Telegram Web Link
Недавно я писал о том, что в веб3 мире появляется все больше проектов, которые решают реальные боли. Если вы используете крипту как средство платежа в своем бизнесе/фрилансе, вам наверняка надоело копировать адреса кошельков, менять валюты по 20 минут и не понимать, что у вас происходит с финансами? Недавно узнал о компании, которая закрывает эту боль.

Transfer - бесплатный инструмент для выставления инвойсов/счетов в крипте, с помощью которого вы можете отправить ссылку на счет в любой валюте за 20 секунд и хранить всю аналитику в одном месте, даже если у вас много кошельков и менеджеров. Ваши клиенты могут оплатить счет в любой валюте (кросс-чейн и кросс-токен свопы интегрированы прямо в страницу оплаты). С помощью Transfer вы также можете быстро проводить собственные платежи сотрудникам/фрилансерам/партнерам.

Не нужно спрашивать сети, не нужно отправлять тестовый платеж, не нужно бояться ошибок при копировании адресов кошелька, хранить кошельки в Google Spreadsheets и т.д. И не нужно делиться своими приватными ключами!

Зарегистрируйтесь, попробуйте выставить инвойс за 20 секунд и убедитесь, как это может ускорить вашу работу. До сентября 2023 года бесплатно: app.gotransfer.money

Кстати, Transfer сейчас нанимает сотрудников (разработчики, маркетологи). По всем вопросам писать на @transfer_support.

#партнерский_пост
Sneak peek открытых и бесплатных моделей, который мы разберем завтра на вебинаре. Каждую из них при желании можно докрутить уровня примерно gpt-3.5 или даже круче, но при этом они абсолютно бесплатны, могут запускаться локально (данные остаются у вас) и могут быть натренерованы на ваши нужды. Завтра рассмотрим способы запуска всех этих моделей через UI (без программирования, версионности питона и даже терминала).

Регистрация: https://lu.ma/codextown
Новое видео: Открытые LLM сетки и их обучение

Рассматриваем инструменты для работы с открытыми и бесплатными LLM и сами модели. Разбираемся в способах дообучения и затачивания моделей под ваши нужды. Обсудили как работает и зачем нужен портал Huggingface, посмотрели с практической стороны на модели Llama, BLOOM, Vicuna, Falcon, Open-Assistant. Поговорили о методах обучения моделей, таких как LoRA, RLHF, Soft prompting, fine-tuning.

Записаться на мероприятия и вступить в сообщество: http://codex.town

Ссылка на презентацию: https://docs.google.com/presentation/d/1JO1uLqMnYUS7orTLQQh8LH2_aKnnmeG_/edit?usp=sharing&ouid=111260393669728804774&rtpof=true&sd=true
Пока интернет рвет друг другу глотки за эффект Мейснера, мы тут изобрели семантическую математику.

Как сказал Вольфрам: булева логика это было последнее (200 лет назад) открытие, которое позволило нам понять из чего состоит внутренняя структура языка и, for that matter, мышления. И само по себе изобретение векторых семантических эмбеддингов оказалось не менее интересным, чем LLM-ки. Потому что эти многомерные шайтан-векторы каким-то неуловимым для мясных и кожаных образом удерживают в себе куда более сложные связи и логику отношений между смыслами, которую мы называем речью или языком.

Мы не привыкли думать и представлять образы цифрами, тем более в 300-мерном пространстве, но при этом у нас есть алгебра, а значит и аппарат взаимодействия с этой информацией.

Утром я нашел преинтереснейший репозиторий, в котором на примере очень простой модельки показывается как простыми операциями вроде сложения и вычитания можно взаимодействовать со смыслами и образами. Если бы это не было реальностью, это был бы отличный нарратив для какой-нибудь шаманской секты. Но тут все круче.

Прикрепляю несколько экспериментов, которые сделал сегодня утром. Обратите внимание, что здесь используется только сложение и вычитание. Я пробовал взять фразу "Я люблю груши" и умножить её на 1,5 или поделить на 10. Получается бред, но это, скорее всего, ограничение модели (nanoGPT).

Сложно сказать какой из этого практический вывод, кроме того, что у нас появился инструмент для качественно совершенно нового исследования того что называется смыслом, идеей, семантикой. А внешний разум (GPT) и формализация процесса (математическая) очень помогают этому процессу.

С уважением,
Галлюцинирующее латентное пространство смыслов
Самая важная вещь, которую нужно понимать про генеративный AI — это импульс, скорость движения.

