Ppprompt | Sexy AI Prompts & Experiments | by @ponchiknews
У Лекса Фридмана очередной бомбический подкаст на 5 часов. В гостях чувак по имени Дила Пател, который занимается рисечем и анализом нейросеток и особенно железа, на котором они работают. Что примечательно про это видео, так это то, что ребята с самого…
Все же 5 часов около-технической беседы на английском с двумя гиками у Лекса — это too much to ask в современном мире. А эпизод очень интересный, полный инсайтов.
Поэтому приведу несколько неочевидных штук, про которые узнал.
А если полайкаете🫶 то приведу промпт для таких сокращений подкастов.
1. Контрабанда GPU через третьи страны. Китайские компании, включая DeepSeek, активно обходят экспортные ограничения США, закупая NVIDIA H100 через посредников в Сингапуре, ОАЭ и Индии, что создаёт «серый рынок» чипов для ИИ.
2. DeepSeek обучался на данных OpenAI. В эпизоде раскрывается, что китайская компания использовала синтетические данные, сгенерированные GPT-4, для тренировки своих моделей, что ставит вопросы о нарушении лицензий OpenAI.
3. TSMC — ахиллесова пята Запада. 90% передовых GPU NVIDIA производятся на Тайване, и захват острова Китаем парализует глобальную ИИ-индустрию, что делает Тайвань главной геополитической точкой напряжения.
4. «YOLO-запуски» как новая норма. OpenAI и DeepSeek тратят миллиарды на единичные эксперименты (например, «Stargate»), где провал означает банкротство, а успех — доминирование в ИИ, напоминая азартную игру.
5. Санкции США против Китая наоборот его ускоряют. Ограничения на экспорт чипов заставили DeepSeek разработать MLA — технологию, снижающую потребление памяти на 80%, что сделало их модели дешевле OpenAI, несмотря на менее мощное железо.
6. Open-source AI — это сейчас как троянский конь. Открытые веса DeepSeek-R1 могут содержать скрытые уязвимости для сбора данных, что вызывает опасения у западных спецслужб.
7. Идет тихая война между Meta и OpenAI. Стратегия Meta по открытому распространению Llama косвенно помогает Китаю, тогда как OpenAI скрывает детали моделей, чтобы замедлить копирование DeepSeek.
8. CEO DeepSeek — «китайский Маск». Лиан Чанфенг, основатель DeepSeek, лично руководит «безумными» экспериментами, включая 50-часовые рабочие сессии, что сравнивают с культурой SpaceX.
Полный эпизод туть: https://youtu.be/_1f-o0nqpEI
@ppprompt
Поэтому приведу несколько неочевидных штук, про которые узнал.
А если полайкаете
1. Контрабанда GPU через третьи страны. Китайские компании, включая DeepSeek, активно обходят экспортные ограничения США, закупая NVIDIA H100 через посредников в Сингапуре, ОАЭ и Индии, что создаёт «серый рынок» чипов для ИИ.
2. DeepSeek обучался на данных OpenAI. В эпизоде раскрывается, что китайская компания использовала синтетические данные, сгенерированные GPT-4, для тренировки своих моделей, что ставит вопросы о нарушении лицензий OpenAI.
3. TSMC — ахиллесова пята Запада. 90% передовых GPU NVIDIA производятся на Тайване, и захват острова Китаем парализует глобальную ИИ-индустрию, что делает Тайвань главной геополитической точкой напряжения.
4. «YOLO-запуски» как новая норма. OpenAI и DeepSeek тратят миллиарды на единичные эксперименты (например, «Stargate»), где провал означает банкротство, а успех — доминирование в ИИ, напоминая азартную игру.
5. Санкции США против Китая наоборот его ускоряют. Ограничения на экспорт чипов заставили DeepSeek разработать MLA — технологию, снижающую потребление памяти на 80%, что сделало их модели дешевле OpenAI, несмотря на менее мощное железо.
6. Open-source AI — это сейчас как троянский конь. Открытые веса DeepSeek-R1 могут содержать скрытые уязвимости для сбора данных, что вызывает опасения у западных спецслужб.
7. Идет тихая война между Meta и OpenAI. Стратегия Meta по открытому распространению Llama косвенно помогает Китаю, тогда как OpenAI скрывает детали моделей, чтобы замедлить копирование DeepSeek.
8. CEO DeepSeek — «китайский Маск». Лиан Чанфенг, основатель DeepSeek, лично руководит «безумными» экспериментами, включая 50-часовые рабочие сессии, что сравнивают с культурой SpaceX.
