Ваш мозг VS Алкоголь p.2
Люди, регулярно употребляющие алкоголь, испытывают выброс картизола (гормона стресса), когда не пьют, поэтому их уровень напряжения в обычной жизни становится очень большим, и не пить становится сложно. Кроме того, регулярное употребление алкоголя повышает уровень эстрогена как у мужчин, так и у женщин, в результате процесса, падает тестостерон, увеличивается % откладываемого жира и увеличивает риск развития рака груди у женщин.
Если увеличение количества выпитого алкоголя заставляет вас (или кого-то рядом с вами) чувствовать себя все лучше и лучше, не теряя контроля, то, вероятно, это является предиктором, что вы можете стать в будущем алкоголиком (порог толерантности у него намного выше, чем у большинства людей).
Если вы сильно краснеете, когда пьете, скорее всего, у вас низкий уровень алкогольдегидрогеназы, и вы испытываете накопление токсических эффектов из-за невозможности полноценного метаболизма.
Целенаправленное охлаждение тела повышает уровень адреналина и может способствовать выведению алкоголя из мозга и кровотока.
Алкоголь снижает внутреннюю температуру тела, поэтому будьте осторожны, если выпили - терморегуляция может быть нарушена. Не погружайтесь в холодное окружение во время употребления алкоголя.
Алкоголь обладает мочегонным действием, поэтому убедитесь, что у вас достаточно электролитов, даже если вы выпили всего 1-2 порции алкоголя накануне вечером (после питья выпейте 1-2 стакана воды на каждый алкогольный напиток).
Ваш выбор напитка имеет значение! И не только из-за содержания сахара, но и из-за нитратов и других ингредиентов. Пиво наименее вероятно вызовет похмелье, в то время как коньяк - наиболее. По возрастанию: пиво – водка – джин – белое вино – виски – ром – красное вино – бренди.
Абсолютно не стоит пить во время беременности, вне зависимости от информации, которую вы находите в интернете. Алкоголь - это мутаген, который может нанести серьезный вред развивающемуся ребенку. Мозг ребенка в раннем постнатальном периоде невероятно пластичен. Риск фетального алкогольного синдрома (ФАС) реален, и необходимое для его развития количество алкоголя неизвестно. Самый безопасный уровень употребления алкоголя во время беременности - это ноль.
@aihappens
Люди, регулярно употребляющие алкоголь, испытывают выброс картизола (гормона стресса), когда не пьют, поэтому их уровень напряжения в обычной жизни становится очень большим, и не пить становится сложно. Кроме того, регулярное употребление алкоголя повышает уровень эстрогена как у мужчин, так и у женщин, в результате процесса, падает тестостерон, увеличивается % откладываемого жира и увеличивает риск развития рака груди у женщин.
Если увеличение количества выпитого алкоголя заставляет вас (или кого-то рядом с вами) чувствовать себя все лучше и лучше, не теряя контроля, то, вероятно, это является предиктором, что вы можете стать в будущем алкоголиком (порог толерантности у него намного выше, чем у большинства людей).
Если вы сильно краснеете, когда пьете, скорее всего, у вас низкий уровень алкогольдегидрогеназы, и вы испытываете накопление токсических эффектов из-за невозможности полноценного метаболизма.
Целенаправленное охлаждение тела повышает уровень адреналина и может способствовать выведению алкоголя из мозга и кровотока.
Алкоголь снижает внутреннюю температуру тела, поэтому будьте осторожны, если выпили - терморегуляция может быть нарушена. Не погружайтесь в холодное окружение во время употребления алкоголя.
Алкоголь обладает мочегонным действием, поэтому убедитесь, что у вас достаточно электролитов, даже если вы выпили всего 1-2 порции алкоголя накануне вечером (после питья выпейте 1-2 стакана воды на каждый алкогольный напиток).
Ваш выбор напитка имеет значение! И не только из-за содержания сахара, но и из-за нитратов и других ингредиентов. Пиво наименее вероятно вызовет похмелье, в то время как коньяк - наиболее. По возрастанию: пиво – водка – джин – белое вино – виски – ром – красное вино – бренди.
Абсолютно не стоит пить во время беременности, вне зависимости от информации, которую вы находите в интернете. Алкоголь - это мутаген, который может нанести серьезный вред развивающемуся ребенку. Мозг ребенка в раннем постнатальном периоде невероятно пластичен. Риск фетального алкогольного синдрома (ФАС) реален, и необходимое для его развития количество алкоголя неизвестно. Самый безопасный уровень употребления алкоголя во время беременности - это ноль.