Вот например, 3-4 месяца назад интернет кишмя кишел видосиками типа "как сделать бота, который знает все данные о вашей компании, чтобы он продавал, онбордил сотрудников и отвечал на вопросы клиентов". И работы там действительно было минут на 30. Все, кто хотел, таких ботов себе сделали и действительно сэкономили до 50% бюджета на этих функциях. (Особенно, если бизнес простой, типа SMM агентства или йога-студии — там вопросы однотипные и бот отвечает лучше чем человек.)

Но — внезапный поворот!

На базе этих десяти тысяч видосов выросли мотивационные тренеры и бизнес-проходимцы, которые начали учить людей оказывать услуги по создаю ботов для интернет-магазинов, которые консультируют покупателей на основе заранее загруженных данных продуктов; или онбординг-боты, которые встречают и отвечают на все вопросы новых клиентов; холодные продажные боты, которые читают инфу из онлайн профилей и пишут лидам в личку в телеграме, твиттере и линкдине; боты-контентщики, которые ищут в интернете новые тренды и темы и пишут на этой основе посты, подкасты, твиты. То есть, если у вас нет навыков, но много времени, то используя langflow, zapier, intercom, говно, палки и chatgpt вы можете за 2-3 дня построить любое из этих приложений без единой строчки кода и продать его за условные $500 какой-нибудь пиццерии или зубной клинике из соседней подворотни.

Но — внезапный поворот!

Таких тоже развелось десятки тысяч, аки продавцов гербалайфа. И вот незадача: они хотели себе построить no-code карьеру, но я не очень представляю как можно обмануть мир, судьбу и Вселенную иным методом, кроме как интеллектом. В итоге сегодня это просто является базовой фичей любой из существующих платформ по созданию ботов: "Хочешь чтобы бот отвечал на основе корпоративной wiki? Вставь ссылку и забудь". Эти платформы появились за 5-10 лет до GPT, и добавить такой функционал их разработчикам удалось на пару месяцев. Но у них есть главное — дистрибуция, moat, комплексный продукт.

Но — внезапный поворот!

И даже не смотря на то, что персональный HR-бот, Sales-бот, Support-бот сегодня доступен из уже привычного вам интерфейса и, чаще всего, бесплатно — несмотря на это, все равно люди пытаются и будут пытаться обмануть судьбу. Все равно владельцы салонов ногтей и тьюнинга приор будут отдавать свои кровные ради того, чтобы их научили нажимать LITERALLY три кнопки в приложении для создания бота, который снимет с них 80% геморроя продаж и общения с клиентами.

Даже я мог бы это продавать. И — самое ужасающее — купили бы.

А, может, гори оно все синем пламенем?...

P.S. кстати, если вы хотите опередить следующую волну, когда эти же no-code-разводилы будут учить несчастных владельцев бизнесов как натренировать свою собственную нейронку (а это, клянусь, неизбежно), то приходите к нам на вебинар в пятницу. Майк расскажет со всеми деталями как это делать и вы сами сможете открыть бизнес-курсы для wannabe ЭйАйинтерпринёров.
Значимые стадии развития генеративного ИИ, которые имеет смысл уточнять в контексте разговора:

1. ИИ является полезным ассистентом человека (пишет имейлы, отвечает на звонки, редактирует договоры, исправляет ошибки в коде) - 2022

2. ИИ эффективно заменяет людей в каких-то массовых задачах: программирование, преподавание, продажи, коучинг, диагностика, терапия, техническая поддержка - 2024, учитывая что технология сегодня это позволяет нужен год-два на массовые и легко масштабируемые практики внедрения это в бизнес-процессы тысяч компаний без боли и геморроя

3. ИИ является главным драйвером научно-технического прогресса, превосходя топ 1% экспертов в одной конкретно взятой области - никто не знает когда, но вот тогда и будет реально интересно.
Как найти лучшие сделки для инвестирования в web3?

Сейчас в индустрии лучшие возможности скрыты от глаз общественности. Приватные раунды инвестирования, эксклюзивные аллокации – все это недоступно для большинства. Но есть путь!

🤝 Объединим усилия! Мы - фаундеры акселератора Web 3.0 стартапов Fractal. Сейчас мы создаём закрытый клуб инвесторов для вложений в активно растущий мир Web3.

Что у нас уже есть:
🚀 Первые успешные акселерации: 1400 стартапов просканировано, 30 выбраны для сотрудничества.
🚀 За год наша оценка выросла в 7.5 раз, достигнув $3.5 млн.
🚀 В портфеле – 18 перспективных проектов, включая MarsBase, Multipass и Ads 3.0.
🚀 Наши партнеры – Polygon, dYdX, Avalanche, Polkadot, Alchemy, 500 Startups, и другие крупные игроки.

Мы создаем сообщество единомышленников, готовых вместе инвестировать в будущее Web3, совершать сделки, формирующие индустрию, и делиться опытом.

Но наш клуб - это не только про деньги и проекты. Это сообщество сильных волевых людей, общение, поддержка. Наша главная ценность - это состояние гармонии с собой и миром.

Хочешь присоединиться?
Вступай в нашу группу для инвесторов и разблокируй доступ к уникальным возможностям.

#партнерский_пост
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Текст, голос и видео (аватар) в этом виде сгенерированы ИИ. При этом голос и лицо являются не просто генерациями, а склонированы с реального человека.

Любая работа, которая требует присутствия на zoom звонке теперь может быть делегирована ИИ с зарплатой в $0.1/час. Там, конечно, иногда еще надо в чем-то разбираться, но ведь мы все были на зум звонках? Правда ведь, 98% времени это молчание, мычание или какие-то детские банальности, с которыми справится LLaMa 7B запущенная на вашем айфоне.

И если сегодня есть арбитраж — можно зарабатывать $40/час а платить $0.1/час — то через год нанять такого цифрового сотрудника будет доступно любой компании одной кнопкой.

А вот пример реального разговора, но озвученного и анимированного ИИ (партнер S16VC Алекс Шамис берет интервью на тему адвайзинга): https://www.youtube.com/watch?v=LJ0pO-CkCsc
Рекоменду отложить все дела и посмотреть все видео из этого списка. Это прошедшая пару недель назад конференция на тему использования LLM в научных исследованиях и образовании организованная факультетом физики MIT.

Ведущие физики и инжнеры делятся опытом того как они используют GPT и другие похожие генеративные нейронки в своей работе: https://www.youtube.com/playlist?list=PLKemzYMx2_Ot1MZ_er2vFiINdJEgDO8Hg

Я пока посмотрел только пару лекций, но если вы хотите прям шарить, то, конечно, придется посмотреть всё.
Друзья, не забывайте регистрировать на завтрашний вебинар про обучение и дообучение LLM-моделей. Консультанты вам ту же информацию будут продавать по $5к ;)

https://lu.ma/codextown
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Скачал себе Cursor, IDE которая умеет кодить, находить и исправлять ошибки за вас. По сути это VSCode с GPT-4 под капотом. В этом примере я попросил её запрограммировать мне веб-игрушку. Она с нуля создала всю структуру файлов, написала код и он (почти) заработал. С версиями, правда, у нее не очень.

А сильно лучше у нее получается работать с уже готовой базой кода. Даже если у вас есть очень большое приложение, то этот текстовый редактор автоматически вам его заэмбедит, научится искать по релеватным кускам кода, описывать и предлагать исправлять ошибки. А при нажатии ⌘+K, вы можете просто написать текстом что вы хотите исправить в проекте и она сама переделает или допишет функционал.

Пока что это первый взгляд на то что возможно. Дальше, я уверен, будет больше.

А через пару часов начнется наш большой открытый вебинар про то как обучать и дообучать LLM'ки. Регистрация на codex.town
Я хочу чтобы ИИ помогал чувствовать людей, особенно в интернете.

Дано: значительная часть, куда больше половины, того что люди пишут в интернете — это эмоции. Поскольку face-to-face эмпатии в интернете трудно добиться, это превращается в диалог автора с самим собой. Вы наверняка замечали этот феномен токсичности в фейсбуке, твиттере, онлайн играх. Когда люди пишут комментарий они чаще всего говорят с собой, со воистину внутренними выдуманными персонажами. Это может быть комментарий в стиле «КГ/АМ, все херня, вы все идиоты» а на самом деле человек хочет сказать «мне тревожно, я чувствую напряжение и страх, мне одиноко». Интернет здесь является медиумом такой саморефлексии, но, вместо терапевта, аудитория — это весь фейсбук или чатик.

Так вот было бы классно, если бы ИИ переводил все это на язык эмоций и искренности. Чтобы я мог нажать на пост или комментарий и услышать реальное место, из которого он был написан.

Интересно говорить с человеком, в не с его масками и костюмами. И такого в интернете почти нет, кроме тех, кто любит вас и кого любите вы и так, без всякого интернета.
Llama 2 при грамотном файнтьюнинге обгоняет GPT-4 почти по всем задачам, а специализированные бесплатные и открытые дообученные модели имеют более высокую производительность в узких задачах, таких как медицина, поддержка, продажи, финансы, юриспруденция. Ничего из этого не отменяет важность базовой модели и промтинга, но именно fine tuning является основным конкретным преимуществом для создания промышленных решений.

О том как это делать, бесплатно и даже без необходимости программировать, мы поговорили на последнем воркшопе Codex Town. Смотрите запись по ссылке ниже. Ни один платный курс по GPT и генеративному ИИ про такое не рассказывает.

Регистрируйтесь на следующий вебинар и оставляйте донат (криптой — тут), если вы получили ценность от вебинара. Это даст возможность продолжать делать открытые лекции и развивать проект.
Как я писал в апреле: то, что сейчас требует команды разработчиков и месяцев работы через пару месяцев будет возможно нажатием пары кнопок на телефоне. Это происходит с агентами, ботами и автоматизацией бизнес-процессов с помощью ИИ.

Например, без навыков программирования вы можете создавать ИИ-агентов, которые будут экономить бизнесам десятки тысяч долларов за счет автоматизации, персонализации и оптимизации процессов.

Вот несколько примеров, которые можно реализовать за день-два:

— Продажный бот, который уточняет информацию у клиента, отвечает согласно предзагруженным данным или согласно информации на сайте, ведет свободную беседу и собирает контакты лидов в таблицу; работает через сайт или мессенджер
— Бот рисерчер, который гуглит информацию на заданную тему (например, анализ данных о компании для принятия инвестиционного решения) и генерирует отчет
— Бот для отелей и airbnb, который отвечает на вопросы (по вашим данным) и уточняет информацию у клиента. Сопровождает гостя в процессе отдыха.
— Почтовый бот, который автоматически генерирует драфт ответа на входящие письма в Gmail, учитывая ваш персональный контекст и ища информацию в интернете
— Бот технической поддержки, который умеет отвечать на вопросы в текстовой форме и синтезировать аудио

Интересно или ну его нахрен?
Две мысли:

1. Опоздав на почти 6 месяцев по сравнению со всеми остальными, сделал наконец бота моего канала. Этот бот держит в памяти абсолютно все посты на канале и дает ответ на основе постов, не придумывая ничего от себя. На скриншоте пример. Работает неплохо, не врет, не всегда понимает вопрос. Создание бота заняло ~10 минут, из которых 4 — поиск подходящей иконки на сервере Midjourney.

2. Чем больше думаю про все это ботоводство, тем больше понимаю бессмысленность. Зачем сейчас чему-то новому учиться, если ничего из навыков, знаний и интуиции человека не будет иметь ценности через 2-3 года? Да, особо ушлые ультра-в-жопу-ужаленные за 2 года смогут чего-то себе накопить, но вся их энергия и мотивация — от жизни в прошлом или, в лучшем случае, в настоящем. Никакая лекция, курс, опыт, навык, знание, даже нетворк — ничего не будет иметь ценности, потому что все люди на планете будут мгновенно уравнены во всех этих измерениях. Люди пребывают в неведении и думают, что если у них есть бизнес, навык, опыт, интуиция — то это поможет как-то выжить, но совершенно точно нет. Любой проект, про который вы еще не начали мечтать уже сделан. И нет, конечно, здесь нет исключений только потому что я/вы какой-то городской сумасшедший или упивающийся собственной невъебичностью "нормис".

P.S. пока не сожрали все бесплатные сообщения, тестить можно тут: https://www.tg-me.com/cryptoessaylivebot
В эту пятницу мы проведем вебинар по использованию Langchain и созданию автономных агентов для решения реального бизнес-кейса.

- Как работает использование собственных данных любых объемов для создания автономных агентов?
- Пример использования собственных данных
- Как загружать и получать данные агенту?
- Типы цепочек в langchain
- Типы поиска по векторым данным
- Переформулирование загруженных данных
- Классификация данных
- (если успеем) Evaluation текстовых ответов, формальная проверка ответов против заранее подготовленного тестового сета для минимизации неточностей

Для вебинара полезно знать базовый Python, но не обязательно. Ведущий: @KottAlex

Регистрация: https://lu.ma/codextown (из РФ — VPN)
Предыдущие 9 вебинаров смотреть тут: https://www.youtube.com/@cryptoEssay1/videos
2024/10/04 13:26:23
Back to Top
HTML Embed Code: