Продолжаю поражаться как много думания теперь за нас будут делать силиконовые нейронки.
Поиск, анализ и действия на основе информации — это большая часть нашей работы. Теперь её можно в существенной степени автоматизировать.
P.S. На скине редизайн и переработанный бекэнд проекта, о котором я писал в предыдущем посте.
Поиск, анализ и действия на основе информации — это большая часть нашей работы. Теперь её можно в существенной степени автоматизировать.
P.S. На скине редизайн и переработанный бекэнд проекта, о котором я писал в предыдущем посте.
Как OpenAI (и другие LLM компании) формулируют свою миссию: интеллект по запросу.
Есть проблема, для решения которой нужно Х мегатьюрингов конгнитивности? Отправляй свою задачу в этот API и плати $0.002 за ответ на страницу.
Сегодня это просить ИИ шиллить токены и писать мемы; завтра — научные исследования, диагнозы, legal opinions, код для энтерпрайз интеграций.
Есть проблема, для решения которой нужно Х мегатьюрингов конгнитивности? Отправляй свою задачу в этот API и плати $0.002 за ответ на страницу.
Сегодня это просить ИИ шиллить токены и писать мемы; завтра — научные исследования, диагнозы, legal opinions, код для энтерпрайз интеграций.
Фокус этого канала сильно сместился в сторону generative AI, но стоит заметить, что в крипте кажется что-то наконец происходит. А именно: paper hands VCs закурившиеся на максимуме бесполезными NFT коллекциями и токенами решились-таки продать на самом дне (одному Б-гу известно какая логика у них в голове), а скамеры отчаялись ждать у моря погоды и пошли в более рыбные места (тот же ИИ).
Не сказал бы, что одного этого достаточно чтобы биткоин взлетел, а лично вы сделали бы 1050 иксов за полторы недели без каких-либо напрягов (я знаю, вы к такому привыкли). Но следить за криптой становится интереснее. Теперь кроме поиска хомяка-инвестора, которому бы втюхать токен, там происходят более интересные штуки.
А именно их две: первая - технологическая, вторая - политическая. Первая про zk, account abstraction, новый дефай, identity&reputation. Вторая про то, про что крипта была с самого начала — последовательное, долгосрочное (think decades) переизоберетение и изменение существующих институтов, таких как глобальная финансовая система или системы распределения публичных благ (aka государства).
В первом случае пока все упирается в базовую продуктовую задачу — сделать так, чтобы это было удобнее и полезнее для пользователя, чем аналоги. Во втором — в задачу политических альянсов, в том числе со стороны разных кандидатов и партий в разных странах, или верховным и иных судах в США/ЕС.
Так что, если вы вдруг решили крипту похоронить только потому что она не сделала вас лично миллиардером с вашего $150 депозита за 3 месяца — то зря.
Не сказал бы, что одного этого достаточно чтобы биткоин взлетел, а лично вы сделали бы 1050 иксов за полторы недели без каких-либо напрягов (я знаю, вы к такому привыкли). Но следить за криптой становится интереснее. Теперь кроме поиска хомяка-инвестора, которому бы втюхать токен, там происходят более интересные штуки.
А именно их две: первая - технологическая, вторая - политическая. Первая про zk, account abstraction, новый дефай, identity&reputation. Вторая про то, про что крипта была с самого начала — последовательное, долгосрочное (think decades) переизоберетение и изменение существующих институтов, таких как глобальная финансовая система или системы распределения публичных благ (aka государства).
В первом случае пока все упирается в базовую продуктовую задачу — сделать так, чтобы это было удобнее и полезнее для пользователя, чем аналоги. Во втором — в задачу политических альянсов, в том числе со стороны разных кандидатов и партий в разных странах, или верховным и иных судах в США/ЕС.
Так что, если вы вдруг решили крипту похоронить только потому что она не сделала вас лично миллиардером с вашего $150 депозита за 3 месяца — то зря.