@aihappens
🟢 Напоминание: завтра в 19:30 по мск проводим звонок с @seeallochnaya прямо здесь.
Обсудим, как ChatGPT ищет информацию в интернете, как работают плагины, а также коснемся альфа-версии интерпретатора кода, которая появилась у некоторых пользователей.
Ссылка, чтобы добавить событие в гугл календарь (работает не всегда )
приходите, я буду рад
@aihappens
Обсудим, как ChatGPT ищет информацию в интернете, как работают плагины, а также коснемся альфа-версии интерпретатора кода, которая появилась у некоторых пользователей.
Ссылка, чтобы добавить событие в гугл календарь (работает не всегда )
приходите, я буду рад
@aihappens
запись стрима, где мы разбирались с плагинами к gpt-4 и как сеть научили ходить в интернет доступна тут:
https://youtu.be/TEUD8DbGQ68
@aihappens
https://youtu.be/TEUD8DbGQ68
@aihappens
🟨 У меня случилось контентоксикация!
В конце мая я готовился к отпуску в июне и решил, что нужно записать побольше контента: 10 уроков на курс, пару подкастов с Димой, эфир с Игорем, 3 конференции и 5 выступлений в компаниях.
Я, конечно, осилил этот марафон, но устал так, что все новости про шлем от Apple или фонды от OpenAI перестали мне быть интересными.
Еще неделю я точно буду восстанавливаться, а пока вот короткие заметки из лекции Хубермана про воду:
Вода способствует нормальной клеточной функции, участвует в химических реакциях, способствует свертыванию крови и образованию клеток, а также защищает клетки от свободных радикалов.
Важно поддерживать уровень влаги в клетках и предотвращать обезвоживание, которое может вызвать ментальное и физическое ухудшение состояния. Для поддержания гидратации Эндрю советует выпивать 237 мл жидкости каждый час в течение первых 10 часов после пробуждения.
Почему именно первые 10 часов? В это время почки эффективно фильтруют жидкость, после чего их работа замедляется.
Во время тренировок, нагрузок, при высокой температуре количество жидкости стоит увеличить. Чтобы рассчитать, сколько воды вам нужно выпить, используйте формулу: вес (в кг) × 2 = количество мл, которое нужно потребить каждые 15-20 минут.
Если вы пьете кофе, помните, что кофеин - мочегонное вещество. Чтобы сохранить водный баланс в организме, пейте воду в дополнительном количестве в соотношении 2:1. Например, если вы выпили 250 мл кофе, нужно выпить 500 мл воды.
Важно ли качество воды? Да, лучше использовать фильтрованную воду, так как большинство систем трубопроводов очень старые и пить воду из них не безопасно.
Самый важный показатель в вашей воде - фтор. Его высокое содержание негативно влияет на состояние вашей щитовидной железы.
Чтобы не бегать ночью в туалет, стоит не пить много перед сном (удивительно, правда?). Но кроме этого стоит обратить внимание на скорость питья: ближе к ночи пить стоит очень медленно, и вы насытитесь водой быстрее.
Пейте воду, будьте здоровы. 💙
В конце мая я готовился к отпуску в июне и решил, что нужно записать побольше контента: 10 уроков на курс, пару подкастов с Димой, эфир с Игорем, 3 конференции и 5 выступлений в компаниях.
Я, конечно, осилил этот марафон, но устал так, что все новости про шлем от Apple или фонды от OpenAI перестали мне быть интересными.
Еще неделю я точно буду восстанавливаться, а пока вот короткие заметки из лекции Хубермана про воду:
Вода способствует нормальной клеточной функции, участвует в химических реакциях, способствует свертыванию крови и образованию клеток, а также защищает клетки от свободных радикалов.
Важно поддерживать уровень влаги в клетках и предотвращать обезвоживание, которое может вызвать ментальное и физическое ухудшение состояния. Для поддержания гидратации Эндрю советует выпивать 237 мл жидкости каждый час в течение первых 10 часов после пробуждения.
Почему именно первые 10 часов? В это время почки эффективно фильтруют жидкость, после чего их работа замедляется.
Во время тренировок, нагрузок, при высокой температуре количество жидкости стоит увеличить. Чтобы рассчитать, сколько воды вам нужно выпить, используйте формулу: вес (в кг) × 2 = количество мл, которое нужно потребить каждые 15-20 минут.
Если вы пьете кофе, помните, что кофеин - мочегонное вещество. Чтобы сохранить водный баланс в организме, пейте воду в дополнительном количестве в соотношении 2:1. Например, если вы выпили 250 мл кофе, нужно выпить 500 мл воды.
Важно ли качество воды? Да, лучше использовать фильтрованную воду, так как большинство систем трубопроводов очень старые и пить воду из них не безопасно.
Самый важный показатель в вашей воде - фтор. Его высокое содержание негативно влияет на состояние вашей щитовидной железы.
Чтобы не бегать ночью в туалет, стоит не пить много перед сном (удивительно, правда?). Но кроме этого стоит обратить внимание на скорость питья: ближе к ночи пить стоит очень медленно, и вы насытитесь водой быстрее.
Пейте воду, будьте здоровы. 💙
✅ Новая функция вызова в Chat Completions API
✅ Обновленные и более управляемые версии gpt-4 и gpt-3.5-turbo
✅ Новая версия gpt-3.5-turbo с 16k контекстом (вместо стандартного 4k)
✅ Снижение стоимости нашей самой передовой модели embeddings на 75%
✅ Снижение стоимости входных токенов для gpt-3.5-turbo на 25%
📣 Убраны из использования модели gpt-3.5-turbo-0301 и gpt-4-0314
обещают закрыть список ожидания на API GpT4, выдав модель всем!
про функцию новую сделаю отдельный пост
почитать больше тут
@aihappens
✅ Обновленные и более управляемые версии gpt-4 и gpt-3.5-turbo
✅ Новая версия gpt-3.5-turbo с 16k контекстом (вместо стандартного 4k)
✅ Снижение стоимости нашей самой передовой модели embeddings на 75%
✅ Снижение стоимости входных токенов для gpt-3.5-turbo на 25%
📣 Убраны из использования модели gpt-3.5-turbo-0301 и gpt-4-0314
обещают закрыть список ожидания на API GpT4, выдав модель всем!
про функцию новую сделаю отдельный пост
почитать больше тут
@aihappens
🟣Читал тут пост, далее цитата:
Четырёхнедельный (!) французский ИИ-стартап Mistral от выходцев из Google и Meta привлёк €105 млн инвестиций и получил оценочную стоимость в €260 млн. Что такое Mistral прямо сейчас? Сайт с тремя предложениями и почтой для найма сотрудников.
ИИ-гонка выходит из-под контроля. Новые стартапы всё больше напоминают мыльные пузыри времён пика NFT-хайпа.
Теперь, что я думаю про это:
На самом деле, что такое Mistral и почему этот пост так сильно вводит в заблуждение.
Mistral - это европейский ответ OpenAI. Куча больших дядь скинулись небольшим объемом средств, чтобы создать хоть какую-то конкуренцию Америке. Внутри - понятная команда из DeepMind и Meta. Но нужно ли им сейчас делать красивый сайт для продукта? Скорее всего нет, ведь их главная задача - вкладываться в исследования, а не в пиар.
Мой основной вопрос заключается в том, где они будут брать ресурсы для обучения моделей, но, вероятно, у них есть уже мысли в этом направлении. Будем наблюдать! 👀
@aihappens
Четырёхнедельный (!) французский ИИ-стартап Mistral от выходцев из Google и Meta привлёк €105 млн инвестиций и получил оценочную стоимость в €260 млн. Что такое Mistral прямо сейчас? Сайт с тремя предложениями и почтой для найма сотрудников.
ИИ-гонка выходит из-под контроля. Новые стартапы всё больше напоминают мыльные пузыри времён пика NFT-хайпа.
Теперь, что я думаю про это:
На самом деле, что такое Mistral и почему этот пост так сильно вводит в заблуждение.
Mistral - это европейский ответ OpenAI. Куча больших дядь скинулись небольшим объемом средств, чтобы создать хоть какую-то конкуренцию Америке. Внутри - понятная команда из DeepMind и Meta. Но нужно ли им сейчас делать красивый сайт для продукта? Скорее всего нет, ведь их главная задача - вкладываться в исследования, а не в пиар.
Мой основной вопрос заключается в том, где они будут брать ресурсы для обучения моделей, но, вероятно, у них есть уже мысли в этом направлении. Будем наблюдать! 👀
@aihappens
Forwarded from Derp Learning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Произошел очередной отвал жепы башки на поприще ИИ-ассистентов!
Даем на входе видео с ютуба, скриншот из дискорда, и говорим: я вот дошел до этого шага на видео, покажи на скриншоте, куда мне кликать дальше.
Агенты ищут в видео кусок, описанный юзером, смотрят, что идет дальше, ищут нужный кусок скриншота.
Какой простор для оптимизации техподдержки, 99% работы которой сводится к совместному чтению уже существующих мануалов вместе с юзером.
Hold on to yourjobs papers, what a time to be alive intensifies
Магия, да и только!
paper
tweet
Даем на входе видео с ютуба, скриншот из дискорда, и говорим: я вот дошел до этого шага на видео, покажи на скриншоте, куда мне кликать дальше.
Агенты ищут в видео кусок, описанный юзером, смотрят, что идет дальше, ищут нужный кусок скриншота.
Какой простор для оптимизации техподдержки, 99% работы которой сводится к совместному чтению уже существующих мануалов вместе с юзером.
Hold on to your
Магия, да и только!
paper
tweet
Forwarded from Гуринович делится! (Eduard Gurinovich)
На полях ПМЭФ звучат разные мысли, одна из них меня скажем так … удивила.
Я много времени трачу на изучение трендов и уж дроны точно не вызывают страхов и особых надежд.
А вот если бы в утверждении Пескова заменить слово «дроны» на AI, то я бы подписался под каждым словом!
Там же на ПМЭФ Герман Греф рассуждал на тему суверенитета в сфере AI и заверял всех журналистов что все разработки Сбербанка самодостаточны и не опираются на иностранные технологии, а так же отметил что есть сложности с поставками «железа», но и в этом направлении ведутся работы.
Во-первых не опираться на любые опенсорсные модели в современных реалиях просто неразумно.
Во-вторых ценна не сама по себе модель, а данные, на которых она обучена и дообучается, а данных к сожалению у условного Google & OpenAi (microsoft) на два три порядка больше чем у Сбербанка.
У Яндекса дела чуть лучше за счет поисковика, но проблема все еще остаётся. Игнорировать этот разрыв как минимум неразумно.🤨
Более того, тот же ChatGPT развивается с колоссальной скоростью тк им пользуются миллионы людей, дающие базу для развития модели! Обновления радикального характера происходят раз в пару месяцев, а чуть ли не еженедельно выходят новые узкоспециализированные модели либо плагины!
Если у вас так же как и у меня есть много надежд (а возможно и страхов!) связанных с большими языковыми моделями, и вы не знаете с чего начать процесс погружения в самую динамично развивающуюся индустрию, то рад порекомендовать Вам курс Леши Хахунова, технического директора и сооснователя dbrain, автора канала @aihappens.
Леша уже 7 лет строит бизнес на базе AI/ML и создал курс не в формате записанных уроков, а в формате еженедельных видео о самых главных изменениях.
🔥 Ссылка на курс: prompting.one
Курс отличается тем, что это НЕ набор шаблонов, а инструмент понимания базовых принципов работы нейросетей + еженедельные апдейты.
Рекомендую! 🙏🏼
#ИИ #ChatGPT
Мой канал: Гуринович делится!
Я много времени трачу на изучение трендов и уж дроны точно не вызывают страхов и особых надежд.
А вот если бы в утверждении Пескова заменить слово «дроны» на AI, то я бы подписался под каждым словом!
Там же на ПМЭФ Герман Греф рассуждал на тему суверенитета в сфере AI и заверял всех журналистов что все разработки Сбербанка самодостаточны и не опираются на иностранные технологии, а так же отметил что есть сложности с поставками «железа», но и в этом направлении ведутся работы.
Во-первых не опираться на любые опенсорсные модели в современных реалиях просто неразумно.
Во-вторых ценна не сама по себе модель, а данные, на которых она обучена и дообучается, а данных к сожалению у условного Google & OpenAi (microsoft) на два три порядка больше чем у Сбербанка.
У Яндекса дела чуть лучше за счет поисковика, но проблема все еще остаётся. Игнорировать этот разрыв как минимум неразумно.
Более того, тот же ChatGPT развивается с колоссальной скоростью тк им пользуются миллионы людей, дающие базу для развития модели! Обновления радикального характера происходят раз в пару месяцев, а чуть ли не еженедельно выходят новые узкоспециализированные модели либо плагины!
Если у вас так же как и у меня есть много надежд (а возможно и страхов!) связанных с большими языковыми моделями, и вы не знаете с чего начать процесс погружения в самую динамично развивающуюся индустрию, то рад порекомендовать Вам курс Леши Хахунова, технического директора и сооснователя dbrain, автора канала @aihappens.
Леша уже 7 лет строит бизнес на базе AI/ML и создал курс не в формате записанных уроков, а в формате еженедельных видео о самых главных изменениях.
Курс отличается тем, что это НЕ набор шаблонов, а инструмент понимания базовых принципов работы нейросетей + еженедельные апдейты.
