Я снова возвращаюсь к идее комьюнити-фонда — собственно, то, о чём я уже много раз говорил. Потому что фактически что получается? Ведь это некая новая парадигма, где мы говорим: «Ребята, учитесь создавать архитектуры». Точнее, мы создаём единую архитектуру, которая будет подходить для любого агента, и ваша задача — научиться этому.
Более того, когда мы её создадим, вы сможете скачать очень простые принципы архитектуры и на их основе создавать любых агентов. Причём — в любых средах. Пока вы, допустим, учитесь, только осваиваете, вы можете использовать простые, доступные среды типа Make, Zapier. Потом — чуть более сложные, типа n8n. Потом, так сказать, с помощью кода, MCP и так далее.
Но архитектура агентов меняться не будет. То есть главный месседж заключается в том, что если вы научитесь этому фреймворку — если вы один раз создадите агента даже на самой простой архитектуре — то потом вы сможете легко переносить его на более сложные, добавлять компоненты.
Благая весть здесь в том, что у архитектуры два уровня: уровень агентности и прикладной уровень. Уровень агентности — он вообще у всех стандартный. Потому что основная функция любого агента — это учиться. А выполнение так называемых прикладных миссий, которые мы задаём (ну типа секретарь, исследователь, учёный, программист), — это для него просто способ, посредством которого он учится. То есть вы даёте ему каждый раз новые задачки, он на них учится — и, соответственно, его агентный, мета-уровень всегда будет одинаковый, потому что он состоит из стандартных элементов.
А прикладной уровень будет отличаться — уровнями сервисов, промптов, баз данных и так далее. Таким образом, один раз создав хотя бы первого агента, который содержит этот мета-агентный уровень и остальные уровни, вы потом можете клепать любых прикладных агентов в неограниченном количестве — для себя, для других, для знакомых, для тех, кто сам это не научился.
Но самое главное — вы всё время можете развивать этот агентный уровень. То есть это не что-то, что вы один раз сделали и забыли. Вы фактически будете в него инвестировать. Более того, если вы сначала сделали одного прикладного агента — допустим, агента-продажника, потом второго, третьего, — вся эта «свора» агентов будет дальше на вас работать.
Таким образом, вы создаёте своего рой агентов, которыми управляет мета-агент, который всё время учится, координирует их и так далее. И ему, по большому счёту, всё равно, сколько под его управлением находится прикладных агентов — 10, 20, 100, сколько угодно. Это становится вашим цифровым активом на всю жизнь.
Соответственно, идея этого сообщества заключается в том, чтобы учиться создавать таких агентов. Потому что это становится мета-навыком — это уже за пределами программирования. То есть неважно, кто вы — гуманитарий, учёный, строитель и так далее. Каждый может иметь своего агента.
Естественно, вы можете просто использовать шаблон. Таких шаблонезаторов уже довольно много. Либо учиться делать самостоятельно — это уже зависит от вас. Если вы используете шаблонезатор, то там есть ядро, и агент просто спрашивает, что вы хотите, и сам по шаблонам строит вам агента. Это уже следующий уровень.
И мы сейчас создаём сообщество, которое всё это вместе лепит. Потому что это очень полезный навык. И, в принципе, мы всё как бы шерим друг с другом.
Во-первых, мы все усиливаем архитектуру мета-агента, потому что она у всех будет одинаковая. Ну, естественно, каждый может придумывать свою историю.
Во-вторых, каждый, кто создаёт какого-то прикладного агента с подключениями, тоже может этим делиться. Таким образом, мы сильно растём.
Соответственно, возникает вопрос: как это сообщество будет функционировать? За счёт чего? Какая у него модель дохода?
Более того, когда мы её создадим, вы сможете скачать очень простые принципы архитектуры и на их основе создавать любых агентов. Причём — в любых средах. Пока вы, допустим, учитесь, только осваиваете, вы можете использовать простые, доступные среды типа Make, Zapier. Потом — чуть более сложные, типа n8n. Потом, так сказать, с помощью кода, MCP и так далее.
Но архитектура агентов меняться не будет. То есть главный месседж заключается в том, что если вы научитесь этому фреймворку — если вы один раз создадите агента даже на самой простой архитектуре — то потом вы сможете легко переносить его на более сложные, добавлять компоненты.
Благая весть здесь в том, что у архитектуры два уровня: уровень агентности и прикладной уровень. Уровень агентности — он вообще у всех стандартный. Потому что основная функция любого агента — это учиться. А выполнение так называемых прикладных миссий, которые мы задаём (ну типа секретарь, исследователь, учёный, программист), — это для него просто способ, посредством которого он учится. То есть вы даёте ему каждый раз новые задачки, он на них учится — и, соответственно, его агентный, мета-уровень всегда будет одинаковый, потому что он состоит из стандартных элементов.
А прикладной уровень будет отличаться — уровнями сервисов, промптов, баз данных и так далее. Таким образом, один раз создав хотя бы первого агента, который содержит этот мета-агентный уровень и остальные уровни, вы потом можете клепать любых прикладных агентов в неограниченном количестве — для себя, для других, для знакомых, для тех, кто сам это не научился.
Но самое главное — вы всё время можете развивать этот агентный уровень. То есть это не что-то, что вы один раз сделали и забыли. Вы фактически будете в него инвестировать. Более того, если вы сначала сделали одного прикладного агента — допустим, агента-продажника, потом второго, третьего, — вся эта «свора» агентов будет дальше на вас работать.
Таким образом, вы создаёте своего рой агентов, которыми управляет мета-агент, который всё время учится, координирует их и так далее. И ему, по большому счёту, всё равно, сколько под его управлением находится прикладных агентов — 10, 20, 100, сколько угодно. Это становится вашим цифровым активом на всю жизнь.
Соответственно, идея этого сообщества заключается в том, чтобы учиться создавать таких агентов. Потому что это становится мета-навыком — это уже за пределами программирования. То есть неважно, кто вы — гуманитарий, учёный, строитель и так далее. Каждый может иметь своего агента.
Естественно, вы можете просто использовать шаблон. Таких шаблонезаторов уже довольно много. Либо учиться делать самостоятельно — это уже зависит от вас. Если вы используете шаблонезатор, то там есть ядро, и агент просто спрашивает, что вы хотите, и сам по шаблонам строит вам агента. Это уже следующий уровень.
И мы сейчас создаём сообщество, которое всё это вместе лепит. Потому что это очень полезный навык. И, в принципе, мы всё как бы шерим друг с другом.
Во-первых, мы все усиливаем архитектуру мета-агента, потому что она у всех будет одинаковая. Ну, естественно, каждый может придумывать свою историю.
Во-вторых, каждый, кто создаёт какого-то прикладного агента с подключениями, тоже может этим делиться. Таким образом, мы сильно растём.
Соответственно, возникает вопрос: как это сообщество будет функционировать? За счёт чего? Какая у него модель дохода?
1❤38
Доход — не в смысле прибыли, а в смысле обеспечения жизнеспособности. Понятно, что всегда есть группа людей, которые контрибьютят больше: либо это люди, у которых есть основная работа и доход, либо те, кто зарабатывают на этом. То есть этот вопрос пока остаётся открытым. Но в целом идея прикольная. Не знаю пока, как она стыкуется с Онтологией — наверное, где-то придётся её «женить» с лабораторией цифровой реальности. Но это пока второй вопрос.
В любом случае, это прикольная идея. Её можно оформить как манифест, как пропоузал, и в ядро поместить мощную социальную механику. Возможно, хорошая идея — это сделать один единовременный взнос, причём небольшой, и пожизненный доступ. То есть не подписная модель. Потому что ценность заключается в доступе к сообществу, во-первых. А во-вторых — в постоянных апдейтах, потому что всегда есть люди, которые контрибьютят, и они постоянно обновляют архитектуру.
Это, кстати, не исключает дополнительных сервисов, которые могут быть по подписке. Но ядро — базовый тариф, единовременный взнос. И логика тут простая: если, допустим, миллион человек платит по 100 баксов — это 100 миллионов. Немаленькая сумма. Вот такая прикольная идея вырисовывается.
В целом такого много, в частности есть масса сообществ на https://huggingface.co/, но в этом нет противоречия. Можно создавать, можно вливаться. Идея, конечно, сыроватая, но уже несколько раз об этом думал.
