ИИ

Взвод менеджеров Вынесу из коментов пару текстов от Дениса Лучанского. Он, в отличие от многих, мешки ворочает с ИИ и пишет вот что: Новое приложение chatGPT с солом 5.6 просто работает на компе как взвод менеджеров. Отличие только в ЗП и перерывах на сон и перекуры. За 20 баксов в месяц в браузере читает любые облачные приложения, собирает данные из нескольких источников в браузере, формирует заказы для десятков магазинов клиентов (может для любого количества), разрабатывает или добавляет в портфель новые продукты (сейчас расширяю портфель с 13 до 40 SKU за две-четыре недели, чтобы увеличить маржинальность одной доставки в торговую точку), управляет рекламными кампаниями в соцсетях (видит дневные продажи точки, сравнивает с затратами на рекламу, и принимает решения, как улучшить ROAS), может постить в любых соцсетях от моего имени всякую дичь 🤪, чуть позже отдам ему бизнес-процесс роста бизнеса почти весь. Это нереально круто. Кожаные отдыхают, служба идет. Теперь можно в одну рожу пилить нереально крутые бизнесы, и быстро выходить на недостижимый раньше уровень. 20, блять, баксов в месяц. Про текеномику: Да, да. Токены могут закончиться быстро, если промпт «сделай мне бизнес». 😂 И глюки могут сильно влиять, если задачи для ИИ ставит гуманитарий «яхудожникятаквижу» 🥹 Но 1) все эти несложные задачи решаются дешевой моделью, не по API, а несложными запросами по расписанию. Нет расхода токенов за рамками тарифа за 20 баксов в месяц. 2) Конечно же пока остается проверка кожаным, но она занимает мизерное время по сравнению с вариантом «сделать самому». Ошибки в начале запуска нового процесса бывают, но они быстро вылавливаются и исправляются. 3) Все процессы очень простые, и основаны на данных. Я не очень полагаюсь на творчество моделей, а в основном на холодный расчет и объективные показатели на основе данных. Например, одна сеть присылает заказы на мэйл в очень упрощенном виде. ИИ проверяет ежедневно почту, и при получении заказа делает накладные, и отправляет заявки на отгрузки на склад. Если мэйл не пришел вовремя, система поднимает шухер на несколько кожаных участников процесса. Все просто, нет вариантов для творчества. Тупая функция администратора. 4) сбор данных из источников - это не парсинг бреда из интернетов. Мне сети дают подключения к системам обмена информацией о движении товаров/заказах, но они разные, и мне проще промптом попросить ИИ вытащить товарный запас в точке с веб-страницы, где я залогинился в систему, чем кодить коннекторы, да еще клянчить доступ у сети, которая надменно считает себя крупным ритейлером, а зажравшийся перегруженный надменный ИТ-шник снизойдет до моего запроса через месяц. 5) я знаю свою область очень хорошо, и не внедряю ИИ во все процессы без разбора, у меня нет показателей на максимальное использование ИИ где попало. Я трачу инференс очень сфокусированно - в первую очередь на текущем ограничении бизнеса. Поэтому мне не нужен миллион на ИИ. Но отдача от ИИ максимальная. P.S. Денис занимается продуктами питания, а не этим вот вашим цифровым бизьнесом. @cgevent

Что делать с ИИ в школьном образовании? Вместо «запрещать или разрешать» свой ответ дала Эстония. Министр образования Эстонии рассказала про новый инструмент для школьных учителей - «Сократический чат-бот», я собрал первые результаты тестирования. О чем это: уже всем понятно, что школам нужно перейти от запоминания фактов к созданию смыслов, критическому оцениванию и анализу. Но как? Для этого в Эстонии создали частно-государственную инициативу в партнерстве с OpenAI (трезво оценивая нехватку компетенций у сотрудников министерства образования). Сократический бот ITI — это инструмент для учеников, который не даёт готовый ответ, а ведёт школьника вопросами к решению сам. Учителя же получили платный доступ к ChatGPT плюс обучение и профессиональные сообщества внутри школ. В программе участвовали 154 из 156 гимназий Эстонии, около 5 000 учителей и 20 000 учеников 10–11 классов, с сентября планируют расширение до средней школы. Показательна обратная связь: школьники жаловались, что сократический бот раздражает — задаёт много вопросов и не выдаёт ответ сразу. Разработчики считают это фичей, а не багом — мышление остаётся в руках ученика. Эстония стала первой страной с такими внедрениями и сейчас по сути ставит научно измеряемые эксперименты. Будем наблюдать - получится ли избежать «когнитивной разгрузки» у школьников и каким образом. Может и в компаниях такое надо вводить? Проблемы у взрослых те же самые, что и у детей.

🎬 Ваш двойник запишет видео за вас Google обновил своё приложение для создания ИИ-роликов Vids. Поэтому готовьтесь к эффекту “зловещей долины”. В редактор приехал Gemini Omni: генерация и правка видео обычными словами. Пишете текстовый промт на человеческом языке, при желании подкидываете картинки-референсы и Omni смешивает всё это в готовый клип. И редактирование, надо сказать, устроено приятно. Первый черновик почти никогда не идеален — так вот, править его можно прямо в чате, шаг за шагом. Попросить сменить фон, вытянуть свет, добавить эффект. Причём работает это не только с тем, что сгенерировал Omni, но и с обычным видео, снятым на телефон. И начинать заново после каждой правки не нужно. А вот вторая фишка довольно спорная. Personal avatars — цифровой двойник, который выглядит и говорит вашим голосом. Скармливаете системе селфи и короткую запись голоса, дальше просто печатаете текст и аватар его произносит. Каждый сгенерированный клип получает невидимый водяной знак SynthID — чтобы можно было проверить, что видео сделал ИИ. Но судя по примерам, отличить эту генерацию не составит труда. Обе новинки достались подписчикам Google AI Pro и Ultra, а также бизнес-клиентам Google Workspace. @droidergram

Заменит ли ИИ учёных? Мы оказались в странной ветке метавселенной: стирать наши носки роботы так нормально и не научились, а делать науку – до какой-то степени вполне. Кажется, этого не ожидал никто из фантастов. Что же будет дальше? Я не знаю, как не знает и никто другой. Но некоторые вещи уже вполне вырисовываются На картинке – вероятно, самый важный график нашей эпохи. Это время, которое уходит у людей на задачи, которые теперь может решать ИИ (отсюда). Рост за последние годы – экспоненциальный, примерно каждые 7 месяцев ИИ становится способен решать вдвое более долгие задачи. Если в 2020 году модели могли давать правильные ответы на несложные вопросы, то в 2024 году они стали способны писать код для простых существующих алгоритмов, а ещё парой лет спустя – решать некоторые исследовательские задачи. Учёным стало сложно продолжать строить этот график: текущие модели решают самые трудоёмкие проблемы из бенчмарка Если этот рост продолжится ещё хотя бы пару лет, мы окажемся в совсем другом мире: по одному запросу ИИ сможет делать то, что у человека заняло бы рабочую неделю Я не думаю, что это приведёт к исчезновению или замене учёных. Люди всё ещё будут способны решать сложные задачи, искать оригинальные подходы или направлять ИИ. Но многие задачи реального мира и даже научные – станут решаемы кремниевыми работниками. Интеллектуальная работа на заказ станет более доступной и массовой – словно фабричное производство вещей. А учёные-люди будут делать "органическую" и более изысканную работу Речь, конечно, про интеллектуальную часть работы учёных. Физическая, с приборами, пока что так быстро не меняется

2 пачки новых оптимизаций и SOTA. Много разных направлений, в основном все вокруг контекста / окна контекста / работы с деградацией / работы с мульти агентскими системами фрактальными (оркестраторами и общим контекстом), 3х уровневый слой памяти и оптимизация структуры/алгоритмов. + всякие другие оптимизации / симбионты склеянные из открытых источников. Можете скормить своим LLM/AI/агентам картинки - что-то могут выцепить и улучшить. Собираю дальше архитектуры/blueprints/расширения/модули для AI IDE и собираю на коленке через opensource свой кастомный AI IDE с полный контролем окна контекста и всех уровней памяти. -> какие-то вещи похожие есть в Hermes, но не то.

Нейродайджест за неделю (#123) LLM - Fable 5 — Anthropic оставляет топовую модель в подписках Max и Team Premium. Пользователям Pro и Team разово выдадут $100 кредитов. - Kimi K3 — Moonshot выпустили новый претрейн на 2,8 трлн параметров, обгоняющий Opus 4.8. Доступен в API, веса откроют до 27 июля. - T-Search — экономный агентнвй ретривер на базе Qwen3.6. MoE-модель умещается на одной GPU и обходит открытые гиганты вроде Qwen3.5-397B. - GigaChat Audio — опенсорс мультиязычный стек для распознавания речи GigaAM Multilingual и audio-native LLM с окном контекста до 2 часов. Генеративные модели - Слив Suno — Масштабная утечка исходников подтвердила использование миллионов треков с YouTube Music и других площадок для обучения генератора. - MIRA — World model с мультиплеером от kyutai и Epic Games. Это нейронная версия Rocket League, поддерживающая 4 игроков или бесконечную игру самой с собой. Прочее - Клавиатура для вайбкодинга — OpenAI выпустили девайс в магазине мерча за $230. В комплекте кнопка «принять изменения», регулятор ризонинга и кастомные кейкапы. > Читать дайджест #122 #дайджест @ai_newz