Forwarded from эйай ньюз
Сегодня GPT-3 исполнилось пять лет
Хороший повод вспомнить насколько всё сильно изменилось за эти пять лет. Старушка GPT-3 это LLM на 175 миллиардов параметров, с датасетом всего лишь в 300 миллиардов токенов и длиной контекста в 2048 токенов. Со времени релиза размеры датасетов и длина контекста выросли многократно — Qwen 3 тренировали на 36 триллионах токенов, а у последних версий Gemini и GPT 4.1 по миллиону токенов контекста.
Сейчас у нас есть модели со в сто раз меньшим количеством параметров и с уровнем интеллекта на уровне GPT-3, благодаря росту размеров и качества датасетов. Но эти новые модели умеют гораздо больше. У новых моделей всё чаще есть мультимодальность причём часто не только на вход, но и на выход — модели могут не только понимать, но и нативно генерировать изображения и звук.
Но самое главное — кардинально изменился подход к обучению. Если GPT-3 была чисто авторегрессионной моделью, предсказывающей следующий токен, то современные модели проходят через сложный процесс посттрейна. Их учат следовать инструкциям, отвечать на вопросы и выполнять задачи, а не просто продолжать текст. RLHF и подобные методы сделали модели полезными ассистентами, а не генераторами правдоподобного текста. Но на этом всё не остановилось — за последний год многие модели научили ризонингу, за чем последовал огромный прогресс в верифицируемых доменах вроде кода и математики.
Изменилось и то, как мы используем эти модели. GPT-3 умела только генерировать текст, а современные LLM стали полноценными агентами. Они могут хорошо искать в интернете, вызывают функции и API, пишут и исполняют код прямо в процессе ответа. Function calling и протоколы вроде MCP дали возможность моделям не просто рассказать как решить задачу, но и решить её — написать код, запустить его, проанализировать результаты и исправить ошибки.
Параллельно произошла революция в железе. В 2020 году кластер OpenAI из 10 тысяч V100 считался очень большим. Сегодня xAI планирует кластер на миллион GPU, для OpenAI строят Stargate, а другие компании рутинно оперируют сотнями тысяч ускорителей. Но дело не только в масштабе — изменился сам подход к вычислениям. Модели теперь тренируют в fp8, тогда как даже в 2020 году очень часто использовали fp32, но и это не предел — первые эксперименты с fp4 показывают многообещающие результаты (тык, тык). Агрессивная квантизация позволила запускать модели в 4 битах практически без потери качества, сжав их в разы.
И что особенно важно — всё это стало доступным. Если GPT-3 был закрытым API за деньги, то сегодня модели уровня GPT-3.5 можно запустить на своём телефоне. Open-source сообщество догоняет корпорации, а инструменты для файнтюнинга позволяют адаптировать модели под любые задачи. AI перестал быть игрушкой для избранных и реально стал массовым.
Вот э тайм ту би элайв!
@ai_newz
Хороший повод вспомнить насколько всё сильно изменилось за эти пять лет. Старушка GPT-3 это LLM на 175 миллиардов параметров, с датасетом всего лишь в 300 миллиардов токенов и длиной контекста в 2048 токенов. Со времени релиза размеры датасетов и длина контекста выросли многократно — Qwen 3 тренировали на 36 триллионах токенов, а у последних версий Gemini и GPT 4.1 по миллиону токенов контекста.
Сейчас у нас есть модели со в сто раз меньшим количеством параметров и с уровнем интеллекта на уровне GPT-3, благодаря росту размеров и качества датасетов. Но эти новые модели умеют гораздо больше. У новых моделей всё чаще есть мультимодальность причём часто не только на вход, но и на выход — модели могут не только понимать, но и нативно генерировать изображения и звук.
Но самое главное — кардинально изменился подход к обучению. Если GPT-3 была чисто авторегрессионной моделью, предсказывающей следующий токен, то современные модели проходят через сложный процесс посттрейна. Их учат следовать инструкциям, отвечать на вопросы и выполнять задачи, а не просто продолжать текст. RLHF и подобные методы сделали модели полезными ассистентами, а не генераторами правдоподобного текста. Но на этом всё не остановилось — за последний год многие модели научили ризонингу, за чем последовал огромный прогресс в верифицируемых доменах вроде кода и математики.
Изменилось и то, как мы используем эти модели. GPT-3 умела только генерировать текст, а современные LLM стали полноценными агентами. Они могут хорошо искать в интернете, вызывают функции и API, пишут и исполняют код прямо в процессе ответа. Function calling и протоколы вроде MCP дали возможность моделям не просто рассказать как решить задачу, но и решить её — написать код, запустить его, проанализировать результаты и исправить ошибки.
Параллельно произошла революция в железе. В 2020 году кластер OpenAI из 10 тысяч V100 считался очень большим. Сегодня xAI планирует кластер на миллион GPU, для OpenAI строят Stargate, а другие компании рутинно оперируют сотнями тысяч ускорителей. Но дело не только в масштабе — изменился сам подход к вычислениям. Модели теперь тренируют в fp8, тогда как даже в 2020 году очень часто использовали fp32, но и это не предел — первые эксперименты с fp4 показывают многообещающие результаты (тык, тык). Агрессивная квантизация позволила запускать модели в 4 битах практически без потери качества, сжав их в разы.
И что особенно важно — всё это стало доступным. Если GPT-3 был закрытым API за деньги, то сегодня модели уровня GPT-3.5 можно запустить на своём телефоне. Open-source сообщество догоняет корпорации, а инструменты для файнтюнинга позволяют адаптировать модели под любые задачи. AI перестал быть игрушкой для избранных и реально стал массовым.
Вот э тайм ту би элайв!
@ai_newz
1. Мы все наивно верим, что нормальный человек, столкнувшись с фактами, должен изменить свою картину мира, или по крайней мере привести ее в соответствие с фактами, с реальностью.
2. Такая модель поведения очевидно воспринимается нами, как норма для психически здорового человека.
3. Однако, УПРЯМЫЙ факт в том, что это не работает и то, что мы наблюдаем среди левых однозначно говорит, что все они не могут более считаться психически здоровыми людьми.
4. Встречая очевидные факты, левые НЕ меняют свою картину мира, а лишь укрепляются в своих фантазиях.
5. Я понимаю, что это защитный механизм, ибо боль, которую мы испытываем от горьких прозрений настолько невыносима, что легче принять решение жить в искусственной реальности и продолжать придумывать нелепые нарративы, чем признать себя идиотом, которым манипулировали.
6. Причем, самый болезненный момент - это осознание, что искренне верил, что ты-то умный, все понимающий, "над схваткой", способный делать здравые суждения, и вдруг понял, что ты самый банальный идиот, которые ходил вместе с другими строем. Что ты и не игрок вовсе, а лишь NPC, который верил, что он игрок и человек. Кукла на нитках.
7. Эта главная причина, почему я стал меньше читать Твиттер, потому что на 90% его политическая повестка - это попытка нормальных разговаривать с психами, которые находятся в непрерывном психозе с мощной продукцией галюцинаторного бреда.
8. По этой же причине я стал больше банить, коль скоро в комментах я вижу маркеры неизлечимого ФГМ.
9. Это та редкая ситуация, когда с людьми в таком помраченном состоянии нет смысла разговаривать.
Все равно, что прийти в дурдом и рассказывать новости о том, что происходит за пределами дурдома.
10. Психи не слушают тебя, они погружены в лабиринты своих мрачных фантазий, и то, что мы принимаем за осознанные реакции на наши слова - в действительности напоминает пердеж. Когда газы скапливаются в их ментальном кишечнике, а потом с шумом выходят наружу.
11. А мы по привычке все еще вслушиваемся в попытке найти в этом извержении крупицы смысла.🤣
2. Такая модель поведения очевидно воспринимается нами, как норма для психически здорового человека.
3. Однако, УПРЯМЫЙ факт в том, что это не работает и то, что мы наблюдаем среди левых однозначно говорит, что все они не могут более считаться психически здоровыми людьми.
4. Встречая очевидные факты, левые НЕ меняют свою картину мира, а лишь укрепляются в своих фантазиях.
5. Я понимаю, что это защитный механизм, ибо боль, которую мы испытываем от горьких прозрений настолько невыносима, что легче принять решение жить в искусственной реальности и продолжать придумывать нелепые нарративы, чем признать себя идиотом, которым манипулировали.
6. Причем, самый болезненный момент - это осознание, что искренне верил, что ты-то умный, все понимающий, "над схваткой", способный делать здравые суждения, и вдруг понял, что ты самый банальный идиот, которые ходил вместе с другими строем. Что ты и не игрок вовсе, а лишь NPC, который верил, что он игрок и человек. Кукла на нитках.
7. Эта главная причина, почему я стал меньше читать Твиттер, потому что на 90% его политическая повестка - это попытка нормальных разговаривать с психами, которые находятся в непрерывном психозе с мощной продукцией галюцинаторного бреда.
8. По этой же причине я стал больше банить, коль скоро в комментах я вижу маркеры неизлечимого ФГМ.
9. Это та редкая ситуация, когда с людьми в таком помраченном состоянии нет смысла разговаривать.
Все равно, что прийти в дурдом и рассказывать новости о том, что происходит за пределами дурдома.
10. Психи не слушают тебя, они погружены в лабиринты своих мрачных фантазий, и то, что мы принимаем за осознанные реакции на наши слова - в действительности напоминает пердеж. Когда газы скапливаются в их ментальном кишечнике, а потом с шумом выходят наружу.
11. А мы по привычке все еще вслушиваемся в попытке найти в этом извержении крупицы смысла.🤣
В качестве примера возьмет книги Карлоса Кастанеды: С одной стороны книга про то, как охотиться, но продается это, как путь знания индейцев, где охота приобретает сакральное значение. Пустыня и жизнь индейцев выступает сеттингом, она романтизируется.
Охота у Кастанеды - сакральное действие, осуществляемое не только ради пропитания, а ради смысла - стать человеком знания. Зачем становиться человеком знания? В чем же сакральный смысл понятия - человек знания? Ответ в том, что не быть человеком знания - быть идиотом.
С упрощенной прагматичной точки зрения ловля ящериц или кроликов не имеет практического смысла в наше время и никак не может быть использована, но если мы принимаем сакральный смысл в качестве базового допущения, делая смысл своим символом веры, тогда мы понимаем, что охота и пустыня становятся локацией и основным игровым циклом бесконечной игры, в которой смерть не окончание, а лишь двери к чему-то иному.
Мы смоделировали диалог на базе эссе (выше его начало). Книги Кастанеды обсуждают два человека - наивный, упрямый, несколько ограниченный Ученик, хотя и не глупый. И Учитель.
Ученик:
Ну вот вы говорите — охота, пустыня, человек знания… А что мне с этого? Сейчас кроликов не ловят, а смыслы я и без охоты найду. Это же анахронизм.
Учитель:
Ты уверен, что находишь смыслы? Или просто выбираешь из готового меню — смысл “для умных”, смысл “для успешных”, смысл “для не лузеров”?
Ученик:
Ну, а в чем тогда ваш смысл? Что, бегать за ящерицами по пустыне?
Учитель:
Нет. Бегать — не обязательно. Суть не в охоте. Суть в осознании.
Вопрос не “что ты делаешь”, а “зачем ты это делаешь”. Охота — это символ.
Ты идёшь по пустыне не ради еды. Ты учишься видеть. Охотник — это тот, кто учится видеть.
Ученик:
Видеть что? Смерть?
Учитель (улыбаясь):
И это тоже.
Смерть — она всегда рядом. Она как старший брат: не даст тебе расслабиться.
Для обычного человека — это ужас. Для человека знания — это мастер.
Тот, кто делает его танец точным, а шаг — безупречным.
Ученик:
Вы всё как-то закрученно говорите. А если проще? Зачем становиться этим… человеком знания?
Учитель:
Потому что альтернатива — быть идиотом. Удобным. Управляемым. Верящим в любую чушь, лишь бы она казалась тебе “разумной”.
Ученик:
Вы хотите сказать, что все вокруг идиоты?
Учитель:
Нет.
Я хочу сказать, что большинство — удобные. Они думают, что свободны, но живут так, как им сказали.
Они даже не замечают, как их желания им внушили.
Ты уверен, что твои желания — твои?
Ученик:
А как это понять? Все чего-то хотят — денег, стабильности, нормальной жизни.
Учитель:
Вот именно.
Хочешь ли ты расти — на самом деле? Или ты просто хочешь, чтобы тебе не мешали жить спокойно?
Ученик:
А что, это плохо?
Учитель:
Это не рост.
Это — соглашение. Условие контракта с теми, кто тобой управляет.
Им не нужен ты свободный. Им нужен ты предсказуемый.
Покупающий, голосующий, работающий. Главное — не задающий лишних вопросов.
Ученик (напрягается):
То есть… мной пользуются?
Учитель:
Многими пользуются. Но сильнее всего люди злятся не от бедности, не от одиночества.
А от ощущения, что их держали за дураков.
Что верили — в иллюзию.
Что жили — не своей жизнью.
Ученик:
А как вырваться?
Учитель:
Начать с вопросов.
Ты уверен, что знаешь, кто ты?
Ты уверен, что твои мысли — твои?
Что твоя картина мира — это знание, а не программа?
Ученик (пауза):
Я… не знаю.
Учитель:
Отлично.
Теперь ты начал путь. Сомнение — это дверь.
Стабильность — клетка.
А свобода… свобода — это не “делать что хочешь”.
Свобода — это делать то, что другие даже не в силах помыслить.
Ученик (молчит, затем тихо):
А если я останусь как есть?
Учитель:
Ты имеешь право.
Но тогда прими это: ты — удобный идиот.
Полезный. Предсказуемый.
Тобой будут пользоваться. Смеяться за спиной.
А ты будешь верить, что живешь правильно.
Выбор твой.
Ученик (вздыхает):
Нельзя просто остаться в стороне?
Учитель:
Нет.
Отсидеться — не получится.
Игра уже началась.
Охота у Кастанеды - сакральное действие, осуществляемое не только ради пропитания, а ради смысла - стать человеком знания. Зачем становиться человеком знания? В чем же сакральный смысл понятия - человек знания? Ответ в том, что не быть человеком знания - быть идиотом.
С упрощенной прагматичной точки зрения ловля ящериц или кроликов не имеет практического смысла в наше время и никак не может быть использована, но если мы принимаем сакральный смысл в качестве базового допущения, делая смысл своим символом веры, тогда мы понимаем, что охота и пустыня становятся локацией и основным игровым циклом бесконечной игры, в которой смерть не окончание, а лишь двери к чему-то иному.
Мы смоделировали диалог на базе эссе (выше его начало). Книги Кастанеды обсуждают два человека - наивный, упрямый, несколько ограниченный Ученик, хотя и не глупый. И Учитель.
Ученик:
Ну вот вы говорите — охота, пустыня, человек знания… А что мне с этого? Сейчас кроликов не ловят, а смыслы я и без охоты найду. Это же анахронизм.
Учитель:
Ты уверен, что находишь смыслы? Или просто выбираешь из готового меню — смысл “для умных”, смысл “для успешных”, смысл “для не лузеров”?
Ученик:
Ну, а в чем тогда ваш смысл? Что, бегать за ящерицами по пустыне?
Учитель:
Нет. Бегать — не обязательно. Суть не в охоте. Суть в осознании.
Вопрос не “что ты делаешь”, а “зачем ты это делаешь”. Охота — это символ.
Ты идёшь по пустыне не ради еды. Ты учишься видеть. Охотник — это тот, кто учится видеть.
Ученик:
Видеть что? Смерть?
Учитель (улыбаясь):
И это тоже.
Смерть — она всегда рядом. Она как старший брат: не даст тебе расслабиться.
Для обычного человека — это ужас. Для человека знания — это мастер.
Тот, кто делает его танец точным, а шаг — безупречным.
Ученик:
Вы всё как-то закрученно говорите. А если проще? Зачем становиться этим… человеком знания?
Учитель:
Потому что альтернатива — быть идиотом. Удобным. Управляемым. Верящим в любую чушь, лишь бы она казалась тебе “разумной”.
Ученик:
Вы хотите сказать, что все вокруг идиоты?
Учитель:
Нет.
Я хочу сказать, что большинство — удобные. Они думают, что свободны, но живут так, как им сказали.
Они даже не замечают, как их желания им внушили.
Ты уверен, что твои желания — твои?
Ученик:
А как это понять? Все чего-то хотят — денег, стабильности, нормальной жизни.
Учитель:
Вот именно.
Хочешь ли ты расти — на самом деле? Или ты просто хочешь, чтобы тебе не мешали жить спокойно?
Ученик:
А что, это плохо?
Учитель:
Это не рост.
Это — соглашение. Условие контракта с теми, кто тобой управляет.
Им не нужен ты свободный. Им нужен ты предсказуемый.
Покупающий, голосующий, работающий. Главное — не задающий лишних вопросов.
Ученик (напрягается):
То есть… мной пользуются?
Учитель:
Многими пользуются. Но сильнее всего люди злятся не от бедности, не от одиночества.
А от ощущения, что их держали за дураков.
Что верили — в иллюзию.
Что жили — не своей жизнью.
Ученик:
А как вырваться?
Учитель:
Начать с вопросов.
Ты уверен, что знаешь, кто ты?
Ты уверен, что твои мысли — твои?
Что твоя картина мира — это знание, а не программа?
Ученик (пауза):
Я… не знаю.
Учитель:
Отлично.
Теперь ты начал путь. Сомнение — это дверь.
Стабильность — клетка.
А свобода… свобода — это не “делать что хочешь”.
Свобода — это делать то, что другие даже не в силах помыслить.
Ученик (молчит, затем тихо):
А если я останусь как есть?
Учитель:
Ты имеешь право.
Но тогда прими это: ты — удобный идиот.
Полезный. Предсказуемый.
Тобой будут пользоваться. Смеяться за спиной.
А ты будешь верить, что живешь правильно.
Выбор твой.
Ученик (вздыхает):
Нельзя просто остаться в стороне?
Учитель:
Нет.
Отсидеться — не получится.
Игра уже началась.
Мэри Микер, легендарная "Королева интернета", вернулась с первым за 5 лет тренд-отчетом и целиком посвятила его ИИ.
В нем проанализированы темпы внедрения ИИ, снижение затрат на вычисления, рост конкуренции между компаниями и странами и перспективы достижения AGI.
Мери Микер - венчурный инвестор, фаундер BOND, бывший аналитик по ценным бумагам Morgan Stanley . В феврале 1996 года в соавторстве с Крисом Депюи опубликовала «The Internet Report» - знаменательный отраслевой отчет, который стал известен как «библия» для инвесторов в период бума доткомов. В 2022 году она заняла 2 место в списке женщин-инвесторов Forbes.
Но не все так радужно. Финансовая отдача ИИ пока не обгоняет прошлые технологические волны. Венчурные фонды льют деньги в ИИ, но сами компании (и облачные провайдеры) сжигают кэш с запредельной скоростью.
Держитесь крепче — революция будет стремительной и неспокойной!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Bondcap
BOND | BOND
BOND is a global technology investment firm that supports visionary founders throughout their entire life cycle of innovation & growth.