В любом случае, это прикольная идея. Её можно оформить как манифест, как пропоузал, и в ядро поместить мощную социальную механику. Возможно, хорошая идея — это сделать один единовременный взнос, причём небольшой, и пожизненный доступ. То есть не подписная модель. Потому что ценность заключается в доступе к сообществу, во-первых. А во-вторых — в постоянных апдейтах, потому что всегда есть люди, которые контрибьютят, и они постоянно обновляют архитектуру.
Это, кстати, не исключает дополнительных сервисов, которые могут быть по подписке. Но ядро — базовый тариф, единовременный взнос. И логика тут простая: если, допустим, миллион человек платит по 100 баксов — это 100 миллионов. Немаленькая сумма. Вот такая прикольная идея вырисовывается.
В целом такого много, в частности есть масса сообществ на https://huggingface.co/, но в этом нет противоречия. Можно создавать, можно вливаться. Идея, конечно, сыроватая, но уже несколько раз об этом думал.
huggingface.co
Hugging Face – The AI community building the future.
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
1❤26
Прикололся и конвертировал текст из пред. поста в формат, который любят умники:🤣 (они по простому не понимают - профессиональная деформация и идиотия).
Title: A Unified Agent Architecture: Community Proposal for Scalable Cognitive Frameworks
Abstract:
This proposal outlines a modular architecture for intelligent agents, designed to scale from beginner-level no-code tools to advanced code-based infrastructures. The core idea is to separate the agent into two levels: a standardized meta-agent layer responsible for self-learning and coordination, and a customizable applied layer for task-specific functions. The paper further proposes the creation of a community-driven fund and development initiative to teach, propagate, and evolve this architecture collaboratively.
---
1. Introduction
In the context of rapidly evolving AI tooling, there is a growing need for unified cognitive frameworks that allow for scalable, adaptable, and portable agent construction. This document proposes a new paradigm for agent design and training, framed around a community model that facilitates co-learning and resource sharing.
---
2. Core Framework: Meta-Agent and Applied Layer
At the heart of the proposal is the distinction between:
* Meta-Agent Layer (universal): responsible for learning, adaptation, and coordination.
* Applied Layer (customizable): responsible for executing specific missions (e.g., assistant, researcher, sales agent).
Once a developer constructs their first agent using any platform (e.g., Make, Zapier, n8n, or MCP with code), they can reuse and adapt the architecture across new environments by reconfiguring only the applied layer.
---
3. Reusability and Ecosystem Growth
A single initial agent, containing the meta-agent level and interface hooks, becomes a replicable core. New applied agents (for different contexts or users) can be spawned rapidly from this base, scaling from personal assistants to complex swarms coordinated by the same core logic.
---
4. Community as Strategic Infrastructure
The initiative aims to teach agent design as a meta-skill — one that transcends programming and can be adopted by researchers, builders, educators, and creatives alike. Tools include:
* Templates ("agent-generators")
* Shareable modules
* Standardized architectural guides
We envision a community where members contribute applied agent modules, improve the shared meta-architecture, and learn from each other.
---
5. Sustainability Model
Rather than a profit-driven structure, we propose a resilience-based funding model:
* Core access via a one-time lifetime membership fee
* Optional paid tiers for premium tools or services
If scaled to a million users at \$100, this creates a \$100M fund — enabling sustainable evolution of the architecture and funding contributors.
---
6. Integration with Ontology and Future Directions
This proposal can be connected to the broader Ontology and "digital reality lab" efforts, serving as a practical layer for deploying simulated agency and narrative mechanics.
---
Conclusion
By decoupling agent architecture into reusable cognitive layers and embedding the initiative within a collaborative fund and teaching platform, we propose a scalable blueprint for the agentic future — one built not on closed ecosystems, but on shared learning and modular intelligence.
Title: A Unified Agent Architecture: Community Proposal for Scalable Cognitive Frameworks
Abstract:
This proposal outlines a modular architecture for intelligent agents, designed to scale from beginner-level no-code tools to advanced code-based infrastructures. The core idea is to separate the agent into two levels: a standardized meta-agent layer responsible for self-learning and coordination, and a customizable applied layer for task-specific functions. The paper further proposes the creation of a community-driven fund and development initiative to teach, propagate, and evolve this architecture collaboratively.
---
1. Introduction
In the context of rapidly evolving AI tooling, there is a growing need for unified cognitive frameworks that allow for scalable, adaptable, and portable agent construction. This document proposes a new paradigm for agent design and training, framed around a community model that facilitates co-learning and resource sharing.
---
2. Core Framework: Meta-Agent and Applied Layer
At the heart of the proposal is the distinction between:
* Meta-Agent Layer (universal): responsible for learning, adaptation, and coordination.
* Applied Layer (customizable): responsible for executing specific missions (e.g., assistant, researcher, sales agent).
Once a developer constructs their first agent using any platform (e.g., Make, Zapier, n8n, or MCP with code), they can reuse and adapt the architecture across new environments by reconfiguring only the applied layer.
---
3. Reusability and Ecosystem Growth
A single initial agent, containing the meta-agent level and interface hooks, becomes a replicable core. New applied agents (for different contexts or users) can be spawned rapidly from this base, scaling from personal assistants to complex swarms coordinated by the same core logic.
---
4. Community as Strategic Infrastructure
The initiative aims to teach agent design as a meta-skill — one that transcends programming and can be adopted by researchers, builders, educators, and creatives alike. Tools include:
* Templates ("agent-generators")
* Shareable modules
* Standardized architectural guides
We envision a community where members contribute applied agent modules, improve the shared meta-architecture, and learn from each other.
---
5. Sustainability Model
Rather than a profit-driven structure, we propose a resilience-based funding model:
* Core access via a one-time lifetime membership fee
* Optional paid tiers for premium tools or services
If scaled to a million users at \$100, this creates a \$100M fund — enabling sustainable evolution of the architecture and funding contributors.
---
6. Integration with Ontology and Future Directions
This proposal can be connected to the broader Ontology and "digital reality lab" efforts, serving as a practical layer for deploying simulated agency and narrative mechanics.
---
Conclusion
By decoupling agent architecture into reusable cognitive layers and embedding the initiative within a collaborative fund and teaching platform, we propose a scalable blueprint for the agentic future — one built not on closed ecosystems, but on shared learning and modular intelligence.
1❤18
Наконец реализовал схему, когда ассистент может отвечать не на основе общих пре-тренированных знаний, а на основе конкретно загруженного текста. Убил на это 7 часов, хотя, как обычно все оказалось просто и можно объяснить за 10 минут. И никто доступа к вашим текстам иметь не будет.
1❤50
Всем доброе утро. У меня уже пол-второго в студии. Почему всё это круто? Это, собственно, то, что я давно-давно хотел.
Идея здесь в том, что, вы знаете, искусственный интеллект, каким бы вы ни пользовались — GPT или что-то другое — отвечает на основе предобученных данных. То есть где-то что-то они там наковыряли в интернете и так далее.
Но нам часто нужно, чтобы он отвечал на основе наших знаний — экспертных, каких угодно. Кейсов — навалом. Самый простейший кейс, который мне нужно было реализовать, на котором я тренировался, — это когда студенты задают вопросы: что-то с сайтом, не работает регистрация, видео и так далее. Все эти кейсы абсолютно стандартные, у меня всё это уже написано в помощи. И задача была, чтобы он отвечал не абстрактно, а именно на основе этого текста.
Но в целом это может быть всё, что угодно: юридический текст, поддержка какой-то компании, научный текст, психология, художественный текст — в том числе. Допустим, вы создали какое-то художественное произведение, а читатель хочет поговорить с каким-то героем. Ну, к примеру, из «Звёздных войн» — магистр Йода. Мы сейчас не будем говорить про авторские права, интеллектуальные права, но в целом — да.
Идея заключается в том, как сделать так, чтобы он отвечал именно на основе вашего текста, а не на основе своих предобученных данных. Хотя это было понятно ещё достаточно давно, но надо было всё это реализовать. У меня как раз определённый план к этому — к шестому уроку. Меня, конечно, мучает там много всяких моментов. И в том числе эту задачу надо было реализовать. Часов семь на это ушло. Причём задача не была сложной — просто надо было понять, как правильно всё подставлять, потому что где-то я не туда сворачивал, как это часто бывает.
