Кайф таких проектов в том, что сначала вроде играешься. Ну не совсем играешь, так как у меня есть определенные обязательства, и по ходу очень много разных мелких проектов делаешь.
И вот начинаешь сначала вроде бы учебную безделицу, и как в пословице - "Чем дальше в лес, тем толще партизаны, в смысле идеи...".
Думаешь - вот сейчас пару кнопок нажму, и все заработает, ан нет. Приходится разбираться и тут самая главная польза:
1. Сначала начинаешь задавать себе вопросы, которые никогда не задавал, искать то, о чем никогда не задумывался.
2. В результате находишь то, что и не думал находить.
В науке это называется словом Серендипити — это когда ты случайно находишь что-то ценное, интересное или нужное, хотя искал совсем другое.
Например: ищешь ключи — находишь забытое письмо, которое радует. Или исследуешь одно в науке — а случайно открываешь что-то великое.
Это не просто удача, а удача, которая приходит к наблюдательному и открытому уму.
Тринити началась как необходимость подключить (просто подключить) несколько RSS лент в учебных целях, и в процессе открылась бездна. Но я пошел дальше.
У меня есть ИИ Мясника (которого я научил отвечать на основе Теории Каст и Ролей - это такая брошюрка для детей, некоторые находят ее полезной).
И вот я познакомил Тринити и Мясника, и спросил его - если тебе Тринити будет присылать новости по ИИ, ты сможешь их анализировать и давать ответы?
Он смог - и очень круто получилось. Теперь мне уже одной Тринити мало. Я думаю целый редакционный совет делать. И есть еще одна очень крутая идея, но пока я ее не скажу. Ее надо реализовать технически, но думаю будет бомба, потому что там сильная нативная виральная механика присутствует.
И вот начинаешь сначала вроде бы учебную безделицу, и как в пословице - "Чем дальше в лес, тем толще партизаны, в смысле идеи...".
Думаешь - вот сейчас пару кнопок нажму, и все заработает, ан нет. Приходится разбираться и тут самая главная польза:
1. Сначала начинаешь задавать себе вопросы, которые никогда не задавал, искать то, о чем никогда не задумывался.
2. В результате находишь то, что и не думал находить.
В науке это называется словом Серендипити — это когда ты случайно находишь что-то ценное, интересное или нужное, хотя искал совсем другое.
Например: ищешь ключи — находишь забытое письмо, которое радует. Или исследуешь одно в науке — а случайно открываешь что-то великое.
Это не просто удача, а удача, которая приходит к наблюдательному и открытому уму.
Тринити началась как необходимость подключить (просто подключить) несколько RSS лент в учебных целях, и в процессе открылась бездна. Но я пошел дальше.
У меня есть ИИ Мясника (которого я научил отвечать на основе Теории Каст и Ролей - это такая брошюрка для детей, некоторые находят ее полезной).
И вот я познакомил Тринити и Мясника, и спросил его - если тебе Тринити будет присылать новости по ИИ, ты сможешь их анализировать и давать ответы?
Он смог - и очень круто получилось. Теперь мне уже одной Тринити мало. Я думаю целый редакционный совет делать. И есть еще одна очень крутая идея, но пока я ее не скажу. Ее надо реализовать технически, но думаю будет бомба, потому что там сильная нативная виральная механика присутствует.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Экосистема ИИ без кода. Интерактивное руководство по самым влиятельным голосам и сообществам для нетехнических пользователей. Откройте для себя лучшие ресурсы для создания продуктов, создания контента и автоматизации работы с ИИ. https://alexeykrol.com/pages/xpeople.html
Думаете это игрушка? Нет, это часть системы сбора информации для Тринити AI. И это не все.
Думаете это игрушка? Нет, это часть системы сбора информации для Тринити AI. И это не все.
Некоторые до сих пор ищут в Гугле ручками. Вот пример того, как это делает ИИ: https://alexeykrol.com/pages/dent.html - не благодарите.
Хотите увидеть 10 минутный ролик, как делать поиск через ИИ за 5 минут?
Anonymous Poll
95%
Да
5%
Чур меня, шайтан!
Что делать? Такой вопрос задаёт себе огромное количество амбициозных людей абсолютно разных профессий и возрастов, которые наблюдают за стремительным развитием искусственного интеллекта и теми возможностями, которые он даёт. Потому что в конечном итоге всё сводится к тому, что вы получаете в свои руки очень мощный инструмент, который может делать две вещи.
Первое — он может полностью заменять людей в каких-то задачах. Это означает, что вы можете выполнять эти задачи, не нанимая людей, а делегируя их искусственному интеллекту. И это будет стоить в тысячи раз дешевле. Разумеется, нужно какое-то время, чтобы этому научиться, чтобы это освоить, но это технические вопросы, которые быстро решаются.
Второй аспект — вы получаете в руки инструмент, помощника, партнёра, если хотите, который может помогать вам реализовывать те идеи, которые вы в принципе не могли физически реализовать, потому что между вашей идеей и реализацией стояла пропасть, которую вы не могли преодолеть. Это пропасть — навыки программирования и так далее, много подобных вещей.
Сейчас всё это развивается, инструменты на основе искусственного интеллекта развиваются.
Где-то они работают лучше, где-то хуже, но мы все понимаем, что мы в начале пути.
Если у кого-то возникают какие-то критические, глупые замечания, то я советую вспомнить первый популярный мобильный телефон Motorola — 25-летней давности, который весил полкилограмма, и всё, что он умел, — это звонить и посылать SMS.
Прошло 25 лет, и сейчас у всех из вас смартфоны, которые по своей мощности и возможностям в сто раз превосходят вычислительный центр Академии наук Советского Союза. Это медицинский факт. И стоят они совершенно смешных денег на самом деле.
Я, кстати, как-то помню, анализировал: когда я закончил Бауманский институт в 1987 году, у нас на кафедре одними из первых появились персональные компьютеры, потому что руководитель кафедры был космонавт Елисеев. Он же был ректором Бауманского института, он же в тот момент был генеральным директором “Энергии”. Ну, так сказать, по блату на ректорскую кафедру нам первыми завезли персональные компьютеры. Тогда это были компьютеры фирмы Laptam и первый IBM PC/XT. Они стоили, как мне рассказывали, около 42 тысяч рублей теми деньгами. Чтобы вы понимали масштаб: моя зарплата как инженера тогда составляла 108 рублей. То есть 42 тысяч и 108 — почувствуйте разницу.
Сейчас хороший, прокачанный современный компьютер, без экрана, но уже такой, на котором можно и модели гонять, стоит примерно 2,5 тысячи долларов. При том, что средняя зарплата нормального профессионала, по крайней мере в США (в Долине), уже 10–15 тысяч, иногда 20 тысяч долларов в месяц. Вот так в экономическом смысле выглядит скорость прогресса.
Но ситуация сейчас кардинально отличается от всего, что было, потому что сама скорость прогресса сильно возросла. Если взять точку прорыва, когда OpenAI опубликовала свой чат — знаменитый ChatGPT — это было меньше трёх лет назад, примерно 2,5–2,7 года. И то, что мы видим сейчас за это время — это чудовищный прогресс.
Соответственно, если у кого-то есть сомнения, я предлагаю смотреть не на то, что сейчас искусственный интеллект может или не может, а на скорость, с которой он развивается и становится всё лучше.
Ещё 3–4 года назад многие писали программистам: ребята, уважаемые программисты, искусственный интеллект вас высадит жёстко — и все смеялись.
Сейчас никто не смеётся. Сейчас этот вопрос уже не обсуждается. Дискуссия среди разработчиков — это кого и когда он высадит быстрее.
А если, допустим, общаться с топ-менеджерами некоторых компаний, там никаких сомнений нет. Всё уже понятно, куда это идёт и так далее.
Соответственно, если подвести итог, то мы понимаем: у нас в руках инструмент, которого раньше никогда не было в истории человечества, и который открывает невиданные возможности. И вот тут мы опять возвращаемся к главному вопросу:
Ну хорошо, а что с этим делать-то? Что делать? Какие идеи реализовать?
Первое — он может полностью заменять людей в каких-то задачах. Это означает, что вы можете выполнять эти задачи, не нанимая людей, а делегируя их искусственному интеллекту. И это будет стоить в тысячи раз дешевле. Разумеется, нужно какое-то время, чтобы этому научиться, чтобы это освоить, но это технические вопросы, которые быстро решаются.
Второй аспект — вы получаете в руки инструмент, помощника, партнёра, если хотите, который может помогать вам реализовывать те идеи, которые вы в принципе не могли физически реализовать, потому что между вашей идеей и реализацией стояла пропасть, которую вы не могли преодолеть. Это пропасть — навыки программирования и так далее, много подобных вещей.
Сейчас всё это развивается, инструменты на основе искусственного интеллекта развиваются.
Где-то они работают лучше, где-то хуже, но мы все понимаем, что мы в начале пути.
Если у кого-то возникают какие-то критические, глупые замечания, то я советую вспомнить первый популярный мобильный телефон Motorola — 25-летней давности, который весил полкилограмма, и всё, что он умел, — это звонить и посылать SMS.
Прошло 25 лет, и сейчас у всех из вас смартфоны, которые по своей мощности и возможностям в сто раз превосходят вычислительный центр Академии наук Советского Союза. Это медицинский факт. И стоят они совершенно смешных денег на самом деле.
Я, кстати, как-то помню, анализировал: когда я закончил Бауманский институт в 1987 году, у нас на кафедре одними из первых появились персональные компьютеры, потому что руководитель кафедры был космонавт Елисеев. Он же был ректором Бауманского института, он же в тот момент был генеральным директором “Энергии”. Ну, так сказать, по блату на ректорскую кафедру нам первыми завезли персональные компьютеры. Тогда это были компьютеры фирмы Laptam и первый IBM PC/XT. Они стоили, как мне рассказывали, около 42 тысяч рублей теми деньгами. Чтобы вы понимали масштаб: моя зарплата как инженера тогда составляла 108 рублей. То есть 42 тысяч и 108 — почувствуйте разницу.
Сейчас хороший, прокачанный современный компьютер, без экрана, но уже такой, на котором можно и модели гонять, стоит примерно 2,5 тысячи долларов. При том, что средняя зарплата нормального профессионала, по крайней мере в США (в Долине), уже 10–15 тысяч, иногда 20 тысяч долларов в месяц. Вот так в экономическом смысле выглядит скорость прогресса.
Но ситуация сейчас кардинально отличается от всего, что было, потому что сама скорость прогресса сильно возросла. Если взять точку прорыва, когда OpenAI опубликовала свой чат — знаменитый ChatGPT — это было меньше трёх лет назад, примерно 2,5–2,7 года. И то, что мы видим сейчас за это время — это чудовищный прогресс.
Соответственно, если у кого-то есть сомнения, я предлагаю смотреть не на то, что сейчас искусственный интеллект может или не может, а на скорость, с которой он развивается и становится всё лучше.
Ещё 3–4 года назад многие писали программистам: ребята, уважаемые программисты, искусственный интеллект вас высадит жёстко — и все смеялись.
Сейчас никто не смеётся. Сейчас этот вопрос уже не обсуждается. Дискуссия среди разработчиков — это кого и когда он высадит быстрее.
А если, допустим, общаться с топ-менеджерами некоторых компаний, там никаких сомнений нет. Всё уже понятно, куда это идёт и так далее.
Соответственно, если подвести итог, то мы понимаем: у нас в руках инструмент, которого раньше никогда не было в истории человечества, и который открывает невиданные возможности. И вот тут мы опять возвращаемся к главному вопросу:
Ну хорошо, а что с этим делать-то? Что делать? Какие идеи реализовать?
Я вижу, по крайней мере, три направления, которые сейчас мне видны, учитывая то, что я сканирую рынок в режиме нон-стоп. Я много чего параллельно делаю, в том числе сканирую рынок. В частности, проект Trinity был сделан для того, чтобы делегировать интеллектуальное сканирование рынка. Основным клиентом той ленты, которую она формирует интеллектуально, являюсь я сам — я сам подбираю, анализирую и так далее.
Я вижу три направления:
1) Первое направление — это попытка воспроизвести уже существующие сервисы. Это в основном учебные проекты, по большому счёту, когда люди просто берут искусственный интеллект и с его помощью за неделю создают то, на что у больших корпораций ушли годы. И они в шоке от этого.
Понятно, что их проекты никогда не взлетят — это не бизнес, а скорее учебные работы, которые позволяют людям научиться более эффективно использовать ИИ.
Тем не менее, таких проектов очень много, и они действительно вдохновляют. Потому что, в принципе, первый принцип обучения — повтори мастера, а потом научись делать своё.
2) Второе направление — это когда люди пытаются реализовать какие-то идеи, которые приходили им в голову год, два, три, десять лет назад, но которые они не могли воплотить, потому что для этого нужна была куча людей, денег, компетенций. У них этого не было, а искусственный интеллект всё это им даёт. Условно говоря, если у вас есть ChatGPT, вы за 20 долларов получаете в своё распоряжение целую корпорацию с неограниченным числом квалифицированных сотрудников. И вы становитесь не разработчиком, не исполнителем, а скорее менеджером, который управляет задачами искусственного интеллекта. Это второе направление.
Оно развивается по-разному, где-то более интересно, где-то менее. Почему? Потому что мы всё ещё по привычке мыслим в парадигме до искусственного интеллекта. Мы пока не прочувствовали все возможности того, как всё это может реализовываться.
Третье направление — это очень небольшое количество проектов и идей, которые уже более релевантны современной парадигме. Это когда происходят какие-то очень странные, необычные вещи. Я не буду сейчас детализировать, потому что слежу за некоторыми проектами, и у меня самого есть такой — он выглядит довольно странно. О нём до эпохи ИИ вообще было бы бессмысленно говорить. Эти проекты просто не могли бы существовать в прошлом.
Естественно, публичное внимание сейчас сосредоточено на проектах второй группы. Мы это видим в двух основных направлениях:
1. Создание кода, приложений, потому что это огромный рынок.
2. Создание контента всех видов — видео, аудио, тексты, анализы, отчёты. Это всё убирает огромное количество процессов.
И, конечно, то, что называют агентами — когда появляется агентность, самостоятельность, способность к обучению и так далее. Это тоже интересно.
Но сейчас мы в основном просто делегируем агентам привычные задачи и типовые продукты, привычные потребности. То есть, по сути, просто меняем людей на машины. А вот суть продуктов и потребностей пока остаётся прежней.
Но самое интересное, как мне кажется, будет именно в третьем направлении, когда начнут возникать проекты абсолютно новые, которые были бы невозможны в старой парадигме — в парадигме обычной разработки и стандартных алгоритмов. Когда не было такого ИИ, как сейчас.
Очень интересное и многообещающее время. Особенно вдохновляет скорость изменений и рост инструментов, которые дают всё больше и больше возможностей.
Я по себе заметил одну важную вещь. Я очень активно использую ИИ, и я не стал работать меньше — наоборот, я стал работать больше, причём гораздо больше. Потому что это стало настолько интересно, что я просто перестаю спать иногда. Но при этом я стал и делать намного больше.
То есть у творческих, амбициозных людей искусственный интеллект не снижает вовлечённость — наоборот, он её увеличивает. И выход, результат — на порядок выше.
А вот большая часть людей, которые изначально не были настроены на созидание, а в основном потребляли, — ну, такие, условно говоря, “NPC”, как в играх говорят, — они ожидают от ИИ уменьшения труда, вовлечённости.
Я вижу три направления:
1) Первое направление — это попытка воспроизвести уже существующие сервисы. Это в основном учебные проекты, по большому счёту, когда люди просто берут искусственный интеллект и с его помощью за неделю создают то, на что у больших корпораций ушли годы. И они в шоке от этого.
Понятно, что их проекты никогда не взлетят — это не бизнес, а скорее учебные работы, которые позволяют людям научиться более эффективно использовать ИИ.
Тем не менее, таких проектов очень много, и они действительно вдохновляют. Потому что, в принципе, первый принцип обучения — повтори мастера, а потом научись делать своё.
2) Второе направление — это когда люди пытаются реализовать какие-то идеи, которые приходили им в голову год, два, три, десять лет назад, но которые они не могли воплотить, потому что для этого нужна была куча людей, денег, компетенций. У них этого не было, а искусственный интеллект всё это им даёт. Условно говоря, если у вас есть ChatGPT, вы за 20 долларов получаете в своё распоряжение целую корпорацию с неограниченным числом квалифицированных сотрудников. И вы становитесь не разработчиком, не исполнителем, а скорее менеджером, который управляет задачами искусственного интеллекта. Это второе направление.
Оно развивается по-разному, где-то более интересно, где-то менее. Почему? Потому что мы всё ещё по привычке мыслим в парадигме до искусственного интеллекта. Мы пока не прочувствовали все возможности того, как всё это может реализовываться.
Третье направление — это очень небольшое количество проектов и идей, которые уже более релевантны современной парадигме. Это когда происходят какие-то очень странные, необычные вещи. Я не буду сейчас детализировать, потому что слежу за некоторыми проектами, и у меня самого есть такой — он выглядит довольно странно. О нём до эпохи ИИ вообще было бы бессмысленно говорить. Эти проекты просто не могли бы существовать в прошлом.
Естественно, публичное внимание сейчас сосредоточено на проектах второй группы. Мы это видим в двух основных направлениях:
1. Создание кода, приложений, потому что это огромный рынок.
2. Создание контента всех видов — видео, аудио, тексты, анализы, отчёты. Это всё убирает огромное количество процессов.
И, конечно, то, что называют агентами — когда появляется агентность, самостоятельность, способность к обучению и так далее. Это тоже интересно.
Но сейчас мы в основном просто делегируем агентам привычные задачи и типовые продукты, привычные потребности. То есть, по сути, просто меняем людей на машины. А вот суть продуктов и потребностей пока остаётся прежней.
Но самое интересное, как мне кажется, будет именно в третьем направлении, когда начнут возникать проекты абсолютно новые, которые были бы невозможны в старой парадигме — в парадигме обычной разработки и стандартных алгоритмов. Когда не было такого ИИ, как сейчас.