Рекомендую! 🙏🏼
#ИИ #ChatGPT
Мой канал: Гуринович делится!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌝 скучно дома? устал на работе?
самое время посмотреть наш новый подкаст с Димой @Matskevich про адаптацию к AI! :)
https://youtu.be/PjIwLdbl2xA
скоро будет еще про детей.
делитесь ощущениями после просмотра 🤍
@aihappens
самое время посмотреть наш новый подкаст с Димой @Matskevich про адаптацию к AI! :)
https://youtu.be/PjIwLdbl2xA
скоро будет еще про детей.
делитесь ощущениями после просмотра 🤍
@aihappens
YouTube
Будущее ИИ и ChatGPT: Интервью с Сэмом Альтманом. Обсуждаем с Алексеем Хахуновым
15го апреля мы запускаем второй поток интенсива: за 10 дней от нуля до использования ChatGPT каждый день.
Узнать подробнее про интенсив: https://gconf.io/
Сразу оплатить: https://www.tg-me.com/gptconf_bot?start=start
Присоединяйтесь к группе предпринимателей…
Узнать подробнее про интенсив: https://gconf.io/
Сразу оплатить: https://www.tg-me.com/gptconf_bot?start=start
Присоединяйтесь к группе предпринимателей…
Forwarded from Сиолошная
Как я писал ранее, за последние недели команда OpenAI посетила 25 городов на 6 континентах. Цель поездки - поговорить с пользователями, разработчиками, политиками и общественностью, чтобы узнать, что для них важно в развитии и применении искусственного интеллекта.
Что они вынесли из этих бесед:
— Пользователи и разработчики уже сейчас создают полезные приложения с помощью инструментов OpenAI. Применение инструментов варьируется от поддержки образования в Нигерии до улучшения общественных услуг в Сингапуре и сокращения потерь пищи во Франции.
— Все надеются, что AI сможет улучшить доступ к индивидуальному образованию и здравоохранению, и увеличить экономический рост. Однако есть и опасения связанные с дезинформацией, экономическими изменениями, а также безопасностью и рисками от все более мощных моделей.
— Главное, что радует команду OpenAI — это что политики активно вовлечены в вопросы AI и стараются гарантировать безопасное и полезное использование текущих инструментов. Они хотят максимизировать пользу от AI, управляя его рисками, и поддерживают идею создания глобального фреймворка для управления будущими системами.
— Люди хотят знать больше об основных ценностях OpenAI. В статье дается большое количество ссылок на основные политики и принципы компании (1, 2, 3), включая политику не обучаться на данных клиентов API, фокус на создании механизмов безопасности и исследовании способностей систем.
На основе полученных отзывов, OpenAI будет фокусироваться на:
— увеличении пользы и доступности своих продуктов. Это включает в себя как обучение моделей "нюансам" различных индивидуальных потребностей и глобальных культуры, улучшение качества работы на языках, отличных от английского, и пересмотр ценовой политики.
— дальнейшем развитии практик управления и контроля foundation models (что это такое я писал тут), которые могут стать "умнее" людей со временем. Сюда входит тестирование и улучшение конкретных практик контроля, оценку безопасности до внедрения моделей. OpenAI также продолжит вкладывать ресурсы в подходы, основанные на общественном мнении (они недавно запустили фонд), и поддержку международных исследовательских групп.
— работе над раскрытием преимуществ AI, в том числе распространению знаний в области AI среди обычных людей (не технарей), помощи разработчикам в получении выгоды от новых технологий, предоставлении поддержки организациям, исследующим использование инструментов OpenAI, и проведении исследований социальных и экономических последствий создаваемых ими систем (Sam Altman как-то обмолвился, что сейчас компания инвестирует в самое масштабное и дорогое исследование по безусловному базовому доходу. Если всё будут делать машины — то как и зачем жить нам?).
Что они вынесли из этих бесед:
— Пользователи и разработчики уже сейчас создают полезные приложения с помощью инструментов OpenAI. Применение инструментов варьируется от поддержки образования в Нигерии до улучшения общественных услуг в Сингапуре и сокращения потерь пищи во Франции.
— Все надеются, что AI сможет улучшить доступ к индивидуальному образованию и здравоохранению, и увеличить экономический рост. Однако есть и опасения связанные с дезинформацией, экономическими изменениями, а также безопасностью и рисками от все более мощных моделей.
— Главное, что радует команду OpenAI — это что политики активно вовлечены в вопросы AI и стараются гарантировать безопасное и полезное использование текущих инструментов. Они хотят максимизировать пользу от AI, управляя его рисками, и поддерживают идею создания глобального фреймворка для управления будущими системами.
