Под утренний кофе (1 минута) ☕️☕
• • • • • • • • • • • •
1) Компания Anysphere - разработчик Cursor'a - планирует привлечь инвестиции по оценке в $10 млрд
Среди потенциальных инвесторов: AH, Thrive Capital, руководители OpenAI и DeepMind
Сервисом пользуются топы вроде OpenAI, Instacart, Spotify и Uber. У стартапа 1+ млн DAU (ежедневных пользователей), ARR (выручка в годовом эквиваленте) уже $200 млн (удвоился за три месяца), и все это без единого цента на маркетинг
У них в команде всего 60 человек - а какой продукт клевый
• • • • • • • • • • • •
2) Colossal Biosciences воскресила вымершего 10 тыс. лет назад Лютоволка 🐺
Стартап Colossal Biosciences заявил, что смог воссоздать Лютоволка (помните таких из "Игры Престолов"?), который вымер более 10 000 лет назад.
Ученые отредактировали ДНК современных волков, используя известный геном Лютоволка, и получили щенков: Ромула, Рема и Кхалиси.
Компания также планирует "вернуть" мамонта, отредактировав геном азиатского слона
Парк Юрского периода coming?)
Хотелось бы, конечно, подробностей и научного подтверждения, обещают в ближайшее время whitepaper/статью
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
✨ @thats_it_ai_tech
#подутреннийкофе #новости
• • • • • • • • • • • •
1) Компания Anysphere - разработчик Cursor'a - планирует привлечь инвестиции по оценке в $10 млрд
Среди потенциальных инвесторов: AH, Thrive Capital, руководители OpenAI и DeepMind
Сервисом пользуются топы вроде OpenAI, Instacart, Spotify и Uber. У стартапа 1+ млн DAU (ежедневных пользователей), ARR (выручка в годовом эквиваленте) уже $200 млн (удвоился за три месяца), и все это без единого цента на маркетинг
У них в команде всего 60 человек - а какой продукт клевый
• • • • • • • • • • • •
2) Colossal Biosciences воскресила вымершего 10 тыс. лет назад Лютоволка 🐺
Стартап Colossal Biosciences заявил, что смог воссоздать Лютоволка (помните таких из "Игры Престолов"?), который вымер более 10 000 лет назад.
Ученые отредактировали ДНК современных волков, используя известный геном Лютоволка, и получили щенков: Ромула, Рема и Кхалиси.
Компания также планирует "вернуть" мамонта, отредактировав геном азиатского слона
Парк Юрского периода coming?)
Хотелось бы, конечно, подробностей и научного подтверждения, обещают в ближайшее время whitepaper/статью
• • • • • • • • • • • •
#подутреннийкофе #новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍13❤7🔥4
Model Context Protocol (MCP) – универсальный протокол для взаимодействия с ИИ, и почему это замечательно
Друзья, всем привет!😇 Дошли руки до серии статей (будут разные по длине и по сложности), начал я с MCP (что это такое - описание ниже). И меня с первого раза выпустили из песочницы. Дальше пойду по результатам этого опроса - будет "История развития ИИ: От Perceptron до GPT-4"
• • • • • • • • • • • •
LLMки поражают своей сообразительностью, не так ли? Но стоит попросить их заглянуть в гуглодок/гитхаб/БД — и магия пропадает. Почему? ИИ живут в информационном вакууме, а каждая попытка подружить их со сторонними инструментами превращается в головную боль разработчиков и зоопарк костылей (помните анекдот про 15 стандартов зарядок?).
Давайте представим, как было бы замечательно, если бы был единый стандарт, как USB‑С, но для ИИ? Чтобы любой ассистент мог легко подключиться к любому инструменту? У меня есть хорошая новость: такой стандарт есть. Он называется Model Context Protocol (MCP), его создали Anthropic и поддерживают OpenAI и Microsoft.
Звучит сложно? Я тоже сначала ничего не понял, но разобрался и хочу рассказать вам понятно и интересно: Что такое MCP. С чем его едят. Как он устроен под капотом. И что с безопасностью.
Если вам тоже интересно, как ИИ наконец‑то выплывают из своего аквариума и начинают по‑настоящему помогать в работе — заглядывайте под кат! Я постарался разложить все по полочкам, с аналогиями и примерами.
Статья тут
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
✨ @thats_it_ai_tech
#ии #лонгрид
Друзья, всем привет!
• • • • • • • • • • • •
LLMки поражают своей сообразительностью, не так ли? Но стоит попросить их заглянуть в гуглодок/гитхаб/БД — и магия пропадает. Почему? ИИ живут в информационном вакууме, а каждая попытка подружить их со сторонними инструментами превращается в головную боль разработчиков и зоопарк костылей (помните анекдот про 15 стандартов зарядок?).
Давайте представим, как было бы замечательно, если бы был единый стандарт, как USB‑С, но для ИИ? Чтобы любой ассистент мог легко подключиться к любому инструменту? У меня есть хорошая новость: такой стандарт есть. Он называется Model Context Protocol (MCP), его создали Anthropic и поддерживают OpenAI и Microsoft.
Звучит сложно? Я тоже сначала ничего не понял, но разобрался и хочу рассказать вам понятно и интересно: Что такое MCP. С чем его едят. Как он устроен под капотом. И что с безопасностью.
Если вам тоже интересно, как ИИ наконец‑то выплывают из своего аквариума и начинают по‑настоящему помогать в работе — заглядывайте под кат! Я постарался разложить все по полочкам, с аналогиями и примерами.
Статья тут
• • • • • • • • • • • •
#ии #лонгрид
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍18🔥6👾3❤1
Под утренний кофе (2-3 минуты) ☕️☕
• • • • • • • • • • • •
1) Amazon улучшила свою ИИ-модель для видео Nova Reel, которая теперь может генерировать клипы длиной до двух минут
Как сообщает TechCrunch, эта модель (версия 1.1) способна создавать многокадровые видео, придерживаясь единого стиля во всех кадрах. Nova Reel принимает промпты до 4000 символов и конкурирует с разработками OpenAI и Google. Модель пока доступна эксклюзивно на AWS
Скоро будем уже мультики смотреть, полностью сгенеренные ИИ? А вообще, думаю, через несколько лет мы придем к каким-то индивидуальным фильмам - подстраивающимся под твои предпочтения
• • • • • • • • • • • •
2) Также Amazon представила Nova Sonic — быструю и экономичную голосовую ИИ-модель
Она не только генерирует речь, но и понимает собеседника, распознавая интонации и выбирая момент для ответа, чтобы не перебивать. Amazon называет её "самой экономичной" моделью (на 80% дешевле GPT-4o) и самой быстрой по времени отклика на рынке. Nova Sonic уже доступна разработчикам через API
Пример 1
Пример 2
Ну не Sesame, конечно! Но звучит достаточно хорошо. Навскидку - немного живее, чем Advanced Voice Mode в ChatGPT-4o
• • • • • • • • • • • •
3) Нейросетку научили создавать связные минутные ролики, а не просто короткие отрывки (пример видео в шапке)
Это стало возможным благодаря новой технике обучения прямо во время генерации, которая помогает модели удерживать сюжет в памяти (новая техника называется ТТТ-слои, кому интересно, можно почитать тут).