Но в конечном итоге — победил. Там оказалось несколько вариантов. Один лобовой вариант — тоже интересный: можно заставлять его цитировать буквально текст. То есть, когда он находит наиболее релевантные куски в соответствии с запросом — и просто цитирует их дословно. Это один вариант.
А второй — более интересный: он анализирует запрос, потом читает текст, находит релевантный кусок и уже своими словами что-то объясняет. Ну и, собственно, всё это можно регулировать промтом.
Для меня было важно технически научиться это делать, потому что, в общем, оказалось, что это не так уж и сложно. И когда всё уже сделано технически — вы можете вставлять туда какие угодно тексты. И плюс — это абсолютно защищено. Никто не может это скачать или своровать. Просто технически невозможно. Это очень прикольная история.
Идея здесь в том, что, вы знаете, искусственный интеллект, каким бы вы ни пользовались — GPT или что-то другое — отвечает на основе предобученных данных. То есть где-то что-то они там наковыряли в интернете и так далее.
Но нам часто нужно, чтобы он отвечал на основе наших знаний — экспертных, каких угодно. Кейсов — навалом. Самый простейший кейс, который мне нужно было реализовать, на котором я тренировался, — это когда студенты задают вопросы: что-то с сайтом, не работает регистрация, видео и так далее. Все эти кейсы абсолютно стандартные, у меня всё это уже написано в помощи. И задача была, чтобы он отвечал не абстрактно, а именно на основе этого текста.
Но в целом это может быть всё, что угодно: юридический текст, поддержка какой-то компании, научный текст, психология, художественный текст — в том числе. Допустим, вы создали какое-то художественное произведение, а читатель хочет поговорить с каким-то героем. Ну, к примеру, из «Звёздных войн» — магистр Йода. Мы сейчас не будем говорить про авторские права, интеллектуальные права, но в целом — да.
Идея заключается в том, как сделать так, чтобы он отвечал именно на основе вашего текста, а не на основе своих предобученных данных. Хотя это было понятно ещё достаточно давно, но надо было всё это реализовать. У меня как раз определённый план к этому — к шестому уроку. Меня, конечно, мучает там много всяких моментов. И в том числе эту задачу надо было реализовать. Часов семь на это ушло. Причём задача не была сложной — просто надо было понять, как правильно всё подставлять, потому что где-то я не туда сворачивал, как это часто бывает.
Но в конечном итоге — победил. Там оказалось несколько вариантов. Один лобовой вариант — тоже интересный: можно заставлять его цитировать буквально текст. То есть, когда он находит наиболее релевантные куски в соответствии с запросом — и просто цитирует их дословно. Это один вариант.
А второй — более интересный: он анализирует запрос, потом читает текст, находит релевантный кусок и уже своими словами что-то объясняет. Ну и, собственно, всё это можно регулировать промтом.
Для меня было важно технически научиться это делать, потому что, в общем, оказалось, что это не так уж и сложно. И когда всё уже сделано технически — вы можете вставлять туда какие угодно тексты. И плюс — это абсолютно защищено. Никто не может это скачать или своровать. Просто технически невозможно. Это очень прикольная история.
1❤68
Forwarded from Kekenavts Analytics
Вообще забавно, что люди говорят о прогрессе ллмок как мусора, в то время как один чел с филдсовской премией просто искренне, как ребенок радуется им, проводит десятки презентаций и теперь имеет канал на ютабе на котором он использует ллмки для проверки и написания кода.
1❤22
Создал кастомного chatGPT, назвал его Мясником, загрузил Теорию Каст и Ролей, и теперь он может давать ответы на ее основе. Можете попробовать по ссылке: https://chatgpt.com/g/g-682ce66bcd248191ae1ca00f7ccb1be0-miasnik
Как работает?
1. Идете по этой ссылке: https://chatgpt.com/g/g-682ce66bcd248191ae1ca00f7ccb1be0-miasnik
2. Нажимаете кнопку, и чат выводит краткое описание - кто он, что он и что может (что не может).
3. Задаете любой вопрос. Получаете ответ.
4. можно делиться ответами, нажав кнопку поделиться в правом верхнем углу (в броузере или десктопе) или см. как на экране.
По этой ссылке пример диалога: https://chatgpt.com/share/682ceb9e-a4c0-8004-9c23-bcd303c5e30b
Как работает?
1. Идете по этой ссылке: https://chatgpt.com/g/g-682ce66bcd248191ae1ca00f7ccb1be0-miasnik
2. Нажимаете кнопку, и чат выводит краткое описание - кто он, что он и что может (что не может).
3. Задаете любой вопрос. Получаете ответ.
4. можно делиться ответами, нажав кнопку поделиться в правом верхнем углу (в броузере или десктопе) или см. как на экране.
По этой ссылке пример диалога: https://chatgpt.com/share/682ceb9e-a4c0-8004-9c23-bcd303c5e30b
7❤44
Eugene Romanovsky пишет и это супер важно. "Докладываю. Я сразу хочу извиниться за прямоту, но это важно для понимания первого пункта.
Контекст: я далеко не фанат вашей книги и нахожу ее для себя бесполезной (опускаю подробности во избежание антирекламы и споров, мне не зашла, короче). Читал, вроде даже целиком.
1. Через 5 минут общения с чатом я получил важный инсайт. Одна фраза, которую я запишу, как только закончу этот комментарий, и не забуду ее обдумать. Очень важная для меня. Спасибо!
2. Чат быстро ушел в режим психотерапии, пришлось возвращать его обратно, просить всё-таки опираться на книгу. Увы, особеннось чатаЖПТ
3. Следующие 20 минут инсайтов не дали, но дали прекрасный опыт «поговорить с книгой». Мне часто не хватает этого для книг, которые я прочитал, перечитывать не буду, но кое-что надо во-первых вспомнить, а во-вторых, переложить на свой контекст. Это прекрасная механика, надеюсь, что она приживется, и очень круто, что вы ее тестируете.
4. Возможно, самое важное, что книга здесь задаёт структуру размышлений,даёт модель. А модель, даже если она «не заходит» по тем или иным причинам, все равно хорошо помогает рассуждениям, держа их в рамках того, что (в данном случае) сконструировал автор.
Надеюсь, фидбек был хоть сколько-нибудь ценным и ещё раз спасибо за полезную мысль, пойду ей займусь как раз )" конец цитаты.
Огромное спасибо. Как продкт - продакту.🤣😍
Тестить здесь: https://shorturl.at/iuqzN -
Контекст: я далеко не фанат вашей книги и нахожу ее для себя бесполезной (опускаю подробности во избежание антирекламы и споров, мне не зашла, короче). Читал, вроде даже целиком.
1. Через 5 минут общения с чатом я получил важный инсайт. Одна фраза, которую я запишу, как только закончу этот комментарий, и не забуду ее обдумать. Очень важная для меня. Спасибо!
2. Чат быстро ушел в режим психотерапии, пришлось возвращать его обратно, просить всё-таки опираться на книгу. Увы, особеннось чатаЖПТ
3. Следующие 20 минут инсайтов не дали, но дали прекрасный опыт «поговорить с книгой». Мне часто не хватает этого для книг, которые я прочитал, перечитывать не буду, но кое-что надо во-первых вспомнить, а во-вторых, переложить на свой контекст. Это прекрасная механика, надеюсь, что она приживется, и очень круто, что вы ее тестируете.
4. Возможно, самое важное, что книга здесь задаёт структуру размышлений,даёт модель. А модель, даже если она «не заходит» по тем или иным причинам, все равно хорошо помогает рассуждениям, держа их в рамках того, что (в данном случае) сконструировал автор.
Надеюсь, фидбек был хоть сколько-нибудь ценным и ещё раз спасибо за полезную мысль, пойду ей займусь как раз )" конец цитаты.
Огромное спасибо. Как продкт - продакту.🤣😍
Тестить здесь: https://shorturl.at/iuqzN -
ChatGPT
ChatGPT - Мясник
Я отвечаю на вопросы по Теории Каст и Ролей
1❤32
👉Часть 1. Я постараюсь по-быстрому объяснить, почему это настолько важно, почему я так много уделяю внимания. И по отзывам на прошлый пост я просто увидел, что большая часть просто не догоняет этого.