Очень интересное и многообещающее время. Особенно вдохновляет скорость изменений и рост инструментов, которые дают всё больше и больше возможностей.
Я по себе заметил одну важную вещь. Я очень активно использую ИИ, и я не стал работать меньше — наоборот, я стал работать больше, причём гораздо больше. Потому что это стало настолько интересно, что я просто перестаю спать иногда. Но при этом я стал и делать намного больше.
То есть у творческих, амбициозных людей искусственный интеллект не снижает вовлечённость — наоборот, он её увеличивает. И выход, результат — на порядок выше.
А вот большая часть людей, которые изначально не были настроены на созидание, а в основном потребляли, — ну, такие, условно говоря, “NPC”, как в играх говорят, — они ожидают от ИИ уменьшения труда, вовлечённости.
Но мы все знаем: если человек начинает меньше трудиться, меньше напрягаться, это приводит к его деградации — ментальной, физической и так далее.
Хотя недавно вышли исследования, в которых утверждается, что использование ChatGPT снижает мозговую активность. Ну, наверное, если говорить об использовании ИИ обычными людьми, для которых главное — посмотреть сериал, поиграть и попить пива, — да, ИИ, скорее всего, приведёт к деградации.
Но у тех, кто развивается, у кого есть амбиции — наоборот: вовлечённость и трудовой режим только растут.
И в этом смысле может произойти интересный эффект: большая часть людей, которые не хотят учиться, просто деградируют — ну, утрируя, до уровня “полуовощей”. А меньшая часть, те, кто и до ИИ были амбициозны, — они начнут очень быстро развиваться, особенно в когнитивном плане.
Я, конечно, далёк от мысли, что появятся две расы, но тем не менее, ИИ, скорее всего, произведёт жёсткую сегрегацию общества. И, возможно, это произойдёт в течение 10 лет.
И это, в свою очередь, отменит современную демократию. Потому что вы не можете делегировать такой важный процесс, как выбор политиков, дебилам. Ну, это нонсенс.
Хотя недавно вышли исследования, в которых утверждается, что использование ChatGPT снижает мозговую активность. Ну, наверное, если говорить об использовании ИИ обычными людьми, для которых главное — посмотреть сериал, поиграть и попить пива, — да, ИИ, скорее всего, приведёт к деградации.
Но у тех, кто развивается, у кого есть амбиции — наоборот: вовлечённость и трудовой режим только растут.
И в этом смысле может произойти интересный эффект: большая часть людей, которые не хотят учиться, просто деградируют — ну, утрируя, до уровня “полуовощей”. А меньшая часть, те, кто и до ИИ были амбициозны, — они начнут очень быстро развиваться, особенно в когнитивном плане.
Я, конечно, далёк от мысли, что появятся две расы, но тем не менее, ИИ, скорее всего, произведёт жёсткую сегрегацию общества. И, возможно, это произойдёт в течение 10 лет.
И это, в свою очередь, отменит современную демократию. Потому что вы не можете делегировать такой важный процесс, как выбор политиков, дебилам. Ну, это нонсенс.
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Вам наверное не интересно, но вы теперь знаете, что новый operator.chatgpt.com смог зайти от моего имени на Кинопоиск и поставить единицы 10 фильмам Сарика Андреасяна из 38 – и пока я это пишу он продолжает ставить низкие оценки 28 оставшимся
Идеальный бенчмарк пройден
Идеальный бенчмарк пройден
Forwarded from All is Gucci
Epidemic Sound выпустили свой отчет по Creator Economy. В целом, без новаторских тезисов - креаторы становятся бизнесменами, но есть интересные моменты:
Средняя температура по больнице
61% креаторов уже работает фулл-тайм. 98% планирует новые бизнес- или творческие цели на год вперед. Каждый пятый собирается запускать собственный бренд или продукт.
ИИ входит в норму
AI используют 91% креаторов. Кто-то для генерации контента, кто-то для экономии времени. 96% фулл-тайм-креаторов регулярно применяют ИИ-инструменты для тасков, начиная от поиска подходящей музыки до генерации сабов. Инхаус-креаторы чаще считают AI ключевым фактором 2025 года, чем фрилансеры. Возможно, дело в более жестких рабочих процессах.
Прямой контакт с аудиторией — новый черный
95% креаторов используют direct-to-fan модели монетизации — то есть подписки, мерч, закрытые комьюнити. Из них только 27% полагается сугубо на мембершипы, и 23% генерируют доход за счет продаж продуктов/мерча.
Секрет контента
94% считают музыку ключевой частью успеха контента. Особенно интересна разница между форматами: для шортсов важен цепляющий музыкальный хук, для лонгформы — атмосферность и ритм. Многие фуллтайм креаторы сознательно выбирают треки инди-музыкантов, чтобы выделяться на общем фоне.
Главные страхи
96% креаторов сталкиваются с трудностями в процессе создания контента. Самые частые жалобы — нехватка времени, сложность с копирайтом и эмоциональное выгорание. Ситуация усложняется, когда платформы начинают менять правила игры и алгоритмы мешают искать новую качественную аудиторию.
Полистать репорт тут.
Средняя температура по больнице
61% креаторов уже работает фулл-тайм. 98% планирует новые бизнес- или творческие цели на год вперед. Каждый пятый собирается запускать собственный бренд или продукт.
ИИ входит в норму
AI используют 91% креаторов. Кто-то для генерации контента, кто-то для экономии времени. 96% фулл-тайм-креаторов регулярно применяют ИИ-инструменты для тасков, начиная от поиска подходящей музыки до генерации сабов. Инхаус-креаторы чаще считают AI ключевым фактором 2025 года, чем фрилансеры. Возможно, дело в более жестких рабочих процессах.
Прямой контакт с аудиторией — новый черный
95% креаторов используют direct-to-fan модели монетизации — то есть подписки, мерч, закрытые комьюнити. Из них только 27% полагается сугубо на мембершипы, и 23% генерируют доход за счет продаж продуктов/мерча.
Секрет контента
94% считают музыку ключевой частью успеха контента. Особенно интересна разница между форматами: для шортсов важен цепляющий музыкальный хук, для лонгформы — атмосферность и ритм. Многие фуллтайм креаторы сознательно выбирают треки инди-музыкантов, чтобы выделяться на общем фоне.
Главные страхи
96% креаторов сталкиваются с трудностями в процессе создания контента. Самые частые жалобы — нехватка времени, сложность с копирайтом и эмоциональное выгорание. Ситуация усложняется, когда платформы начинают менять правила игры и алгоритмы мешают искать новую качественную аудиторию.
Полистать репорт тут.
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖🚀 iRonCub3: Первый робот, взлетевший на реактивной тяге
Учёные из AMI Lab впервые в истории подняли гуманоидного робота в воздух с помощью реактивных двигателей.
Робот iRonCub3 поднялся на ~50 см, оставаясь устойчивым в воздухе — всё это благодаря:
🔸 интеллектуальной системе управления
🔸 точной аэродинамической модели
🔸 адаптивной стабилизации в реальном времени
Маленький шажок к будущему, где гуманоиды смогут летать и выполнять миссии в экстремальных условиях.
@ai_machinelearning_big_data
#роботы #технологии #реактивныйвзлет #гуманоид #инновации #инженерия
Учёные из AMI Lab впервые в истории подняли гуманоидного робота в воздух с помощью реактивных двигателей.
Робот iRonCub3 поднялся на ~50 см, оставаясь устойчивым в воздухе — всё это благодаря:
🔸 интеллектуальной системе управления
🔸 точной аэродинамической модели
🔸 адаптивной стабилизации в реальном времени
Маленький шажок к будущему, где гуманоиды смогут летать и выполнять миссии в экстремальных условиях.
@ai_machinelearning_big_data
#роботы #технологии #реактивныйвзлет #гуманоид #инновации #инженерия
Для понимания происходящего. Это тест. Если полный фарш, т.е. + развернутая версия, с ссылками, с аналитическими комментариями, это будет примерно 0,009$/ 1 новость. Реально в день - 4-5 новостей (и то много), т.е. в неделю 37 (включая большое недельное аналитическое саммари), в месяц 148 новостей.
Их прямые затраты в месяц примерно 1.32$ в месяц. Это один тематический поток. В реальности будет около 5$/месяц , если еще подсчитать систему агрегации. 100 тематических потоков, ну это примерно уровня Haffington Post/WSJ/WP - это 500$/ месяц.
Настраиваемая, 100% кастомизируемая, 0 рекламы. 500$/ месяц.
С возможностью задавать вопросы и получать ВНЯТНЫЕ ответы чуть дороже, но не сильно.
Одновременно дистрибуция в емейл, рассылку, подкаст, все соц.сети, на сайте типа такого: https://telegra.ph/EHksklyuziv-Indijskij-startap-Raphe-mPhibr-vzyal-100M-chtoby-revolutionize-mir-dronov-Budushchee-uzhe-zdes--novye-vozmozhnosti-m-06-26
Ядро я сделал в одиночку за 2 дня. На эксперименты потрачено см. на картинке.
Все, СМИ уже нет. Т.е. они еще есть, но они уже труп. Сейчас, не когда-то. Конечно, старперы по привычке еще будут читать. И скоро я подключу фильтрацию по Твиттеру. Тогда Твиттер читать более не нужно.
Вот так это работает: https://alexeykrol.com/trinityai/ - это конечно MVP, но я его сделал один за 2 факинг дня. Все инвестиции - вкусные роллы из ближайшего японского магазина. И никто не может помешать. Тестовый вариант здесь (пока хилый, но этому MVP меньше суток): https://alexeykrol.com/trinityai/
Но и это еще не все. За 2 дня со сраным MVP был протестирован market-fit, т.е. примерно 100+ платящих клиентов.
Их прямые затраты в месяц примерно 1.32$ в месяц. Это один тематический поток. В реальности будет около 5$/месяц , если еще подсчитать систему агрегации. 100 тематических потоков, ну это примерно уровня Haffington Post/WSJ/WP - это 500$/ месяц.
Настраиваемая, 100% кастомизируемая, 0 рекламы. 500$/ месяц.
С возможностью задавать вопросы и получать ВНЯТНЫЕ ответы чуть дороже, но не сильно.
Одновременно дистрибуция в емейл, рассылку, подкаст, все соц.сети, на сайте типа такого: https://telegra.ph/EHksklyuziv-Indijskij-startap-Raphe-mPhibr-vzyal-100M-chtoby-revolutionize-mir-dronov-Budushchee-uzhe-zdes--novye-vozmozhnosti-m-06-26
Ядро я сделал в одиночку за 2 дня. На эксперименты потрачено см. на картинке.
Все, СМИ уже нет. Т.е. они еще есть, но они уже труп. Сейчас, не когда-то. Конечно, старперы по привычке еще будут читать. И скоро я подключу фильтрацию по Твиттеру. Тогда Твиттер читать более не нужно.
Вот так это работает: https://alexeykrol.com/trinityai/ - это конечно MVP, но я его сделал один за 2 факинг дня. Все инвестиции - вкусные роллы из ближайшего японского магазина. И никто не может помешать. Тестовый вариант здесь (пока хилый, но этому MVP меньше суток): https://alexeykrol.com/trinityai/
Но и это еще не все. За 2 дня со сраным MVP был протестирован market-fit, т.е. примерно 100+ платящих клиентов.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Для того, чтобы сделать любой проект с помощью ИИ, нужно 2 составляющих - промпты и какая, никакая техническая инфраструктура (ТИ). Так вот ТИ создается первой, куда для тестовых целей вставляется промпт заглушка, только для проверки интеграции используемой модели.
Хорошая новость в том, что сейчас даже очень сложную ТИ можно поднять примерно в 1000 раз быстрей, используя сервисы типа n8n, где можно совмещать no-code и код. Все это требует некоторого усилия, дней, а не лет.
При этом не нужно уметь писать код, так как весь код тут же пишет ИИ. Вы описываете задачу, он за 2 секунды пишет код, вы вставляете его в n8n, еще 2 секунды тест, если код не работает, повторяете итерацию 3-4 раза и вуаля. Если вы не можете описать задачу, еще проще. Описываете, что имеете на входе и что нужно на выходе.
Т.е. единственное, что нужно знать - чего вы хотите. Это как с джином, который способен выполнить ваше желание, если вы способны его внятно сформулировать.
Разумеется, вы все это делаете итерациями, при этом вы одновременно УЧИТЕСЬ - КАК ЭТО ДЕЛАТЬ быстро и эффективно. В результате у вас работающая ТИ и вот с этого момента начинается самое интересное.
Вы начинаете работать с промптами, и те, кто вообще не понимают - думают, что это типа "найди мне рецепт супа". Но вы даже вообразить не можете, как оно на самом деле.
К примеру, в Тринити не один ИИ, а сейчас около 10, и каждый выполняет свою задачи, и тестируются не 1 промпт, а десятки. Причем, на следующем этапе сам ИИ будет тестировать промпты, добиваясь высшего качества текстов. Достаточно задать правильный контекст, примеры, определить кейсы. В некоторых случаях использовать не completion , а ассистента. Потом добавлять RAG, граф знаний.
Т.е. возможность улучшения и самообучения в 1000-и раз превышает возможность человека.
Я смеюсь над критиками, потому что Тринити новорожденная, которая еще только гукает, но она растет каждый день. Со временем, она сможет выполнять не одну, а сотню задача, и главное - развивать себя сама, постепенно освобождая мне время для самого интересного.
Вы, конечно, можете, оставаться скептичны, вы же умные, типа опытные. Но знаете в чем наше отличие?
Я - делаю, а вы только читаете соц. сети. Начинаете понимать? И куда вы придете если вы НИКУДА НЕ ИДЕТЕ? А лишь неуклонно сползаете в прошлое, под камень? Это ваш выбор?
Ну а для тех, у кого есть амбиции и желание расти я сделаю бесплатный микро семинар "Как с помощью ИИ искать и исследовать рынок, когда вам нужно найти и сравнить, выбрать лучшее."
Вы привыкли тратить десятки часов, чтобы копаться в интернете, особенно женщины, которые тратят свою бесценную жизнь, чтобы найти дешевую безделушку на Алиэкспресс. Это то, на что вы хотите тратить ваше бесценное время? У вас ДЕЙСТВИТЕЛЬНО нет ничего более созидательного?
Поиск с помощью ИИ экономит вам годы жизни, учитывая то, как часто вы что-то ищите. Времени больше не станет. Только меньше.
Научитесь искать с помощью ИИ, чтобы высвободить время для чего-то более приятного, полезного. Можно искать товары, продукты, научные статьи, решения, людей, события, что угодно. Вы думаете просто так доля Гугла в поиске начала падать?
Посмотреть программу лекции: https://alexeykrol.com/reg_ai_deepsearch/
Хорошая новость в том, что сейчас даже очень сложную ТИ можно поднять примерно в 1000 раз быстрей, используя сервисы типа n8n, где можно совмещать no-code и код. Все это требует некоторого усилия, дней, а не лет.
При этом не нужно уметь писать код, так как весь код тут же пишет ИИ. Вы описываете задачу, он за 2 секунды пишет код, вы вставляете его в n8n, еще 2 секунды тест, если код не работает, повторяете итерацию 3-4 раза и вуаля. Если вы не можете описать задачу, еще проще. Описываете, что имеете на входе и что нужно на выходе.
Т.е. единственное, что нужно знать - чего вы хотите. Это как с джином, который способен выполнить ваше желание, если вы способны его внятно сформулировать.
Разумеется, вы все это делаете итерациями, при этом вы одновременно УЧИТЕСЬ - КАК ЭТО ДЕЛАТЬ быстро и эффективно. В результате у вас работающая ТИ и вот с этого момента начинается самое интересное.
Вы начинаете работать с промптами, и те, кто вообще не понимают - думают, что это типа "найди мне рецепт супа". Но вы даже вообразить не можете, как оно на самом деле.
К примеру, в Тринити не один ИИ, а сейчас около 10, и каждый выполняет свою задачи, и тестируются не 1 промпт, а десятки. Причем, на следующем этапе сам ИИ будет тестировать промпты, добиваясь высшего качества текстов. Достаточно задать правильный контекст, примеры, определить кейсы. В некоторых случаях использовать не completion , а ассистента. Потом добавлять RAG, граф знаний.
Т.е. возможность улучшения и самообучения в 1000-и раз превышает возможность человека.
Я смеюсь над критиками, потому что Тринити новорожденная, которая еще только гукает, но она растет каждый день. Со временем, она сможет выполнять не одну, а сотню задача, и главное - развивать себя сама, постепенно освобождая мне время для самого интересного.
Вы, конечно, можете, оставаться скептичны, вы же умные, типа опытные. Но знаете в чем наше отличие?
Я - делаю, а вы только читаете соц. сети. Начинаете понимать? И куда вы придете если вы НИКУДА НЕ ИДЕТЕ? А лишь неуклонно сползаете в прошлое, под камень? Это ваш выбор?
Ну а для тех, у кого есть амбиции и желание расти я сделаю бесплатный микро семинар "Как с помощью ИИ искать и исследовать рынок, когда вам нужно найти и сравнить, выбрать лучшее."
Вы привыкли тратить десятки часов, чтобы копаться в интернете, особенно женщины, которые тратят свою бесценную жизнь, чтобы найти дешевую безделушку на Алиэкспресс. Это то, на что вы хотите тратить ваше бесценное время? У вас ДЕЙСТВИТЕЛЬНО нет ничего более созидательного?
Поиск с помощью ИИ экономит вам годы жизни, учитывая то, как часто вы что-то ищите. Времени больше не станет. Только меньше.
Научитесь искать с помощью ИИ, чтобы высвободить время для чего-то более приятного, полезного. Можно искать товары, продукты, научные статьи, решения, людей, события, что угодно. Вы думаете просто так доля Гугла в поиске начала падать?
Посмотреть программу лекции: https://alexeykrol.com/reg_ai_deepsearch/
Forwarded from Machinelearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Психологам и коучам. Думаю доля ИИ будет неизбежно расти.