Промпт-инжиниринг мертв

Недавние исследования показывают, что промпт-инженеры могут устареть, поскольку ИИ модели и ML все чаще оптимизируют их собственные промпты.

Сгенерированные промпты могут выглядеть странными, но эффективными, превосходя по эффективности те, что созданы человеком, и значительно сокращают время оптимизации.

Хотя автоматически настраиваемые промпты обещают быть многообещающими, эксперты полагают, что спрос на вакансии, связанные с промптами, будет развиваться, а не исчезать, возможно, под новыми названиями должностей, такими как LLMOps (операции с использованием больших языковых моделей).

ИИ для продактов

Что, если бы вы могли работать вместе с крутым экспертом, имеющим опыт решения именно той проблемы, над которой вы работаете? А как насчет сотен экспертов одновременно?


Reforge запустил AI ассистента (сейчас в бете).

Это персонализированный диалоговый ИИ, основанный на базе знаний Reforge, который помогает быстрее решать задачи создания и развития вашего продукта(ов), карьеры РО и бизнеса.

Чтобы внедрить ИИ в 99% случаев нужны правильно структурированные и очищенные данные. А это не всегда так..

Ваши необработанные данные почти всегда требуют предварительной обработки, чтобы быть готовыми к работе.

DataMotto автоматизирует утомительную задачу предварительной обработки, очистки и обогащения данных, экономя часы работы.

Ещё есть Unstract

Тренды ИИ по версии Y Combinator

Близится к завершению зимний батч топового акселератора Y Combinator. Там представлены стартапы, в идеи и команды которых верят самые успешные венчурные инвесторы.

Поэтому Demo Day YC — всегда хороший флюгер предстоящих технологических трендов. Показательно, что целых 63% стартапов из последнего набора — в сфере AI.

В Твиттере сделали Гугл-табличку со всеми ИИ-стартапами батча. Давайте посмотрим, на что сейчас ставит Y Combinator:

- Из 149 ИИ-компаний: 70% — это приложения, 28% — инструменты для разработчиков, и 2% — инфраструктура. То есть по мнению YC модели достаточно развились, и пора их уже внедрять в продакшн.

- Подавляющее большинство приложений — в В2В. Как правило, это сервисы для частичной автоматизации или повышения продуктивности массовых ролей. Выделяются AI сейлзы и рекрутёры.

- Есть и супернишевые применения, например ИИ-дизайн установки солнечных панелей или мониторинг тендеров на грузоперевозки. Здесь решает глубокий релевантный опыт команды в индустрии.

- Много проектов вокруг AI + Healthcare. Большинство автоматизируют рутинные задачи врачей, чтобы высвободить их время на пациентов.

Также YC делятся идеями, в которые они хотят инвестировать — вот их недавний список request for startups. Можно почерпнуть много идей для своих проектов.

Userevaluation предлагает набор инструментов для ИИ анализа интервью, транскрибируя аудио → текст.

+ Генерация аналитических данных, чат, создание отчетов и презентаций, а также инструменты организации данных, помогая получать полезную информацию о клиентах

Тул для проектирования ИТ продуктов, усиленный ИИ

Посмотрите как это круто

Creatie

Почему Google не удалось создать GPT-3 + почему мультимодальные агенты — это путь к AGI

Интервью с Дэвидом Луаном, одним из первых сотрудников OpenAI, бывшим руководителем программы LLM Google и со-руководителем Google Brain, а также основателем Adept, одной из ведущих компаний в области ИИ агентов, где он рассказывает о раннем OpenAI и как Adept создает агентов, которые могут делать на ПК все, что могут делать люди.

В 2017 году у Google было огромное преимущество в области ИИ, но именно OpenAI в итоге получил GPT 1/2/3. Пока команда Google создавала «Трансформеры», внутренние процессы компании затрудняли выполнение работы исследователями. OpenAI смогла победить Google, потому что ей потребовались большие усилия и концентрация.

Всё решает культура

Как заработать $1,5 или $10 млн. в Кремниевой долине

Я видел, как многие друзья «добились успеха» в Кремниевой долине за последние 15 лет. Никто из них после колледжа не получал высокопоставленных должностей, поэтому они начинали в посредственных компаниях Seed стадии или Series A с хорошими основателями и хорошими инвесторами. С этого момента им повезло, и они правильно разыграли свои карты.

Вот как можно добиться успеха в Кремниевой долине:

Карьера в стартапе – капитал $1-3M - ЗП $200-400K
Первые несколько компаний потерпели неудачу. Часто «терпел неудачу» на похожих должностях в лучших компаниях – на более поздних стадиях, у лучших инвесторов. Имели 1 или 2 средних экзита (заработали $250-500 тыс.), увеличивая их объём и зарплату каждые 2 года.