Полный эпизод туть: https://youtu.be/_1f-o0nqpEI
@ppprompt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
DeepSeek, China, OpenAI, NVIDIA, xAI, TSMC, Stargate, and AI Megaclusters | Lex Fridman Podcast #459
Dylan Patel is the founder of SemiAnalysis, a research & analysis company specializing in semiconductors, GPUs, CPUs, and AI hardware. Nathan Lambert is a research scientist at the Allen Institute for AI (Ai2) and the author of a blog on AI called Interconnects.…
❤74👍28🔥13👀4🤔1
Турбохоган: расширенный тест Хогана
Сегодня исследуем свежую нейронку OpenAI o3-mini + свежий Хоган одного из клиентов Я скормил ей данные одного из клиентов и попросил расписать 5 основных важных инсайтов, а также 5 ключевых направлений для коучинга. В целом, мне нравятся идеи, которые он…
Кстати, в прошлый раз вы мощно полайкали пост про мой проект @turbohogan про ассессменты Hogan (которые помогают лучше понять сильные и слабые стороны себя и других и понять куда двигаться).
Напомню, там в рамках эксперимента посмотрел, как нейронка o3-mini справляется с разбором Хоган-отчета.
Тут полный промпт:
- часть 1
- часть 2
В качестве данных используются данные одного из отчетов анонимного клиента (там больше 130 разных переменных про его personality на основе теста).
@ppprompt × @turbohogan
Напомню, там в рамках эксперимента посмотрел, как нейронка o3-mini справляется с разбором Хоган-отчета.
Тут полный промпт:
- часть 1
- часть 2
В качестве данных используются данные одного из отчетов анонимного клиента (там больше 130 разных переменных про его personality на основе теста).
@ppprompt × @turbohogan
👍8❤4🤷♀1
Согласно исследованию от Anthropic люди чаще всего используют ИИ для написания кода и решения математических задач.
Economic Index — новый отчет от Anthropic, направленный на понимание влияния ИИ на рынки труда и экономику с течением времени.
Основые тезисы:
1/ Сейчас ИИ используется в основном для задач, связанных с разработкой программного обеспечения. В более чем трети профессий (около 36%) ИИ помогает как минимум в четверти задач, а в 4% профессий — уже в трёх четвертях задач.
2/ В 57% случаев ИИ дополняет работу человека, помогая быстрее и эффективнее выполнять задачи. В 43% случаев — полностью автоматизирует их.
3/ ИИ активнее применяют специалисты со средними и высокими зарплатами — например, программисты и дата-сайентисты. В низкооплачиваемых и наиболее высокооплачиваемых профессиях его используют реже. Это связано как с текущими техническими ограничениями, так и с практическими сложностями внедрения.
🔗 Ссыль: https://www.anthropic.com/news/the-anthropic-economic-index
@ppprompt
Economic Index — новый отчет от Anthropic, направленный на понимание влияния ИИ на рынки труда и экономику с течением времени.
Основые тезисы:
1/ Сейчас ИИ используется в основном для задач, связанных с разработкой программного обеспечения. В более чем трети профессий (около 36%) ИИ помогает как минимум в четверти задач, а в 4% профессий — уже в трёх четвертях задач.
2/ В 57% случаев ИИ дополняет работу человека, помогая быстрее и эффективнее выполнять задачи. В 43% случаев — полностью автоматизирует их.
3/ ИИ активнее применяют специалисты со средними и высокими зарплатами — например, программисты и дата-сайентисты. В низкооплачиваемых и наиболее высокооплачиваемых профессиях его используют реже. Это связано как с текущими техническими ограничениями, так и с практическими сложностями внедрения.
@ppprompt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17❤1👍1
#prompt
Сократи на 23% без потери смысла
Хочу начать делиться прикольными промптами как в старые добрые времена.
Начну с того, который каждый день использую раз 10.
(англ.:
В чем смысл 23%? Да ни в чем, может быть любое другое число. Но как только даешь LLMкам определенный процент того, насколько сократить, они делают это лучше и правда оставляют фактуру.
@ppprompt
Сократи на 23% без потери смысла
Хочу начать делиться прикольными промптами как в старые добрые времена.
Начну с того, который каждый день использую раз 10.
Сократи на 23% без потери смысла: '''(англ.:
Shorten this by 23% and keep all key things: ''')В чем смысл 23%? Да ни в чем, может быть любое другое число. Но как только даешь LLMкам определенный процент того, насколько сократить, они делают это лучше и правда оставляют фактуру.
@ppprompt
👍47❤12🔥9👏3
Сэм Альтман на днях написал блог-пост, где в очередной раз проитерировал, как стремительно мы несемся в эпоху AGI (= когда ИИ лучше справляется с большинством задач в большинстве областей, чем человек).
А также дал важное уточнение по скорости этого движения.
Если закон Мура (подмеченный кофаундером Intel в 1960х) утверждает, что мощность процессоров вырастает в 2 раза каждые 18 месяцев),
то Альтман утверждает, что мощность AI вырастает гораздо быстрее (что-то вроде 10х за 1 год), в то время как цена токена падает.
и делает вывод, что нет никаких причин НЕ инвестировать в компьют и развитие моделей — всё равно отобёъется, практически как ни что другое.
Отсутствие работы для человеков и перераспределение богатства тоже маячит впереди. Неподготовленным выглядит человечество к таким ускорениям.
Source
@ppprompt
А также дал важное уточнение по скорости этого движения.
Если закон Мура (подмеченный кофаундером Intel в 1960х) утверждает, что мощность процессоров вырастает в 2 раза каждые 18 месяцев),
то Альтман утверждает, что мощность AI вырастает гораздо быстрее (что-то вроде 10х за 1 год), в то время как цена токена падает.
и делает вывод, что нет никаких причин НЕ инвестировать в компьют и развитие моделей — всё равно отобёъется, практически как ни что другое.
Отсутствие работы для человеков и перераспределение богатства тоже маячит впереди. Неподготовленным выглядит человечество к таким ускорениям.
Source
@ppprompt
❤20💯5🤷♀2
Ppprompt | Sexy AI Prompts & Experiments | by @ponchiknews
Сэм Альтман на днях написал блог-пост, где в очередной раз проитерировал, как стремительно мы несемся в эпоху AGI (= когда ИИ лучше справляется с большинством задач в большинстве областей, чем человек). А также дал важное уточнение по скорости этого движения.…
Цена 1M токенов у самой дешевой но достаточно качественной модели (42 пункта по бенчмарку MMLU - столько набрал GPT3 в 2022)
за 3 года… от порядка $50-$100 -> до порядка $0.01-$0.05
за 3 года… от порядка $50-$100 -> до порядка $0.01-$0.05
👍8🤯8🔥4❤1
Слышали про модель s1?
Наверно нет, хотя это гениальная штука.
Это ризонинг-модель, получившаяся в результате эксперимента AI-исследователей из Стренфорда.
По бенчмаркам для ризонинг-моделей, s1 вполне окей, но НЕ догоняет ни OpenAI o1, ни Deepseek R1 (см. картинку). Так в чем же прикол?
Дело в том, что ее натренировали всего за $50, используя всего 1000 вопросов, поверх модели с открытыми весами (не open source, но близко).
Рисечеры из Стенфорда – гении, потому что:
- не стали придумывать колесо и взяли для старта
- сфокусировались на 3х бенчмарках по науке и математике для ризонинга
- из 50000 вопросов для тренировки модели отобрали 1000, используя экспериментальную модель Google Gemini Thinking
- эти 1000 протестили — что они именно такие, что максимально повышают качество модели
- при тренировке у модели был “бюджет” в токенах/$ на каждый ответ, и если модель в него упиралась, она или давала текущий наилучший ответ, или шла к следующему вопросу
- использовать слово
- Supervised Fine Tuning модели занял всего 26 минут на 16 чипах NVIDIA H100.
Почитать: https://aipapersacademy.com/s1/
Пейпер: https://arxiv.org/abs/2501.19393
@ppprompt
Наверно нет, хотя это гениальная штука.
Это ризонинг-модель, получившаяся в результате эксперимента AI-исследователей из Стренфорда.
По бенчмаркам для ризонинг-моделей, s1 вполне окей, но НЕ догоняет ни OpenAI o1, ни Deepseek R1 (см. картинку). Так в чем же прикол?
Дело в том, что ее натренировали всего за $50, используя всего 1000 вопросов, поверх модели с открытыми весами (не open source, но близко).
Рисечеры из Стенфорда – гении, потому что:
- не стали придумывать колесо и взяли для старта
Qwen2.5, модель с 32 млрд параметрами с открытыми весами- сфокусировались на 3х бенчмарках по науке и математике для ризонинга
- из 50000 вопросов для тренировки модели отобрали 1000, используя экспериментальную модель Google Gemini Thinking
- эти 1000 протестили — что они именно такие, что максимально повышают качество модели
- при тренировке у модели был “бюджет” в токенах/$ на каждый ответ, и если модель в него упиралась, она или давала текущий наилучший ответ, или шла к следующему вопросу
- использовать слово
wait (буквально!!), чтобы модель подумала как следует, а не писала ответ сразу — и это повысило качество ответов- Supervised Fine Tuning модели занял всего 26 минут на 16 чипах NVIDIA H100.
Почитать: https://aipapersacademy.com/s1/
Пейпер: https://arxiv.org/abs/2501.19393
@ppprompt
🔥57❤10😁5👍1
Perplexity представили свою обновленную модель Sonar
Модель создана на основе Llama 3.3 70B и работает на скорости 1200 токенов в секунду, что позволяет ей практически мгновенно генерировать ответы.
По оценке удовлетворенности пользователей и некоторым бенчмаркам Sonar обходит GPT-4o mini и Claude 3.5 Haiku.
На данный момент Sonar доступна пользователям подписки Perplexity Pro.
Подробнее тут: https://www.perplexity.ai/hub/blog/meet-new-sonar
@ppprompt
Модель создана на основе Llama 3.3 70B и работает на скорости 1200 токенов в секунду, что позволяет ей практически мгновенно генерировать ответы.
По оценке удовлетворенности пользователей и некоторым бенчмаркам Sonar обходит GPT-4o mini и Claude 3.5 Haiku.
На данный момент Sonar доступна пользователям подписки Perplexity Pro.
Подробнее тут: https://www.perplexity.ai/hub/blog/meet-new-sonar
@ppprompt
❤18🤔4🤯3👍2🔥1
Ppprompt | Sexy AI Prompts & Experiments | by @ponchiknews
Perplexity представили свою обновленную модель Sonar Модель создана на основе Llama 3.3 70B и работает на скорости 1200 токенов в секунду, что позволяет ей практически мгновенно генерировать ответы. По оценке удовлетворенности пользователей и некоторым бенчмаркам…
Еще добавили надстроечку, которая позволяет выбрать лучшую модель под поисковый запрос.
Впрочем, любую можно выбрать в настройках, если Pro-версия — от четкости Claude Sonnet и Sonar до ризонинга от OpenAI и Deepseek. Кайфово, что можно плюс минус все использовать — и для поиска, и для чата.
@ppprompt
Впрочем, любую можно выбрать в настройках, если Pro-версия — от четкости Claude Sonnet и Sonar до ризонинга от OpenAI и Deepseek. Кайфово, что можно плюс минус все использовать — и для поиска, и для чата.
@ppprompt
👍11❤3😁3
Фича Additions от Pika выглядит 🔥
С ее помощью можно добавить любой объект на видео: просто загружаете свое видео, картинку объекта и пишете промпт.
https://pika.art/login
@ppprompt
С ее помощью можно добавить любой объект на видео: просто загружаете свое видео, картинку объекта и пишете промпт.
https://pika.art/login
@ppprompt
🔥28❤9
#prompt
Отвечай в виде таблицы
Еще один кайфовый хинт как улучшить ответы нейросетки. Добавьте к своему запросу в конце:
или
Например:
…или
Что дает?
- Более структурированный ответ, сразу четко-по делу.
- Двухмерная картинка (таблица), а не одномерная простыня текста
- Дальше можно уточнять ответ, дополняя и меняя колонки
- Больше сути за меньшее количество итераций
Попробуйте, расскажите как вам. И перешлите друзьям, пусть тоже подпишутся на @ppprompt 🫶
Отвечай в виде таблицы
Еще один кайфовый хинт как улучшить ответы нейросетки. Добавьте к своему запросу в конце:
отвечай в виде таблицы, колонки придумай такие, чтобы лучше всего раскрывали ответ
или
отвечай в виде таблицы, колонки: {{a}} | {{b}} | {{c}} | {{d}}
Например:
Какие будут самые востребованные профессии для людей, когда наступит эпоха AGI через 2-3 года и интеллектуальный труд людей не будет больше востребован? отвечай только в виде таблицы. колонки придумай такие, чтобы лучше всего раскрывали ответ.…или
На основе всего, что ты обо мне знаешь, скажи, какими профессиями или видами деятельности я мог бы заняться, когда наступит эпоха AGI и когнитивный труд людей вроде меня не будет востребован? отвечай в виде таблицы, колонки: деятельность | описание | почему мне подойдет | вероятный мэтч (от 1 до 10).
Что дает?
- Более структурированный ответ, сразу четко-по делу.
- Двухмерная картинка (таблица), а не одномерная простыня текста
- Дальше можно уточнять ответ, дополняя и меняя колонки
- Больше сути за меньшее количество итераций
Попробуйте, расскажите как вам. И перешлите друзьям, пусть тоже подпишутся на @ppprompt 🫶
❤46🔥12👏5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Есть два стула… один настоящий, другой — #AIorNot
еще подумал —ну п?%да любым вашим доказательствам в суде . Такая жиза ¯\_(ツ)_/¯
еще подумал —
👏33😁18🤔4🔥3👍1