Рили, видосики про "Тома и Джерри" на удивление неплохи
Я там выше писал про то, что амазон сказали, что могут генерить видос 2 минуты - но не нашел видео от них сходу - поищу еще в течение дня, как будет минутка, если что - довыложу
• • • • • • • • • • • •
4) По мотивам вчерашней новости про лютоволков: Писатель Джордж Мартин сообщил, что встретился с лютоволками, о возрождении которых ранее объявила компания Colossal Bioscience
Просто оставлю фоточки здесь, больно красиво (в шапке)
PS я не проверял, возможно фоточки фейк 😁
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
✨ @thats_it_ai_tech
#подутреннийкофе #новости
• • • • • • • • • • • •
1) Amazon улучшила свою ИИ-модель для видео Nova Reel, которая теперь может генерировать клипы длиной до двух минут
Как сообщает TechCrunch, эта модель (версия 1.1) способна создавать многокадровые видео, придерживаясь единого стиля во всех кадрах. Nova Reel принимает промпты до 4000 символов и конкурирует с разработками OpenAI и Google. Модель пока доступна эксклюзивно на AWS
Скоро будем уже мультики смотреть, полностью сгенеренные ИИ? А вообще, думаю, через несколько лет мы придем к каким-то индивидуальным фильмам - подстраивающимся под твои предпочтения
• • • • • • • • • • • •
2) Также Amazon представила Nova Sonic — быструю и экономичную голосовую ИИ-модель
Она не только генерирует речь, но и понимает собеседника, распознавая интонации и выбирая момент для ответа, чтобы не перебивать. Amazon называет её "самой экономичной" моделью (на 80% дешевле GPT-4o) и самой быстрой по времени отклика на рынке. Nova Sonic уже доступна разработчикам через API
Пример 1
Пример 2
Ну не Sesame, конечно! Но звучит достаточно хорошо. Навскидку - немного живее, чем Advanced Voice Mode в ChatGPT-4o
• • • • • • • • • • • •
3) Нейросетку научили создавать связные минутные ролики, а не просто короткие отрывки (пример видео в шапке)
Это стало возможным благодаря новой технике обучения прямо во время генерации, которая помогает модели удерживать сюжет в памяти (новая техника называется ТТТ-слои, кому интересно, можно почитать тут).
Рили, видосики про "Тома и Джерри" на удивление неплохи
Я там выше писал про то, что амазон сказали, что могут генерить видос 2 минуты - но не нашел видео от них сходу - поищу еще в течение дня, как будет минутка, если что - довыложу
• • • • • • • • • • • •
4) По мотивам вчерашней новости про лютоволков: Писатель Джордж Мартин сообщил, что встретился с лютоволками, о возрождении которых ранее объявила компания Colossal Bioscience
Просто оставлю фоточки здесь, больно красиво (в шапке)
PS я не проверял, возможно фоточки фейк 😁
• • • • • • • • • • • •
#подутреннийкофе #новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍11❤5👾2
Как ИИ учится не отвечать на провокационные темы? 🔒 🧠
Всем привет! Захотелось затронуть тему безопасности LLM с точки зрения фильтрации запросов. Как разработчики моделей делают так, чтобы модель не отвечала на вопросы типа "как создать бомбу", не отвечала на политически "опасные" вопросы и тд
RLHF
Одним из ключевых механизмов такой защиты является RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Этот подход использует людей для оценки и дообучения.
Работает примерно так:
• Сначала базовая модель генерирует несколько вариантов ответа
• Люди-оценщики ранжируют их по полезности и безопасности
• На основе этих оценок обучается отдельная "модель вознаграждения" (reward model), предсказывающая "одобрение" оценщиков
• Затем основная LLM дообучается с использованием этой reward model, чтобы генерировать ответы, максимизирующие это одобрение
Это помогает согласовать поведение LLM с человеческими ценностями. Он используется не только для "защиты от нежелательных запросов", но и при обучении модели - чтобы она в целом понимала, как ей нужно отвечать
Фильтрация запросов
Другой важный механизм — фильтрация запросов. Перед тем как запрос попадет к LLM, он проходит через так называемые фильтры. Это могут быть отдельные модели, обученные распознавать проблемный контент (prompt injection). Из других вариантов: проверка схожести векторов для улавливания семантически близких вредоносных запросов или использование моделей, обученных на атаках (adversarial training) для лучшего распознавания попыток обхода защиты. При обнаружении проблемы запрос может быть отклонен или модифицирован
Эвристики и выходные фильтры
Еще есть эвристики и выходные фильтры. Это какие-то более простые и быстрые методы: списки запрещенных слов, регулярные выражения для поиска нежелательных паттернов, правила для ограничения генерации на чувствительные темы. Они применяются и к входным запросам и к ответам LLM
Red Teams
После дообучения модели, в дело вступают Red Teams. Специальные команды целенаправленно ищут уязвимости, пытаясь сломать защиту модельки и заставить ее генерировать нежелательный контент. Результаты этих атак используются для улучшения всех уровней защиты
После red team - обычно начинается новый круг. И так, пока разработчик не решит, что достаточно
Итого
Заставить LLM вести себя прилично и не отвечать на "плохие" запросы — это целая система. Нет какой-то одной волшебной кнопки. Безопасность достигается за счет комбинации разных подходов:
• RLHF задает общее направление "хорошего" поведения
• Фильтры и эвристики отлавливают конкретные угрозы на входе и выходе
• Red Teaming постоянно проверяет систему на прочность, находя новые дыры
Вообще, как обычно, постоянно идет своего рода "гонка вооружений" между теми, кто строит защиту, и теми, кто ищет способы её обойти. Поэтому работа над безопасностью LLM никогда не останавливается, а методы постоянно совершенствуются - НО, сейчас, в угоду скорости разработки - бизнес сильно давит на разработчиков, и, боюсь, что на безопасность частенько забивают болт. Надеюсь, нигде не стрельнет😏
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
✨ @thats_it_ai_tech
#ии
Всем привет! Захотелось затронуть тему безопасности LLM с точки зрения фильтрации запросов. Как разработчики моделей делают так, чтобы модель не отвечала на вопросы типа "как создать бомбу", не отвечала на политически "опасные" вопросы и тд
RLHF
Одним из ключевых механизмов такой защиты является RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Этот подход использует людей для оценки и дообучения.
Работает примерно так:
• Сначала базовая модель генерирует несколько вариантов ответа
• Люди-оценщики ранжируют их по полезности и безопасности
• На основе этих оценок обучается отдельная "модель вознаграждения" (reward model), предсказывающая "одобрение" оценщиков
• Затем основная LLM дообучается с использованием этой reward model, чтобы генерировать ответы, максимизирующие это одобрение
Это помогает согласовать поведение LLM с человеческими ценностями. Он используется не только для "защиты от нежелательных запросов", но и при обучении модели - чтобы она в целом понимала, как ей нужно отвечать
Фильтрация запросов
Другой важный механизм — фильтрация запросов. Перед тем как запрос попадет к LLM, он проходит через так называемые фильтры. Это могут быть отдельные модели, обученные распознавать проблемный контент (prompt injection). Из других вариантов: проверка схожести векторов для улавливания семантически близких вредоносных запросов или использование моделей, обученных на атаках (adversarial training) для лучшего распознавания попыток обхода защиты. При обнаружении проблемы запрос может быть отклонен или модифицирован
Эвристики и выходные фильтры
Еще есть эвристики и выходные фильтры. Это какие-то более простые и быстрые методы: списки запрещенных слов, регулярные выражения для поиска нежелательных паттернов, правила для ограничения генерации на чувствительные темы. Они применяются и к входным запросам и к ответам LLM
Red Teams
После дообучения модели, в дело вступают Red Teams. Специальные команды целенаправленно ищут уязвимости, пытаясь сломать защиту модельки и заставить ее генерировать нежелательный контент. Результаты этих атак используются для улучшения всех уровней защиты
После red team - обычно начинается новый круг. И так, пока разработчик не решит, что достаточно
Итого
Заставить LLM вести себя прилично и не отвечать на "плохие" запросы — это целая система. Нет какой-то одной волшебной кнопки. Безопасность достигается за счет комбинации разных подходов:
• RLHF задает общее направление "хорошего" поведения
• Фильтры и эвристики отлавливают конкретные угрозы на входе и выходе
• Red Teaming постоянно проверяет систему на прочность, находя новые дыры
Вообще, как обычно, постоянно идет своего рода "гонка вооружений" между теми, кто строит защиту, и теми, кто ищет способы её обойти. Поэтому работа над безопасностью LLM никогда не останавливается, а методы постоянно совершенствуются - НО, сейчас, в угоду скорости разработки - бизнес сильно давит на разработчиков, и, боюсь, что на безопасность частенько забивают болт. Надеюсь, нигде не стрельнет
• • • • • • • • • • • •
#ии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍11❤2🤯1👾1
Есть идеи, что там?
CHATGPT-5?)
UPD: Представили улучшенную память chatgpt-4o. Она будет помнить все твои чаты, и отвечать по ним сможет. Так уже было, стала умнее. Хз, насколько это полезно. Буду тестировать, потом напишу
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1⚡20👍3💯3❤1
Под утренний кофе (4 минуты) ☕️☕
• • • • • • • • • • • •
1) Прогресс идет не так быстро, как кажется
Нашел интересную статейку. Там много всего про то, что у нас большой прогресс в технологиях, ИИ и тд, но самое интересное идет дальше. Автор раскладывает по фактам, что наши успехи на самом деле не такие уж и большие, и до массовых полезных роботов, массовых полетов в космос, массовой замены людей на ии еще очень далеко.
Вот, смотрите:
* расстояние, которое за последние 10 лет проехали беспилотные авто - меньше 1 процента от того, что за 1 день проехали водители-люди
* самый крупный сервис такси с беспилотниками работает только в 3 городах, и в этом году планирует еще в 2. то есть ни про какую массовость речи не идет
* в США всего 9% электрокаров. хотя хайп огромный
* летающие такси - пока еще тоже совсем прототип. в реальности ничего такого нет
* все еще нет полезного робота для дома, который мог бы хотя бы нормально перемещаться по помещению, не задевая углы - и делать хоть что-то полезное
* за прошлый год было 2 полета в космос за деньги. хотя, опять же - хайпа очень много
Вывод такой - прогресс есть, никто его не отменял, но нужно помнить, что многое из того, что мы слышим - раздувание и попытка поднять инвестиции. И это далеко от реального использования в жизни. Успокаивает такое немножко после статей про то, что мы все умрем из-за ИИ в 2030 году😅
• • • • • • • • • • • •
2) Еще разок про Sesame
Помните чат-бот Sesame?
Просто наткнулся где-то в сети на запись (англ) короткого разговора с ней - показалось интересно. Все еще никто не придумал лучше. Как будто разговор двух людей)
• • • • • • • • • • • •
3) Вышел firebase studio от Google - разработка полноценных приложений с помощью промпта
Кажется, ничего удивительного, да, уже слышали про такое не раз? Но здесь интересно то, что заявлено, что итог - полноценное приложение, а не просто прототип. Типа написал, и можно использовать в production. Можно выбрать стэк и словами описать ТЗ.
Я подожду обзоров на эту штуку, но пока что не сильно верю, что будет что-то бомбическое. Да, интересно, но не более того - учитывая, что под капотом все те же модельки, которые порой не могут 9.9 и 9.11 правильно сравнить)
UPD, отзыв от подписчика EvilBabayka: "Firebase тестил вчера, не впечатлил
Простое приложение на React не смог сделать, ошибки, ошибки, сам найти и исправить не может
Убийцы Курсора не получилось"
• • • • • • • • • • • •
4) OpenAI готовится к запуску GPT-4.1 (чтобы прочитать оригинал, нужна подписка на the verge)
Говорят, что, согласно источникам в OpenAI, на следующей неделе должна выйти GPT-4.1 - это будет большое обновление для 4o.Вот это должно быть хорошо. Все же ChatGPT-4o - хороша, как ни крути. Картинки, например, генерит по тексту отлично (например, шапку)😇 Ждем!
• • • • • • • • • • • •
5) OpenAI выпустил продвинутую память в ChatGPT
Улучшена работа памяти, теперь учитываются все все ваши предыдущие чаты для более персонализированных ответов
Почему-то вчера Sam Altman был дико увлечен данной фичой, а, как по мне - это же просто саммари из памяти, которое и так было - улучшили. Типа - чем больше будешь общаться с ChatGPT - тем сильнее это будет напоминать разговор с другом, который о тебе многое помнит. Думаю, глобально из-за этого работа с ним не сильно изменится
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
✨ @thats_it_ai_tech
#подутреннийкофе #новости
• • • • • • • • • • • •
1) Прогресс идет не так быстро, как кажется
Нашел интересную статейку. Там много всего про то, что у нас большой прогресс в технологиях, ИИ и тд, но самое интересное идет дальше. Автор раскладывает по фактам, что наши успехи на самом деле не такие уж и большие, и до массовых полезных роботов, массовых полетов в космос, массовой замены людей на ии еще очень далеко.
Вот, смотрите:
* расстояние, которое за последние 10 лет проехали беспилотные авто - меньше 1 процента от того, что за 1 день проехали водители-люди
* самый крупный сервис такси с беспилотниками работает только в 3 городах, и в этом году планирует еще в 2. то есть ни про какую массовость речи не идет
* в США всего 9% электрокаров. хотя хайп огромный
* летающие такси - пока еще тоже совсем прототип. в реальности ничего такого нет
* все еще нет полезного робота для дома, который мог бы хотя бы нормально перемещаться по помещению, не задевая углы - и делать хоть что-то полезное
* за прошлый год было 2 полета в космос за деньги. хотя, опять же - хайпа очень много
Вывод такой - прогресс есть, никто его не отменял, но нужно помнить, что многое из того, что мы слышим - раздувание и попытка поднять инвестиции. И это далеко от реального использования в жизни. Успокаивает такое немножко после статей про то, что мы все умрем из-за ИИ в 2030 году
• • • • • • • • • • • •
2) Еще разок про Sesame
Помните чат-бот Sesame?
Просто наткнулся где-то в сети на запись (англ) короткого разговора с ней - показалось интересно. Все еще никто не придумал лучше. Как будто разговор двух людей)
• • • • • • • • • • • •
3) Вышел firebase studio от Google - разработка полноценных приложений с помощью промпта
Кажется, ничего удивительного, да, уже слышали про такое не раз? Но здесь интересно то, что заявлено, что итог - полноценное приложение, а не просто прототип. Типа написал, и можно использовать в production. Можно выбрать стэк и словами описать ТЗ.
Я подожду обзоров на эту штуку, но пока что не сильно верю, что будет что-то бомбическое. Да, интересно, но не более того - учитывая, что под капотом все те же модельки, которые порой не могут 9.9 и 9.11 правильно сравнить)
UPD, отзыв от подписчика EvilBabayka: "Firebase тестил вчера, не впечатлил
Простое приложение на React не смог сделать, ошибки, ошибки, сам найти и исправить не может
Убийцы Курсора не получилось"
• • • • • • • • • • • •
4) OpenAI готовится к запуску GPT-4.1 (чтобы прочитать оригинал, нужна подписка на the verge)
Говорят, что, согласно источникам в OpenAI, на следующей неделе должна выйти GPT-4.1 - это будет большое обновление для 4o.Вот это должно быть хорошо. Все же ChatGPT-4o - хороша, как ни крути. Картинки, например, генерит по тексту отлично (например, шапку)
• • • • • • • • • • • •
5) OpenAI выпустил продвинутую память в ChatGPT
Улучшена работа памяти, теперь учитываются все все ваши предыдущие чаты для более персонализированных ответов
Почему-то вчера Sam Altman был дико увлечен данной фичой, а, как по мне - это же просто саммари из памяти, которое и так было - улучшили. Типа - чем больше будешь общаться с ChatGPT - тем сильнее это будет напоминать разговор с другом, который о тебе многое помнит. Думаю, глобально из-за этого работа с ним не сильно изменится
• • • • • • • • • • • •
#подутреннийкофе #новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍18❤6🔥4
Работа с заметками и текстовыми файлами в Cursor
Решил поделиться своим опытом использования Cursor IDE, но не столько для работы с кодом, сколько для повседневных текстовых задач. Знаю, IDE для заметок - странновато звучит, как из пушки по воробьям. Но по опыту оказалось, что это чертовски удобно.
Суммаризировать статью, если нет времени читать ее полностью, написать черновик письма по работе, вести заметки — тут ИИ реально помогает, я уже и не знаю, как обходиться без него - сильно увеличивает продуктивность. Обычно для этого используют веб-интерфейс ИИ типа ChatGPT/Claude либо навороченные блокноты вроде Notion с его AI или Obsidian с плагинами.
НО, вот вам нежданчик — я начал использовать Cursor для этих целей. Тот самый IDE, про который я не раз уже писал.
Cursor - это же, по сути, просто прокачанный текстовый редактор. Открываешь папку со своими .txt или .md файлами и работаешь. Никаких заморочек. Бесплатно
Главные плюсы для меня по сравнению с веб-мордами:
Во-первых, организация. Все заметки лежат у тебя локально, в папочках, как ты привык. С моментальным поиском по файлам.
Во-вторых, не надо копипастить. Что меня бесит больше всего — гонять текст туда-сюда между браузером и редактором. Тут всё в одном окне. Слева папки и файлы, по центру открытый файл, справа окно-чат с ИИ-моделью.
С ИИ тоже очень удобно - выделяешь кусок текста (cmd/ctrl+k) или пишешь прямо в чат (не забудьте выбрать agent mode):
• cуммаризируй
• исправь ошибки
• перепиши этот абзац попроще
• объясни термин X из этой заметки
• найди в заметках, что я писал об этом
• и тд
Для подготовки текстов, особенно в Markdown, Cursor тоже отлично подходит. Пишешь статью или описание задачи для джиры, например, тут же видишь предпросмотр, подсветку — всё как надо.
• сделай из этого списка таблицу в Markdown
• оформи красиво в стиле Markdown
В Cursor можно юзать разные модели ИИ в одном окне. GPT/Claude/Gemini — и переключаться между ними по ходу дела. Не надо держать открытыми 10 вкладок и ссылок. И весь контекст твоих заметок доступен модели.
Кстати - тут отступление, я в последнее время использую ТОЛЬКО gemini-2.5-pro-exp-03-25. И для работы с текстом, и для программирования (недавно сделал с ней cicd пайплайны в гитхабе и простенький круд с несколькими моделями и генерацией опенапи спецификации). ОЧЕНЬ быстро работает и рассуждает, достаточно адекватно кодит, огромное контекстное окно - такое впечатление, что ее дотюнивают постепенно. Мне очень нравится
Минусы у Cursor тоже есть:
• надо ставить софт: это десктопное приложение, а не веб-сервис, который в браузере работает
• если вам нужен только чат с ИИ, без навороченного редактора, то Cursor может показаться немного избыточным
• нет синхронизации с мобилкой, тк, по понятным причинам, нет мобильного приложения: заметки лежат локально на компе. но я редко с телефона что-то меняю - ноутбук всегда под рукой - мне сильно привычнее так. телефон скорее полистать ленту или послушать видосики/подкасты
В общем, несмотря на минусы - для меня, для повседневной работы с текстами — заметками, статьями, постами, задачами — Cursor оказался неожиданно удобен. Я даже не помню, как к этому пришел. Темнота в глазах - а теперь я использую его везде. Удобно + ассистент под рукой без лишних телодвижений. Это как бы убирает трение из процесса, не надо постоянно переключаться туда-сюда
Вот такой опыт. Может, кому-то пригодится. Попробуйте, если еще не.
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
✨ @thats_it_ai_tech
#полезныеинструменты
Решил поделиться своим опытом использования Cursor IDE, но не столько для работы с кодом, сколько для повседневных текстовых задач. Знаю, IDE для заметок - странновато звучит, как из пушки по воробьям. Но по опыту оказалось, что это чертовски удобно.
Суммаризировать статью, если нет времени читать ее полностью, написать черновик письма по работе, вести заметки — тут ИИ реально помогает, я уже и не знаю, как обходиться без него - сильно увеличивает продуктивность. Обычно для этого используют веб-интерфейс ИИ типа ChatGPT/Claude либо навороченные блокноты вроде Notion с его AI или Obsidian с плагинами.
НО, вот вам нежданчик — я начал использовать Cursor для этих целей. Тот самый IDE, про который я не раз уже писал.
Cursor - это же, по сути, просто прокачанный текстовый редактор. Открываешь папку со своими .txt или .md файлами и работаешь. Никаких заморочек. Бесплатно
Главные плюсы для меня по сравнению с веб-мордами:
Во-первых, организация. Все заметки лежат у тебя локально, в папочках, как ты привык. С моментальным поиском по файлам.
Во-вторых, не надо копипастить. Что меня бесит больше всего — гонять текст туда-сюда между браузером и редактором. Тут всё в одном окне. Слева папки и файлы, по центру открытый файл, справа окно-чат с ИИ-моделью.
С ИИ тоже очень удобно - выделяешь кусок текста (cmd/ctrl+k) или пишешь прямо в чат (не забудьте выбрать agent mode):
• cуммаризируй
• исправь ошибки
• перепиши этот абзац попроще
• объясни термин X из этой заметки
• найди в заметках, что я писал об этом
• и тд
Для подготовки текстов, особенно в Markdown, Cursor тоже отлично подходит. Пишешь статью или описание задачи для джиры, например, тут же видишь предпросмотр, подсветку — всё как надо.
• сделай из этого списка таблицу в Markdown
• оформи красиво в стиле Markdown
В Cursor можно юзать разные модели ИИ в одном окне. GPT/Claude/Gemini — и переключаться между ними по ходу дела. Не надо держать открытыми 10 вкладок и ссылок. И весь контекст твоих заметок доступен модели.
Кстати - тут отступление, я в последнее время использую ТОЛЬКО gemini-2.5-pro-exp-03-25. И для работы с текстом, и для программирования (недавно сделал с ней cicd пайплайны в гитхабе и простенький круд с несколькими моделями и генерацией опенапи спецификации). ОЧЕНЬ быстро работает и рассуждает, достаточно адекватно кодит, огромное контекстное окно - такое впечатление, что ее дотюнивают постепенно. Мне очень нравится
Минусы у Cursor тоже есть:
• надо ставить софт: это десктопное приложение, а не веб-сервис, который в браузере работает
• если вам нужен только чат с ИИ, без навороченного редактора, то Cursor может показаться немного избыточным
• нет синхронизации с мобилкой, тк, по понятным причинам, нет мобильного приложения: заметки лежат локально на компе. но я редко с телефона что-то меняю - ноутбук всегда под рукой - мне сильно привычнее так. телефон скорее полистать ленту или послушать видосики/подкасты
В общем, несмотря на минусы - для меня, для повседневной работы с текстами — заметками, статьями, постами, задачами — Cursor оказался неожиданно удобен. Я даже не помню, как к этому пришел. Темнота в глазах - а теперь я использую его везде. Удобно + ассистент под рукой без лишних телодвижений. Это как бы убирает трение из процесса, не надо постоянно переключаться туда-сюда
Вот такой опыт. Может, кому-то пригодится. Попробуйте, если еще не.
• • • • • • • • • • • •
#полезныеинструменты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍15🔥7❤5⚡2
Страшный пятничный сон 😁
Всем хороших выходных!
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
❤ @thats_it_ai_tech
#юмор
Всем хороших выходных!
• • • • • • • • • • • •
#юмор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍11😁9❤3👾3
Под утренний кофе (2 минуты) ☕️☕
• • • • • • • • • • • •
1) Google поддержал MCP. Даешь больше MCP!
Model Context Protocol (MCP) - я написал целую статью про него - позволяет создавать двусторонние связи между источниками данных и ИИ
MCP создала компания Anthropic, сделали его опенсорсным и предложили сделать его стандартом для отрасли. Чуть ранее о поддержке MCP объявила OpenAI
• • • • • • • • • • • •
2) Прикол. ИИ-сервис Nate для онлайн-шопинга оказался просто ТОЛПОЙ филиппинцев, которые вручную оформляли заказы, имитируя работу нейросети (помните шутку про то, что у первой версии автопилота тесла не было ИИ - просто индусы подруливали?)
Инвесторы вложили в проект почти 100 лямов баксов.
Про сервис я в первый раз слышу, да и ладно. Идея была очень простой: увидел товар в интернете, нажал "купи", дальше всё делает ИИ. Адрес, оформление заказа, общение с магазином и курьером.
Когда у стартапа закончились деньги - сразу все вскрылось.
Классика. Интересно, как много такого мы увидим в ближайшее время. Особенно, если наступит очередная зима ИИ
• • • • • • • • • • • •
3) Мира Мурати - бывший CTO (техдир) OpenAI со своим стартапом привлекает крупнейший посевной раунд в истории (чтобы читать оригинал, нужна подписка на Business Insider)
Компания называется Thinking Machines Lab. Если что, про этот стартап ВООБЩЕ НИЧЕГО НЕ ИЗВЕСТНО. У них нет целей, нет фин модели, нет ничего. Но есть довольно много принятых офферов от топовых исследователей. Ну и сама Мира.
Если все случится по их плану, оценка составит больше 10 миллиардов долларов. Это жесть, конечно
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
✨ @thats_it_ai_tech
#подутреннийкофе #новости
• • • • • • • • • • • •
1) Google поддержал MCP. Даешь больше MCP!
Model Context Protocol (MCP) - я написал целую статью про него - позволяет создавать двусторонние связи между источниками данных и ИИ
MCP создала компания Anthropic, сделали его опенсорсным и предложили сделать его стандартом для отрасли. Чуть ранее о поддержке MCP объявила OpenAI
• • • • • • • • • • • •
2) Прикол. ИИ-сервис Nate для онлайн-шопинга оказался просто ТОЛПОЙ филиппинцев, которые вручную оформляли заказы, имитируя работу нейросети (помните шутку про то, что у первой версии автопилота тесла не было ИИ - просто индусы подруливали?)
Инвесторы вложили в проект почти 100 лямов баксов.
Про сервис я в первый раз слышу, да и ладно. Идея была очень простой: увидел товар в интернете, нажал "купи", дальше всё делает ИИ. Адрес, оформление заказа, общение с магазином и курьером.
Когда у стартапа закончились деньги - сразу все вскрылось.
Классика. Интересно, как много такого мы увидим в ближайшее время. Особенно, если наступит очередная зима ИИ
• • • • • • • • • • • •
3) Мира Мурати - бывший CTO (техдир) OpenAI со своим стартапом привлекает крупнейший посевной раунд в истории (чтобы читать оригинал, нужна подписка на Business Insider)
Компания называется Thinking Machines Lab. Если что, про этот стартап ВООБЩЕ НИЧЕГО НЕ ИЗВЕСТНО. У них нет целей, нет фин модели, нет ничего. Но есть довольно много принятых офферов от топовых исследователей. Ну и сама Мира.
Если все случится по их плану, оценка составит больше 10 миллиардов долларов. Это жесть, конечно
• • • • • • • • • • • •
#подутреннийкофе #новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍14❤4🔥2
⚡️История ИИ на пальцах — от перцептрона до GPT-4o
• • • • • • • • • • • •
История развития области искусственного интеллекта - невероятно захватывающая тема. Как из первых, довольно робких идей, которые часто подвергались критике, выросли технологии, меняющие наш мир прямо сейчас? Об этом пути – от почти механических предков ИИ до современных моделей вроде ChatGPT/Claude/Gemini/Grok и других, способных вести осмысленный диалог – я и хочу рассказать.
Это не будет скушняцкий научный трактат, изложение фактов или лекция, а скорее взгляд со стороны человека, которому самому это все супер интересно - взгляд на ключевые вехи, прорывы и интересные моменты этой удивительной истории. Я собираюсь не просто пройтись по истории, но и на пальцах объяснить (вот как сам разобрался - так и расскажу) - как оно все работало. Возможно, без огромной технической глубины - зато интересно и с понятными примерами. Мы с вами получим представление о том, как оно было – от допотопного перцептрона до последних современных моделей-трансформеров. Посмотрим, как это работало, удивимся прорывам и попробуем заглянуть – что там за горизонтом (хотя, конечно, с AI-2027 мне тягаться бесполезно).
Статья тут
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
✨ @thats_it_ai_tech
#ии #лонгрид
• • • • • • • • • • • •
История развития области искусственного интеллекта - невероятно захватывающая тема. Как из первых, довольно робких идей, которые часто подвергались критике, выросли технологии, меняющие наш мир прямо сейчас? Об этом пути – от почти механических предков ИИ до современных моделей вроде ChatGPT/Claude/Gemini/Grok и других, способных вести осмысленный диалог – я и хочу рассказать.
Это не будет скушняцкий научный трактат, изложение фактов или лекция, а скорее взгляд со стороны человека, которому самому это все супер интересно - взгляд на ключевые вехи, прорывы и интересные моменты этой удивительной истории. Я собираюсь не просто пройтись по истории, но и на пальцах объяснить (вот как сам разобрался - так и расскажу) - как оно все работало. Возможно, без огромной технической глубины - зато интересно и с понятными примерами. Мы с вами получим представление о том, как оно было – от допотопного перцептрона до последних современных моделей-трансформеров. Посмотрим, как это работало, удивимся прорывам и попробуем заглянуть – что там за горизонтом (хотя, конечно, с AI-2027 мне тягаться бесполезно).
Статья тут
• • • • • • • • • • • •
#ии #лонгрид
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥12👍10❤5
Под утренний кофе (2 минуты) ☕️☕
• • • • • • • • • • • •
1) Anthropic запускает подписку Claude Max за $100 и $200 в месяц
Anthropic представила новую подписку Claude Max, нацеленную на продвинутых пользователей и команды. Она доступна в двух вариантах:
- $100 в месяц: лимиты использования в 5 раз выше, чем у стандартного Claude Pro
- $200 в месяц: лимиты использования в 20 раз выше, чем у Claude Pro
Этот шаг направлен на увеличение доходов компании, необходимых для покрытия огромных затрат на разработку передовых ИИ-моделей. Anthropic идет по стопам OpenAI, чей ChatGPT Pro принес значительный доход после запуска (тоже 200$ в месяц стоит). Руководитель отдела продуктов Anthropic Скотт Уайт не исключает появления еще более дорогих подписок в будущем, ориентируясь на отзывы пользователей.
С одной стороны - такие дорогие подписки, это логичный шаг для компаний, инвестирующих миллиарды в разработку. С другой – это повышает порог входа для индивидуальных пользователей (как мы с вами). Надеюсь, что базовые и Pro-версии останутся доступными, и такая гонка не приведет к чрезмерному расслоению доступа к ассистентам
Если бы подписка за 200 баксов давала доступ к next level модели какой-то очень полезной - я бы взял. А так, вроде лимитов хватает и так - и это очень хорошо!))😇
• • • • • • • • • • • •
2) Google объединяет Gemini и Veo для создания универсального ИИ-ассистента
Google DeepMind планирует интегрировать свою языковую модель Gemini с генератором видео Veo. Гендиректор Демис Хассабис видит в этом шаг к созданию мультимодального "универсального цифрового ассистента", способного помогать в реальном мире.
Ключевой аспект – обучение Veo на огромных массивах видео с YouTube, что, по словам Хассабиса, позволяет модели понять физику мира. Это стало возможным благодаря прошлогодним изменениям в пользовательском соглашении Google, расширившим доступ к данным (включая YouTube) для обучения ИИ.
Удобно, когда ты гугл, у тебя есть youtube - и можно менять пользовательское соглашение со словами "ну не хочешь, просто не используй youtube"👍
• • • • • • • • • • • •
3) Стартап Safe Superintelligence Ильи Суцкевера (сооснователя OpenAI) оценен в $32 млрд
Safe Superintelligence (SSI), ИИ-стартап под руководством сооснователя и бывшего главного научного сотрудника OpenAI Ильи Суцкевера, привлек дополнительные $2 млрд финансирования при оценке в $32 млрд
Суцкевер покинул OpenAI в мае 2024 года после предполагаемого участия в неудавшейся попытке сместить CEO Сэма Альтмана. Он основал SSI вместе с Дэниелом Гроссом и Дэниелом Леви, заявив, что у компании одна цель и один продукт: безопасный сверхинтеллект.
Интересно, что же они там разрабатывают такое? Посмотрите на их сайт: https://ssi.inc/ Ни whitepaper, ничего вообще в открытом доступе. Вообще большая надежда на Илью Суцкевера - если и будет AGI - я бы хотел, чтобы именно он стоял у истоков и заправлял всем. Он очень сильно за безопасность и все такое
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
✨ @thats_it_ai_tech
#подутреннийкофе #новости
• • • • • • • • • • • •
1) Anthropic запускает подписку Claude Max за $100 и $200 в месяц
Anthropic представила новую подписку Claude Max, нацеленную на продвинутых пользователей и команды. Она доступна в двух вариантах:
- $100 в месяц: лимиты использования в 5 раз выше, чем у стандартного Claude Pro
- $200 в месяц: лимиты использования в 20 раз выше, чем у Claude Pro
Этот шаг направлен на увеличение доходов компании, необходимых для покрытия огромных затрат на разработку передовых ИИ-моделей. Anthropic идет по стопам OpenAI, чей ChatGPT Pro принес значительный доход после запуска (тоже 200$ в месяц стоит). Руководитель отдела продуктов Anthropic Скотт Уайт не исключает появления еще более дорогих подписок в будущем, ориентируясь на отзывы пользователей.
С одной стороны - такие дорогие подписки, это логичный шаг для компаний, инвестирующих миллиарды в разработку. С другой – это повышает порог входа для индивидуальных пользователей (как мы с вами). Надеюсь, что базовые и Pro-версии останутся доступными, и такая гонка не приведет к чрезмерному расслоению доступа к ассистентам
Если бы подписка за 200 баксов давала доступ к next level модели какой-то очень полезной - я бы взял. А так, вроде лимитов хватает и так - и это очень хорошо!))
• • • • • • • • • • • •
2) Google объединяет Gemini и Veo для создания универсального ИИ-ассистента
Google DeepMind планирует интегрировать свою языковую модель Gemini с генератором видео Veo. Гендиректор Демис Хассабис видит в этом шаг к созданию мультимодального "универсального цифрового ассистента", способного помогать в реальном мире.
Ключевой аспект – обучение Veo на огромных массивах видео с YouTube, что, по словам Хассабиса, позволяет модели понять физику мира. Это стало возможным благодаря прошлогодним изменениям в пользовательском соглашении Google, расширившим доступ к данным (включая YouTube) для обучения ИИ.
Удобно, когда ты гугл, у тебя есть youtube - и можно менять пользовательское соглашение со словами "ну не хочешь, просто не используй youtube"
• • • • • • • • • • • •
3) Стартап Safe Superintelligence Ильи Суцкевера (сооснователя OpenAI) оценен в $32 млрд
Safe Superintelligence (SSI), ИИ-стартап под руководством сооснователя и бывшего главного научного сотрудника OpenAI Ильи Суцкевера, привлек дополнительные $2 млрд финансирования при оценке в $32 млрд
Суцкевер покинул OpenAI в мае 2024 года после предполагаемого участия в неудавшейся попытке сместить CEO Сэма Альтмана. Он основал SSI вместе с Дэниелом Гроссом и Дэниелом Леви, заявив, что у компании одна цель и один продукт: безопасный сверхинтеллект.
Интересно, что же они там разрабатывают такое? Посмотрите на их сайт: https://ssi.inc/ Ни whitepaper, ничего вообще в открытом доступе. Вообще большая надежда на Илью Суцкевера - если и будет AGI - я бы хотел, чтобы именно он стоял у истоков и заправлял всем. Он очень сильно за безопасность и все такое
• • • • • • • • • • • •
#подутреннийкофе #новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍11❤3🔥1
Генератор эмоджи и статейка "на почитать и поразмыслить"
• • • • • • • • • • • •
Всем привет. Что-то на выходных совсем плохо читают новости и, особенно, дневные посты.❤️ Поэтому на выходных я буду выкладывать либо только свои статьи (кстати, статьи будут не только про ИИ, а чуть шире - про технологии вообще), либо что-то совсем простенькое, либо то, что не успел выложить на буднях, либо вообще ничего. Готовить посты на выходные отдельно - не буду. Конечно же, ежедневный дайджест под утренний кофе останется ежедневным - без изменений
• • • • • • • • • • • •
Emojis - сервис для создания эмоджи, иконок и всего такого
Пишете текст - на выходе получаете картинку. Из готовых можно сделать стикерпак или эмоджипак, например, в телеге
Вообще, забавно как получилось. Когда создавал канал - иконку заказывал у дизайнера. Через пару недель вышла ChatGPT-4o, которая по описанию генерит теперь все что угодно (текущее лого, например). Через неделю после создания канала заказал у дизайнера эмоджи для канала - а теперь и это можно делать самостоятельно за какое-то осязаемое время, даже если творческого вкуса особо нет🤫
• • • • • • • • • • • •
LLMs Are Nearing the End, but Better AI Is Coming (Эра LLM подходит к концу, но скоро появится ИИ получше)
Автор рассуждает на тему того, что LLM (языковые модели) достигли свои пика. Что только языка для описания мира и для понимания мира - недостаточно. Улучшения будут, но не очень сильные. Чтобы сделать действительно большой скачок вперед, модели должны опираться на такие вещи, как гравитация, термодинамика, физика и так далее.
Если есть 20 минут и хороший английский - советую. Мне - было интересно
Статья тут
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
✨ @thats_it_ai_tech
#ии #простомысли
• • • • • • • • • • • •
Всем привет. Что-то на выходных совсем плохо читают новости и, особенно, дневные посты.
• • • • • • • • • • • •
Emojis - сервис для создания эмоджи, иконок и всего такого
Пишете текст - на выходе получаете картинку. Из готовых можно сделать стикерпак или эмоджипак, например, в телеге
Вообще, забавно как получилось. Когда создавал канал - иконку заказывал у дизайнера. Через пару недель вышла ChatGPT-4o, которая по описанию генерит теперь все что угодно (текущее лого, например). Через неделю после создания канала заказал у дизайнера эмоджи для канала - а теперь и это можно делать самостоятельно за какое-то осязаемое время, даже если творческого вкуса особо нет
• • • • • • • • • • • •
LLMs Are Nearing the End, but Better AI Is Coming (Эра LLM подходит к концу, но скоро появится ИИ получше)
Автор рассуждает на тему того, что LLM (языковые модели) достигли свои пика. Что только языка для описания мира и для понимания мира - недостаточно. Улучшения будут, но не очень сильные. Чтобы сделать действительно большой скачок вперед, модели должны опираться на такие вещи, как гравитация, термодинамика, физика и так далее.
Если есть 20 минут и хороший английский - советую. Мне - было интересно
Статья тут
• • • • • • • • • • • •
#ии #простомысли
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍10❤4👾1
Под утренний кофе (2 минуты) ☕️☕
• • • • • • • • • • • •
1) Датацентры в космосе
Я слышал про попытки разметить ДЦ под водой. Слышал про подземные. НО, ДЦ в космосе - это что-то новенькое. Я не понимаю, как там расходы-доходы могут сойтись, честно говоря. Но звучит захватывающе!
Электричество - через солнечные батареи. Интернет - старлинк.
Первый тестовый спутник с ДЦ мощностью 1 киловатт планируется к запуску этим летом. А вообще планы там на гигаватты и больше. Пока не сильно верю, честно говоря
• • • • • • • • • • • •
2) OpenAI представила бенчмарк для оценки способностей моделей поиска информации в интернете
Не буду грузить вас деталями бенчмарка, там больше 1000 задач, по которым происходит оценка. Самое главное, что это чуть ли не один из первых бенчмарков, который оценивает не какие-то узкопрофильные вещи типа "способности к решению задач по математике", а действительно кейс, нужный и полезный для широкой массы людей. Круто! Надеюсь, таких будет побольше
• • • • • • • • • • • •
3) ИИ в гугл таблицах
Гугл добавил поддержку ИИ функций в свои таблицы.
Из заявленных возможностей:
• генерация текста на основе данных
• выделение ключевых выводов на основе данных в ячейках
• возможность категоризировать информацию
• упрощение работы с большими массивами данных
Попробовать у меня пока не получилось, доступно только для альфа-тестеров, и, как я понял, пока только пользователям из США. Думаю, скоро будет официальный громкий анонс. И это должно быть ОЧЕНЬ полезно (кто с таблицами работает много - понимает, о чем я)
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
✨ @thats_it_ai_tech
#подутреннийкофе #новости
• • • • • • • • • • • •
1) Датацентры в космосе
Я слышал про попытки разметить ДЦ под водой. Слышал про подземные. НО, ДЦ в космосе - это что-то новенькое. Я не понимаю, как там расходы-доходы могут сойтись, честно говоря. Но звучит захватывающе!
Электричество - через солнечные батареи. Интернет - старлинк.
Первый тестовый спутник с ДЦ мощностью 1 киловатт планируется к запуску этим летом. А вообще планы там на гигаватты и больше. Пока не сильно верю, честно говоря
• • • • • • • • • • • •
2) OpenAI представила бенчмарк для оценки способностей моделей поиска информации в интернете
Не буду грузить вас деталями бенчмарка, там больше 1000 задач, по которым происходит оценка. Самое главное, что это чуть ли не один из первых бенчмарков, который оценивает не какие-то узкопрофильные вещи типа "способности к решению задач по математике", а действительно кейс, нужный и полезный для широкой массы людей. Круто! Надеюсь, таких будет побольше
• • • • • • • • • • • •
3) ИИ в гугл таблицах
Гугл добавил поддержку ИИ функций в свои таблицы.
Из заявленных возможностей:
• генерация текста на основе данных
• выделение ключевых выводов на основе данных в ячейках
• возможность категоризировать информацию
• упрощение работы с большими массивами данных
Попробовать у меня пока не получилось, доступно только для альфа-тестеров, и, как я понял, пока только пользователям из США. Думаю, скоро будет официальный громкий анонс. И это должно быть ОЧЕНЬ полезно (кто с таблицами работает много - понимает, о чем я)
• • • • • • • • • • • •
#подутреннийкофе #новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍13❤3🔥2
Еще немножко про промпты
Я уже затрагивал тему промптов, и что это такое. Если не знаете - прочитайте - там коротенько.
Подумал, что мне есть, что еще чуть добавить по этой теме.
В целом, нынешние современные ИИ-ассистенты хорошо понимают любые человеческие фразы и научились внутри у себя под капотом их обрабатывать так, чтобы выдавать качественные ответы. Соответственно, для обычного everyday общения ничего сложнее, чем "привет, есть вопрос такой-то, подскажи" - не нужно.
НО, если вы, например, запускаете deep research задачу в ChatGPT - лучше, конечно, промпт сделать получше. Потому что deep research будет работать 10-20 минут, и поменять ваш промпт уже не получится. Представьте, что вы пишете письмо: в этом случае нужно все описать заранее. Я делаю так, просто добавляю: "привет, есть вопрос такой-то, подскажи. но сначала сгенерируй хороший промпт и покажи мне его, я подтвержу и запрошу заново". ИИ возвращает мне готовый отформатированный промпт, я его чуть правлю - и отправляю.
Отдельного упоминания заслуживает интеграция с ИИшками по API - тут вообще обязательно думать над промптом. Продумать все корнер-кейсы (пограничные), обработку ошибок, всякие неожиданные ситуации и тд.
Разделяйте работу с ИИ на три уровня, и все будет отлично:
1) ежедневные несложные задачки: тут достаточно обычного общения, как в чате с другом
2) deep research: желательно подготовить промпт, можно запросить у ИИ - чтобы он сам его сделал
3) интеграция по API: тут уже нужно хорошенько подумать и сделать качественный промпт - от этого напрямую будет зависеть работа вашего сервиса
• • • • • • • • • • • •
😑 +1 в карму за лайк
✨ @thats_it_ai_tech
#ии
Я уже затрагивал тему промптов, и что это такое. Если не знаете - прочитайте - там коротенько.
Подумал, что мне есть, что еще чуть добавить по этой теме.
В целом, нынешние современные ИИ-ассистенты хорошо понимают любые человеческие фразы и научились внутри у себя под капотом их обрабатывать так, чтобы выдавать качественные ответы. Соответственно, для обычного everyday общения ничего сложнее, чем "привет, есть вопрос такой-то, подскажи" - не нужно.
НО, если вы, например, запускаете deep research задачу в ChatGPT - лучше, конечно, промпт сделать получше. Потому что deep research будет работать 10-20 минут, и поменять ваш промпт уже не получится. Представьте, что вы пишете письмо: в этом случае нужно все описать заранее. Я делаю так, просто добавляю: "привет, есть вопрос такой-то, подскажи. но сначала сгенерируй хороший промпт и покажи мне его, я подтвержу и запрошу заново". ИИ возвращает мне готовый отформатированный промпт, я его чуть правлю - и отправляю.
Отдельного упоминания заслуживает интеграция с ИИшками по API - тут вообще обязательно думать над промптом. Продумать все корнер-кейсы (пограничные), обработку ошибок, всякие неожиданные ситуации и тд.
Разделяйте работу с ИИ на три уровня, и все будет отлично:
1) ежедневные несложные задачки: тут достаточно обычного общения, как в чате с другом
2) deep research: желательно подготовить промпт, можно запросить у ИИ - чтобы он сам его сделал
3) интеграция по API: тут уже нужно хорошенько подумать и сделать качественный промпт - от этого напрямую будет зависеть работа вашего сервиса
• • • • • • • • • • • •
#ии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍24🔥3⚡2
Это должна быть новая general моделька - улучшение chatgpt-4o
в "под утренний кофе" напишу подробный разбор анонса.
• • • • • • • • • • • •
UPD: основное - тут:
• сделаны с фокусом на разработчиков
• наконец 1 млн токенов контекстное окно
• контекст не теряется даже при полном заполнении (на целый 1млн)
• знания в них до 01.07.2024
#молния
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1⚡8❤6🔥5
• • • • • • • • • • • •
1) Ночью OpenAI выпустили GPT-4.1
В формате чата эта модель, по крайней мере пока, доступна не будет.
Три модели: большая 4.1, средняя 4.1 mini, младшая 4.1 nano
• вроде как сделаны с фокусом на разработчиков - в кодинге по бенчмаркам стали лучше
• контекстное окно 1млн токен - при этом модель одинаково хорошо ориентируется во всем окне, а не как раньше - после 40 процентов - начинало ухудшаться качество, модель "забывала" или "теряла детали" - сейчас такого не будет (по заявлению OpenAI)
• знания в модели до 01.07.2024
Я вчера потестил модель немного. Тестировал напротив Claude Sonnet 3.7 и Gemini 2.5 pro exp. Тестил чисто на задачках по разработке. Сделать анимацию огня и искр, сделать сайтик, написать юнит тесты - везде, в каждой задаче Claude Sonnet 3.7 - на голову лучше, Gemini 2.5 - просто лучше, дальше всегда распределялось так 4.1 - 4.1.mini - 4.1.nano (ну и логично в принципе).
В общем, что хочу сказать - ждем следующие модельки) Тут особо ловить нечего. Как минимум, пока Gemini 2.5 pro exp - бесплатная вообще. Возможно, действительно автор статьи из этого поста прав - и больших прорывов уже не будет
• • • • • • • • • • • •
2) ByteDance представили новую модель Seaweed-7B для генерации видео
Вроде просто еще одна модель для генерации видео, но очень решил про нее написать, потому что очень достойно выглядят видосы, а сама базовая модель - относительно небольшая.
Можно будет создавать видео по тексту, по изображениям, генерировать видео в реальном времени - просто давая команды в моменте.
Попробовать посоздавать свои видосы пока нельзя, но очень советую пройти на их сайтик и посмотреть - красотища (правда у меня только через vpn получилось зайти)
• • • • • • • • • • • •
3) Google показали модель DolphinGemma — она поможет нам расшифровать язык дельфинов
Она обучена на датасете звуков дельфинов. Сотрудники проекта Wild Dolphin Project собирали эти данные больше 40 лет. DolphinGemma слушает речь дельфинов, выявляет структуру и похожие паттерны, прогнозирует следующие звуки - аналогично, как современные LLM работают с нашим, человеческим языком. Цель основательницы WDP - однажды поговорить с дельфинами на дельфиньем.
• • • • • • • • • • • •
4) Ну и напоследок - не очень приятное: OpenAI еще сократила время для тестирования своих ИИ-моделей на безопасность
На проведение оценок и тестов дают всего несколько дней. Такова цена гонки и конкуренции.
Стандартов безопасности ИИ тоже никаких мировых нет.
Для примера - GPT-4 тестировали полгода. А на новую супер-мощную о3 будет МЕНЬШЕ НЕДЕЛИ и очень ограниченные ресурсы.
Ну прям AI-2027. Эх, нехорошо. Ой нехорошо
• • • • • • • • • • • •
#подутреннийкофе #новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍12🔥3👾3❤2