Владелец малого бизнеса - капитал $3-10M - ЗП $500K+
Те, кто покинули стартапы, чтобы начать собственное дело: консалтинг, инфобиз. Что-то, что создает хороший с высокой часовой ставкой.

Успешный Карьерист в стартапах - капитал $5M+ - ЗП $1M
Правильно выбрал первую или вторую работу. Топ перфомер в тиме и значительно выросший объем опционов в виде бонуса. У компании был экзит на сумму более $1 млрд. Стал карьерным вице-президентом на поздней стадии (Series D/E) / публичных компаний.

Инженер по интегральным системам - капитал $5M+ - ЗП $1M+
Дошел до 4-5 уровня (топ) в крутых стартапах, попутно зарабатывая большие деньги, возможно exit. Перешел в Google, Meta или на позднюю стадию / в публичную компанию.

Основатель-неудачник - капитал $5M+ - ЗП $500K+
Основал компанию с хорошими инвесторами. Не заскейлил, но «завалился» в VC. Стал высокоэффективным терапевтом в фондах среднего уровня.

The Lucky Duck - капитал $20M+ - ЗП $0 🤠
Конечно, некоторые из этих людей основали компании с доходом более $1 млрд. Или они присоединились к выходу первых 25-100 сотрудников за 10 миллиардов долларов. Или они присоединились к выходу с капиталом в $10 млрд. в качестве директора/вице-президента перед IPO. Редко, но возможно.

→ Конечно, Силиконовая долина подходит не всем, но это отличные примеры того, как можно разбогатеть в сфере ИТ, если приложить к этому усилия и немного удачи.

Источник

ИИ & Инвестиции pt. 4

Co-пилот с ИИ для инвестиционных исследований. Модель ИИ, которая обучается на огромном объеме финансовых данных

Fin+ — платформа для инвестиционных банкиров, аналитиков, аналитиков хедж-фондов и индивидуальных инвесторов, предоставляет точную и полную информацию о доходах, оценках аналитиков и многом другом.


- сравнивает компании (например EBITDA, продажи)
- мгновенное получение финансовой информации
- анализирует PDF-файлы

Лидген, web поиск, email автоматизация в Google Sheet

LeadGenSheet — это надстройка Google Sheet с ИИ, позволяющая находить потенциальных клиентов, контакты, веб-информацию и отправлять массовые письма из Google Sheet. Это самый простой инструмент для привлечения потенциальных клиентов, их обогащения, квалификации и автоматизации электронной почты.

Ключевые моменты последнего выступления nvidia на конференции GTC 2024.


Чтобы понимать куда всё идет — посмотрите что происходит на уровне железа и облачных вычислений.

Цифровой двойник Земля 2.0, который может прогнозировать погоду в тысячах регионов с точностью до 1 км.

Проект «GR00T» — мозги для роботов, который выведет робототехнику на новый уровень.

Каждый день роботов «прокачивают» в Omniverse - тренажерный зал для роботов". В военном плане Omniverse станет полигоном в виртуальной вселенной, отточеную до ювелирной точности

Доброе утро кожаные 🌤
И продуктивной недели 😎

CoPilot для менеджера по продукту


InsightQ.ai легко интегрируется с Atlassian и Slack, а также с более чем 5000 другими сервисами через Zapier, тянет аналитику и на основании фидбека от клиентов умеет строить GTM стратегию (хмм, весьма сомнительно) , ещё:
- анализ данных
- управление и отслеживание дорожных карт
- помогает разумно управлять бюджетом
- прогнозная аналитика

Co-Founder Ai


Подтвердите свою бизнес-идею за считанные минуты с помощью 48 показателей


У вас есть классная идея, но вы не являетесь экспертом в области технологий, маркетинга, продаж или бизнес-планирования? Устали от чат-ботов? Co-FounderAI создаст отчет о бизнес-идеях из 48 разделов, который поможет вам проверить жизнеспособность идеи и укажет путь!🚀

Более половины покупателей будут использовать ИИ при покупке одежды

71% клиентов уверены в возможности использования ИИ для виртуальной примерки товаров перед покупкой.

Это указывает на потенциал ИИ для оптимизации процессов принятия решений в онлайн-торговле. Наиболее распространенные сценарии использования генеративного ИИ, которые с нетерпением ждут потребители, — это автоматизация фильтров продуктов на основе потребностей клиентов, создание индивидуальных товаров и обобщение обзоров продуктов.

Airtrain — LLM площадка, позволяющая одновременно проверить и сравнить качество, производительность и стоимость широкого спектра LLM с открытым исходным кодом и собственных решений: Claude, Gemini, модели Mistral AI, модели Open AI, Llama 2, Phi-2. , и т. д.

Sendspark — создает персонализированные видеоролики для повышения продаж и автоматизации маркетинга.