То есть проблема заключается не в том, что вы загружаете какой-то файл, ваш какой-то текст, книжка, я не знаю, да, и моделька отвечает именно специфически на этом файле. Эта проблема технички давно решена. Специфика в том, как именно она решена, потому что вот это различие в реализациях открывает совершенно разные возможности или, наоборот, закрывает их. Я специально это тестировал.
Дело в том, что для большинства людей, которые пользуются обычными модельками, — вы можете пользоваться там ChatGPT или вы можете там Google Gemini — такая тоже возможность есть. То есть все те модельки, которые предоставляют вам возможность создавать каких-то кастомных ботов, имеют очень сильное ограничение. Допустим, Google Gemini вообще не даёт публичного доступа. То есть вы можете загрузить кучу-кучу какой-то своей литературы, каких-то своих данных, и да, модель будет отвечать на основе ваших данных, что очень важно. Она может отвечать не на основе каких-то притренированных данных, которые могут быть в области вашей перспективы полным булшитом, а отвечать именно на основе ваших данных, на основе вашей презентации, книги, где вы отвечаете за базар. Но в случае Gemini, допустим, если вы такое делаете — нет публичного доступа. Вы не можете этим поделиться в принципе. Там такая возможность не встроена по определению. И для вас это становится бесполезно, потому что идея же заключается в том, чтобы предоставить людям возможность получать ответы на вопросы на основе какой-то вашей интеллектуальной собственности. Вот в чём фишка. И Google такой возможности в текущем состоянии не предоставляет вообще.
У ChatGPT там чуть получше история, но там тоже есть специфика. Я делал несколько экспериментов. Если вы чуть-чуть неправильно промпт сформулировали, то есть ChatGPT, если где-то почувствовал потенциальную угрозу чьим-то авторским правам, он просто вам физически не даст возможность это опубликовать. Поэтому мне пришлось реально колдовать с промптом для того, чтобы он мне позволил всё это сделать на моей, блин, книге, понимаете? В конце концов, это сделал, всё замечательно. Есть возможность публичный доступ предоставлять.
Но ключевой вопрос — зачем нам это надо. Вот здесь постарайтесь вникнуть. Те, кто следит за новостями в искусственном интеллекте, лучше это понимают. Те, кто не следит — попробуйте поверить мне на слово. В принципе, можете не верить — мне наплевать. Идея в том, что прогресс в этой области идёт с такой скоростью, что всё отличие в технологиях становится бессмысленным. То есть мы жили последние 25 лет в основе того, что какой-то талантливый программист писал какой-то талантливый сервис. И в этом была уникальность — в технологическом моменте. Создавал на этом продукт, компанию и так далее, становился миллиардером и прочее, прочее, прочее. И ключевым отличием заключалась способность, условно, разработчиков продуктов создать уникальный продукт, в ядре которого лежала уникальная технология. Условно говоря, уникальный код, уникальный алгоритм — не важно. И вот это сейчас не имеет смысла, потому что та скорость, с которой искусственный интеллект способен всё это делать, начинает нарастать.
Поэтому, если мы говорим про гигантское количество продуктов, продуктовых гипотез, которые основаны на какой-то уникальной технологии, — это всё больше не имеет смысла. Мы просто видим за вот эти последние, допустим, два года, как возникло и померло тысячи стартапов. Почему? Потому что они взяли состояние модельки на тот период, какую-то там фичу прикрутили, и потом крупные игроки — типа там Google, OpenAI и так далее — раскатали это просто как часть стандартного функционала. Это означает для этого стартапа, который фокусировался на этой технологии, немедленную смерть. Понимаете идею, да?
То есть проблема заключается не в том, что вы загружаете какой-то файл, ваш какой-то текст, книжка, я не знаю, да, и моделька отвечает именно специфически на этом файле. Эта проблема технички давно решена. Специфика в том, как именно она решена, потому что вот это различие в реализациях открывает совершенно разные возможности или, наоборот, закрывает их. Я специально это тестировал.
Дело в том, что для большинства людей, которые пользуются обычными модельками, — вы можете пользоваться там ChatGPT или вы можете там Google Gemini — такая тоже возможность есть. То есть все те модельки, которые предоставляют вам возможность создавать каких-то кастомных ботов, имеют очень сильное ограничение. Допустим, Google Gemini вообще не даёт публичного доступа. То есть вы можете загрузить кучу-кучу какой-то своей литературы, каких-то своих данных, и да, модель будет отвечать на основе ваших данных, что очень важно. Она может отвечать не на основе каких-то притренированных данных, которые могут быть в области вашей перспективы полным булшитом, а отвечать именно на основе ваших данных, на основе вашей презентации, книги, где вы отвечаете за базар. Но в случае Gemini, допустим, если вы такое делаете — нет публичного доступа. Вы не можете этим поделиться в принципе. Там такая возможность не встроена по определению. И для вас это становится бесполезно, потому что идея же заключается в том, чтобы предоставить людям возможность получать ответы на вопросы на основе какой-то вашей интеллектуальной собственности. Вот в чём фишка. И Google такой возможности в текущем состоянии не предоставляет вообще.
У ChatGPT там чуть получше история, но там тоже есть специфика. Я делал несколько экспериментов. Если вы чуть-чуть неправильно промпт сформулировали, то есть ChatGPT, если где-то почувствовал потенциальную угрозу чьим-то авторским правам, он просто вам физически не даст возможность это опубликовать. Поэтому мне пришлось реально колдовать с промптом для того, чтобы он мне позволил всё это сделать на моей, блин, книге, понимаете? В конце концов, это сделал, всё замечательно. Есть возможность публичный доступ предоставлять.
Но ключевой вопрос — зачем нам это надо. Вот здесь постарайтесь вникнуть. Те, кто следит за новостями в искусственном интеллекте, лучше это понимают. Те, кто не следит — попробуйте поверить мне на слово. В принципе, можете не верить — мне наплевать. Идея в том, что прогресс в этой области идёт с такой скоростью, что всё отличие в технологиях становится бессмысленным. То есть мы жили последние 25 лет в основе того, что какой-то талантливый программист писал какой-то талантливый сервис. И в этом была уникальность — в технологическом моменте. Создавал на этом продукт, компанию и так далее, становился миллиардером и прочее, прочее, прочее. И ключевым отличием заключалась способность, условно, разработчиков продуктов создать уникальный продукт, в ядре которого лежала уникальная технология. Условно говоря, уникальный код, уникальный алгоритм — не важно. И вот это сейчас не имеет смысла, потому что та скорость, с которой искусственный интеллект способен всё это делать, начинает нарастать.
Поэтому, если мы говорим про гигантское количество продуктов, продуктовых гипотез, которые основаны на какой-то уникальной технологии, — это всё больше не имеет смысла. Мы просто видим за вот эти последние, допустим, два года, как возникло и померло тысячи стартапов. Почему? Потому что они взяли состояние модельки на тот период, какую-то там фичу прикрутили, и потом крупные игроки — типа там Google, OpenAI и так далее — раскатали это просто как часть стандартного функционала. Это означает для этого стартапа, который фокусировался на этой технологии, немедленную смерть. Понимаете идею, да?
1❤22
👉Часть 2. Инвесторы тоже начали, кстати, вкуривать эту тему. Поэтому если к инвесторам приходит там группа молодых программистов и говорит: “Вот, вы знаете, мы взяли, прикрутили какой-то фронт” и так далее — они говорят: “Так, иди, до свидания”, потому что они знают, что точно так же мыслят эти большие компании. Они просто собирают вот эти идеи, которые вы предлагаете, и через какое-то время просто раскатывают эти возможности в большом продукте. И инвесторы понимают, что совершенно не имеет смысла вкладывать.
Соответственно, теперь проявите фантазию, воображение. Я понимаю, что для большинства это почти невозможно, поэтому я вам нарисую картинку. И картинка будет заключаться в том, что представьте: пройдёт 3–4–5 лет, и искусственный интеллект станет настолько мощным, — а уже сейчас, буквально, там этот самый OpenAI раскатал кодекс, Google ещё там какую-то модель объявляет, которая уже, так сказать, на порядок. И все программисты начинают — так, немножко их потряхивать начинает, да. Так вот, представьте такое время, когда всё это уже давно решено, все эти суперагенты, все эти супермодели, они всё создают и прочее, прочее, прочее.
Да, это означает, что любой человек с нулем навыков, который, в принципе, внятно готов сформулировать вообще, что он хочет — идею продукта — в диалоге. Вот всё, что от него требуется — просто уметь ясно сформулировать. Даже если вы не способны ясно сформулировать, искусственный интеллект путём наводящих вопросов всё равно вытащит и за вас додумает. Это означает, что все люди, которые, в принципе, если хоть какая-то голова на плечах и минимальные, конечно, амбиции, — способны путём простого диалога нажать кнопочку, и опс — через 5 минут продукт готов, сделан, создан, задеплоен, доступен со всеми монетизациями, со всеми пирогами и так далее.
И это означает, что, условно говоря, на рынок может выйти огромное количество продуктов, потому что это очень легко. Понимаете, барьер для входа стремительно падает. То есть если до этого момента вы должны были быть каким-то суперпрограммистом или у вас должна была быть тонна бабла, чтобы нанять суперпрограммистов, продуктов и так далее, маркетинг, — то вдруг всё, больше этого ничего не надо. Платите там несчастные 20 баксов в месяц, и моделька вам всё это дело делает. И вот вы это сделали, там Серёжа из другого подъезда, Вася из третьего подъезда — и все такие. Понимаете, даже если большая часть людей тупые — слушайте, но рано или поздно все друг другу будут рассказывать про эту возможность, все начнут это делать.
А когда об этом узнают дети — вы понимаете, да? Дети мгновенно это всё начинают делать. И вот представьте такой мир. Не как сейчас, скажем, есть какой-то сервис, который делает крупная корпорация, и в этом была её уникальность, поскольку никто лучше не делал, она нарастила аудиторию. А вот мир, в котором миллиарды сервисов, которые предоставляют стандартные услуги. Технологический подход становится бессмысленным.
Так, и тогда возникает, да, ещё мы говорим, так сказать, второй фактор — о том, что тьма народу пойдёт на выход. Естественно, я вижу периодически возражения, как люди говорят, типа: «Наша область, я это делаю — всё не прокатит». Слушайте, такие заявления основаны не на том, что вы понимаете, что происходит, а на том, что вы вообще ни хрена не понимаете, что происходит. Вы просто не в курсе, вы просто под камнем сидите невежественно и думаете, что вас это не коснётся. Даже не буду на эту тему ничего, так сказать, объяснять. Это произойдёт со всеми, да. То есть через пяток лет мир такой, что есть толпа безработных, огромный этот искусственный интеллект или искусственный интеллект, и вы нажимаете кнопочку — и можете сделать всё, что угодно, и так далее, и так далее.
Соответственно, теперь проявите фантазию, воображение. Я понимаю, что для большинства это почти невозможно, поэтому я вам нарисую картинку. И картинка будет заключаться в том, что представьте: пройдёт 3–4–5 лет, и искусственный интеллект станет настолько мощным, — а уже сейчас, буквально, там этот самый OpenAI раскатал кодекс, Google ещё там какую-то модель объявляет, которая уже, так сказать, на порядок. И все программисты начинают — так, немножко их потряхивать начинает, да. Так вот, представьте такое время, когда всё это уже давно решено, все эти суперагенты, все эти супермодели, они всё создают и прочее, прочее, прочее.
Да, это означает, что любой человек с нулем навыков, который, в принципе, внятно готов сформулировать вообще, что он хочет — идею продукта — в диалоге. Вот всё, что от него требуется — просто уметь ясно сформулировать. Даже если вы не способны ясно сформулировать, искусственный интеллект путём наводящих вопросов всё равно вытащит и за вас додумает. Это означает, что все люди, которые, в принципе, если хоть какая-то голова на плечах и минимальные, конечно, амбиции, — способны путём простого диалога нажать кнопочку, и опс — через 5 минут продукт готов, сделан, создан, задеплоен, доступен со всеми монетизациями, со всеми пирогами и так далее.
И это означает, что, условно говоря, на рынок может выйти огромное количество продуктов, потому что это очень легко. Понимаете, барьер для входа стремительно падает. То есть если до этого момента вы должны были быть каким-то суперпрограммистом или у вас должна была быть тонна бабла, чтобы нанять суперпрограммистов, продуктов и так далее, маркетинг, — то вдруг всё, больше этого ничего не надо. Платите там несчастные 20 баксов в месяц, и моделька вам всё это дело делает. И вот вы это сделали, там Серёжа из другого подъезда, Вася из третьего подъезда — и все такие. Понимаете, даже если большая часть людей тупые — слушайте, но рано или поздно все друг другу будут рассказывать про эту возможность, все начнут это делать.
А когда об этом узнают дети — вы понимаете, да? Дети мгновенно это всё начинают делать. И вот представьте такой мир. Не как сейчас, скажем, есть какой-то сервис, который делает крупная корпорация, и в этом была её уникальность, поскольку никто лучше не делал, она нарастила аудиторию. А вот мир, в котором миллиарды сервисов, которые предоставляют стандартные услуги. Технологический подход становится бессмысленным.
Так, и тогда возникает, да, ещё мы говорим, так сказать, второй фактор — о том, что тьма народу пойдёт на выход. Естественно, я вижу периодически возражения, как люди говорят, типа: «Наша область, я это делаю — всё не прокатит». Слушайте, такие заявления основаны не на том, что вы понимаете, что происходит, а на том, что вы вообще ни хрена не понимаете, что происходит. Вы просто не в курсе, вы просто под камнем сидите невежественно и думаете, что вас это не коснётся. Даже не буду на эту тему ничего, так сказать, объяснять. Это произойдёт со всеми, да. То есть через пяток лет мир такой, что есть толпа безработных, огромный этот искусственный интеллект или искусственный интеллект, и вы нажимаете кнопочку — и можете сделать всё, что угодно, и так далее, и так далее.
1❤28
👉Часть 3. И тут возникает вопрос — на хрена вы нужны? То бишь, что вы лично можете предоставить такого людям уникального, чего не может искусственный интеллект, никто остальной? Почему этот вопрос важен? Потому что если вы способны в этом мире тотальной комодити создать что-то уникальное, тогда есть шанс, что люди будут за это платить. Понимаете? Потому что это уникально, потому что нигде они это не могут найти, и искусственный интеллект это не может сделать или не имеет права. И вот здесь возникает вопрос, естественно, который, ну, для большинства из вас — это неактуальный вопрос. Вы вообще не в курсе, что это такое, потому что большая часть из вас, извините, — непрофессиональные авторы, которые не зарабатывают деньги на их авторской интеллектуальной собственности. Sorry, guys, я должен, так сказать, назвать вещи своими именами. Но те, кто в этом бизнесе, включая меня, очень хорошо понимают, что это такое.
Это буквально означает, что если у вас есть какой-то текст, диссертация, книга уникальная, которая может как-то решать проблему людей — то есть вы на основе собственной компетенции можете предоставлять что-то уникальное людям, — то это становится единственной причиной, почему вам платят. Потому что всё остальное — все люди идут к ChatGPT, у ChatGPT… ну и так далее, или там Google — какая разница, в Европе доступ к этим гигантским базам. Они нажимают кнопочку, получают ответ на любой вопрос. Но есть oops — когда есть сложные ситуации, на которые искусственный интеллект не может ответить. А он не может ответить на самом деле на много вопросов. Почему? Потому что вот эти специфические моменты никогда не попадают в притренированную базу, потому что они всегда были закрыты, они были вашими.
Вот это точный важный момент уникальности, который решается абсолютно технологическим путём. То есть никакой физический интеллект не может до этого додуматься, догадаться, получить доступ, потому что это у вас закрыто под замком. И только вы можете создать какого-то бота, который будет эксклюзивно отвечать на эти вопросы. А если кто-то попробует спиздить — это означает, что если это нормальная страна, где есть уважение к законодательству, вы всегда можете подать соответствующий иск и перемножить людей на ноль, обнулить их как угодно, получить с них деньги. Естественно, какое-то время люди будут пиратить, но это тоже очень легко вытаскивается.
Поэтому возникают два важных момента. Первый момент — как это технически реализовать. Это уже, в принципе, реализовано, о чём, собственно, мы как бы говорили. Но второй момент — как вот эту возможность реализовать в продукт, для того чтобы вы могли, дорогие мои, на этом зарабатывать деньги. То есть вот вы прожили свои 40, 50, 60 лет, у вас куча каких-то компетенций, куча какого-то опыта, у вас какая-то уникальная экспертиза. И как вы её монетизируете? Как вы её используете, работая в найм на дядю, с 5 до 9 лет? Ответа нет.
То есть вы можете создавать такого рода бота, который будет отвечать на эти вопросы, а на которые никто ответить не может. То есть вы можете сами ответить, но зачем? То есть вы можете и себя в своё личное время тоже продавать, но это должно быть безумно дорого. Так когда к вам какая-то мега корпорация пришла, потому что у них есть специфические проблемы, и они не могут найти на рынке специалиста, который может решить, — вот тогда они к вам приходят, вы им объявляете чек, там минимальный чек — 100 тысяч долларов за час консультации. Они будут платить, потому что они будут терять больше.
Но все остальные мелкие вопросы — тех людей, у которых нет 100 тысяч долларов, — они идут к вашему боту. Платят какие-нибудь там 30 баксов в месяц или за ответ — неважно, там разные модели — и таких людей может быть миллион. Понимаете идею, да? И тогда вы просто взяли весь ваш опыт всей вашей жизни, воплощённый в какой-то литературе, которую вы создали, в каких-то текстах, в каких-то данных, в каких-то научных исследованиях — неважно. То есть воплощённый в конкретной базе знаний. Вот вы туда это засунули и организовали технический доступ так, что:
Это буквально означает, что если у вас есть какой-то текст, диссертация, книга уникальная, которая может как-то решать проблему людей — то есть вы на основе собственной компетенции можете предоставлять что-то уникальное людям, — то это становится единственной причиной, почему вам платят. Потому что всё остальное — все люди идут к ChatGPT, у ChatGPT… ну и так далее, или там Google — какая разница, в Европе доступ к этим гигантским базам. Они нажимают кнопочку, получают ответ на любой вопрос. Но есть oops — когда есть сложные ситуации, на которые искусственный интеллект не может ответить. А он не может ответить на самом деле на много вопросов. Почему? Потому что вот эти специфические моменты никогда не попадают в притренированную базу, потому что они всегда были закрыты, они были вашими.
Вот это точный важный момент уникальности, который решается абсолютно технологическим путём. То есть никакой физический интеллект не может до этого додуматься, догадаться, получить доступ, потому что это у вас закрыто под замком. И только вы можете создать какого-то бота, который будет эксклюзивно отвечать на эти вопросы. А если кто-то попробует спиздить — это означает, что если это нормальная страна, где есть уважение к законодательству, вы всегда можете подать соответствующий иск и перемножить людей на ноль, обнулить их как угодно, получить с них деньги. Естественно, какое-то время люди будут пиратить, но это тоже очень легко вытаскивается.
Поэтому возникают два важных момента. Первый момент — как это технически реализовать. Это уже, в принципе, реализовано, о чём, собственно, мы как бы говорили. Но второй момент — как вот эту возможность реализовать в продукт, для того чтобы вы могли, дорогие мои, на этом зарабатывать деньги. То есть вот вы прожили свои 40, 50, 60 лет, у вас куча каких-то компетенций, куча какого-то опыта, у вас какая-то уникальная экспертиза. И как вы её монетизируете? Как вы её используете, работая в найм на дядю, с 5 до 9 лет? Ответа нет.
То есть вы можете создавать такого рода бота, который будет отвечать на эти вопросы, а на которые никто ответить не может. То есть вы можете сами ответить, но зачем? То есть вы можете и себя в своё личное время тоже продавать, но это должно быть безумно дорого. Так когда к вам какая-то мега корпорация пришла, потому что у них есть специфические проблемы, и они не могут найти на рынке специалиста, который может решить, — вот тогда они к вам приходят, вы им объявляете чек, там минимальный чек — 100 тысяч долларов за час консультации. Они будут платить, потому что они будут терять больше.
Но все остальные мелкие вопросы — тех людей, у которых нет 100 тысяч долларов, — они идут к вашему боту. Платят какие-нибудь там 30 баксов в месяц или за ответ — неважно, там разные модели — и таких людей может быть миллион. Понимаете идею, да? И тогда вы просто взяли весь ваш опыт всей вашей жизни, воплощённый в какой-то литературе, которую вы создали, в каких-то текстах, в каких-то данных, в каких-то научных исследованиях — неважно. То есть воплощённый в конкретной базе знаний. Вот вы туда это засунули и организовали технический доступ так, что:
1❤28
👉Часть 4. а) он отвечает только на основе этого,
б) вы имеете возможность брать с этого деньги.
Вот это возможности, которые как раз не дают вот эти общие системы, да, которые я перечислил — ни Gemini, ни прочее-прочее-прочее. Потому что для них выгодно брать вашу информацию, на ней учиться и так далее. А вам это невыгодно. Вам выгодно использовать только их модельку, но при этом чтобы она отвечала на базе вашей информации, при этом не делиться своей информацией с ними — и ещё брать за это денежки.
Вот где собака порылась, да? Поэтому, когда вы всё это вместе делаете — вот у вас получается тот самый идеальный сервис, когда у вас происходит стопроцентная монетизация вашего опыта в деньги, в экспертизу, в славу — короче, во всё то, чего у большинства из вас нет и никогда не будет, но вы сильно хотите. Понимаете?
Вот это специфический вопрос, почему я лезу в технологический момент и, соответственно, почему я с этим разбираюсь. Потому что это очень-очень крутая история. Да, потому что если вы опять представите мир на, условно, 5 лет вперёд, где будет то, что я описал, — то будет один вопрос ко всем из вас: что у вас есть такого уникального, что заставляет нормальных людей потратить хотя бы одну секунду, чтобы просто с вами общаться, слушать, что вы там говорите? А в идеале — платить вам деньги.
Ну, я сразу понимаю, что у 99% из вас вообще ничего уникального нет, поэтому мы это не обсуждаем. Но я в большей степени обращаюсь к тем, кто верит, что у вас есть что-то уникальное, что пока все остальные зарабатывали бабки, строили дачи, делали шашлыки — вы о чём-то думали. В глазах большинства людей вы были какими-то придурками, не от мира сего, но тем не менее вы прогрызались куда-то вглубь смыслов, науки, технологий, литературы, искусства — какая разница. И вот вы шли своим путём, чуть не сдохли с голоду, да, но тем не менее вы чего-то такое прорыли уникальное.
Вот настало время, так сказать, собирать камни — только для вас. А для тупорей время кончилось. Всё. Для них время кончилось. Они будут получать этот самый безусловный доход, может быть. А может быть, просто где-нибудь им там раздадут участки для посадки картошки. Где-нибудь далеко, ближе к северу — ну, зависит от страны. Есть страны такие, которые думают о людях в большей степени. Есть страны, которые не думают о людях в большей степени. Допустим, если мы посмотрим на огромное количество развивающихся стран — там о людях не думают вообще. Если мы посмотрим на такие страны, как Россия и прочее — там вообще такого понятия, как «люди», нет. Там есть ресурс. Поэтому несложно как бы давать прогнозы.
Но тем не менее — вы над этим всем подумайте, над этим моментом: что же у вас есть такого уникального, чего можно засунуть в эту технологию, что, в принципе, потенциально даст вам независимость, совершенно другой уровень жизни.
Тут есть ещё один момент, который заключается в том, что, допустим, если вы заключаете договор с издательством, то в договоре вы всегда перечисляете определённый объём прав, которые вы передаёте — на бумагу, на электронку, на аудио — ну и так далее, и так далее. А вот это — тоже такой новый вид прав возникает, который придётся обговаривать отдельно. Потому что моё чувство подсказывает, что вот этот вид прав, вот этот вид, так сказать, доставки контента — он гораздо более выгодный с точки зрения денег, возможно, на порядки.
б) вы имеете возможность брать с этого деньги.