Лучший веб-сайт чтобы начать день (given, вам интересно куда движется мир и каким он будет через Х лет): https://huggingface.co/papers
huggingface.co
Daily Papers - Hugging Face
Your daily dose of AI research from AK
Вышло очень серьезное исследование использования ИИ в бизнес-процессах, от бизнес-школ Гарварда и Пенна на примере ежедневной работы консультантов BCG (входит в тройку мировых самых крутых консалтинговых компаний).
- Измерялась продуктивность участников (сотрудник BCG получает от $15k/мес) по 18 навыкам. По всем из ним, по всем позициям, по всем типам измерения прироста продуктивности сотрудники с GPT-4 показали превосходство над остальными
- Консультанты, использующие ИИ, в среднем выполнили на 12,2% больше задач, завершили задания на 25,1% быстрее и показали на 40% более высокое качество результатов по сравнению с теми, кто не использовал ИИ. В эксперименте участвовало 728 консультантов BCG, команда провела сотни интервью и замеров.
- Есть две модели: кентавр и киборг. Первые четко разделяют где задачи для человека, а где для машины. Вторые слились с ИИ как продолжением своего тела.
- ИИ — великий уравнитель. Лучшие из лучших получили в среднем 17% прироста эффективности работы, а когорта "отстающих" аж целых 43%. В итоге их "score task" (оценка рабочих задач) почти сравнялся. Примерно как при добыче золота руками был очень важен личный скилл, а после изобретения экскаваторов или лопат все стали резко равны.
- Важно отметить, что слишком сильно полагаться на ИИ и не понимать рабочую область совсем — это тоже проблема. Авторы называют это "уснуть на рулём".
P.S. Хотите мы сделаем такой же пилот у вас в вашей компании? Пишите в личку. На это есть ресурсы (наши, технологические), время, желание.
- Измерялась продуктивность участников (сотрудник BCG получает от $15k/мес) по 18 навыкам. По всем из ним, по всем позициям, по всем типам измерения прироста продуктивности сотрудники с GPT-4 показали превосходство над остальными
- Консультанты, использующие ИИ, в среднем выполнили на 12,2% больше задач, завершили задания на 25,1% быстрее и показали на 40% более высокое качество результатов по сравнению с теми, кто не использовал ИИ. В эксперименте участвовало 728 консультантов BCG, команда провела сотни интервью и замеров.
- Есть две модели: кентавр и киборг. Первые четко разделяют где задачи для человека, а где для машины. Вторые слились с ИИ как продолжением своего тела.
- ИИ — великий уравнитель. Лучшие из лучших получили в среднем 17% прироста эффективности работы, а когорта "отстающих" аж целых 43%. В итоге их "score task" (оценка рабочих задач) почти сравнялся. Примерно как при добыче золота руками был очень важен личный скилл, а после изобретения экскаваторов или лопат все стали резко равны.
- Важно отметить, что слишком сильно полагаться на ИИ и не понимать рабочую область совсем — это тоже проблема. Авторы называют это "уснуть на рулём".
P.S. Хотите мы сделаем такой же пилот у вас в вашей компании? Пишите в личку. На это есть ресурсы (наши, технологические), время, желание.
Чтобы предсказать успешность человека надо ответить на вопрос откуда он получает свой дофамин.
Мозг стремится к (crave) дофамину. И каждый для себя находит способ его получения. Это могут быть шумные вечеринки, интересные лекции, спорт, алкоголь, сериалы. А так же работа.
Так вот, в работе, куда больших результатов обычно получают те, у кого есть привычка получать дофамин не в тот момент, когда ваши идеи поддерживают, а когда вы сами свои идеи улучшаете или даже отбрасываете. Не признание, а улучшение собственной картины мира. Это создает привычку постоянно самоулучшения.
А откуда вы берете свой дофамин?
Мозг стремится к (crave) дофамину. И каждый для себя находит способ его получения. Это могут быть шумные вечеринки, интересные лекции, спорт, алкоголь, сериалы. А так же работа.
Так вот, в работе, куда больших результатов обычно получают те, у кого есть привычка получать дофамин не в тот момент, когда ваши идеи поддерживают, а когда вы сами свои идеи улучшаете или даже отбрасываете. Не признание, а улучшение собственной картины мира. Это создает привычку постоянно самоулучшения.
А откуда вы берете свой дофамин?
Сделать ИИ-агент с долгосрочной памятью, без программирования? Легко!
В эту пятницу на очередном (12-ом) вебинаре я покажу вам как сделать ИИ-приложение, которое умеет записывать новые знания в долгосрочную память и отвечать пользователю на основе именно этих знаний. Я покажу как делать это без единой строчки кода и таким образом, что ваш босс/клиент/жена/кот смогут в дальнейшем менять, адаптировать и улучшать приложения без каких-либо технических навыков.
Вам хотелось чтобы ChatGPT давал более конкретные ответы и ссылался бы на источник? Чтобы бот отвечал именно так, как вы его заранее "обучили"? Чтобы для сотрудника технической поддержки выдавалась сразу цитата из документации? Чтобы маркетинговые тексты аккуратно и точно показывали хар-ки продукта? Чтобы ваш личный ассистент отвечал по вашей собственной базе знаний, а не придумывал от себя?
Я покажу как это сделать используя исключительно публично и бесплатно доступные инструменты. Так же расскажу как использовать всю мощь LangChain через no-code платформы и как бесплатно эти платформы захостить. (Грубо говоря, как за $5-7/мес получить функционал, который StackAI продает за $900/мес)
Почти все практические юзкейсы генеративного ИИ включают в себя тот или иной способ дообучения, тьюнинга и чейнинга (соединения одной или нескольких LLM в сеть агентов, которые образуют мыслительный процесс). И подход, про который я расскажу в пятницу является самым простым, удобным даже для нетехнарей способом это сделать.
Вебинар доступен для подписчиков Boosty (любого уровня) или для тех, кто зарегистрировался в Luma. Исходный код, инструкция и запись воркшопа пришлю всем кто зарегистрирован или подписался в бусти. Начало в 4pm London / 6pm Moscow / 11am NY.
В эту пятницу на очередном (12-ом) вебинаре я покажу вам как сделать ИИ-приложение, которое умеет записывать новые знания в долгосрочную память и отвечать пользователю на основе именно этих знаний. Я покажу как делать это без единой строчки кода и таким образом, что ваш босс/клиент/жена/кот смогут в дальнейшем менять, адаптировать и улучшать приложения без каких-либо технических навыков.
Вам хотелось чтобы ChatGPT давал более конкретные ответы и ссылался бы на источник? Чтобы бот отвечал именно так, как вы его заранее "обучили"? Чтобы для сотрудника технической поддержки выдавалась сразу цитата из документации? Чтобы маркетинговые тексты аккуратно и точно показывали хар-ки продукта? Чтобы ваш личный ассистент отвечал по вашей собственной базе знаний, а не придумывал от себя?
Я покажу как это сделать используя исключительно публично и бесплатно доступные инструменты. Так же расскажу как использовать всю мощь LangChain через no-code платформы и как бесплатно эти платформы захостить. (Грубо говоря, как за $5-7/мес получить функционал, который StackAI продает за $900/мес)
Почти все практические юзкейсы генеративного ИИ включают в себя тот или иной способ дообучения, тьюнинга и чейнинга (соединения одной или нескольких LLM в сеть агентов, которые образуют мыслительный процесс). И подход, про который я расскажу в пятницу является самым простым, удобным даже для нетехнарей способом это сделать.
Вебинар доступен для подписчиков Boosty (любого уровня) или для тех, кто зарегистрировался в Luma. Исходный код, инструкция и запись воркшопа пришлю всем кто зарегистрирован или подписался в бусти. Начало в 4pm London / 6pm Moscow / 11am NY.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Только ленивый не написал о выходе DALL-E 3, новой диффузионной модели от OpenAI. В нашем последнем вебинаре мы как раз разбирали как работают такого рода модели.
Из плюсов:
- встроено в чат
- умеет текст и надписи
- классная стилизация
- все это можно будет встраивать через API (сгенерируй модель атома для урока химии, нарисуй лого на этом слайде)
Из минусов:
- непонятно насколько она хороша с лицами и людьми
- OpenAI серьезно восприняли вой на тему «я художник, это мой стиль» и теперь там будет копирайт-холокост и цензура
В течении ближайшего месяца будет доступно для всех пользователей ChatGPT Plus. А значит ваши промты, рабочие воркфлоу и чаты смогу генерировать умопомрачительный графон. Про DALL-E еще сделаем отдельный вебинар.
А в эту пятницу, напомню, будем говорить про создание цепочек ИИ-агентов с доступом к долговременной памяти, подключением к сайту или телеграмм-боту. Будет практический воркшоп. И все это через no-code. Вебинар доступен для подписчиков Boosty (любого уровня) или для тех, кто зарегистрировался в Luma.
Из плюсов:
- встроено в чат
- умеет текст и надписи
- классная стилизация
- все это можно будет встраивать через API (сгенерируй модель атома для урока химии, нарисуй лого на этом слайде)
Из минусов:
- непонятно насколько она хороша с лицами и людьми
- OpenAI серьезно восприняли вой на тему «я художник, это мой стиль» и теперь там будет копирайт-холокост и цензура
В течении ближайшего месяца будет доступно для всех пользователей ChatGPT Plus. А значит ваши промты, рабочие воркфлоу и чаты смогу генерировать умопомрачительный графон. Про DALL-E еще сделаем отдельный вебинар.
А в эту пятницу, напомню, будем говорить про создание цепочек ИИ-агентов с доступом к долговременной памяти, подключением к сайту или телеграмм-боту. Будет практический воркшоп. И все это через no-code. Вебинар доступен для подписчиков Boosty (любого уровня) или для тех, кто зарегистрировался в Luma.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Можно вечно смотреть как бот подается на вакансии. Если ваши рекрутеры все ещё кожаные, то вас ждут тяжелые времена ;)
Этот скрипт считывает вакансию, сопоставляет её c резюме и заполняет вопросы и сопроводительные письма, где это требуется, индивидуальными ответами в стиле аппликанта.
Этот скрипт считывает вакансию, сопоставляет её c резюме и заполняет вопросы и сопроводительные письма, где это требуется, индивидуальными ответами в стиле аппликанта.
Пишу сценарий по использованию LLM с долгосрочной памятью для завтрашего воркшопа. Все ещё принимаются идеи от вас, но с нуля создать и объяснить как это работает смогу только один полноценный сценарий.
— пользователь (админ) загружает документ (в моем случае, один — MiCA, регуляция криптоактивов в ЕС на 150 страниц; второй — подборка медицинских исследований о действии пептидов на организм)
— LLM генерирует список часто задаваемых вопросов по этому документу
— задав конкретный вопрос, конечный пользователь получает подробный ответ со ссылками на источники в документе
— пользователь может попросить перефорулировать каждый ответ одной кнопкой. например, упросить и написать понятным языком
— как бонус: показать как встроить такую систему в телеграм-бот, веб-сайт или Whatsapp
— конечно же, всё через no-code решения
Вебинар доступен для подписчиков Boosty (любого уровня) или для тех, кто зарегистрировался в Luma. Исходный код, инструкция и запись воркшопа пришлю всем кто зарегистрирован или подписался в Boosty. Начало в 4pm London / 6pm Moscow / 11am NY.
— пользователь (админ) загружает документ (в моем случае, один — MiCA, регуляция криптоактивов в ЕС на 150 страниц; второй — подборка медицинских исследований о действии пептидов на организм)
— LLM генерирует список часто задаваемых вопросов по этому документу
— задав конкретный вопрос, конечный пользователь получает подробный ответ со ссылками на источники в документе
— пользователь может попросить перефорулировать каждый ответ одной кнопкой. например, упросить и написать понятным языком
— как бонус: показать как встроить такую систему в телеграм-бот, веб-сайт или Whatsapp
— конечно же, всё через no-code решения
Вебинар доступен для подписчиков Boosty (любого уровня) или для тех, кто зарегистрировался в Luma. Исходный код, инструкция и запись воркшопа пришлю всем кто зарегистрирован или подписался в Boosty. Начало в 4pm London / 6pm Moscow / 11am NY.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Как я и предсказывал, крупные продукты начинают внедрять ИИ функционал почти что в каждую кнопку. Следующий апдейт Windows включает в себя полноценный copilot для всей операционной системы, который будет встроен в приложения от Paint и Notepad до вполне ожидаемых PowerPoint и Excel. Bing Chat будет включать в себя полную и бесплатную версию GPT-4 + DALL-E 3.
На видео показано как Copilot из текстового документа пишет и рисует презентацию. Красота. И абсолютно неизбежно, потому что создание презентаций — это, кажется, самый бессмысленный труд офисных работников.
Ну и, конечно, теперь Word может писать документы по вашим тезисам, а Эксель — считать P&L по вашим вводным.
На видео показано как Copilot из текстового документа пишет и рисует презентацию. Красота. И абсолютно неизбежно, потому что создание презентаций — это, кажется, самый бессмысленный труд офисных работников.
Ну и, конечно, теперь Word может писать документы по вашим тезисам, а Эксель — считать P&L по вашим вводным.
Сегодня (3pm UTC) вебинар-воркшоп про создание цепочек ИИ-агентов для работы с долговременной памятью и саморефлексии ботов. Все это с помощью no-code.
Воркшоп и его запись будут доступны для подписчиков Boosty или для тех, кто зарегистрировался в Luma. Исходный код, инструкция и запись воркшопа пришлю всем кто зарегистрирован или подписался в Boosty. Начало в 4pm London / 6pm Moscow / 11am NY.
Воркшоп и его запись будут доступны для подписчиков Boosty или для тех, кто зарегистрировался в Luma. Исходный код, инструкция и запись воркшопа пришлю всем кто зарегистрирован или подписался в Boosty. Начало в 4pm London / 6pm Moscow / 11am NY.
В тему ИИ как Великого Уравнителя. Я каждый день вижу примеры когда люди благодаря генеративным нейронкам могут делать вещи, к которым раньше они даже не знали с какой стороны подступаться.
У меня есть знакомый, который ни разу в жизни не программировал, а тут, на пенсии, с помощью GPT сделал рабочее приложение для телефона. Или любой кто пишет пост, книгу, презентацию и теперь может бесплатно сгенерировать графику на уровне топ-10% лучших иллюстраторов мира. Или, подписывая контракт, получить анализ договора от Claude на уровне не хуже среднего юрист (но бесплатно, а не за $200). И школьник, которому ИИ объясняет сложную тему (делая её не только сложной, но интересной) с персональным подходом, эмпатией, чистотой объяснения и кастомно сгенерированными графиками и схемами на уровне топ-10% педагогов мира. А заскучавшие школьники генерируют action сцены на уровне средненького боевика с десятимиллионным бюджетом.
В каждом моём дне таких примеров десятки: саммари звонков, редактура текстов, анализ юридических документов, изучение фармакокинетики (для одного проекта), написание и анализ кода на почти незнакомом языке.
Это сегодня. А ведь еще ничего толком не началось. Да, формально, у ИИ-продуктов уже под миллиард пользователей (Bing, GPT, Opera, etc). Но реальных power users, которые почувствовали на себе эту силу Великого Уравнения, по моим скромным оценкам, все ещё только десятки тысяч.
Нас ждут великие приключения и великие потрясения.