— Люди хотят знать больше об основных ценностях OpenAI. В статье дается большое количество ссылок на основные политики и принципы компании (1, 2, 3), включая политику не обучаться на данных клиентов API, фокус на создании механизмов безопасности и исследовании способностей систем.
На основе полученных отзывов, OpenAI будет фокусироваться на:
— увеличении пользы и доступности своих продуктов. Это включает в себя как обучение моделей "нюансам" различных индивидуальных потребностей и глобальных культуры, улучшение качества работы на языках, отличных от английского, и пересмотр ценовой политики.
— дальнейшем развитии практик управления и контроля foundation models (что это такое я писал тут), которые могут стать "умнее" людей со временем. Сюда входит тестирование и улучшение конкретных практик контроля, оценку безопасности до внедрения моделей. OpenAI также продолжит вкладывать ресурсы в подходы, основанные на общественном мнении (они недавно запустили фонд), и поддержку международных исследовательских групп.
— работе над раскрытием преимуществ AI, в том числе распространению знаний в области AI среди обычных людей (не технарей), помощи разработчикам в получении выгоды от новых технологий, предоставлении поддержки организациям, исследующим использование инструментов OpenAI, и проведении исследований социальных и экономических последствий создаваемых ими систем (Sam Altman как-то обмолвился, что сейчас компания инвестирует в самое масштабное и дорогое исследование по безусловному базовому доходу. Если всё будут делать машины — то как и зачем жить нам?).
важные новости от компании open.ai:
1) web browsing у модели временно забрали, так как она читала платный контент.
(я честно так не нашел регулярных кейсов применения у себя веб браузинга).
Саму функцию скоро вернут.
2) на следующей неделе добавят интерпретатор кода. (модель сама себе код написала и сама его запустила). Фича оч крутая, на альфа тестах результаты были супер, даже если не дорабатывали будет работать круто. Напишу отдельно про кейсы.
3) API gpt4 теперь у всех. Ждём когда она станет дешевле хотя бы в 10 раз и будет совсем хорошо.
в целом ребята двигаются прям по своему роад мэпу, приятно.
@aihappens
1) web browsing у модели временно забрали, так как она читала платный контент.
(я честно так не нашел регулярных кейсов применения у себя веб браузинга).
Саму функцию скоро вернут.
2) на следующей неделе добавят интерпретатор кода. (модель сама себе код написала и сама его запустила). Фича оч крутая, на альфа тестах результаты были супер, даже если не дорабатывали будет работать круто. Напишу отдельно про кейсы.
3) API gpt4 теперь у всех. Ждём когда она станет дешевле хотя бы в 10 раз и будет совсем хорошо.
в целом ребята двигаются прям по своему роад мэпу, приятно.
@aihappens
GPT-4 научилась выполнять код внутри себя. На первый взгляд, может показаться, что в этом нет ничего важного. Однако после 3-х дней исследований, я делюсь своими наблюдениями 🙂
1) В общем, задача запуска кода - это основное препятствие для непрограммистов, которые хотят создать что-то свое. Как бы в этом месте проходит водораздел между теми, кто может запустить среду разработки (или хотя бы командную строку). При этом эта граница начинает стираться.
2) Режим, в котором работает интерпретатор кода, сильно отличается от обычной модели. Возможно, это даже отдельная модель с сложной инструкцией. Она задает вопросы и общается только на английском языке. Круто!
3) Весь код, который написала модель, можно скопировать и запустить.
4) Главная задача для улучшения - это этап понимания данных. У модели условно 3 фазы: понимание данных, написание кода и построение графиков. Ей нужен удобный формат на первом этапе, далее она сама пишет и исправляет код, а графики рисует безупречно.
Возможно, вы скажете: а кому вообще нужно в обычной жизни писать код? И тут самое интересное. Живя в парадигме, что у меня есть аналитик, который может делать все, что угодно, задачи резко появились! Я отдал ему анализ своих личных финансов, с его помощью сделал аналитику на курсе, решил рабочую задачу прогнозирования лактации и начал создавать инструмент, который будет создавать FAQ для любого сообщества (находить топ-20 вопрос-ответ и затем самостоятельно отвечать на них).
Оказалось, данных масса, просто обрабатывать их было невыносимо трудно. (кстати строить статистики по группам и канал очень весело, только если вы захотите скачать данные вам нужна винда или андроид версия тг)
Как говорит наш индийский друг - what a time to be alive!
@aihappens
1) В общем, задача запуска кода - это основное препятствие для непрограммистов, которые хотят создать что-то свое. Как бы в этом месте проходит водораздел между теми, кто может запустить среду разработки (или хотя бы командную строку). При этом эта граница начинает стираться.
2) Режим, в котором работает интерпретатор кода, сильно отличается от обычной модели. Возможно, это даже отдельная модель с сложной инструкцией. Она задает вопросы и общается только на английском языке. Круто!
3) Весь код, который написала модель, можно скопировать и запустить.
4) Главная задача для улучшения - это этап понимания данных. У модели условно 3 фазы: понимание данных, написание кода и построение графиков. Ей нужен удобный формат на первом этапе, далее она сама пишет и исправляет код, а графики рисует безупречно.
Возможно, вы скажете: а кому вообще нужно в обычной жизни писать код? И тут самое интересное. Живя в парадигме, что у меня есть аналитик, который может делать все, что угодно, задачи резко появились! Я отдал ему анализ своих личных финансов, с его помощью сделал аналитику на курсе, решил рабочую задачу прогнозирования лактации и начал создавать инструмент, который будет создавать FAQ для любого сообщества (находить топ-20 вопрос-ответ и затем самостоятельно отвечать на них).
Оказалось, данных масса, просто обрабатывать их было невыносимо трудно. (кстати строить статистики по группам и канал очень весело, только если вы захотите скачать данные вам нужна винда или андроид версия тг)
Как говорит наш индийский друг - what a time to be alive!
@aihappens
🟪 шансик поработать вместе!
В Dbrain ищем главу разработки. В команде: два back-разработчика, front-разработчик, DevOps, QA.
Будем много работать вместе.
Вакансия здесь: https://dbrain.notion.site/Head-of-development-8f910aff24c044df8d4c08d121b4f2dc
По вопросам можно обращаться сюда: @Ahahun
Чеклист для проверки, подходишь ли ты:
1) У тебя есть опыт управления командой из 3-5 человек+.
2) Знаешь, как решать задачи с ограниченными ресурсами.
3) Считаешь, что генеративные сети - это охрененно 🌝
4) Идеально, если у тебя есть опыт работы с ML-командами.
5) Ты отлично владеешь английским языком и тебе комфортно на нем общаться.
В Dbrain ищем главу разработки. В команде: два back-разработчика, front-разработчик, DevOps, QA.
Будем много работать вместе.
Вакансия здесь: https://dbrain.notion.site/Head-of-development-8f910aff24c044df8d4c08d121b4f2dc
По вопросам можно обращаться сюда: @Ahahun
Чеклист для проверки, подходишь ли ты:
1) У тебя есть опыт управления командой из 3-5 человек+.
2) Знаешь, как решать задачи с ограниченными ресурсами.
3) Считаешь, что генеративные сети - это охрененно 🌝
4) Идеально, если у тебя есть опыт работы с ML-командами.
5) Ты отлично владеешь английским языком и тебе комфортно на нем общаться.
dbrain on Notion
Head of development | Notion
Что делаем:
Что произошло в мире генеративных сетей — все понятно и кратко:
1. Интернет решил, что GPT4 стала "тупее". На эти слова немедленно появились возгласы "ВОТ ДА! РАААНЬШЕ!". Однако тесты быстро доказали обратное. По некоторым направлениям модель даже стала чуть умнее, а значимого ухудшения не произошло. Может, тупеет интернет?) Или пристрастие к теории заговоров.
2. Выпущена модель Claude 2 от Anthropic — потенциального конкурента OpenAI. Создатели уделили внимание интерфейсу, но на мой взгляд, она заметно уступает GPT4. Кроме того, пока запущена только в США.
3. Facebook выпустил опенсорс модель LLAMA-2. Основное, что о ней стоит знать — это ближайший аналог GPT3.5, который уже дообучен (дообучение модели — сложный и дорогой процесс). Если вы использовали Davinci / GPT3.5 Turbo, обратите внимание на эту модель.
4. У GPT4 увеличили лимит в два раза (50 сообщений). Это важно, так как я лично часто сталкивался с этим ограничением.
5. Теперь в чате можно задавать инструкции о себе. Не нужно каждый раз сообщать модели, кто вы и из какой компании. Достаточно указать это один раз в инструкции, и модель будет всегда иметь эту информацию. Очень удобно 🙂
@aihappens
1. Интернет решил, что GPT4 стала "тупее". На эти слова немедленно появились возгласы "ВОТ ДА! РАААНЬШЕ!". Однако тесты быстро доказали обратное. По некоторым направлениям модель даже стала чуть умнее, а значимого ухудшения не произошло. Может, тупеет интернет?) Или пристрастие к теории заговоров.