Вот это возможности, которые как раз не дают вот эти общие системы, да, которые я перечислил — ни Gemini, ни прочее-прочее-прочее. Потому что для них выгодно брать вашу информацию, на ней учиться и так далее. А вам это невыгодно. Вам выгодно использовать только их модельку, но при этом чтобы она отвечала на базе вашей информации, при этом не делиться своей информацией с ними — и ещё брать за это денежки.
Вот где собака порылась, да? Поэтому, когда вы всё это вместе делаете — вот у вас получается тот самый идеальный сервис, когда у вас происходит стопроцентная монетизация вашего опыта в деньги, в экспертизу, в славу — короче, во всё то, чего у большинства из вас нет и никогда не будет, но вы сильно хотите. Понимаете?
Вот это специфический вопрос, почему я лезу в технологический момент и, соответственно, почему я с этим разбираюсь. Потому что это очень-очень крутая история. Да, потому что если вы опять представите мир на, условно, 5 лет вперёд, где будет то, что я описал, — то будет один вопрос ко всем из вас: что у вас есть такого уникального, что заставляет нормальных людей потратить хотя бы одну секунду, чтобы просто с вами общаться, слушать, что вы там говорите? А в идеале — платить вам деньги.
Ну, я сразу понимаю, что у 99% из вас вообще ничего уникального нет, поэтому мы это не обсуждаем. Но я в большей степени обращаюсь к тем, кто верит, что у вас есть что-то уникальное, что пока все остальные зарабатывали бабки, строили дачи, делали шашлыки — вы о чём-то думали. В глазах большинства людей вы были какими-то придурками, не от мира сего, но тем не менее вы прогрызались куда-то вглубь смыслов, науки, технологий, литературы, искусства — какая разница. И вот вы шли своим путём, чуть не сдохли с голоду, да, но тем не менее вы чего-то такое прорыли уникальное.
Вот настало время, так сказать, собирать камни — только для вас. А для тупорей время кончилось. Всё. Для них время кончилось. Они будут получать этот самый безусловный доход, может быть. А может быть, просто где-нибудь им там раздадут участки для посадки картошки. Где-нибудь далеко, ближе к северу — ну, зависит от страны. Есть страны такие, которые думают о людях в большей степени. Есть страны, которые не думают о людях в большей степени. Допустим, если мы посмотрим на огромное количество развивающихся стран — там о людях не думают вообще. Если мы посмотрим на такие страны, как Россия и прочее — там вообще такого понятия, как «люди», нет. Там есть ресурс. Поэтому несложно как бы давать прогнозы.
Но тем не менее — вы над этим всем подумайте, над этим моментом: что же у вас есть такого уникального, чего можно засунуть в эту технологию, что, в принципе, потенциально даст вам независимость, совершенно другой уровень жизни.
Тут есть ещё один момент, который заключается в том, что, допустим, если вы заключаете договор с издательством, то в договоре вы всегда перечисляете определённый объём прав, которые вы передаёте — на бумагу, на электронку, на аудио — ну и так далее, и так далее. А вот это — тоже такой новый вид прав возникает, который придётся обговаривать отдельно. Потому что моё чувство подсказывает, что вот этот вид прав, вот этот вид, так сказать, доставки контента — он гораздо более выгодный с точки зрения денег, возможно, на порядки.
3❤45
Сегодня было шумное обновление от Гугл. Что нам нового принести:
🎬 Veo 3: генерация видео с аудио
Veo 3 — новая модель генерации видео, способная создавать клипы с синхронизированным звуком: от городского шума до диалогов персонажей. Она поддерживает текстовые и визуальные подсказки, а также учитывает физику и синхронизацию губ. Доступна для подписчиков Gemini Ultra в США и в инструменте Flow.
🖼️ Imagen 4: улучшенное качество изображений и типографика
Новая версия Imagen создает детализированные изображения с разрешением до 2K, улучшенной типографикой и поддержкой различных аспектных соотношений. Она доступна в приложении Gemini, Whisk, Vertex AI и Google Workspace.
🎞️ Flow: инструмент для создания фильмов с ИИ
Flow — это инструмент для создания фильмов с использованием моделей Veo, Imagen и Gemini. Он позволяет управлять персонажами, сценами и стилями с помощью естественного языка. Доступен для подписчиков AI Pro и Ultra в США.
🎵 Lyria 2: генерация музыки
Lyria 2 предоставляет музыкантам инструменты для создания и редактирования музыки. Она доступна через YouTube Shorts и Vertex AI, а также через API и AI Studio.
🔒 SynthID: водяные знаки для ИИ-контента
SynthID добавляет водяные знаки к изображениям, видео, аудио и текстам, созданным ИИ, помогая идентифицировать их и снижать риск дезинформации. Он применяется в Veo 3, Imagen 4 и Lyria 2.
Источник: https://blog.google/technology/ai/generative-media-models-io-2025/
Комментарий: Ждем ответа от Самы.😍
🎬 Veo 3: генерация видео с аудио
Veo 3 — новая модель генерации видео, способная создавать клипы с синхронизированным звуком: от городского шума до диалогов персонажей. Она поддерживает текстовые и визуальные подсказки, а также учитывает физику и синхронизацию губ. Доступна для подписчиков Gemini Ultra в США и в инструменте Flow.
🖼️ Imagen 4: улучшенное качество изображений и типографика
Новая версия Imagen создает детализированные изображения с разрешением до 2K, улучшенной типографикой и поддержкой различных аспектных соотношений. Она доступна в приложении Gemini, Whisk, Vertex AI и Google Workspace.
🎞️ Flow: инструмент для создания фильмов с ИИ
Flow — это инструмент для создания фильмов с использованием моделей Veo, Imagen и Gemini. Он позволяет управлять персонажами, сценами и стилями с помощью естественного языка. Доступен для подписчиков AI Pro и Ultra в США.
🎵 Lyria 2: генерация музыки
Lyria 2 предоставляет музыкантам инструменты для создания и редактирования музыки. Она доступна через YouTube Shorts и Vertex AI, а также через API и AI Studio.
🔒 SynthID: водяные знаки для ИИ-контента
SynthID добавляет водяные знаки к изображениям, видео, аудио и текстам, созданным ИИ, помогая идентифицировать их и снижать риск дезинформации. Он применяется в Veo 3, Imagen 4 и Lyria 2.
Источник: https://blog.google/technology/ai/generative-media-models-io-2025/
Комментарий: Ждем ответа от Самы.😍
Google
Fuel your creativity with new generative media models and tools
From Imagen 4 and Veo 3 to Flow, try these new generative media tools today.
1❤13
Forwarded from All is Gucci
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сегодня Google представил Flow — новый инструмент для генерации и сборки AI-видео. По сути, это монтажка и съемочная площадка в одном флаконе, ориентированная на креаторов.
Что внутри виртуальной студии?
💙 генерация коротких клипов по промптам или составным элементам (например, изображения + текст)
💙 таймлайн, где можно склеивать сцены
💙 управление действиями и камерами
💙 единый стиль и контроль над персонажами
Flow работает на базе новых моделей Veo 2 и Veo 3, которые лучше понимают длинные промпты и способны создавать связный сюжет. Теперь любой креатор может гораздо быстрее набросать черновой вариант для видео и понять, что нужно доработать. Flow уже доступен в США для подписчиков Google AI Pro и AI Ultra. Для Pro-версии дают 100 генераций в месяц.
Креаторы, у которых был early access, в восторге. Ждем полноценные ревью.
Что внутри виртуальной студии?
Flow работает на базе новых моделей Veo 2 и Veo 3, которые лучше понимают длинные промпты и способны создавать связный сюжет. Теперь любой креатор может гораздо быстрее набросать черновой вариант для видео и понять, что нужно доработать. Flow уже доступен в США для подписчиков Google AI Pro и AI Ultra. Для Pro-версии дают 100 генераций в месяц.
Креаторы, у которых был early access, в восторге. Ждем полноценные ревью.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤22
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Сэм Алтман: мы не готовы к тому, что нас ждёт.
Именно это я снова и снова пытаюсь донести до людей, далёких от серфинга ежедневных новостей об искусственном интеллекте: ИИ и робототехника не просто изменят наш мир — они вытеснят нас из него.
А мы всё ещё живём так, будто это фантастика, будто у нас есть время. Но его уже нет.