У меня есть знакомый, который ни разу в жизни не программировал, а тут, на пенсии, с помощью GPT сделал рабочее приложение для телефона. Или любой кто пишет пост, книгу, презентацию и теперь может бесплатно сгенерировать графику на уровне топ-10% лучших иллюстраторов мира. Или, подписывая контракт, получить анализ договора от Claude на уровне не хуже среднего юрист (но бесплатно, а не за $200). И школьник, которому ИИ объясняет сложную тему (делая её не только сложной, но интересной) с персональным подходом, эмпатией, чистотой объяснения и кастомно сгенерированными графиками и схемами на уровне топ-10% педагогов мира. А заскучавшие школьники генерируют action сцены на уровне средненького боевика с десятимиллионным бюджетом.
В каждом моём дне таких примеров десятки: саммари звонков, редактура текстов, анализ юридических документов, изучение фармакокинетики (для одного проекта), написание и анализ кода на почти незнакомом языке.
Это сегодня. А ведь еще ничего толком не началось. Да, формально, у ИИ-продуктов уже под миллиард пользователей (Bing, GPT, Opera, etc). Но реальных power users, которые почувствовали на себе эту силу Великого Уравнения, по моим скромным оценкам, все ещё только десятки тысяч.
Нас ждут великие приключения и великие потрясения.
Еще примеры и исследования на тему влияния ИИ на продуктивность людей и разделение труда. Спойлер: они все подтвреждают тезис о великом уравнении.
1. Исследование MIT почти 500 сотрудников, чья работа в основном состоит из написания текстов показало, что GPT существенно снижает разницу в качестве работы между сильными и менее опытными или талантливыми сотрудниками. При этом GPT больше заменяет усилия работников, чем дополняет их навыки.
2. Исследование показывает, что доступ к генеративному ИИ повышает творческий потенциал людей при написании коротких рассказов, особенно у менее креативных авторов, но в то же время приводит к снижению уникальности и разнообразия создаваемого контента.
3. Эксперимент оценивающий влияние помощи ИИ на юридическое мышление: студенты сдавали экзамены по праву с помощью GPT-4 и без неё. Оказалось, что худшие студенты выигрывали больше всего от ИИ, а лучшие - теряли.
4. Исследование более чем 5,000 сотрудников тех поддержки использующих генеративный ИИ. Худшие агенты техподдержки и новички только вышедшие на работу показали максимальный прирост результата. Так же сильно улучшилась оценка качества решения проблемы со стороны клиента.
Меня всегда в любом бизнесе (особенно, крупном) поражало количество тупой и бесполезной работы. Очень для многих ролей это было близко к 100%. Теперь эта проблема решена: тупую работу делают роботы, а люди, даже неквалифицированные, с помощью роботов делают (относительно и в кавычках) «сложную».
1. Исследование MIT почти 500 сотрудников, чья работа в основном состоит из написания текстов показало, что GPT существенно снижает разницу в качестве работы между сильными и менее опытными или талантливыми сотрудниками. При этом GPT больше заменяет усилия работников, чем дополняет их навыки.
2. Исследование показывает, что доступ к генеративному ИИ повышает творческий потенциал людей при написании коротких рассказов, особенно у менее креативных авторов, но в то же время приводит к снижению уникальности и разнообразия создаваемого контента.
3. Эксперимент оценивающий влияние помощи ИИ на юридическое мышление: студенты сдавали экзамены по праву с помощью GPT-4 и без неё. Оказалось, что худшие студенты выигрывали больше всего от ИИ, а лучшие - теряли.
4. Исследование более чем 5,000 сотрудников тех поддержки использующих генеративный ИИ. Худшие агенты техподдержки и новички только вышедшие на работу показали максимальный прирост результата. Так же сильно улучшилась оценка качества решения проблемы со стороны клиента.
Меня всегда в любом бизнесе (особенно, крупном) поражало количество тупой и бесполезной работы. Очень для многих ролей это было близко к 100%. Теперь эта проблема решена: тупую работу делают роботы, а люди, даже неквалифицированные, с помощью роботов делают (относительно и в кавычках) «сложную».