2. Выпущена модель Claude 2 от Anthropic — потенциального конкурента OpenAI. Создатели уделили внимание интерфейсу, но на мой взгляд, она заметно уступает GPT4. Кроме того, пока запущена только в США.
3. Facebook выпустил опенсорс модель LLAMA-2. Основное, что о ней стоит знать — это ближайший аналог GPT3.5, который уже дообучен (дообучение модели — сложный и дорогой процесс). Если вы использовали Davinci / GPT3.5 Turbo, обратите внимание на эту модель.
4. У GPT4 увеличили лимит в два раза (50 сообщений). Это важно, так как я лично часто сталкивался с этим ограничением.
5. Теперь в чате можно задавать инструкции о себе. Не нужно каждый раз сообщать модели, кто вы и из какой компании. Достаточно указать это один раз в инструкции, и модель будет всегда иметь эту информацию. Очень удобно 🙂
@aihappens
Почему Twitter с Маском продолжает жить, а треды от Facebook, вероятно, умрет наравне с Clubhouse? (кстати вы знаете, что по недавним подсчетам, аудитория всех продуктов ФБ 2-3 миллиарда пользователей?)
Это вопрос, на который нужно найти ответ, если вы хотите создавать B2C продукты, которыми пользователи должны по задумке постоянно пользоваться, а не один раз.
Все дело в важной механике - она называется привычка. Но в этой простой механике есть одна очень сложная проблема, с которой человек чаще всего не справляется даже сам - создать новую привычку. Если вы создаете приложение и думаете, что человек привыкнет в него заходить просто так - скорее всего, это ошибка или упрощение. При формировании привычек помимо мотивации есть важный элемент - триггер. Вы должны четко понять, какой триггер будет у человека вызывать желание открыть ваше приложение. И если вы не создаете TikTok, то этот триггер точно будет отличаться от триггера "ощущаю лень".
Пример понятного триггера - приложение для учета пищи. Вам нужно приучить пользователя к тому, что когда он ест, он пользуется вашим приложением. И если вы каким-то продуктовым чудом сделаете так, что пользователь воспользуется приложением 10-20 раз в процессе приема пищи, его вовлеченность в дальнейшем будет гарантирована. Здесь на помощь приходит геймификация и различные награды. Но пост не об этом.
В чем же проблема с тредами Facebook? Очевидно, что план заключался в использовании привычки заходить в Twitter. Но изменить привычку так же сложно, как ее создать. Это был предсказуемый фейл. А привычку писать в Twitter люди формировали на протяжении десятилетия, и в различных контекстах приходили туда что-то читать. Именно это и покупают в таких приложениях, а не просто большую аудиторию. И это покупал фейсбук вместе с инстаграмом и вотсапчиком. Запускать что-то с нуля - совсем другая песня 🙂
@aihappens
Это вопрос, на который нужно найти ответ, если вы хотите создавать B2C продукты, которыми пользователи должны по задумке постоянно пользоваться, а не один раз.
Все дело в важной механике - она называется привычка. Но в этой простой механике есть одна очень сложная проблема, с которой человек чаще всего не справляется даже сам - создать новую привычку. Если вы создаете приложение и думаете, что человек привыкнет в него заходить просто так - скорее всего, это ошибка или упрощение. При формировании привычек помимо мотивации есть важный элемент - триггер. Вы должны четко понять, какой триггер будет у человека вызывать желание открыть ваше приложение. И если вы не создаете TikTok, то этот триггер точно будет отличаться от триггера "ощущаю лень".
Пример понятного триггера - приложение для учета пищи. Вам нужно приучить пользователя к тому, что когда он ест, он пользуется вашим приложением. И если вы каким-то продуктовым чудом сделаете так, что пользователь воспользуется приложением 10-20 раз в процессе приема пищи, его вовлеченность в дальнейшем будет гарантирована. Здесь на помощь приходит геймификация и различные награды. Но пост не об этом.
В чем же проблема с тредами Facebook? Очевидно, что план заключался в использовании привычки заходить в Twitter. Но изменить привычку так же сложно, как ее создать. Это был предсказуемый фейл. А привычку писать в Twitter люди формировали на протяжении десятилетия, и в различных контекстах приходили туда что-то читать. Именно это и покупают в таких приложениях, а не просто большую аудиторию. И это покупал фейсбук вместе с инстаграмом и вотсапчиком. Запускать что-то с нуля - совсем другая песня 🙂
@aihappens