В тот самый день, когда ты выйдешь на улицу и мимо тебя пройдут семь гуманоидных роботов, ощущение будет словно из фильма о будущем — только это будущее наступило. И, кажется, оно ближе, чем мы думаем. Это будет момент резкого прозрения: «чёрт возьми, они действительно начинают делать всё то, что раньше делали мы.»
Именно это я снова и снова пытаюсь донести до людей, далёких от серфинга ежедневных новостей об искусственном интеллекте: ИИ и робототехника не просто изменят наш мир — они вытеснят нас из него.
А мы всё ещё живём так, будто это фантастика, будто у нас есть время. Но его уже нет.
В тот самый день, когда ты выйдешь на улицу и мимо тебя пройдут семь гуманоидных роботов, ощущение будет словно из фильма о будущем — только это будущее наступило. И, кажется, оно ближе, чем мы думаем. Это будет момент резкого прозрения: «чёрт возьми, они действительно начинают делать всё то, что раньше делали мы.»
1❤53
Forwarded from эйай ньюз
Что показали на Google I/O?
Только что завершилась презентация Google, и это, похоже, крупнейшая презентация 2025-го по количеству и качеству новых фишек и инструментов – Google явно учится на прошлогоднем опыте.
Сначала самое жаркое:
- Veo 3 — Veo 2 ещё не успели сместить с пьедестала, а Google уже дропнули 3-ю версию SOTA видеогенератора. Лучше во всём, и теперь с нативной генерацией аудио, включая диалоги с липсинком! Доступна уже сегодня.
- Imagen 4 — опять же, лучше во всём своего предшественника. Остаётся проверить, вдруг это новая SOTA? Уже в проде.
- Agent mode в Gemini — сможет искать квартиру по заданным критериям, используя MCP для доступа к листингам и даже назначать встречи. "скоро"
- AI Mode в Google Поиск — В AI Mode интегрируются агентские возможности Project Mariner: поиск сможет выполнять задачи от имени пользователя (находить билеты, бронировать столики, записываться на услуги). Более того, агент сможет отслеживать цены на товары, уведомлять о снижении и, с разрешения пользователя, совершать покупку через Google Pay. Сам AI мод уже должен быть доступен, но не весь его функционал. Летом обещают завезти туда и Deep Search.
- Примерка в Поиске — теперь можно виртуально примерять одежду на себе с помощью специально обученного ИИ-генератора изображений (на базе Imagen). Доступно в Labs с сегодняшнего дня.
- Риалтайм перевод в Google Meet — сохраняет тон, темп и даже интонацию говорящего. Доступен для подписчиков на английском и испанском, больше языков — "in the next few weeks".
- Обновлённый Gemini Live — теперь включает возможности Project Astra (камера и демонстрация экрана). Скоро сможет подключаться к приложениям Calendar, Maps, Keep и Tasks. Юзкейсов со стримингом с камеры и экрана масса. Доступен в Gemini App.
- Personal Context в Gemini — теперь можно дать разрешение на использование данных из вашего аккаунта Google (например, Gmail, Drive, Docs, Search) для персонализации, хотя пока что готов только доступ к истории поиска. В целом, нейронке теперь будет известно о вас всё. Как-то крипово даже. Обещают "скоро".
Для технарей:
- Jules — агент для кода от Google, прямая ответка на релиз Codex от OpenAI. В раннем доступе гоняли с декабря, а теперь доступен всем на jules.google.
- Gemini Diffusion — экспериментальная диффузионная модель для текста, в 5 раз быстрее Gemini 2.0 Flash Lite (самой быстрой модели Google), при сохранении качества, особенно в коде и математике. 1479 токенов в секунду это не шутка.
- Поддержка MCP в Gemini SDK — Gemini SDK теперь совместим с инструментами Model Context Protocol (MCP от Anthropic), что позволяет агентам получать доступ к другим сервисам. (Видимо, побочный эффект Agent mode).
- Обновлённый Gemini 2.5 Flash — Улучшен по ключевым бенчмаркам (рассуждения, код, длинный контекст) и на 22% эффективнее по использованию токенов, что особенно актуально учитывая разговорчивость 2.5 Flash. Можно заценить в ai.studio и пр.
- API с нативной поддержкой звука — превью text-to-speech в Gemini API поддерживает 2 голоса, более 24 языков, может шептать. + Live API также получит превью 2.5 Flash с нативным аудиодиалогом. Уже доступно.
- Бюджеты на размышления (Thinking Budgets) в Gemini 2.5 Pro — функция для контроля соотношения затрат/задержки и качества ответа появится в 2.5 Pro в ближайшие недели, а в 2.5 Flash она уже месяц.
Mic drop...🎤
@ai_newz
Только что завершилась презентация Google, и это, похоже, крупнейшая презентация 2025-го по количеству и качеству новых фишек и инструментов – Google явно учится на прошлогоднем опыте.
Сначала самое жаркое:
- Veo 3 — Veo 2 ещё не успели сместить с пьедестала, а Google уже дропнули 3-ю версию SOTA видеогенератора. Лучше во всём, и теперь с нативной генерацией аудио, включая диалоги с липсинком! Доступна уже сегодня.
- Imagen 4 — опять же, лучше во всём своего предшественника. Остаётся проверить, вдруг это новая SOTA? Уже в проде.
- Agent mode в Gemini — сможет искать квартиру по заданным критериям, используя MCP для доступа к листингам и даже назначать встречи. "скоро"
- AI Mode в Google Поиск — В AI Mode интегрируются агентские возможности Project Mariner: поиск сможет выполнять задачи от имени пользователя (находить билеты, бронировать столики, записываться на услуги). Более того, агент сможет отслеживать цены на товары, уведомлять о снижении и, с разрешения пользователя, совершать покупку через Google Pay. Сам AI мод уже должен быть доступен, но не весь его функционал. Летом обещают завезти туда и Deep Search.
- Примерка в Поиске — теперь можно виртуально примерять одежду на себе с помощью специально обученного ИИ-генератора изображений (на базе Imagen). Доступно в Labs с сегодняшнего дня.
- Риалтайм перевод в Google Meet — сохраняет тон, темп и даже интонацию говорящего. Доступен для подписчиков на английском и испанском, больше языков — "in the next few weeks".
- Обновлённый Gemini Live — теперь включает возможности Project Astra (камера и демонстрация экрана). Скоро сможет подключаться к приложениям Calendar, Maps, Keep и Tasks. Юзкейсов со стримингом с камеры и экрана масса. Доступен в Gemini App.
- Personal Context в Gemini — теперь можно дать разрешение на использование данных из вашего аккаунта Google (например, Gmail, Drive, Docs, Search) для персонализации, хотя пока что готов только доступ к истории поиска. В целом, нейронке теперь будет известно о вас всё. Как-то крипово даже. Обещают "скоро".
Для технарей:
- Jules — агент для кода от Google, прямая ответка на релиз Codex от OpenAI. В раннем доступе гоняли с декабря, а теперь доступен всем на jules.google.
- Gemini Diffusion — экспериментальная диффузионная модель для текста, в 5 раз быстрее Gemini 2.0 Flash Lite (самой быстрой модели Google), при сохранении качества, особенно в коде и математике. 1479 токенов в секунду это не шутка.
- Поддержка MCP в Gemini SDK — Gemini SDK теперь совместим с инструментами Model Context Protocol (MCP от Anthropic), что позволяет агентам получать доступ к другим сервисам. (Видимо, побочный эффект Agent mode).
- Обновлённый Gemini 2.5 Flash — Улучшен по ключевым бенчмаркам (рассуждения, код, длинный контекст) и на 22% эффективнее по использованию токенов, что особенно актуально учитывая разговорчивость 2.5 Flash. Можно заценить в ai.studio и пр.
- API с нативной поддержкой звука — превью text-to-speech в Gemini API поддерживает 2 голоса, более 24 языков, может шептать. + Live API также получит превью 2.5 Flash с нативным аудиодиалогом. Уже доступно.
- Бюджеты на размышления (Thinking Budgets) в Gemini 2.5 Pro — функция для контроля соотношения затрат/задержки и качества ответа появится в 2.5 Pro в ближайшие недели, а в 2.5 Flash она уже месяц.
Mic drop...
@ai_newz
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤31