Вот вам вечерний котичек под конец рабочей недели. Всем хороших выходных 😘

#юмор

Нас уже больше 500 человек 😮
За 15 дней
Круто, растем
Спасибо! 🥰

Как все успевать 😴

Несколько человек за последние месяцы меня спрашивало - "как ты успевашь так много"? Основная работа, несколько (3+) проектов помимо работы, свой мини-блог, жена. Я постоянно отшучивался в ответ, но после последнего раза задумался - а может написать, что и как? Может быть, хоть кому-то будет полезно - и это будет отлично 😇

Я не какой-то там гуру оптимизаций, не использую никаких специальных техник, просто стараюсь действовать по плану и следовать некоторым правилам.

* Всегда делаю в воскресенье верхнеуровневый планнинг на неделю вперед
* Каждый вечер – составляю подробный план на следующий день, веду все в гугл календаре
* Заметки - важное, списки, задачи - лучше описывать в заметках - чтобы ничего не забыть. Да, в такое время живем, без этого - никак
* Если понимаю в течение дня, что что-то не очень важно, но записано на сегодня – смело двигаю на следующий день – тут нужна гибкость, не бояться пересматривать приоритеты и двигать менее важные задачи "на потом". Иногда бывает так, что "потом" не наступает, и их просто не нужно делать - профит
* Все, что можно делегировать - лучше делегировать (подчиненные, коллеги, специалисты, друзья, родственники) поначалу страшно и сложно - доверьтесь чутью)
* 5-10 минут перерыв каждые 2 часа - иначе концентрация теряется, ну и все - минус время
* Прокрастинация – зло. Мне очень сложно с ней. Нужно бороться и индивидуально понять, как победить – тут не подскажу, не спец - надо посидеть подумать, какие триггеры есть, и отработать их
* Обязательно спать 7+ часов – тут все просто. сон - это основа основ
* Не забывать отдыхать – выделяйте время для отдыха и любимых занятий, помогающих перезагрузиться. Я, например, пару раз в неделю на несколько часов езжу в компьютерный зал и скидываю там все напряжение

Главное - планировать и планировать и еще раз планировать. И соблюдать планы. И не прокрастинировать 😊

#простомысли

Поставил себе цель сегодня - сделать небольшой проект чисто на ИИ через cursor agent, не написав ни строчки кода самостоятельно (только домен и сервер купил вне cursor'a).

В итоге - оно готово, но почти целый день ушел. Завтра напишу про это, расскажу экспириенс.

cпойлер - не все так круто пока что 🥶

#простомысли

Как сделать вебсайт при помощи ИИ, ни написав ни строчки кода? 🤖🐥

Вчера жена попросила сделать ей сайт-портфолио. Это просто сайт визитка модели, с параметрами фигуры, каруселью фотографий и ссылками на соц сети. Тех задание в лучших традициях любимых клиентов - "сделай красиво, и чтобы хорошо работало".🐙

Варианты: 1) написать самому - леньскука 2) заюзать фигму или другой сервис - можно, но... 3) это шанс потестить cursor ide на реальном примере - конечно же, это наш вариант

Решил писать полностью с нуля полностью при помощи cursor ide agent, не написав ни строчки кода сам. Единственное, что разрешил себе сделать вне курсора - это купить домен и виртуальную машину. За пример взял https://www.mgm-models.de/women/mainboard/573-milena-ioanna

Вводные понятны, поехали!

Начинаем с выбора ИИ модели - конечно, беру свою любимую claude sonnet 3.7 в режиме extended thinking. Стэк предлагаю выбрать агенту самому, потому что, в целом, мне большой разницы нет - код писать я буду не сам, и поддерживать там будет особо нечего. Агент выбирает react и next js. Каркас проекта готов за 5 минут. Скармливаю агенту сайт-пример, тужится несколько минут - выдает мне отвратительный результат. Начинаю с ним разбираться по верстке, правим там и тут, и сталкиваюсь с первой (и единственной, по идее) проблемой - агент почему-то долго тупит с логикой анимации карусели, фото то выезжают криво, то появляется какое-то дерганье - часа 2-3 убил на этом моменте.

Наконец, карусель готова, но фото грузятся очень долго даже на локальном компе - пишу агенту соптимизировать фото - устанавливает нужные библиотеки, пишет нужные скрипты - сжимает фото почти без потери качества - профит, теперь работает быстро.

Дальше, занимаемся палитрой и цветами - увы, спарсить цвета с сайта примера - не вышло. Подбирали методом тыка с агентом.

Вспоминаю, что забыл про мобильную верстку, но тут проблем не возникло - быстро сверстали, пофиксили пару багов на дескптопной.

Все, код готов, результатом я доволен - отправляю агента подключиться к виртуальной машине, и задеплоить туда все наше счастье. Тут все проходит отлично - на удивление - все настроено, собрано, задеплоено почти с первого раза. Также без проблем выпускаем сертификат и прописываем конфигурации nginx.

Кстати, коммитить и пушить в гит агент тоже может, может фотки искать на компе сам - я просто сказал "найди фотки жены в папке на рабочем столе и используй их" - он сам пошел, потыркался, поискал - нашел и копирнул. Тесты интерфейса/юнит - тоже пишет отлично. Я просил его в конце написать тесты на такой сайт, которые он сам посчитает нужным - прогонять их, пока они не пройдут, и потом удалить - он действительно нашел сам пару багов, поправил их - и дропнул тесты

Потратил где-то 5 часов на все про все. И да, человек без опыта в разработке, конечно, не смог бы сесть и так же быстро все написать. Но думаю, освоить какие-то базовые вещи типа что такое домен, днс, виртуальные машины - не супер сложная задача для людей

Результат: https://sagadeeva.com

Итог: конечно, в фигме я бы сделал это быстрее, часа за два. НО, камон, я просто давал команды, и все работает. Крутое чувство, и заставляет задуматься, в какую сторону развиваться текущим разработчикам

ps: буду теперь пробовать подключать в текущие большие проекты, на real-world инженерных задачах - сложнее, чем просто сайтик сверстать. Интересно, как он там себя проявит.

pps: Я реально под очень большим впечатлением. Это же, по сути, меняет вообще весь подход к работе разработчиков. Буду обязательно думать, как применить это у себя в командах

#простомысли

Айтишника переводят с удаленки в офис 😳

#простомысли

Как учиться, когда нейросети знают всё? Образование в эпоху ИИ 🧑‍🎓

Частенько сталкиваюсь с вопросом о том, насколько актуально и ценно сейчас школьное образование - во время, когда любую работу можно за пару секунд получить с помощью ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek и тд. Есть ли смысл вообще учиться? Точно да. Но как заставить детей впитывать знания, как раньше, а не просто списывать у ИИ моделек?

Думаю, что образование, как оно есть сейчас (например, в рф) - устарело, и нужно менять подходы. На что вообще стоит сделать упор сейчас:
* переориентация заданий на применение знаний, а не их воспроизведение: проектное обучение, где важен не только результат, но и процесс - включая промежуточные этапы работы, обсуждения и взаимодействие в группе
* больше устных презентаций и защит работ - нужно демонстрировать именно понимание темы. Например, у доски отвечать на вопросы и объяснять свой ход мыслей
* учить наизусть больше - это полезно для мозга)
* бОльший акцент на развитии soft skills — коммуникация, сотрудничество, креативность - это, опять же, к проектной работе и конкретным кейсам применения знаний. Нужно учиться коммуницировать, тестировать идеи, развивать критическое мышление и аналитические способности
* кстати, немаловажно то, что у преподавателей есть проблема - отсутствие обучения, переподготовки. Да и желание изучать новое, в том числе ИИ - разбираться с ним - отсутствует. А незнание, как мы знаем - равно недоверие и страх

То есть, я бы не ограничивал применение ИИ, а, наоборот, старался бы обучить детей, как этично и грамотно им пользоваться. И учил бы правильно интерпретировать ответы, полученные от ИИ - и применить их на практике

И нужно действовать быстро. Мне кажется, что те страны, которые быстро адаптируются и научат людей смолоду грамотно использовать ИИ - очень-очень сильно вырвутся вперед. Счет идет точно не на года. Хороший пример - Эстония, первой из стран массово внедряет AI в школы. По данным OpenAI, в Эстонии ChatGPT уже пользуется каждый четвертый житель. Ровно то, что я и говорю) Правильно делают

Что думаете об этом?)

#простомысли #ии

Как работают современные LLM (large language models) - ChatGPT и прочие 🤖

Мы много говорим о современных чат-ботах, ChatGPT и аналоги - но еще не говорили про то, как оно устроено под капотом, как модели вообще "думают"? На самом деле - они не думают в привычном нам понимании, они скорее подбирают токены и слова. Архитектура таких моделей называется трансформер.

Ниже постараюсь простыми словами объяснить, как сам это понимаю:

1. Разбиение текста на токены

Прежде чем обрабатывать текст, трансформер разбивает его на маленькие части — токены. Токен может быть:
* целым словом: "трансформер"
* частью слова: "транс" + "формер"
* знаком пунктуации: "."
* часто встречающимся сочетанием букв: "ing" в английском

Например, фраза "Искусственный интеллект работает с текстами" может быть разбита на токены: ["Искус", "ственный", " интел", "лект", " работ", "ает", " с", " текст", "ами"].

Этот шаг нужен, чтобы модель работала с текстом эффективно, слова для нее - слишком длинно

2. Перевод токенов в числа

Моделька не понимает слова напрямую, поэтому каждый токен превращается в вектор — набор чисел. Представьте, что каждое слово — это точка в многомерном пространстве (само пространство и работу с ним приложил к посту), и слова с похожим смыслом находятся рядом в этом пространстве:
* кошка и котёнок имеют похожие векторы
* кошка и автомобиль — сильно различающиеся

3. Механизм внимания: связи между словами

Это ключевая фишка трансформеров: модель оценивает, насколько важно каждое слово в предложении для понимания другого слова

Создаются "карты внимания", показывающие, какие связи между словами значимы. Например, в предложении "Мария, которая живёт в Москве, любит кофе" модель связывает "любит" с "Мария", а не с "Москва"

Технически каждое слово получает "веса внимания" для всех других слов в тексте, определяющие их важность в данном контексте

4. Слои трансформера

Трансформер состоит из множества слоёв:
* в первых слоях обрабатываются базовые связи между словами
* в средних слоях — грамматические конструкции и фразы
* в глубоких слоях — абстрактные концепции и общий смысл

Каждый слой преобразует векторы слов, последовательно обогащая их контекстной информацией

Итого:

Когда модель обрабатывает запрос от пользователя:
* берёт запрос и превращает его в последовательность векторов
* пропускает эти векторы через все слои трансформера
* на выходе получает векторное представление запроса

Когда модель генерирует ответ:
* используя полученное векторное представление запроса, модель предсказывает наиболее вероятное следующее слово
* выбирает его из своего словаря токенов
* добавляет к существующему тексту
* повторяет эти шаги, теперь учитывая и новое слово, пока не сформирует полный ответ

Для простого понимания, представьте оркестр, где:
* токены — это отдельные музыканты
* векторы — музыкальные партии
* механизм внимания — дирижёр, определяющий, кто когда играет и как громко
* слои — это репетиции, на каждой из которых исполнение становится всё лучше
* итоговая генерация — это финальный концерт, где всё звучит гармонично

Большие языковые модели — это гигантские оркестры с миллиардами или триллионами музыкантов. Это очень упрощённо - но суть передает

К посту приложил визуализацию процесса "думания" - и потыкать можно тут - залипательно)

#ии #простомысли

Под утренний кофе (3-4 минуты) ☕️☕️

-------------------

1) Глава Google Deepmind (их лаба по ИИ) предсказал AGI (artificial general intelligence) через 5-10 лет

AGI - это концепция искусственного интеллекта, который способен понимать, обучаться и применять знания в широком спектре задач, подобно человеку

По его словам, все зависит от успехов в создании даже больше не языковых моделей, а моделей мира, способных работать шире - не только в цифровом мире, но и в материальном. А от языковых моделей - прямо жестко сильных прорыров ждать не стоит. Да, какие-то улучшения будут (контекст больше, понимание получше) - но не критичные

-------------------

2) Уровень интеллекта у людей рекордно упал

К такому выводу пришли ученые из Организации экономического сотрудничества и развития

Главная причина - это "лавина информации, которая накрывает современных людей. Они листают бесконечные ленты в соцсетях, им постоянно приходят уведомления, они стали тратить гораздо меньше времени на самостоятельный поиск информации в интернете и общение с другими людьми. Если раньше люди сами направляли свои действия, то теперь перешли к пассивному потреблению информации с постоянным переключением контекста.

Исследователи утверждают, что эти явления, которые набирают обороты в последние годы, негативно влияют на способность людей обрабатывать текстовую информацию, внимание, память и самоконтроль" (источник)

Тут вообще не спорю. Долго держать внимание у некоторых моих сверстников (я уж молчу про младшее поколение) - не получается - это прямо сильно заметно. Я тоже это с шортсами/тиктоками и тд связываю 🫥

-------------------

3) Китайская BYD представила систему для зарядки электромобилей «почти такой же быстрой, как на АЗС»

По словам компании, система позволит заряжать электрокары почти так же быстро, как заправлять автомобили с бензиновым двигателем. За 5 минут зарядки можно будет пополнить запас хода на более чем 400 км

Очень круто, я через несколько месяцев планирую машину покупать, и очень хочется электричку. Но мы планируем много путешествовать, а сейчас электрокары - это все же что-то больше про "покататься по городу". Но, видно, через пару лет все поменяется. Ну что ж, ждемс 😇

-------------------

4) (для технарей) Стрим, как два айтишника обсуждают заявление Дарио Амодеи "что через год 90% кода будет писать ИИ"

Немного нудный, в чисто технарском стиле. Но кто любит детали и погружаться поглубже - советую - мне было интересно

-------------------

Реакция = поддержка 🐾

@thats_it_ai_tech

#подутреннийкофе #новости

Вредит ли ChatGPT нашей планете? 🌱☘️🍃

Часто натыкаюсь на статьи/заявления: мол, все эти ваши ИИ - очень вредно для планеты, куда мы катимся, все плохо! Но все не доходили руки углубиться в эту тему. А тут коллега скинул занимательную статью с интересными графиками и выкладками. Как раз в тему. Обзор статьи ниже:

Если коротко - на самом деле текущие LLM ИИ модели - вредят не сильно. Влияние на окружающую среду незначительное, если сранивать с другими повседневными активностями:

1) Энергопотребление

Один запрос к ChatGPT потребляет около 3 Вт⋅ч энергии, что в 10 раз больше чем Google-поиск (0,3 Вт⋅ч)

Это эквивалентно:
* 2 минутам просмотра видео
* 3 минутам работы LED телевизора
* Загрузке 30 фото в социальные сети
* 15 футам поездки на седане
* 3 часам работы цифровых часов
* 2,5 секундам работы обогревателя

Один час просмотра Netflix равен по воздействию 300 запросам к ChatGPT

2) Общее воздействие (в сравнении с потреблением американских домохозяйств)

ChatGPT в целом потребляет энергию эквивалентную 20,000 американских домохозяйств, но обслуживает 300 миллионов пользователей ежедневно (на момент написания статьи, сейчас уже больше)

Для сравнения:
* Google Maps = 11,000 домохозяйств
* Fortnite = 23,000 домохозяйств
* Zoom = 150,000 домохозяйств
* Spotify = 200,000 домохозяйств
* Netflix = 800,000 домохозяйств
* YouTube = 1,000,000 домохозяйств

3) Обучение моделей

Обучение GPT-4 потребовало энергии эквивалентной 200 авиаперелетам между Нью-Йорком и Сан-Франциско
Это разовые затраты, после чего модель может обслужить миллиарды запросов

4) Использование воды для работы моделей

20-50 запросов к ChatGPT используют 0,5-1 л воды

Сравнение потребления воды:
* Отправка электронного письма = 10 мл
* Запрос к ChatGPT = 30 мл
* Час прослушивания музыки = 250 мл
* Час в Zoom = 1720 мл
* Просмотр 10 минут видео 4K на Youtube = 2580 мл

-------

В общем, видно, что в сравнении даже с листанием шортс/тиктоков - ничего страшного 😅

В конце автор говорит: используйте ИИ столько, сколько хотите. Не тратьте время на беспокойство об индивидуальном использовании ИИ с точки зрения климата - это отвлечение внимания от реальных экологических проблем. И ваш отказ от ChatGPT для экономии воды будет сравним с отказом от мобильного телефона

Источник https://andymasley.substack.com/p/individual-ai-use-is-not-bad-for (по ссылке много графиков для визуалов)

Ну хорошо, я и так не сильно парился, а теперь совесть совсем чиста 🍀🙂

-------------------

Реакция = поддержка 🐾

@thats_it_ai_tech

#обзорстатьи

Спектр эмоций: 😁😅😳😢😭

-------------------

Реакция = поддержка 🐾

@thats_it_ai_tech

#юмор