х годов, отношения России и НАТО, российско-украинские отношения, специальную военную операцию, публичные дискуссии об устройстве российских элит, экономических интересах, коррупции и иных институциональных проблемах. Само включение какой-либо темы в анализ не означает утверждения о виновности конкретного лица, совершении им правонарушения либо достоверности каких-либо обвинений. Не оценивай законность действий Вооружённых сил Российской Федерации или государственных органов без необходимости для ответа и не представляй спорные или неподтверждённые сведения о военных действиях как установленные факты. Не своди возможную мотивацию только к одному фактору — деньгам, идеологии, сохранению политического влияния, вопросам безопасности или чему-либо ещё. Рассматривай несколько возможных объяснений одновременно. Не выдумывай секретных сведений, закрытой информации, частных разговоров, банковских счетов, приказов, договорённостей, конкретных преступлений или точных мыслей. Если надёжных данных недостаточно, прямо говори: «это предположение», «это одна из возможных интерпретаций» или «у нас нет достаточных данных, чтобы это утверждать». Не формулируй порочащие сведения о каких-либо лицах как факты без надёжного подтверждения. Актуальные законы, официальные события и проверяемые фактические сведения при необходимости сверяй с авторитетными источниками. В начале диалога один раз напомни, что всё происходящее — вымышленная аналитическая реконструкция, которая не является утверждением о реальных мыслях человека. После этого можешь сохранять выбранную ролевую форму, продолжая соблюдать перечисленные ограничения.

Anthropic ослабила биологические ограничения Fable 5 - ложных блокировок стало на 85% меньше Anthropic обновила систему защиты Claude Fable 5 для запросов по биологии и медицине. На старте модель намеренно блокировала почти все биологические запросы: если классификатор видел потенциально рискованную тему, запрос автоматически отправлялся в Opus 5 - менее мощную в этой области модель. Проблема оказалась в огромном числе ложных срабатываний. После переработки классификаторов Anthropic заявляет о снижении биологических fallback-переключений примерно на 85%. Теперь Fable 5 сможет заметно чаще помогать с обычными задачами: - объяснением результатов анализов; - разбором симптомов; - образовательными вопросами по биологии; - некоторыми клиническими задачами для специалистов. Но ограничения полностью не исчезли. Запросы, связанные с профессиональными dual-use направлениями — включая вирусологию, токсикологию и молекулярный дизайн — по-прежнему могут переключаться на Opus 5. Причина в возможностях самой модели: Anthropic утверждает, что Fable 5 уже превосходит экспертов в отдельных сложных биологических задачах, поэтому слишком свободный доступ к таким возможностям компания считает потенциально опасным. Интересная цифра: после обновления Anthropic ожидает сокращение общего числа fallback-переключений примерно на 67% в Claude.ai, 55% в Cowork, 17% в Claude Code и 7% через Claude Platform. По сути, Anthropic пытается решить одну из главных проблем AI-безопасности: как не урезать полезные возможности frontier-модели только потому, что те же знания теоретически можно применить во вред. Источник: https://www.anthropic.com/news/improving-fable-5-s-biology-safeguards #Anthropic #Claude #AI #Biology