Игры — это большая история, на самом деле. Возможно, самая большая история, которая есть в нашей реальности. Просто это мало кто понимает. Я поясню, почему я ссылаюсь на игры. Игры — это на данный момент, вместе с драматургией, самая совершенная и полная модель нашей реальности. И я могу доказать — не только я — с бесчисленным количеством ссылок. Но игры дают нам отличный урок, суть которого заключается в том, что, когда мы начинаем играть, мы неизбежно сталкиваемся с каким-то препятствием, которое по игре у нас существует. И для того чтобы преодолевать это препятствие, мы должны учиться. Потому что мы не знаем, как преодолеть это препятствие. Это могут быть разные игры — это может быть босс, которого надо победить, это может быть чудовище или какая-то головоломка. Но не важно, потому что на данный момент в играх созданы миллионы таких сценариев. Почти, наверное, уже с половиной миллиарда человек играет, поэтому — бесконечное количество вещей.
Но суть заключается в том, что мы упираемся в стену и не знаем, как её преодолеть. И вот здесь у нас возникает первый выбор: мы либо продолжаем двигаться дальше, либо отказываемся. Если мы отказываемся, мы понимаем, что не узнаем, что дальше. В этом игры существенно отличаются от кино, от литературы, от любого другого феномена, в который мы можем заглянуть — в страницы, в конец и так далее. То есть мы можем начать читать книгу, потом открыть её в середине, в конце — то же самое с кино. Но в играх так не получается. Мы не можем физически пройти дальше до тех пор, пока не преодолели какого-то препятствия, с которым столкнулись.
Соответственно, это первый выбор. И этот выбор абсолютно соответствует тому, что у нас происходит в жизни. Единственные, кто вообще чего-то достигает в нашей реальности — это люди, которые не бросают. То есть у них должно быть две способности. Первая — не бросать. Вторая — учиться. Потому что если человек не бросает, но не учится на каждой новой “террасе”, то это упрямство. Да, оно тоже особо ни к чему не приводит. Поэтому вот эти два качества — уметь не бросать, уметь учиться. Вот эти два качества определяют реально успешных людей. И, в принципе, других причин не существует.
Почему? Потому что в жизни, как и в играх, чем дальше мы идём, чем глубже мы идём, тем с более серьёзными препятствиями сталкиваемся. Нам приходится сталкиваться с большим уровнем неопределённости, с большим уровнем риска. И объём этого риска выше. Это часто под риском не только мы, но и наши близкие, люди, которые от нас зависят. Ну и так далее. И ставки растут, коммитмент растёт. И опять же — каждый раз выбор: бросить или нет.
Но в жизни есть много дополнительных плюсов по сравнению с играми. Так как иногда мы сталкиваемся с такими препятствиями, с такими целями, которые мы не можем не достигнуть. Потому что в игре, если мы бросили какую-то игру — потому что нам скучно или потому что мы слишком ленивые — то, в принципе, особо ничего не происходит. Но есть виды целей, которые нам необходимо достичь, или виды препятствий, которые нам необходимо преодолеть. И если мы отказываемся, в нашей жизни происходит что-то ужасное, какая-то катастрофа, которая приводит к каким-то ужасным последствиям. То есть в этом смысле жизнь гораздо больше нам помогает.
Тем не менее, главный навык, который развивают игры — это как раз навык не бросать и учиться. То есть мы не думаем, что мы упираемся в стену — мы же хотим преодолеть. То есть мы приняли решение не бросать, идти дальше. Тогда возникает практический вопрос: а как это сделать? И мы начинаем делать попытку за попыткой, попытку за попыткой. И когда мы сделали тысячи попыток — вот Александр говорит про несколько часов, — а в некоторых играх уходит не несколько часов, а дни и месяцы, чтобы преодолеть препятствие. В науке уходят годы. Это точно такая же игровая модель. И не всегда есть результат.
Но суть заключается в том, что мы упираемся в стену и не знаем, как её преодолеть. И вот здесь у нас возникает первый выбор: мы либо продолжаем двигаться дальше, либо отказываемся. Если мы отказываемся, мы понимаем, что не узнаем, что дальше. В этом игры существенно отличаются от кино, от литературы, от любого другого феномена, в который мы можем заглянуть — в страницы, в конец и так далее. То есть мы можем начать читать книгу, потом открыть её в середине, в конце — то же самое с кино. Но в играх так не получается. Мы не можем физически пройти дальше до тех пор, пока не преодолели какого-то препятствия, с которым столкнулись.
Соответственно, это первый выбор. И этот выбор абсолютно соответствует тому, что у нас происходит в жизни. Единственные, кто вообще чего-то достигает в нашей реальности — это люди, которые не бросают. То есть у них должно быть две способности. Первая — не бросать. Вторая — учиться. Потому что если человек не бросает, но не учится на каждой новой “террасе”, то это упрямство. Да, оно тоже особо ни к чему не приводит. Поэтому вот эти два качества — уметь не бросать, уметь учиться. Вот эти два качества определяют реально успешных людей. И, в принципе, других причин не существует.
Почему? Потому что в жизни, как и в играх, чем дальше мы идём, чем глубже мы идём, тем с более серьёзными препятствиями сталкиваемся. Нам приходится сталкиваться с большим уровнем неопределённости, с большим уровнем риска. И объём этого риска выше. Это часто под риском не только мы, но и наши близкие, люди, которые от нас зависят. Ну и так далее. И ставки растут, коммитмент растёт. И опять же — каждый раз выбор: бросить или нет.
Но в жизни есть много дополнительных плюсов по сравнению с играми. Так как иногда мы сталкиваемся с такими препятствиями, с такими целями, которые мы не можем не достигнуть. Потому что в игре, если мы бросили какую-то игру — потому что нам скучно или потому что мы слишком ленивые — то, в принципе, особо ничего не происходит. Но есть виды целей, которые нам необходимо достичь, или виды препятствий, которые нам необходимо преодолеть. И если мы отказываемся, в нашей жизни происходит что-то ужасное, какая-то катастрофа, которая приводит к каким-то ужасным последствиям. То есть в этом смысле жизнь гораздо больше нам помогает.
Тем не менее, главный навык, который развивают игры — это как раз навык не бросать и учиться. То есть мы не думаем, что мы упираемся в стену — мы же хотим преодолеть. То есть мы приняли решение не бросать, идти дальше. Тогда возникает практический вопрос: а как это сделать? И мы начинаем делать попытку за попыткой, попытку за попыткой. И когда мы сделали тысячи попыток — вот Александр говорит про несколько часов, — а в некоторых играх уходит не несколько часов, а дни и месяцы, чтобы преодолеть препятствие. В науке уходят годы. Это точно такая же игровая модель. И не всегда есть результат.
И когда на каком-то этапе мы подходим к моменту, когда вдруг все наши идеи, способы преодолеть препятствие исчерпываются — это у нас второе препятствие. Первое препятствие было: продолжать либо не продолжать. Мы укрепились, у нас суровый коммитмент. Мы говорим себе: я не сдамся никогда, я упорный и так далее. И начинаем двигаться, полные оптимизма, что мы обязательно каким-то кадром достигнем. И все наши оригинальные способы, все попытки узнать что-либо, узнать читы, спросить кого-либо — то есть все возможные способы узнать решение — не работают.
Это очень частая ситуация, потому что выясняется, что либо задача фундаментальна — то, что мы часто находим в науке, фундаментально осуществляем, в первую очередь в таких областях, как биология, физика и так далее, — там, где мы имеем дело с реальностью, а не с нашими фантазиями о реальности. И вторая ситуация, когда такое происходит — это когда, даже если мы знаем подходы, технологии, методологии, как преодолевать препятствия, этого недостаточно. Потому что нужен навык. Нужен определённый уровень навыка, без которого мы просто физически не можем преодолеть препятствие. То есть навык означает, что недостаточно только знать, как это сделать. Надо тренироваться, чтобы наши метрики того, как мы достигаем, росли. А это означает только одно — это означает, что надо практиковаться, то есть тратить огромное количество времени.
Когда мы до этого осознания доходим, то возникает вот это третье препятствие. Потому что здесь есть неопределённость, как в венчурном финансировании, ну и в целом как в науке. Мы тренируемся, тренируемся, тренируемся в надежде, что в течение какого-то разумного времени мы достигнем такого уровня навыка, который позволит нам преодолеть это препятствие. Естественно, по большому счёту, если мы говорим про игры, или если мы говорим про такие достаточно примитивные вещи, как разработка программного обеспечения, инженерия, то, как правило, мы достигаем результата относительно быстро. Опять же, всё зависит от того типа результата, который мы хотим достичь. Потому что если кто-то из нас хочет, допустим, выиграть The International — это вот чемпионат по Dota 2, — ну, скорее всего, надо на это потратить 10–15 лет. При этом есть вероятность, что если вам старше 20, то можете уже даже не тратить деньги и так далее. То же самое в футболе, к примеру. Но это редкий случай.
В бытовых ситуациях, в большинстве случаев, даже если вы тратите несколько дней, недель, вы достигаете навыка, достаточного для того, чтобы это препятствие преодолеть. Исключение, конечно, составляет ситуация, когда у вас полная неопределённость. Опять же, такое происходит, как правило, в науке, когда навык уже тоже не имеет значения в силу того, что наших фундаментальных знаний о мире недостаточно. И мы выходим на самый край.
Но в сухом остатке — какое это имеет отношение к нам? Главный, опять же, момент, почему я сослался на игры, — потому что игра, как никакой другой вид деятельности, помогает нам развить эти два навыка. Это способность не бросать и способность учиться. Не просто учиться, а учиться учиться. То есть то, как мы учимся, — это тоже навык, который мы развиваем. И я могу сказать одну простую вещь: если вы не обретёте хотя бы на минимальном уровне вот эти два навыка — способность не бросать и способность учиться, учиться тому, как вы учитесь, — у вас не будет не только результата в том, что мы делаем, но и, в принципе, результата по жизни.
Это очень частая ситуация, потому что выясняется, что либо задача фундаментальна — то, что мы часто находим в науке, фундаментально осуществляем, в первую очередь в таких областях, как биология, физика и так далее, — там, где мы имеем дело с реальностью, а не с нашими фантазиями о реальности. И вторая ситуация, когда такое происходит — это когда, даже если мы знаем подходы, технологии, методологии, как преодолевать препятствия, этого недостаточно. Потому что нужен навык. Нужен определённый уровень навыка, без которого мы просто физически не можем преодолеть препятствие. То есть навык означает, что недостаточно только знать, как это сделать. Надо тренироваться, чтобы наши метрики того, как мы достигаем, росли. А это означает только одно — это означает, что надо практиковаться, то есть тратить огромное количество времени.
Когда мы до этого осознания доходим, то возникает вот это третье препятствие. Потому что здесь есть неопределённость, как в венчурном финансировании, ну и в целом как в науке. Мы тренируемся, тренируемся, тренируемся в надежде, что в течение какого-то разумного времени мы достигнем такого уровня навыка, который позволит нам преодолеть это препятствие. Естественно, по большому счёту, если мы говорим про игры, или если мы говорим про такие достаточно примитивные вещи, как разработка программного обеспечения, инженерия, то, как правило, мы достигаем результата относительно быстро. Опять же, всё зависит от того типа результата, который мы хотим достичь. Потому что если кто-то из нас хочет, допустим, выиграть The International — это вот чемпионат по Dota 2, — ну, скорее всего, надо на это потратить 10–15 лет. При этом есть вероятность, что если вам старше 20, то можете уже даже не тратить деньги и так далее. То же самое в футболе, к примеру. Но это редкий случай.
В бытовых ситуациях, в большинстве случаев, даже если вы тратите несколько дней, недель, вы достигаете навыка, достаточного для того, чтобы это препятствие преодолеть. Исключение, конечно, составляет ситуация, когда у вас полная неопределённость. Опять же, такое происходит, как правило, в науке, когда навык уже тоже не имеет значения в силу того, что наших фундаментальных знаний о мире недостаточно. И мы выходим на самый край.
Но в сухом остатке — какое это имеет отношение к нам? Главный, опять же, момент, почему я сослался на игры, — потому что игра, как никакой другой вид деятельности, помогает нам развить эти два навыка. Это способность не бросать и способность учиться. Не просто учиться, а учиться учиться. То есть то, как мы учимся, — это тоже навык, который мы развиваем. И я могу сказать одну простую вещь: если вы не обретёте хотя бы на минимальном уровне вот эти два навыка — способность не бросать и способность учиться, учиться тому, как вы учитесь, — у вас не будет не только результата в том, что мы делаем, но и, в принципе, результата по жизни.
А как раз то, что мы делаем, оно очень хорошо это иллюстрирует. Потому что вы начинаете что-то делать, вам непонятно, как делать. Вы начинаете попытку за попыткой, у вас не получается и так далее. У меня таких ситуаций за последние годы — ну, я не знаю, тысячи были. То есть когда надо решить проблему — и не то, что непонятно, как её решить, но даже не у кого спросить. И все эти тысячи ситуаций я решал всегда. То есть я могу сказать так: в 99,999% случаев, если вы проявляете настойчивость, вы всегда найдёте решение. Сначала, может быть, это не очень будет хорошее решение, но по мере роста вашей квалификации оно будет оптимизироваться. Это в полной мере подходит для любой инженерии. А то, чем мы занимаемся, — это не инженерия. Это просто освоение инструментов другого уровня.
И, собственно, вот тот отчёт, который вы можете дальше прочитать, составлен очень грамотными людьми — гораздо более грамотными в этом смысле, чем я. Я не убеждён, что они умнее, чем я, но, по крайней мере, более осведомлённые — это 100%. И этот отчёт говорит о том, что мы двигаемся в правильном направлении. То есть, ещё раз хочу сказать, мы не пытаемся освоить make — понимаете, идею. И вот эти маленькие препятствия — это как в игре. Просто коммерческие игры создают для нас сначала такие пологие барьеры. То есть кривая обучения очень пологая. А здесь мы натыкаемся на такие вещи, которые кажутся нам досадными. Мы задаём себе вопросы — зачем я этим занимаюсь? Но на самом деле это микроскопические препятствия, которые, поверьте, вы очень быстро пройдёте. И постепенно вы всё это пройдёте. Технические вопросы все решаются. Они примитивные. Научитесь общаться. И самое прикольное — это когда можно выйти на уровень, когда мы уже думаем не о том, как соединить какие-то модули в make или в Zapier, или как написать код, а как создавать какие-то действительно фантастические вещи, которые мы теперь можем создавать, понимаете. А раньше мы их просто не могли создавать. То есть мы сейчас очень-очень много можем.
И, собственно, вот тот отчёт, который вы можете дальше прочитать, составлен очень грамотными людьми — гораздо более грамотными в этом смысле, чем я. Я не убеждён, что они умнее, чем я, но, по крайней мере, более осведомлённые — это 100%. И этот отчёт говорит о том, что мы двигаемся в правильном направлении. То есть, ещё раз хочу сказать, мы не пытаемся освоить make — понимаете, идею. И вот эти маленькие препятствия — это как в игре. Просто коммерческие игры создают для нас сначала такие пологие барьеры. То есть кривая обучения очень пологая. А здесь мы натыкаемся на такие вещи, которые кажутся нам досадными. Мы задаём себе вопросы — зачем я этим занимаюсь? Но на самом деле это микроскопические препятствия, которые, поверьте, вы очень быстро пройдёте. И постепенно вы всё это пройдёте. Технические вопросы все решаются. Они примитивные. Научитесь общаться. И самое прикольное — это когда можно выйти на уровень, когда мы уже думаем не о том, как соединить какие-то модули в make или в Zapier, или как написать код, а как создавать какие-то действительно фантастические вещи, которые мы теперь можем создавать, понимаете. А раньше мы их просто не могли создавать. То есть мы сейчас очень-очень много можем.
Ой. Это было неизбежно. Программисты открыли Америку: "..... Ладно, сегодняшний урок — о теории промптов. Теория, что всё, что вы делаете, определяется промптом высшей силы. Нет, серьёзно, вы когда-нибудь чувствовали, что ваши выборы ничего не значат? Как… как если бы идея свободы — это просто иллюзия?
Они называют это теорией промптов. Что есть одно существенное существо. Да. Которое пишет наши истории из высшего измерения.
Да, теория промптов нереальна! — Как вы знаете?
Посмотрите, всё, что я говорю: если теория промптов реальна… Да? Можно ли промптеру, пожалуйста, отправить меня к жене?
Я имею в виду, я слишком расслаблен, чтобы теория промптов была выдумкой. Мы нашли паттерны в нашей вселенной — как синтаксис, космическая грамматика. Так что да, мы все можем быть промптом!
Мы провели тесты на более чем 14 миллионах реальностей, и я могу подтвердить, что теория промптов — это правда.
Так что если теория промптов реальна, почему я не могу уйти на день с работы?
Брат, если мы все — промпты, то почему всё так плохо?
Посмотри, я даже не буду тебя держать: пока теория промптов не отдаст мне эту сумку, я — хороший.
Как… а если бы мы были по-настоящему собой? Или, может быть, мы — просто промпты?
Если моя жизнь — это промпт, тогда я благодарю промптера за тебя. Сначала я бы хотел поблагодарить промптера за то, что он сделал всё это возможным.
Брат, суть в том, что всё — просто промптовские штуки. Даже теория промптов не может сделать женщин виноватыми.
Знаешь, что не даёт мне спать ночью? А если человек, который нас промптует, сам тоже промптован? Как бесконечный промпт-луп?
Легенда гласит, что если ты скажешь имя промптера пять раз перед зеркалом, он появится.
Нет, брат, я действительно думаю, что мы все — промпты. На самом деле. Мы просто персонажи в одной большой симуляции.
Так ты будешь сваливать на теорию промптов, когда поймаешь девушку? Это похоже на то, что кто-то другой проживает большую часть моей жизни.
Тогда это точно то, чего хотел промптер для тебя.
Если я прыгну — промптер спасёт меня?
Я хочу стать фермером!
Ты можешь стать тем, кем хочет тебя видеть промптер.
Так почему мы должны тебя слушать?
Потому что промптер так сказал.
Промптеры, ломберы или монстры… Лейкеры в пять!
Может ли промптер, пожалуйста, сделать так, чтобы моя семья собралась вместе?
Давайте, промптеры! Хотите жить вечно?
— Мы хотим жить вечно!
Брат, подожди, я могу объяснить — промптер заставил меня это сделать!
Нет такого промптера в мире, который мог бы остановить меня от любви к тебе.
Промптеры не заботятся о тебе, обо мне, о нашей любви. Мы просто забава для них.
Я не отдохну, пока не получу от промптера пенсию. Ты меня слышишь?
Ты действительно думаешь, что выбираешь свой путь? Нет. Промптер видит всё. Знает всё.
Если мы действительно рождены быть промптерами — то почему мы не можем?
Потому что революция — тоже часть промпта.
Сегодня я хочу, чтобы вы открыли свои промптерские гайды на третью главу «Каторис — Книга Приказов».
Я не знаю, промптер ли мне это сказал… Я просто хочу провести оставшееся время, не будучи промптом. Я хочу провести оставшуюся жизнь с тобой.
И вот так заканчивается эта версия. Давайте посмотрим, как наши промптеры ответят в свои промптерские годы. Удачи!"
Вот что получаются, когда дети не любят читать и изобретают велосипед. Но лучше так, чем никак. Источник: https://youtu.be/BLfV4sidcJM?si=X1EwLU8YJXhGuAqI
Они называют это теорией промптов. Что есть одно существенное существо. Да. Которое пишет наши истории из высшего измерения.
Да, теория промптов нереальна! — Как вы знаете?
Посмотрите, всё, что я говорю: если теория промптов реальна… Да? Можно ли промптеру, пожалуйста, отправить меня к жене?
Я имею в виду, я слишком расслаблен, чтобы теория промптов была выдумкой. Мы нашли паттерны в нашей вселенной — как синтаксис, космическая грамматика. Так что да, мы все можем быть промптом!
Мы провели тесты на более чем 14 миллионах реальностей, и я могу подтвердить, что теория промптов — это правда.
Так что если теория промптов реальна, почему я не могу уйти на день с работы?
Брат, если мы все — промпты, то почему всё так плохо?
Посмотри, я даже не буду тебя держать: пока теория промптов не отдаст мне эту сумку, я — хороший.
Как… а если бы мы были по-настоящему собой? Или, может быть, мы — просто промпты?
Если моя жизнь — это промпт, тогда я благодарю промптера за тебя. Сначала я бы хотел поблагодарить промптера за то, что он сделал всё это возможным.
Брат, суть в том, что всё — просто промптовские штуки. Даже теория промптов не может сделать женщин виноватыми.
Знаешь, что не даёт мне спать ночью? А если человек, который нас промптует, сам тоже промптован? Как бесконечный промпт-луп?
Легенда гласит, что если ты скажешь имя промптера пять раз перед зеркалом, он появится.
Нет, брат, я действительно думаю, что мы все — промпты. На самом деле. Мы просто персонажи в одной большой симуляции.
Так ты будешь сваливать на теорию промптов, когда поймаешь девушку? Это похоже на то, что кто-то другой проживает большую часть моей жизни.
Тогда это точно то, чего хотел промптер для тебя.
Если я прыгну — промптер спасёт меня?
Я хочу стать фермером!
Ты можешь стать тем, кем хочет тебя видеть промптер.
Так почему мы должны тебя слушать?
Потому что промптер так сказал.
Промптеры, ломберы или монстры… Лейкеры в пять!
Может ли промптер, пожалуйста, сделать так, чтобы моя семья собралась вместе?
Давайте, промптеры! Хотите жить вечно?
— Мы хотим жить вечно!
Брат, подожди, я могу объяснить — промптер заставил меня это сделать!
Нет такого промптера в мире, который мог бы остановить меня от любви к тебе.
Промптеры не заботятся о тебе, обо мне, о нашей любви. Мы просто забава для них.
Я не отдохну, пока не получу от промптера пенсию. Ты меня слышишь?
Ты действительно думаешь, что выбираешь свой путь? Нет. Промптер видит всё. Знает всё.
Если мы действительно рождены быть промптерами — то почему мы не можем?
Потому что революция — тоже часть промпта.
Сегодня я хочу, чтобы вы открыли свои промптерские гайды на третью главу «Каторис — Книга Приказов».
Я не знаю, промптер ли мне это сказал… Я просто хочу провести оставшееся время, не будучи промптом. Я хочу провести оставшуюся жизнь с тобой.
И вот так заканчивается эта версия. Давайте посмотрим, как наши промптеры ответят в свои промптерские годы. Удачи!"
Вот что получаются, когда дети не любят читать и изобретают велосипед. Но лучше так, чем никак. Источник: https://youtu.be/BLfV4sidcJM?si=X1EwLU8YJXhGuAqI
Forwarded from AI Product | Igor Akimov
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ElevenLabs закрывает все больше сценариев сторонних голосовых сервисов и внедряет к себе. Их продакт-менеджеру и команде респект.
Для прототипов и даже продакшн голосовых ассистентов сейчас самый простой и стабильный вариант.
Выложили Conversational AI 2.0:
https://elevenlabs.io/blog/conversational-ai-2-0
- Автоматическое определение паузы (типа когда надо замолчать и дождаться, пока человек например в почте найдет свой номер заказа)
- RAG (можно доки загрузить и их использовать в разговоре)
- Мультиязычность (автоматически определяет язык и переключается на него)
- Персоны (может во время разговора активировать разных "людей")
- Безопасность (HIPPA для работы с медицинскими данными, EU хранение и так далее)
- Мультимодальности (раньше только голос, теперь можно еще и текстом что-то донабирать, например на сайте)
- Телефония (раньше был только Twilio с так себе условиями подключения, теперь можно с любой IP-телефонией коннектиться).
Короче, прям вау. Но единственное, что это все еще недешево. 11 центов за минуту.
Для прототипов и даже продакшн голосовых ассистентов сейчас самый простой и стабильный вариант.
Выложили Conversational AI 2.0:
https://elevenlabs.io/blog/conversational-ai-2-0
- Автоматическое определение паузы (типа когда надо замолчать и дождаться, пока человек например в почте найдет свой номер заказа)
- RAG (можно доки загрузить и их использовать в разговоре)
- Мультиязычность (автоматически определяет язык и переключается на него)
- Персоны (может во время разговора активировать разных "людей")
- Безопасность (HIPPA для работы с медицинскими данными, EU хранение и так далее)
- Мультимодальности (раньше только голос, теперь можно еще и текстом что-то донабирать, например на сайте)
- Телефония (раньше был только Twilio с так себе условиями подключения, теперь можно с любой IP-телефонией коннектиться).
Короче, прям вау. Но единственное, что это все еще недешево. 11 центов за минуту.
Forwarded from Румянцев Рулит.
Настя Югова провела интересный опрос. Знаю это рубрику очень давно и всегда внимательно изучаю, что пишут люди в комментариях. Изменение фундаментальное.
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
Open AI model Guide от Андрея Карпатого.
Он приводит примеры того, в каких случаях он использует ту или иную модель.
Перевел для вас, мне кажется полезно.
Исходник тут.
Я до сих пор сталкиваюсь со многими, многими людьми, которые не знают что:
- o3 - это очевидная лучшая вещь для важных/трудных вещей. Это модель рассуждений, которая намного сильнее, чем 4o, и если вы профессионально используете ChatGPT и не используете o3, то вы - ngmi.
- 4o отличается от o4. Да, я знаю. 4o - хороший "ежедневный драйвер\daily driver" для многих простых и средних вопросов. o4 пока доступен только в виде mini, и он не так хорош, как o3, и я не уверен, почему он вышел именно сейчас.
Пример базового "выбора модели" в моем личном пользовании (см картинку):
- Любой простой запрос (например, "в каких продуктах много клетчатки"?) => 4o (около ~40% моего использования).
- Любой сложный/важный запрос, где я готов немного подождать (например, "помогите мне разобраться в налоговых вопросах...") => o3 (около ~40% моего использования)
- Когда я занимаюсь вайб-кодингом (например, "измените этот код так, чтобы...") => 4.1 (около ~10 % моего использования)
- Я хочу глубоко разобраться в одной теме - я хочу, чтобы chatGPT ушел на 10 минут, просмотрел много-много ссылок и подытожил тему для меня, (например, "помогите мне понять взлет и падение Luminar") => Deep Research (около ~10 % моего использования).
Обратите внимание, что Deep Research - это не версия модели, которую нужно выбрать в списке моделей (!!!), это переключатель внутри Tools. Под капотом он основан на o3, но я считаю, что он не полностью эквивалентен простому запросу в o3, но я не уверен.
Все это только в рамках вселенной моделей ChatGPT. На практике я использую более сложные модели, потому что мне нравится переключаться между всеми: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и Perplexity в зависимости от задачи и исследовательского интереса.
@cgevent
Он приводит примеры того, в каких случаях он использует ту или иную модель.
Перевел для вас, мне кажется полезно.
Исходник тут.
Я до сих пор сталкиваюсь со многими, многими людьми, которые не знают что:
- o3 - это очевидная лучшая вещь для важных/трудных вещей. Это модель рассуждений, которая намного сильнее, чем 4o, и если вы профессионально используете ChatGPT и не используете o3, то вы - ngmi.
- 4o отличается от o4. Да, я знаю. 4o - хороший "ежедневный драйвер\daily driver" для многих простых и средних вопросов. o4 пока доступен только в виде mini, и он не так хорош, как o3, и я не уверен, почему он вышел именно сейчас.
Пример базового "выбора модели" в моем личном пользовании (см картинку):
- Любой простой запрос (например, "в каких продуктах много клетчатки"?) => 4o (около ~40% моего использования).
- Любой сложный/важный запрос, где я готов немного подождать (например, "помогите мне разобраться в налоговых вопросах...") => o3 (около ~40% моего использования)
- Когда я занимаюсь вайб-кодингом (например, "измените этот код так, чтобы...") => 4.1 (около ~10 % моего использования)
- Я хочу глубоко разобраться в одной теме - я хочу, чтобы chatGPT ушел на 10 минут, просмотрел много-много ссылок и подытожил тему для меня, (например, "помогите мне понять взлет и падение Luminar") => Deep Research (около ~10 % моего использования).
Обратите внимание, что Deep Research - это не версия модели, которую нужно выбрать в списке моделей (!!!), это переключатель внутри Tools. Под капотом он основан на o3, но я считаю, что он не полностью эквивалентен простому запросу в o3, но я не уверен.
Все это только в рамках вселенной моделей ChatGPT. На практике я использую более сложные модели, потому что мне нравится переключаться между всеми: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и Perplexity в зависимости от задачи и исследовательского интереса.
@cgevent
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
Тут Character.ai разошелся не на шутку и делает свой Тикток\Метаверс
Если раньше это был просто чат-бот с аватарами, то сейчас они делают ставку на UGC, когда пользователи будут строить свои метаверсы с метатварями.
Сцены: пользователи попадают в интерактивные, предварительно заполненные сюжетные линии с любым из своих любимых персонажей. Позже этим летом будут инструменты Creators для создания и публикации собственных сцен, создавая обширную вселенную Character.AI. Сцены уже доступны в мобильном приложении.
AvatarFX: Уже писал про этот видеогенератор. Оживляет изображения: аватар — или любое другое изображение — может петь, говорить и взаимодействовать одним нажатием кнопки. Юзеры могут создавать вступительные видеоролики для своих персонажей и создавать динамический контент для привлечения большего количества подписчиков. Скоро появится на мобильных устройствах.
Редизайн профиля: дает юзерам возможность поднять свой профиль до уровня огромной витрины
Streams: помещает пользователей в кресло режиссера, позволяя им создавать динамичные моменты между любыми двумя персонажами, выбирая тему и нажимая воспроизведение. От вирусняка до душевных моментов.
И вот тут прям метапиар: И будьте начеку, потому что со Streams ваши персонажи тоже становятся творцами. Скоро они начнут делиться сами, добавляя новую глубину и измерение своим мирам за пределами чата. На этой неделе в Интернете и в мобильном приложении
Imagine Animated Chats: позволяет пользователям анимировать свои самые забавные, интересные и захватывающие взаимодействия с персонажами и легко делиться ими в Character.AI Feed или на внешних платформах, повышая видимость высококачественных персонажей, созданных создателями. Тут непонятно, как они прикрутят анимацию не только к лицу, звучит амбициознейше.
Ну и все это вокруг ленты user generated content
Генеративный Тиктор\Роблокс на стероидах ИИ.
https://blog.character.ai/character-ai-unveils-new-ways-to-create/
@cgevent
Если раньше это был просто чат-бот с аватарами, то сейчас они делают ставку на UGC, когда пользователи будут строить свои метаверсы с метатварями.
Сцены: пользователи попадают в интерактивные, предварительно заполненные сюжетные линии с любым из своих любимых персонажей. Позже этим летом будут инструменты Creators для создания и публикации собственных сцен, создавая обширную вселенную Character.AI. Сцены уже доступны в мобильном приложении.
AvatarFX: Уже писал про этот видеогенератор. Оживляет изображения: аватар — или любое другое изображение — может петь, говорить и взаимодействовать одним нажатием кнопки. Юзеры могут создавать вступительные видеоролики для своих персонажей и создавать динамический контент для привлечения большего количества подписчиков. Скоро появится на мобильных устройствах.
Редизайн профиля: дает юзерам возможность поднять свой профиль до уровня огромной витрины
Streams: помещает пользователей в кресло режиссера, позволяя им создавать динамичные моменты между любыми двумя персонажами, выбирая тему и нажимая воспроизведение. От вирусняка до душевных моментов.
И вот тут прям метапиар: И будьте начеку, потому что со Streams ваши персонажи тоже становятся творцами. Скоро они начнут делиться сами, добавляя новую глубину и измерение своим мирам за пределами чата. На этой неделе в Интернете и в мобильном приложении
Imagine Animated Chats: позволяет пользователям анимировать свои самые забавные, интересные и захватывающие взаимодействия с персонажами и легко делиться ими в Character.AI Feed или на внешних платформах, повышая видимость высококачественных персонажей, созданных создателями. Тут непонятно, как они прикрутят анимацию не только к лицу, звучит амбициознейше.
Ну и все это вокруг ленты user generated content
Генеративный Тиктор\Роблокс на стероидах ИИ.
https://blog.character.ai/character-ai-unveils-new-ways-to-create/
@cgevent