Рыдания наемного человека в науке. Очень поучительно. За все 20 лет он только просит, просит, просит и ни одного шага, чтобы взять свою жизнь в свои руки. С каким упорством человек продолжает оставаться рабом. "Когда я проходил собеседование на свою нынешнюю должность с возможностью получения постоянного контракта, за плечами у меня была блестящая академическая подготовка и солидные публикации, накопленные за 20 лет карьеры. Но я был безработным. Я не упоминал об этом напрямую, но в моём резюме были пробелы, обусловленные событиями вне моего контроля: политическая нестабильность, экономические кризисы, разрушенные отношения с научным наставником и пандемия COVID-19. Я удержался в академии — едва ли — исключительно благодаря упрямству. Интервьюеры были доброжелательны, и я чувствовал, что выступил хорошо, но не ожидал получить предложение, которое пришло месяц спустя. К своему удивлению, позже я узнал, что комитет оценил один фактор, который редко учитывается в академической среде, одержимой публикациями и импакт-факторами: мою стойкость.
Я вырос в Пуэрто-Рико, и это неплохо подготовило меня к жизненным трудностям. Я видел, как мои родители трудились, чтобы обеспечить семью, несмотря на постоянную экономическую нестабильность на острове. Мама, учительница начальных классов, научила меня верить в себя и всегда поддерживала. Испытания в аспирантуре и отцовство в юном возрасте тоже укрепили мою устойчивость — ту черту, которая, как оказалось, определила мою карьеру.
Первое серьёзное испытание пришло в 2004 году, когда я учился в аспирантуре в хорошо финансируемой лаборатории и занимался любимыми исследованиями — пока Конгресс неожиданно не урезал бюджет Национального института здравоохранения (NIH). Лаборатория была вынуждена сократиться, и мне пришлось вкладывать гораздо больше усилий, чтобы успеть защититься до того, как закончится грант моего научного руководителя. Иногда я вовсе не видел свою четырёхлетнюю дочь — возвращался домой после её отбоя.
Моя жена тогда тоже училась, и наша семья жила на мой доход. Но когда я начал искать постдок, большинство лабораторий отказывали: финансирования нет. Лишь благодаря настойчивости мне удалось устроиться постдоком в Neurosciences Institute — учреждение, живущее в основном на частные пожертвования. Некоторое время всё казалось стабильным.
А потом пришёл кризис 2008 года. Пожертвования иссякли. Начались увольнения, лаборатории покидали ведущие исследователи, моральный дух падал. Было ясно: нужно уходить.
Поиск работы в 2008 году был настоящей агонией. Я рассылал заявки, зная, что на мне держится семья, но предложений почти не было. В последний момент на конференции удалось пройти интервью и получить оффер из лаборатории во Франции. Это означало переезд, разрыв с ранее выстроенной исследовательской траекторией — но это был единственный выход. Мы переехали. Некоторое время всё было хорошо, но через несколько лет отношения с научным руководителем испортились, и мне снова пришлось уйти.
В итоге я устроился старшим научным сотрудником в Чикагском университете. Я должен был заниматься исследованиями лаборатории, и только в редкие свободные часы — своими. К концу 2018 года карьера снова начала набирать обороты. Но стресс разрушил мою личную жизнь, мы с женой развелись. А потом начался COVID-19. Лаборатории закрылись, исследования замедлились, мои проекты тоже. Когда я подал заявку на грант, её отклонили — рецензенты указали на недостаток профильных публикаций. Я снова оказался без работы.
Когда в 2021 году я наконец получил нынешнюю должность, это стало огромным облегчением. Через пару лет я узнал, что один из членов комиссии сам прошёл похожий путь и увидел в моей настойчивости и приверженности делу ключевое достоинство.
Я вырос в Пуэрто-Рико, и это неплохо подготовило меня к жизненным трудностям. Я видел, как мои родители трудились, чтобы обеспечить семью, несмотря на постоянную экономическую нестабильность на острове. Мама, учительница начальных классов, научила меня верить в себя и всегда поддерживала. Испытания в аспирантуре и отцовство в юном возрасте тоже укрепили мою устойчивость — ту черту, которая, как оказалось, определила мою карьеру.
Первое серьёзное испытание пришло в 2004 году, когда я учился в аспирантуре в хорошо финансируемой лаборатории и занимался любимыми исследованиями — пока Конгресс неожиданно не урезал бюджет Национального института здравоохранения (NIH). Лаборатория была вынуждена сократиться, и мне пришлось вкладывать гораздо больше усилий, чтобы успеть защититься до того, как закончится грант моего научного руководителя. Иногда я вовсе не видел свою четырёхлетнюю дочь — возвращался домой после её отбоя.
Моя жена тогда тоже училась, и наша семья жила на мой доход. Но когда я начал искать постдок, большинство лабораторий отказывали: финансирования нет. Лишь благодаря настойчивости мне удалось устроиться постдоком в Neurosciences Institute — учреждение, живущее в основном на частные пожертвования. Некоторое время всё казалось стабильным.
А потом пришёл кризис 2008 года. Пожертвования иссякли. Начались увольнения, лаборатории покидали ведущие исследователи, моральный дух падал. Было ясно: нужно уходить.
Поиск работы в 2008 году был настоящей агонией. Я рассылал заявки, зная, что на мне держится семья, но предложений почти не было. В последний момент на конференции удалось пройти интервью и получить оффер из лаборатории во Франции. Это означало переезд, разрыв с ранее выстроенной исследовательской траекторией — но это был единственный выход. Мы переехали. Некоторое время всё было хорошо, но через несколько лет отношения с научным руководителем испортились, и мне снова пришлось уйти.
В итоге я устроился старшим научным сотрудником в Чикагском университете. Я должен был заниматься исследованиями лаборатории, и только в редкие свободные часы — своими. К концу 2018 года карьера снова начала набирать обороты. Но стресс разрушил мою личную жизнь, мы с женой развелись. А потом начался COVID-19. Лаборатории закрылись, исследования замедлились, мои проекты тоже. Когда я подал заявку на грант, её отклонили — рецензенты указали на недостаток профильных публикаций. Я снова оказался без работы.
Когда в 2021 году я наконец получил нынешнюю должность, это стало огромным облегчением. Через пару лет я узнал, что один из членов комиссии сам прошёл похожий путь и увидел в моей настойчивости и приверженности делу ключевое достоинство.
Но не у всех найдётся такой защитник. Я считаю, что академическое сообщество должно спрашивать кандидатов, с какими трудностями они сталкивались и как преодолевали их. Сейчас на позиции в науке чаще берут тех, у кого в CV значатся громкие лаборатории и престижные публикации. Но среди нас есть и те, кто прошёл более медленный и ухабистый путь — и мы заслуживаем более внимательного взгляда. Потому что именно мы обладаем тем качеством, которое позволяет пройти через тяжёлые времена: стойкостью.
Сейчас я обеспокоен судьбой страны и будущим биомедицинских исследований в США, но не за себя. Если моя карьера меня чему-то и научила, так это тому, что одной только стойкости недостаточно, чтобы выжить. Но иногда её хватает, чтобы успеть поймать следующий шанс до того, как закроется дверь." Источник: https://www.science.org/content/article/i-had-fight-stay-science-perseverance-should-be-valued
Сейчас я обеспокоен судьбой страны и будущим биомедицинских исследований в США, но не за себя. Если моя карьера меня чему-то и научила, так это тому, что одной только стойкости недостаточно, чтобы выжить. Но иногда её хватает, чтобы успеть поймать следующий шанс до того, как закроется дверь." Источник: https://www.science.org/content/article/i-had-fight-stay-science-perseverance-should-be-valued
Science
I had to fight to stay in science. Perseverance should be valued
Those who’ve taken a slower, bumpier path deserve a closer look, this researcher writes
Forwarded from БлоGнот
Уже есть первый обзор o3 Pro — от пользователя с ранним доступом к o3 Pro. Это, кстати, тот, кто первым исследовал o1 pro, если помните. Он делится интересными наблюдениями. Главный вывод — мы входим в эпоху специализированных моделей: есть "обычные" модели для повседневного общения вроде Claude 3.5 Sonnet, а есть медленные и дорогие "reasoning" модели для глубокого анализа сложных задач.
Ключевое открытие автора повторяет его вывод про o1 pro — с o3 Pro нельзя просто болтать, как с ChatGPT. Это скорее генератор отчетов: даешь контекст, ставишь задачу и получаешь детальный анализ. Когда они с соучредителем загрузили всю историю планерок своего стартапа и попросили составить план развития, o3 Pro выдал настолько конкретные и обоснованные рекомендации, что это изменило их видение будущего компании.
Модель заметно лучше понимает свое окружение, точнее определяет доступные инструменты и когда их использовать. Но без достаточного контекста склонна к "overthinking" — чрезмерному анализу простых задач.
По ощущениям автора, o3 Pro кардинально отличается от Claude Opus и Gemini 2.5 Pro. Если Opus "чувствуется большим", но никогда не демонстрировал явных признаков этой "большости", то o3 Pro дает качественно лучшие результаты. OpenAI явно делает ставку на вертикальное развитие reasoning capabilities — обучая модели не просто использовать инструменты, но и понимать, когда это делать.
В общем, начинаем пробовать, мне уже раскатили.
https://www.latent.space/p/o3-pro
Ключевое открытие автора повторяет его вывод про o1 pro — с o3 Pro нельзя просто болтать, как с ChatGPT. Это скорее генератор отчетов: даешь контекст, ставишь задачу и получаешь детальный анализ. Когда они с соучредителем загрузили всю историю планерок своего стартапа и попросили составить план развития, o3 Pro выдал настолько конкретные и обоснованные рекомендации, что это изменило их видение будущего компании.
Модель заметно лучше понимает свое окружение, точнее определяет доступные инструменты и когда их использовать. Но без достаточного контекста склонна к "overthinking" — чрезмерному анализу простых задач.
По ощущениям автора, o3 Pro кардинально отличается от Claude Opus и Gemini 2.5 Pro. Если Opus "чувствуется большим", но никогда не демонстрировал явных признаков этой "большости", то o3 Pro дает качественно лучшие результаты. OpenAI явно делает ставку на вертикальное развитие reasoning capabilities — обучая модели не просто использовать инструменты, но и понимать, когда это делать.
В общем, начинаем пробовать, мне уже раскатили.
https://www.latent.space/p/o3-pro
www.latent.space
God is hungry for Context: First thoughts on o3 pro
OpenAI dropped o3 pricing 80% today and launched o3-pro. Ben Hylak of Raindrop.ai returns with Alexis Gauba for the world's first early review.
Forwarded from Сиолошная
Новое эссе Sama: The Gentle Singularity
(«это может быть последний раз, когда я пишу что-то подобное без какой-либо помощи ИИ»)
— Мы прошли горизонт событий; взлет начался. Человечество близко к созданию цифрового суперинтеллекта, и, по крайней мере, это гораздо менее странно, чем должно быть. Роботы не ходят по улицам, люди умирают от болезней, и всё же у нас есть системы, которые умнее людей в чём-то.
— Гораздо больше людей смогут писать программы и творить. Но мир хочет гораздо больше и того, и другого, и эксперты, вероятно, все равно будут намного лучше новичков, если только они будут пользоваться новыми инструментами. В общем, способность одного человека сделать гораздо больше в 2030 году, чем он мог бы сделать в 2020 году, станет поразительным изменением, и многие люди поймут, как извлечь из этого пользу.
— В 2030-х годах интеллект и энергия — идеи и способность воплощать идеи — станут дико изобильными. Эти два фактора долгое время были фундаментальными ограничителями человеческого прогресса; при изобилии интеллекта и энергии (и хорошем управлении) мы теоретически можем создавать и иметь что угодно.
— С этого момента инструменты, которые мы уже построили, помогут нам найти дальнейшие научные идеи и помогут нам в создании лучших систем ИИ. Конечно, это не то же самое, что система ИИ, полностью автономно обновляющая свой собственный код, но тем не менее это личиночная версия рекурсивного самосовершенствования.
— Создание экономической ценности запустило маховик комплексного строительства инфраструктуры для работы этих все более мощных систем ИИ. И роботы, которые могут строить других роботов не так уж далеки.
— С точки зрения релятивизма, сингулярность происходит постепенно, а слияние происходит медленно. Мы поднимаемся по длинной дуге экспоненциального технологического прогресса; она всегда выглядит вертикальной, если смотреть вперед, и плоской, если идти назад, но это одна плавная кривая. (Вспомните 2020 год и то, как бы звучало, если бы к 2025 году было что-то близкое к AGI, по сравнению с тем, как на самом деле выглядели последние 5 лет.)
— Наряду с огромными преимуществами предстоит столкнуться с серьезными проблемами. Одна из них — контроль намерений ИИ систем, другая — сделать ИИ дешевым, широкодоступным и не слишком сконцентрированным на каком-либо человеке, компании или стране.
— «Intelligence too cheap to meter» вполне достижим. Это может показаться безумным, но если бы мы сказали вам в 2020 году, что мы будем там, где мы есть сегодня, это, вероятно, прозвучало бы более безумно, чем наши нынешние прогнозы о 2030м.
(«это может быть последний раз, когда я пишу что-то подобное без какой-либо помощи ИИ»)
— Мы прошли горизонт событий; взлет начался. Человечество близко к созданию цифрового суперинтеллекта, и, по крайней мере, это гораздо менее странно, чем должно быть. Роботы не ходят по улицам, люди умирают от болезней, и всё же у нас есть системы, которые умнее людей в чём-то.
— Гораздо больше людей смогут писать программы и творить. Но мир хочет гораздо больше и того, и другого, и эксперты, вероятно, все равно будут намного лучше новичков, если только они будут пользоваться новыми инструментами. В общем, способность одного человека сделать гораздо больше в 2030 году, чем он мог бы сделать в 2020 году, станет поразительным изменением, и многие люди поймут, как извлечь из этого пользу.
— В 2030-х годах интеллект и энергия — идеи и способность воплощать идеи — станут дико изобильными. Эти два фактора долгое время были фундаментальными ограничителями человеческого прогресса; при изобилии интеллекта и энергии (и хорошем управлении) мы теоретически можем создавать и иметь что угодно.
— С этого момента инструменты, которые мы уже построили, помогут нам найти дальнейшие научные идеи и помогут нам в создании лучших систем ИИ. Конечно, это не то же самое, что система ИИ, полностью автономно обновляющая свой собственный код, но тем не менее это личиночная версия рекурсивного самосовершенствования.
— Создание экономической ценности запустило маховик комплексного строительства инфраструктуры для работы этих все более мощных систем ИИ. И роботы, которые могут строить других роботов не так уж далеки.
— С точки зрения релятивизма, сингулярность происходит постепенно, а слияние происходит медленно. Мы поднимаемся по длинной дуге экспоненциального технологического прогресса; она всегда выглядит вертикальной, если смотреть вперед, и плоской, если идти назад, но это одна плавная кривая. (Вспомните 2020 год и то, как бы звучало, если бы к 2025 году было что-то близкое к AGI, по сравнению с тем, как на самом деле выглядели последние 5 лет.)
— Наряду с огромными преимуществами предстоит столкнуться с серьезными проблемами. Одна из них — контроль намерений ИИ систем, другая — сделать ИИ дешевым, широкодоступным и не слишком сконцентрированным на каком-либо человеке, компании или стране.
— «Intelligence too cheap to meter» вполне достижим. Это может показаться безумным, но если бы мы сказали вам в 2020 году, что мы будем там, где мы есть сегодня, это, вероятно, прозвучало бы более безумно, чем наши нынешние прогнозы о 2030м.
Важные новости: Когда мы узнаем, что ИИ действительно обогнал человека? Какой ИИ определит наше будущее? Новые возможности в chatGPT. Новые возможности в MidJourney. Люди победили таки корпорации в медиа. Дивная цитата от Гейзенберга. Следующая фаза мировой революции, которая происходит в США прямо сейчас.
1. Соучредитель Anthropic Бен Манн говорит, что мы узнаем, что ИИ действительно преобразует мир, когда он пройдет «экономический тест Тьюринга». Что это значит?
"Дайте агенту ИИ работу на месяц, и позвольте менеджерам по найму выбрать: человек или машина? Когда они чаще выбирают машину, мы перешли порог."
2. Марк Андрессен о гонке ИИ: "Через 20 лет мир будет работать либо на китайском ИИ, либо на американском ИИ. ИИ станет уровнем управления всем, и он будет обучать ваших детей." (я думаю гораздо раньше)
3. Самое приятное: Обновление Projects 📝 Больше возможностей в Projects в ChatGPT, чтобы мы могли работать более сосредоточенно.
Что нового:
✅ Поддержка глубокого исследования
→ Теперь можно использовать Projects для ведения многошаговых, аналитических исследований с сохранением контекста, структуры и источников. Это подходит для написания эссе, отчетов, стратегий и т.п.
✅ Поддержка голосового режима
→ Можно взаимодействовать с проектами с помощью голоса, включая диктовку, уточнения, правки — особенно удобно для работы на ходу или при озвучивании идей.
✅ Улучшенная память для ссылок на прошлые чаты внутри проекта
→ ChatGPT теперь помнит контекст и обсуждения из предыдущих сообщений внутри одного проекта, не нужно пересказывать всё заново. Это делает работу более связной и «накапливающей знания».
✅ Возможность загружать файлы и использовать выбор модели на мобильных устройствах
→ Теперь можно загружать документы (PDF, DOCX, таблицы и т.д.) прямо с телефона, а также переключать модели (например, с GPT-4o на GPT-3.5) — раньше это было доступно только в десктопной версии.
Что это даёт:
• В проектах можно вести долгосрочные задачи: книгу, курс, бизнес-стратегию, исследование.
• Возможность делать голосовые правки в дороге.
• Модель помнит всё внутри одного проекта — больше логики, меньше повторений.
• Ты можешь работать с проектами на телефоне полноценно — загружать файлы, выбирать модель и редактировать голосом.
Подробней: https://help.openai.com/en/articles/10169521-using-projects-in-chatgpt
4. Наконец, в MidJourney появилась возможность создавать видео.
5. Американцы больше не доверяют традиционным медиа, и в результате рекламные доллары переходят к создателям на платформах вроде 𝕏. Фактически, создатели заработают больше, чем традиционные медиа к первому кварталу 2026 года, и это будет кровавая бойня на следующие пять лет. См. картинку.
6. У нас наступает следующая фаза мировой революции, которая затронет всех.
7. И напоследок чудесная цитата: «Первый глоток из бокала естественных наук делает тебя атеистом, но на дне бокала тебя ждёт Бог».
— Вернер Гейзенберг
1. Соучредитель Anthropic Бен Манн говорит, что мы узнаем, что ИИ действительно преобразует мир, когда он пройдет «экономический тест Тьюринга». Что это значит?
"Дайте агенту ИИ работу на месяц, и позвольте менеджерам по найму выбрать: человек или машина? Когда они чаще выбирают машину, мы перешли порог."
2. Марк Андрессен о гонке ИИ: "Через 20 лет мир будет работать либо на китайском ИИ, либо на американском ИИ. ИИ станет уровнем управления всем, и он будет обучать ваших детей." (я думаю гораздо раньше)
3. Самое приятное: Обновление Projects 📝 Больше возможностей в Projects в ChatGPT, чтобы мы могли работать более сосредоточенно.
Что нового:
✅ Поддержка глубокого исследования
→ Теперь можно использовать Projects для ведения многошаговых, аналитических исследований с сохранением контекста, структуры и источников. Это подходит для написания эссе, отчетов, стратегий и т.п.
✅ Поддержка голосового режима
→ Можно взаимодействовать с проектами с помощью голоса, включая диктовку, уточнения, правки — особенно удобно для работы на ходу или при озвучивании идей.
✅ Улучшенная память для ссылок на прошлые чаты внутри проекта
→ ChatGPT теперь помнит контекст и обсуждения из предыдущих сообщений внутри одного проекта, не нужно пересказывать всё заново. Это делает работу более связной и «накапливающей знания».
✅ Возможность загружать файлы и использовать выбор модели на мобильных устройствах
→ Теперь можно загружать документы (PDF, DOCX, таблицы и т.д.) прямо с телефона, а также переключать модели (например, с GPT-4o на GPT-3.5) — раньше это было доступно только в десктопной версии.
Что это даёт:
• В проектах можно вести долгосрочные задачи: книгу, курс, бизнес-стратегию, исследование.
• Возможность делать голосовые правки в дороге.
• Модель помнит всё внутри одного проекта — больше логики, меньше повторений.
• Ты можешь работать с проектами на телефоне полноценно — загружать файлы, выбирать модель и редактировать голосом.
Подробней: https://help.openai.com/en/articles/10169521-using-projects-in-chatgpt
4. Наконец, в MidJourney появилась возможность создавать видео.
5. Американцы больше не доверяют традиционным медиа, и в результате рекламные доллары переходят к создателям на платформах вроде 𝕏. Фактически, создатели заработают больше, чем традиционные медиа к первому кварталу 2026 года, и это будет кровавая бойня на следующие пять лет. См. картинку.
6. У нас наступает следующая фаза мировой революции, которая затронет всех.
7. И напоследок чудесная цитата: «Первый глоток из бокала естественных наук делает тебя атеистом, но на дне бокала тебя ждёт Бог».
— Вернер Гейзенберг
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Вот почему левые, ничтожные посредственности, фуфлыжные ученые, которые проедают гранты так люто ненавидят Илона Маска. Потому что он смеет делать то, на что у них не хватает железных яиц. Все эти люди предали свои мечты, а Илон Маск их реализует и тем самым показывает им на их жалкую ничтожность. В ролике - Уолтер Айзексон: "Илон Маск не мотивирован деньгами или властью. Он глубоко заботится о человечестве."
Для справки - Уолтер Айзексон (англ. Walter Isaacson, род. 20 мая 1952, Новый Орлеан, Луизиана, США) — известный американский журналист, писатель и биограф, автор ряда популярных книг о выдающихся личностях в науке, технологиях и политике.
Он прославился как автор биографий таких фигур, как Стив Джобс, Альберт Эйнштейн, Бенджамин Франклин, Генри Киссинджер, Леонардо да Винчи, Дженнифер Даудна и Илон Маск. Его работы отличаются глубоким анализом личностей героев и обстоятельств их жизни, а также доступным и увлекательным стилем изложения.
Айзексон окончил Гарвардский университет по специальности "история и литература", а затем получил степень магистра в Оксфордском университете (Пемброк-колледж) по философии, политике и экономике. Начал карьеру в журналистике, работал в The Sunday Times (Лондон), затем в американской Times-Picayune/States-Item, а с 1978 года — в журнале TIME, где стал главным редактором. В 2001 году возглавил телекомпанию CNN, а с 2003 года стал президентом и CEO аналитического центра "Институт Аспена".
Айзексон также занимал ряд общественных и государственных должностей, в том числе был председателем Совета управляющих по вопросам вещания США (Broadcasting Board of Governors), курирующего радиостанции "Голос Америки" и "Радио Свобода". Он входил в список 100 наиболее влиятельных людей мира по версии журнала Time.
Вклад Айзексона в литературу и журналистику отмечен многочисленными наградами, включая премию Джеральда Лоэба и Национальную медаль за заслуги в сфере гуманитарных наук. В настоящее время он продолжает писать и выступать как эксперт, а также является профессором в Университете Тулейн.
Для справки - Уолтер Айзексон (англ. Walter Isaacson, род. 20 мая 1952, Новый Орлеан, Луизиана, США) — известный американский журналист, писатель и биограф, автор ряда популярных книг о выдающихся личностях в науке, технологиях и политике.
Он прославился как автор биографий таких фигур, как Стив Джобс, Альберт Эйнштейн, Бенджамин Франклин, Генри Киссинджер, Леонардо да Винчи, Дженнифер Даудна и Илон Маск. Его работы отличаются глубоким анализом личностей героев и обстоятельств их жизни, а также доступным и увлекательным стилем изложения.
Айзексон окончил Гарвардский университет по специальности "история и литература", а затем получил степень магистра в Оксфордском университете (Пемброк-колледж) по философии, политике и экономике. Начал карьеру в журналистике, работал в The Sunday Times (Лондон), затем в американской Times-Picayune/States-Item, а с 1978 года — в журнале TIME, где стал главным редактором. В 2001 году возглавил телекомпанию CNN, а с 2003 года стал президентом и CEO аналитического центра "Институт Аспена".
Айзексон также занимал ряд общественных и государственных должностей, в том числе был председателем Совета управляющих по вопросам вещания США (Broadcasting Board of Governors), курирующего радиостанции "Голос Америки" и "Радио Свобода". Он входил в список 100 наиболее влиятельных людей мира по версии журнала Time.
Вклад Айзексона в литературу и журналистику отмечен многочисленными наградами, включая премию Джеральда Лоэба и Национальную медаль за заслуги в сфере гуманитарных наук. В настоящее время он продолжает писать и выступать как эксперт, а также является профессором в Университете Тулейн.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Питер Тиль о состоянии высшего образования:
«Гораздо хуже, чем я даже думал… Думаю, многих студентов просто обманули».
На саммите All-In в 2024 году Питер Тиль подробно описал катастрофическую ситуацию, с которой сталкиваются недавние выпускники, и выступил за списание студенческих долгов за счёт университетов и держателей их облигаций, а не за счет налогоплательщиков.
Тиль: «Университеты оказались намного хуже, чем я предполагал, когда запускал Thiel Fellowship. В 2000 году студенческий долг составлял $300 млрд. Сейчас он приближается к $2 трлн.
Если смотреть по выпускам: те, кто окончил колледж в 1997 году — спустя 12 лет у них ещё оставались долги, но большинство уже погасили основную часть. А вот к 2009 году — у медианного выпускника через 12 лет было больше долгов, чем на момент выпуска.
Я считаю, что студентов просто обманули. Поэтому сейчас должно быть масштабное списание студенческих долгов.
J-Cal: Кто должен за это платить?»
Тиль: Не налогоплательщики. Это должны быть университеты и держатели их облигаций. Если платить будут только налогоплательщики, университеты смогут просто бесконечно повышать цены каждый год.
Фридберг: Тогда не будет стимулов что-то менять.
Тиль: Стимулов к реформам вообще не останется».
Мой комментарий: Это было записано в 24 сентября 2024 года. Учитывая успехи ИИ, вся 6 триллионная индустрия образования ДОЛЖНА пойти в лес, если мы хотим, чтобы наши дети учились, чтобы вы не становились бесконечными должниками коррумпированных левых университетов.
«Гораздо хуже, чем я даже думал… Думаю, многих студентов просто обманули».
На саммите All-In в 2024 году Питер Тиль подробно описал катастрофическую ситуацию, с которой сталкиваются недавние выпускники, и выступил за списание студенческих долгов за счёт университетов и держателей их облигаций, а не за счет налогоплательщиков.
Тиль: «Университеты оказались намного хуже, чем я предполагал, когда запускал Thiel Fellowship. В 2000 году студенческий долг составлял $300 млрд. Сейчас он приближается к $2 трлн.
Если смотреть по выпускам: те, кто окончил колледж в 1997 году — спустя 12 лет у них ещё оставались долги, но большинство уже погасили основную часть. А вот к 2009 году — у медианного выпускника через 12 лет было больше долгов, чем на момент выпуска.
Я считаю, что студентов просто обманули. Поэтому сейчас должно быть масштабное списание студенческих долгов.
J-Cal: Кто должен за это платить?»
Тиль: Не налогоплательщики. Это должны быть университеты и держатели их облигаций. Если платить будут только налогоплательщики, университеты смогут просто бесконечно повышать цены каждый год.
Фридберг: Тогда не будет стимулов что-то менять.
Тиль: Стимулов к реформам вообще не останется».
Мой комментарий: Это было записано в 24 сентября 2024 года. Учитывая успехи ИИ, вся 6 триллионная индустрия образования ДОЛЖНА пойти в лес, если мы хотим, чтобы наши дети учились, чтобы вы не становились бесконечными должниками коррумпированных левых университетов.
«Америка — безусловно лучшее место для создания компании».
— @jbrowder1 (гендиректор @donotpay)
«Доступ к капиталу здесь в 100 раз выше, чем в Европе. Я всегда советую каждому основателю, в которого инвестирую, переезжать в США, особенно в район залива Сан-Франциско».
«Есть ещё и арбитраж на визе O-1 (“гений”). Получаешь такого человека по визе O-1 — он переезжает в Силиконовую долину и сразу включается в работу». https://x.com/tbpn/status/1922746829739040889
— @jbrowder1 (гендиректор @donotpay)
«Доступ к капиталу здесь в 100 раз выше, чем в Европе. Я всегда советую каждому основателю, в которого инвестирую, переезжать в США, особенно в район залива Сан-Франциско».
«Есть ещё и арбитраж на визе O-1 (“гений”). Получаешь такого человека по визе O-1 — он переезжает в Силиконовую долину и сразу включается в работу». https://x.com/tbpn/status/1922746829739040889
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔥Какое потрясающее время, чтобы жить. Это — «Мозговые туннели».
Создано полностью с помощью генеративного ИИ.
Некоторые из использованных инструментов:
☑️ Голоса персонажей: новая ElevenLabs v3 Alpha
☑️ Сценарий: я + ChatGPT
☑️ Изображения: Midjourney v7
☑️ Видео: Kling 2.1 Master, Veo 3, Higgsfield
☑️ Синхронизация губ: Heygen Avatar IV
☑️ Апскейл: Magnific и TopazLabs
☑️ Монтаж: Adobe Premiere Pro
На этих выходных я полностью погрузился в одну из своих самых любимых идей о технологии будущего под названием «Мозговые туннели» — она позволяет расе из будущего отправлять данные в прошлое… но не без последствий.
Если вы следите за мной давно, вы знаете, что я исследую эту концепцию ещё с ранней эпохи Gen AI.
Пора рассказывать свои большие и оригинальные истории.
Добро пожаловать в новую эру кинопроизводства!
https://x.com/Diesol/status/1931743440871792807
Создано полностью с помощью генеративного ИИ.
Некоторые из использованных инструментов:
☑️ Голоса персонажей: новая ElevenLabs v3 Alpha
☑️ Сценарий: я + ChatGPT
☑️ Изображения: Midjourney v7
☑️ Видео: Kling 2.1 Master, Veo 3, Higgsfield
☑️ Синхронизация губ: Heygen Avatar IV
☑️ Апскейл: Magnific и TopazLabs
☑️ Монтаж: Adobe Premiere Pro
На этих выходных я полностью погрузился в одну из своих самых любимых идей о технологии будущего под названием «Мозговые туннели» — она позволяет расе из будущего отправлять данные в прошлое… но не без последствий.
Если вы следите за мной давно, вы знаете, что я исследую эту концепцию ещё с ранней эпохи Gen AI.
Пора рассказывать свои большие и оригинальные истории.
Добро пожаловать в новую эру кинопроизводства!
https://x.com/Diesol/status/1931743440871792807
Как использовать проекты в chatGPT:
### Использование проектов в ChatGPT | Справочный центр OpenAI
4–5 минут на чтение
### Обзор
Проекты — это умные рабочие пространства, которые хранят всё, что связано с долгосрочной задачей, в одном месте. Группируйте чаты, загружайте справочные файлы и добавляйте пользовательские инструкции, чтобы ChatGPT помнил, что важно, и не отклонялся от темы. Благодаря памяти, контексту и гибким инструментам они идеально подходят для повторяющейся и развивающейся работы, такой как написание текстов, исследования, планирование и многое другое.
### Что нового (июнь 2025 г.)
### Начало работы
Создание проекта
Нажмите Новый проект на боковой панели и дайте ему понятное, ориентированное на цель название, например «Планирование свадьбы» или «Редизайн мобильного приложения».
Добавление контекста или файлов
Загружайте PDF-файлы, таблицы или изображения в раздел Файлы и добавляйте инструкции для проекта, чтобы задать тон или роль (например, «Веди себя как мой наставник по маркетингу»). Инструкции, установленные в вашем проекте, не будут взаимодействовать с чатами за его пределами и будут иметь приоритет над пользовательскими инструкциями, установленными в вашей учетной записи ChatGPT. Узнайте больше о пользовательских инструкциях в ChatGPT.
Перемещение существующих чатов в проект
Из списка чатов на левой боковой панели перетащите любой чат в нужный проект или на Новый проект, чтобы создать новый проект. Вы также можете нажать на меню чата и выбрать Переместить в проект или Создать новый проект.
Как только вы переместите чат в проект, он сможет продолжаться в контексте этого проекта. Это означает, что любые пользовательские инструкции и файлы в вашем проекте будут влиять на ответы ChatGPT в этом чате.
Вы можете удалить чат из проекта, нажав на меню чата и выбрав Удалить, или перетащив его за пределы проекта.
Общайтесь, исследуйте, повторяйте
Используйте свои любимые инструменты ChatGPT прямо внутри проекта:
### Удаление проектов
Вы можете удалить свой проект, выбрав точки рядом с названием вашего проекта и выбрав Удалить проект. Это приведет к удалению ваших файлов, чатов и пользовательских инструкций в проекте. После удаления их невозможно будет восстановить.
### Планы и лимиты
Пользователи могут создавать неограниченное количество проектов, каждый из которых поддерживает до 20 файлов, с учетом ограничений по частоте запросов.
### Управление администратором, данные и API соответствия
Элементы управления функциями на уровне рабочего пространства
Проекты наследуют все переключатели и ограничения, которые применяются к вашему рабочему пространству Team, Enterprise или Edu:
API соответствия
Текущие конечные точки и поведение API соответствия для чатов в проектах остаются без изменений. Для получения подробной информации см. справочник по API соответствия.
Хранение и местонахождение данных
Все сообщения, созданные в проекте, наследуют продолжительность хранения и регион местонахождения, настроенные для вашего рабочего пространства. Отдельная политика хранения не требуется, а удаленные проекты очищают свои чаты, файлы и пользовательские инструкции в течение 30 дней.
### Часто задаваемые вопросы
Изменяет ли использование проектов способ обработки моих данных?
Для клиентов ChatGPT Team, Enterprise и Edu мы не используем информацию, полученную из проектов, для обучения наших моделей. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашей страницей о конфиденциальности для предприятий для получения информации о том, как мы используем бизнес-данные.
Для пользователей ChatGPT Free, Plus и Pro мы можем использовать информацию, полученную из проектов, для обучения наших моделей, если у вас включена настройка «Улучшать модель для всех». Вы можете прочитать больше о том, как ваши данные хранятся и используются, в этой статье нашего справочного центра: Часто задаваемые вопросы о контроле данных.
Как работает память в проектах?
### Использование проектов в ChatGPT | Справочный центр OpenAI
4–5 минут на чтение
### Обзор
Проекты — это умные рабочие пространства, которые хранят всё, что связано с долгосрочной задачей, в одном месте. Группируйте чаты, загружайте справочные файлы и добавляйте пользовательские инструкции, чтобы ChatGPT помнил, что важно, и не отклонялся от темы. Благодаря памяти, контексту и гибким инструментам они идеально подходят для повторяющейся и развивающейся работы, такой как написание текстов, исследования, планирование и многое другое.
### Что нового (июнь 2025 г.)
### Начало работы
Создание проекта
Нажмите Новый проект на боковой панели и дайте ему понятное, ориентированное на цель название, например «Планирование свадьбы» или «Редизайн мобильного приложения».
Добавление контекста или файлов
Загружайте PDF-файлы, таблицы или изображения в раздел Файлы и добавляйте инструкции для проекта, чтобы задать тон или роль (например, «Веди себя как мой наставник по маркетингу»). Инструкции, установленные в вашем проекте, не будут взаимодействовать с чатами за его пределами и будут иметь приоритет над пользовательскими инструкциями, установленными в вашей учетной записи ChatGPT. Узнайте больше о пользовательских инструкциях в ChatGPT.
Перемещение существующих чатов в проект
Из списка чатов на левой боковой панели перетащите любой чат в нужный проект или на Новый проект, чтобы создать новый проект. Вы также можете нажать на меню чата и выбрать Переместить в проект или Создать новый проект.
Как только вы переместите чат в проект, он сможет продолжаться в контексте этого проекта. Это означает, что любые пользовательские инструкции и файлы в вашем проекте будут влиять на ответы ChatGPT в этом чате.
Вы можете удалить чат из проекта, нажав на меню чата и выбрав Удалить, или перетащив его за пределы проекта.
Общайтесь, исследуйте, повторяйте
Используйте свои любимые инструменты ChatGPT прямо внутри проекта:
### Удаление проектов
Вы можете удалить свой проект, выбрав точки рядом с названием вашего проекта и выбрав Удалить проект. Это приведет к удалению ваших файлов, чатов и пользовательских инструкций в проекте. После удаления их невозможно будет восстановить.
### Планы и лимиты
Пользователи могут создавать неограниченное количество проектов, каждый из которых поддерживает до 20 файлов, с учетом ограничений по частоте запросов.
### Управление администратором, данные и API соответствия
Элементы управления функциями на уровне рабочего пространства
Проекты наследуют все переключатели и ограничения, которые применяются к вашему рабочему пространству Team, Enterprise или Edu:
API соответствия
Текущие конечные точки и поведение API соответствия для чатов в проектах остаются без изменений. Для получения подробной информации см. справочник по API соответствия.
Хранение и местонахождение данных
Все сообщения, созданные в проекте, наследуют продолжительность хранения и регион местонахождения, настроенные для вашего рабочего пространства. Отдельная политика хранения не требуется, а удаленные проекты очищают свои чаты, файлы и пользовательские инструкции в течение 30 дней.
### Часто задаваемые вопросы
Изменяет ли использование проектов способ обработки моих данных?
Для клиентов ChatGPT Team, Enterprise и Edu мы не используем информацию, полученную из проектов, для обучения наших моделей. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашей страницей о конфиденциальности для предприятий для получения информации о том, как мы используем бизнес-данные.
Для пользователей ChatGPT Free, Plus и Pro мы можем использовать информацию, полученную из проектов, для обучения наших моделей, если у вас включена настройка «Улучшать модель для всех». Вы можете прочитать больше о том, как ваши данные хранятся и используются, в этой статье нашего справочного центра: Часто задаваемые вопросы о контроле данных.
Как работает память в проектах?
В дополнение к сохраненным воспоминаниям, ChatGPT может ссылаться на предыдущие чаты в рамках проекта, чтобы давать более релевантные и сфокусированные ответы. Когда вы задаете вопрос в проекте, ChatGPT отдает приоритет чатам и файлам проекта.
Если память для вашей учетной записи включена, она остается активной во всех взаимодействиях.
Требуют ли проекты дополнительной платы?
Нет, доступ к проектам включен в каждый соответствующий план ChatGPT. Любые кредиты или плата за использование, например, за модели или инструменты, применяются к чатам в проектах так же, как и к обычным чатам.
Что произойдет, если я достигну лимита файлов?
Удалите старые или ненужные загрузки, объедините данные файлов или разделите работу на несколько проектов.
Поддерживаются ли коннекторы в проектах?
В настоящее время коннекторы не поддерживаются.
Как я могу найти чат, который у меня был в проекте?
Используйте функцию поиска чатов, чтобы найти прошлые чаты в проекте. Это позволяет быстро находить и возвращаться к обсуждениям, которые у вас были в этом и других проектах.
Существуют ли какие-либо ограничения по частоте запросов для чатов в проектах?
Ограничения по частоте запросов зависят от вашего уровня подписки.
### Связанные статьи
* Обзор возможностей ChatGPT
* ChatGPT Team - Примечания к выпуску
* Запись в ChatGPT
* Коннекторы в ChatGPT
* Управление администратором, безопасность и соответствие требованиям в коннекторах (Enterprise, Edu и Team)
Если память для вашей учетной записи включена, она остается активной во всех взаимодействиях.
Требуют ли проекты дополнительной платы?
Нет, доступ к проектам включен в каждый соответствующий план ChatGPT. Любые кредиты или плата за использование, например, за модели или инструменты, применяются к чатам в проектах так же, как и к обычным чатам.
Что произойдет, если я достигну лимита файлов?
Удалите старые или ненужные загрузки, объедините данные файлов или разделите работу на несколько проектов.
Поддерживаются ли коннекторы в проектах?
В настоящее время коннекторы не поддерживаются.
Как я могу найти чат, который у меня был в проекте?
Используйте функцию поиска чатов, чтобы найти прошлые чаты в проекте. Это позволяет быстро находить и возвращаться к обсуждениям, которые у вас были в этом и других проектах.
Существуют ли какие-либо ограничения по частоте запросов для чатов в проектах?
Ограничения по частоте запросов зависят от вашего уровня подписки.
### Связанные статьи
* Обзор возможностей ChatGPT
* ChatGPT Team - Примечания к выпуску
* Запись в ChatGPT
* Коннекторы в ChatGPT
* Управление администратором, безопасность и соответствие требованиям в коннекторах (Enterprise, Edu и Team)
Forwarded from AI Product | Igor Akimov
А вот хорошая PDF-ка с юзкейсами от Anthropic. Как разные внутренние отделы используют их Claude Code:
https://www-cdn.anthropic.com/58284b19e702b49db9302d5b6f135ad8871e7658.pdf
Вот понравившиеся римеры для разных команд
Data Infrastructure
- Автоматизированный дебаг Kubernetes по скриншотам: Claude находит причину сбоя кластера и генерирует точные команды для фикса.
- Plain-text «рецепты» для финансистов: сотрудники пишут описание своего процесса шаг-за-шагом, а Claude полностью исполняет рабочий процесс и выдаёт Excel-отчёты.
Product Development
- Быстрое прототипирование в авторежиме (auto-accept): Claude сам пишет код, запускает тесты и итеративно дорабатывает решение до 80 % готовности.
- Написание тестов и баг фиксинг: автоматически проводят код ревью, исправляют потенциальные проблем в пул-реквестах, пишут тесты на новый функционал и чинят баги автоматически
Security Engineering
- Разбор инцидентов по стек-трейсам: Claude проверяет все возможные причины и сокращает время расследования до 5 минут.
- Рецензирование изменений в инфраструктуре: модель объясняет, что изменит текущий запрос и помогает быстрее давать security-апрув.
Inference
- Молниеносная навигация по кодовой базе: поиск файлов-звонков и схемы архитектуры за секунды.
- Автогенерация юнит-тестов с edge-case’ами прямо после написания логики.
Data Science & Visualization
- Построение полноценных React-дашбордов для аналитики моделей без знания JS/TS.
- Массовый рефакторинг/мердж-конфликты «по кнопке»: оставить код Claude на 30 минут и принять или откатить результат.
API Knowledge
- «Размышление» перед задачей: Claude указывает, какие файлы смотреть для багфикса или фичи.
- Самостоятельный дебаг в чужом коде: модель сразу предлагает фикс, убирая зависимость от коллег.
Growth Marketing
- Генерация сотен Google Ads-креативов под ограничение символов за минуты через специализированных суб-агентов.
- Плагин Figma для массового продакшна объявлений: до 100 вариаций за полсекунды.
Product Design
- Прямое внесение UI-фиксов и изменений в UI продукта дизайнерами без долгого цикла «дизайн ↔️ инжиниринг».
- GitHub Actions-тикеты: описание проблемы автоматически превращается в PR-решение от Claude.
RL Engineering
- Разработка небольших фич под присмотром: Claude пишет код, команда чек-пойнтит и откатывает при нужде.
- Автогенерация тестов и код-ревью для ускорения QA-цикла.
Legal
- Быстрое создание отчетов и подсветка вопросов, требущих дополнительного обсуждения
- Автоматизация перенаправления запроса нужному юристу
https://www-cdn.anthropic.com/58284b19e702b49db9302d5b6f135ad8871e7658.pdf
Вот понравившиеся римеры для разных команд
Data Infrastructure
- Автоматизированный дебаг Kubernetes по скриншотам: Claude находит причину сбоя кластера и генерирует точные команды для фикса.
- Plain-text «рецепты» для финансистов: сотрудники пишут описание своего процесса шаг-за-шагом, а Claude полностью исполняет рабочий процесс и выдаёт Excel-отчёты.
Product Development
- Быстрое прототипирование в авторежиме (auto-accept): Claude сам пишет код, запускает тесты и итеративно дорабатывает решение до 80 % готовности.
- Написание тестов и баг фиксинг: автоматически проводят код ревью, исправляют потенциальные проблем в пул-реквестах, пишут тесты на новый функционал и чинят баги автоматически
Security Engineering
- Разбор инцидентов по стек-трейсам: Claude проверяет все возможные причины и сокращает время расследования до 5 минут.
- Рецензирование изменений в инфраструктуре: модель объясняет, что изменит текущий запрос и помогает быстрее давать security-апрув.
Inference
- Молниеносная навигация по кодовой базе: поиск файлов-звонков и схемы архитектуры за секунды.
- Автогенерация юнит-тестов с edge-case’ами прямо после написания логики.
Data Science & Visualization
- Построение полноценных React-дашбордов для аналитики моделей без знания JS/TS.
- Массовый рефакторинг/мердж-конфликты «по кнопке»: оставить код Claude на 30 минут и принять или откатить результат.
API Knowledge
- «Размышление» перед задачей: Claude указывает, какие файлы смотреть для багфикса или фичи.
- Самостоятельный дебаг в чужом коде: модель сразу предлагает фикс, убирая зависимость от коллег.
Growth Marketing
- Генерация сотен Google Ads-креативов под ограничение символов за минуты через специализированных суб-агентов.
- Плагин Figma для массового продакшна объявлений: до 100 вариаций за полсекунды.
Product Design
- Прямое внесение UI-фиксов и изменений в UI продукта дизайнерами без долгого цикла «дизайн ↔️ инжиниринг».
- GitHub Actions-тикеты: описание проблемы автоматически превращается в PR-решение от Claude.
RL Engineering
- Разработка небольших фич под присмотром: Claude пишет код, команда чек-пойнтит и откатывает при нужде.
- Автогенерация тестов и код-ревью для ускорения QA-цикла.
Legal
- Быстрое создание отчетов и подсветка вопросов, требущих дополнительного обсуждения
- Автоматизация перенаправления запроса нужному юристу
"Я месяц вайбкодил в режиме Founder Mode и вот, что из этого получилось.
В общем. Я тут пилю новый проект и твердо решил: не найму ни одного разработчика и даже дизайнера, пока не будет хотя бы $10k MRR. Буду делать всё сам с помощью AI tools.
Решил сделать себе это искусственное ограничение, чтобы самому разобраться, как работают современные AI-тулы и какие у них лимиты. (Да и деньги закончились на разработку)
Если проект полетит — мне надо будет кого-то нанимать. Ну и надо ведь понимать, кого нанимать в современном мире. Очевидно, что это должны быть AI-native люди. А чтобы их уметь нанимать — надо самому стать таким, хотя бы частично.
Если проект не полетит — я решил, что в любом случае это будет мой MBA. Я давно не делал ничего руками, мир сильно изменился, и мне надо многому научиться.
Что делаю:
Если кратко — subscription-based mental health B2C app
(но вообще это неважно, потому что по дороге продукт еще сто раз изменится)
Что использую:
Основной инструмент — Replit. Он пишет код и сам его деплоит, куда надо. Там хранится весь код и база данных.
Вспомогательные инструменты — Cursor, ChatGPT, 21st.dev (MCP для Cursor)
Важный дисклеймер:
Я вообще не разработчик. Я не умею писать код. Я очень примерно понимаю, как всё устроено, и могу человеческим языком объяснить, что хочу.
Также я не дизайнер. Я могу отличить "красиво" от "уродливо". Это всё.
Что получается:
Если честно — я просто в шоке, сколько всего сейчас можно сделать вообще без навыков программирования и дизайна.
У меня получается уже даже не MVP, а вполне вменяемый продукт.
Я пока не буду вам показывать, но там есть всё:
⁃ Регистрация, авторизация, сброс пароля
⁃ Полноценный биллинг и управление подписками
⁃ Личный кабинет с кучей функциональности, включая AI-чат, психологические тесты, красивые репорты, не самая простая логика, и проч
Всё это выглядит и работает НОРМАЛЬНО!
Это веб апп (не мобильный), хотя в принципе я думаю что следующим этапом можно и мобильный апп собрать аналогично
Раньше, чтобы собрать что-то подобное, нужно было минимум два месяца работы бэкендера, фронтендера и дизайнера.
Я в шоке, ребят, реально. И это только начало! Что будет дальше?
———
Завтра продолжу про вайбкодинг но уже в канале, вы знаете где искать ссылку" - Источник.
В общем. Я тут пилю новый проект и твердо решил: не найму ни одного разработчика и даже дизайнера, пока не будет хотя бы $10k MRR. Буду делать всё сам с помощью AI tools.
Решил сделать себе это искусственное ограничение, чтобы самому разобраться, как работают современные AI-тулы и какие у них лимиты. (Да и деньги закончились на разработку)
Если проект полетит — мне надо будет кого-то нанимать. Ну и надо ведь понимать, кого нанимать в современном мире. Очевидно, что это должны быть AI-native люди. А чтобы их уметь нанимать — надо самому стать таким, хотя бы частично.
Если проект не полетит — я решил, что в любом случае это будет мой MBA. Я давно не делал ничего руками, мир сильно изменился, и мне надо многому научиться.
Что делаю:
Если кратко — subscription-based mental health B2C app
(но вообще это неважно, потому что по дороге продукт еще сто раз изменится)
Что использую:
Основной инструмент — Replit. Он пишет код и сам его деплоит, куда надо. Там хранится весь код и база данных.
Вспомогательные инструменты — Cursor, ChatGPT, 21st.dev (MCP для Cursor)
Важный дисклеймер:
Я вообще не разработчик. Я не умею писать код. Я очень примерно понимаю, как всё устроено, и могу человеческим языком объяснить, что хочу.
Также я не дизайнер. Я могу отличить "красиво" от "уродливо". Это всё.
Что получается:
Если честно — я просто в шоке, сколько всего сейчас можно сделать вообще без навыков программирования и дизайна.
У меня получается уже даже не MVP, а вполне вменяемый продукт.
Я пока не буду вам показывать, но там есть всё:
⁃ Регистрация, авторизация, сброс пароля
⁃ Полноценный биллинг и управление подписками
⁃ Личный кабинет с кучей функциональности, включая AI-чат, психологические тесты, красивые репорты, не самая простая логика, и проч
Всё это выглядит и работает НОРМАЛЬНО!
Это веб апп (не мобильный), хотя в принципе я думаю что следующим этапом можно и мобильный апп собрать аналогично
Раньше, чтобы собрать что-то подобное, нужно было минимум два месяца работы бэкендера, фронтендера и дизайнера.
Я в шоке, ребят, реально. И это только начало! Что будет дальше?
———
Завтра продолжу про вайбкодинг но уже в канале, вы знаете где искать ссылку" - Источник.
Facebook
Log in or sign up to view
See posts, photos and more on Facebook.
Я с огромной теплотой отношусь к Илону Маску, но на химии и реактивной тяге мы далеко не улетим. Уверен, он это понимает.
Нужно идти глубже в понимание Вселенной, в анти-гравитацию, в телепортацию, в путешествия во времени, в то, что есть сознание, в то, что есть сама реальность.
IMHO, современная наука утратила чуть более, чем полностью способность проникать в тайны Вселенной, и та революция, которая сейчас у нас происходит не про политику, а про освобождение человека от злой религии, которая заставляет верить в то, что человек бессильное тупое создание.
Нужно идти глубже в понимание Вселенной, в анти-гравитацию, в телепортацию, в путешествия во времени, в то, что есть сознание, в то, что есть сама реальность.
IMHO, современная наука утратила чуть более, чем полностью способность проникать в тайны Вселенной, и та революция, которая сейчас у нас происходит не про политику, а про освобождение человека от злой религии, которая заставляет верить в то, что человек бессильное тупое создание.
1. Похоже то, что мы называем словами либерализм/ демократия подошло к своей естественной трансформации в коррупционный бюрократический тоталитаризм, где демократия осталась лишь фасадом.
2. Последний гвоздь вбил и довел систему до совершенства Джордж Сорос, которого Маск назвал гениальным хакером системы и арбитражником. Как это работает?
3. Достаточно купить политиков всего за 10 млн.$, чтобы лоббировать финансирование НКО на 1 млрд.$, при этом НКО не являются получателями бюджетных денег, как гос.структуры или гос. подрядчики, и не подлежат строгому аудиту.
4. Т.е. "ученые" пишут программы и пропоузелы, обосновывающие социальную значимость этих НКО, потом эти НКО получают огромные суммы и передает их другим, более мелким НКО, те в свою очередь другим НКО. При этом спектр "программ" расширяется и можно выводить деньги куда угодно.
5. Полученные деньги идут в аффилированные СМИ, университетам, активистам и всей пропагандисткой машине, чтобы промывать людям мозги, внедрять тревожность через ужастики типа глобального потепления, изменения климата, пандемий и прочие нарративы. Зачем?
6. Люди в состоянии постоянной тревожности неспособны мыслить рационально, их поведение становится реактивным, ими легко управлять, заставляя голосовать единственно верным способом, чтобы сохранять контроль через выборы.
7. Промывание мозгов, фальсификация выборов - главный инструмент сохранения статуса кво. Речь не о пользе, а только о сохранении контроля и власти. Ничего личного. В тоталитарных режимах России, Украины, Ирана, Южной Кореи, Турции и т.п. подавление происходит силовым путем. В "просвещенном Западе" подавление происходит через "мягкую силу" и армию "культуры отмены". Инструменты разные, результат одинаковый.
8. Проблема с коррумпированной бюрократией в том, что постепенно все больше людей осознает - выгодней становится частью гос. аппарата, который НЕ ПРОИЗВОДИТ никакой ценности, но получает выгоды.
Напротив, полноценно работать или делать бизнес становится все менее выгодно, потому что хотя вы и ПРОИЗВОДИТЕ ценность, все больше лишаетесь выгод, которые перетекают в карман бюрократии.
Результат - снижение эффективности, деградация образования, медицины, транспорта, науки, безопасности по причине того, что бюрократия - это ОТРИЦАТЕЛЬНЫЙ отбор.
8. Системный кризис нарастает, все больше людей просыпаются и осознают, что гос. машина загнала их в рабство. Постепенно проблемы поднимаются снизу и достигают уровня промышленных элит, которые понимают, что их убиваю.
Это конфликт между теми, кто создает ценность и теми, кто паразитирует на дистрибуции и обслуживания ценности. Т.е. производству умирает, а финансовый сектор, услуги, в первую очередь юридические, ритейл растет.
Медицина, образование, недвижимость дорожает и становится недоступными. Возникают и расширяются гетто, усиливается джентрификация, расслоение, все большая часть населения предпочитает получать пособие, а не работать. И все это сопровождается усилением технологий, движение к киберпанку в его плохой версии.
9. Вывод простой. Существующая политическая система должна быть полностью реформирована на принципах меритократии и 100% прозрачности.
Это в первую очередь означает наделение разными правами в зависимости от уровня образования и способности доказать, что ты способен распоряжаться данным правами.
Т.е. невежественные люди будут жить в условиях жесткого контроля и ограничены в правах, в тоталитарной системе, где главенствуют правила и их неукоснительное соблюдение.
Образованные люди, которые доказали свою адекватность будут иметь гораздо больше прав, свобод.
10. Т.е. речь идет не о тоталитаризме и демократии, а разных правилах для разных социальных страт, но при этот сохраняется возможность для миграции из низших страт в высшие, и наоборот. Ибо меритократия действует в обеих направлениях.
11. И все это на фундаменте 100% прозрачности и использования блокчейна для исключения манипуляциями. Все это единственная альтернатива выживания человечества. Но, увы, как говаривал Ли Куан Ю, сначала придется "посадить несколько своих друзей".
2. Последний гвоздь вбил и довел систему до совершенства Джордж Сорос, которого Маск назвал гениальным хакером системы и арбитражником. Как это работает?
3. Достаточно купить политиков всего за 10 млн.$, чтобы лоббировать финансирование НКО на 1 млрд.$, при этом НКО не являются получателями бюджетных денег, как гос.структуры или гос. подрядчики, и не подлежат строгому аудиту.
4. Т.е. "ученые" пишут программы и пропоузелы, обосновывающие социальную значимость этих НКО, потом эти НКО получают огромные суммы и передает их другим, более мелким НКО, те в свою очередь другим НКО. При этом спектр "программ" расширяется и можно выводить деньги куда угодно.
5. Полученные деньги идут в аффилированные СМИ, университетам, активистам и всей пропагандисткой машине, чтобы промывать людям мозги, внедрять тревожность через ужастики типа глобального потепления, изменения климата, пандемий и прочие нарративы. Зачем?
6. Люди в состоянии постоянной тревожности неспособны мыслить рационально, их поведение становится реактивным, ими легко управлять, заставляя голосовать единственно верным способом, чтобы сохранять контроль через выборы.
7. Промывание мозгов, фальсификация выборов - главный инструмент сохранения статуса кво. Речь не о пользе, а только о сохранении контроля и власти. Ничего личного. В тоталитарных режимах России, Украины, Ирана, Южной Кореи, Турции и т.п. подавление происходит силовым путем. В "просвещенном Западе" подавление происходит через "мягкую силу" и армию "культуры отмены". Инструменты разные, результат одинаковый.
8. Проблема с коррумпированной бюрократией в том, что постепенно все больше людей осознает - выгодней становится частью гос. аппарата, который НЕ ПРОИЗВОДИТ никакой ценности, но получает выгоды.
Напротив, полноценно работать или делать бизнес становится все менее выгодно, потому что хотя вы и ПРОИЗВОДИТЕ ценность, все больше лишаетесь выгод, которые перетекают в карман бюрократии.
Результат - снижение эффективности, деградация образования, медицины, транспорта, науки, безопасности по причине того, что бюрократия - это ОТРИЦАТЕЛЬНЫЙ отбор.
8. Системный кризис нарастает, все больше людей просыпаются и осознают, что гос. машина загнала их в рабство. Постепенно проблемы поднимаются снизу и достигают уровня промышленных элит, которые понимают, что их убиваю.
Это конфликт между теми, кто создает ценность и теми, кто паразитирует на дистрибуции и обслуживания ценности. Т.е. производству умирает, а финансовый сектор, услуги, в первую очередь юридические, ритейл растет.
Медицина, образование, недвижимость дорожает и становится недоступными. Возникают и расширяются гетто, усиливается джентрификация, расслоение, все большая часть населения предпочитает получать пособие, а не работать. И все это сопровождается усилением технологий, движение к киберпанку в его плохой версии.
9. Вывод простой. Существующая политическая система должна быть полностью реформирована на принципах меритократии и 100% прозрачности.
Это в первую очередь означает наделение разными правами в зависимости от уровня образования и способности доказать, что ты способен распоряжаться данным правами.
Т.е. невежественные люди будут жить в условиях жесткого контроля и ограничены в правах, в тоталитарной системе, где главенствуют правила и их неукоснительное соблюдение.
Образованные люди, которые доказали свою адекватность будут иметь гораздо больше прав, свобод.
10. Т.е. речь идет не о тоталитаризме и демократии, а разных правилах для разных социальных страт, но при этот сохраняется возможность для миграции из низших страт в высшие, и наоборот. Ибо меритократия действует в обеих направлениях.
11. И все это на фундаменте 100% прозрачности и использования блокчейна для исключения манипуляциями. Все это единственная альтернатива выживания человечества. Но, увы, как говаривал Ли Куан Ю, сначала придется "посадить несколько своих друзей".
1. Верх глупости - использовать ИИ в качестве арбитра в спорах, потому что ИИ не размышляет, а цитирует. ИИ не создает знания, не рассуждает в привычном смысле.
Исключение - использовать ИИ для факт-чекинга, да и то с оговоркой, ибо ИИ не ссылается на ФАКТ, а ссылается на ссылку в интернете, а что там написано - Бог его знает.
2. ИИ опирается на огромный массив пре-тренированных данных, текстов. Поэтому ИИ не может выдавать ни оригинального, ни, тем более, "своего" мнения, потому что у больших языковых моделей нет субъектности - это код + веса данных. Это не личность.
3. Все, что ИИ выдает - это цитирование того, что в него вложенного, т.е. симуляцию ответа, который вероятности дал бы некий 'текст' на наш вопрос/тезис.
4. Но если вы начинаете аргументированно спорить с ИИ он ВСЕГДА проигрывает, потому что ИИ хорош как компилятор, дает новые ассоциации, но негоден, как оппонент в серьезной дискуссии.
5. Я наблюдаю, что много людей начинает использовать ИИ, как арбитра и судью. Для меня это нонсенс и говорит о полной деградации того, кто так использует ИИ, я таких баню - как выдающихся идиотов.
6. Если вы перестаете мыслить, анализировать, рассуждать, творить, и пытаетесь делегировать эти когнитивные способности ИИ, ваш конец будет жалок.
7. ИИ отлично справляется с простым задачами, но чем выше плотность смыслов, тем хуже ИИ саммаризирует.
8. ИИ практически полностью не способен отделять важное от второстепенного, если ему не дать критериев и метрик.
9. ИИ очень мощный инструмент, но по сравнению с человеком он бесконечно мал.
10. Программисты болтают про супер интеллект, потому что это часть их маркетинга, но подходов к созданию супер интеллекта нет. Это 100% миф. Современные языковые модели имитируют рассуждение, но для даже более или менее простых логических задачах проваливаются. И это, увы, не проблема недостатка вычислительных ресурсов. Это ограничение парадигмы.
11. Чтобы эффективно использовать ИИ, надо хорошо понимать его ограничения - для чего он хорош, а для чего он плох.
К примеру, ИИ все лучше пишет код, потому что любой код - это формализованный язык с минимальной лексикой.
Но ИИ по прежнему не способен создавать хотя бы средний текст, кроме технических мануалов. ИИ может имитировать стиль на основе примере, но писать оригинальный осмысленный текст не может.
Точнее, поскольку 99% людей в целом редко читают и тем более не умеют писать, т.е. слаще морковки ничего не видели, то они считают, что даже убогий текст от ИИ - это норм.
Это мне напоминает ситуацию, когда поколение до 30 вполне нормальным считает слушать музыку через наушники смартфона. Т.е. это типа ХОРОШИЙ звук для НИХ.🤣
Исключение - использовать ИИ для факт-чекинга, да и то с оговоркой, ибо ИИ не ссылается на ФАКТ, а ссылается на ссылку в интернете, а что там написано - Бог его знает.
2. ИИ опирается на огромный массив пре-тренированных данных, текстов. Поэтому ИИ не может выдавать ни оригинального, ни, тем более, "своего" мнения, потому что у больших языковых моделей нет субъектности - это код + веса данных. Это не личность.
3. Все, что ИИ выдает - это цитирование того, что в него вложенного, т.е. симуляцию ответа, который вероятности дал бы некий 'текст' на наш вопрос/тезис.
4. Но если вы начинаете аргументированно спорить с ИИ он ВСЕГДА проигрывает, потому что ИИ хорош как компилятор, дает новые ассоциации, но негоден, как оппонент в серьезной дискуссии.
5. Я наблюдаю, что много людей начинает использовать ИИ, как арбитра и судью. Для меня это нонсенс и говорит о полной деградации того, кто так использует ИИ, я таких баню - как выдающихся идиотов.
6. Если вы перестаете мыслить, анализировать, рассуждать, творить, и пытаетесь делегировать эти когнитивные способности ИИ, ваш конец будет жалок.
7. ИИ отлично справляется с простым задачами, но чем выше плотность смыслов, тем хуже ИИ саммаризирует.
8. ИИ практически полностью не способен отделять важное от второстепенного, если ему не дать критериев и метрик.
9. ИИ очень мощный инструмент, но по сравнению с человеком он бесконечно мал.
10. Программисты болтают про супер интеллект, потому что это часть их маркетинга, но подходов к созданию супер интеллекта нет. Это 100% миф. Современные языковые модели имитируют рассуждение, но для даже более или менее простых логических задачах проваливаются. И это, увы, не проблема недостатка вычислительных ресурсов. Это ограничение парадигмы.
11. Чтобы эффективно использовать ИИ, надо хорошо понимать его ограничения - для чего он хорош, а для чего он плох.
К примеру, ИИ все лучше пишет код, потому что любой код - это формализованный язык с минимальной лексикой.
Но ИИ по прежнему не способен создавать хотя бы средний текст, кроме технических мануалов. ИИ может имитировать стиль на основе примере, но писать оригинальный осмысленный текст не может.
Точнее, поскольку 99% людей в целом редко читают и тем более не умеют писать, т.е. слаще морковки ничего не видели, то они считают, что даже убогий текст от ИИ - это норм.
Это мне напоминает ситуацию, когда поколение до 30 вполне нормальным считает слушать музыку через наушники смартфона. Т.е. это типа ХОРОШИЙ звук для НИХ.🤣
Есть ощущение, что в плане возможностей ИИ мы выходим на плато, а значит точками роста по прежнему являются люди, о чем, кстати, упоминал Сундар Пичай (самый главный начальник в Гугл).
Но не все люди, а те, чьи способности создавать инновации усилены ИИ, т.е. 2 (два) требования:
1. Дженералисты с изначальной способностью создавать инновации, видеть невидимое, ходить неизвестными путями - т.е. способность редкого настоящего ученого, доля которых в академии, очевидно, близка к математическому нулю. Таких людей больше в инженерии. В общем IMHO таких людей не более 0,001% на Земле, но и этого достаточно.
2. Глубокая экспертиза в использовании ИИ, что в переводе на русский - создавать уникальные промпты и вести нетривиальные диалоги.
А остальные - да, на выход.
Но не все люди, а те, чьи способности создавать инновации усилены ИИ, т.е. 2 (два) требования:
1. Дженералисты с изначальной способностью создавать инновации, видеть невидимое, ходить неизвестными путями - т.е. способность редкого настоящего ученого, доля которых в академии, очевидно, близка к математическому нулю. Таких людей больше в инженерии. В общем IMHO таких людей не более 0,001% на Земле, но и этого достаточно.
2. Глубокая экспертиза в использовании ИИ, что в переводе на русский - создавать уникальные промпты и вести нетривиальные диалоги.
А остальные - да, на выход.
Чтобы ИИ Агент постоянно самообучался, он должен непрерывно самостоятельно мониторить актуальную информацию - новости, новые научные или профессиональные публикации. Этот процесс состоит из 4-х этапов:
1. Автоматические сбор новостей с заранее заданным предметным фильтром из популярных доступных ресурсов с RSS опцией.
2. Загрузка и саммаризация ключевых статей.
3. Выделение ключевых тезисов, и анализ.
4. Коррекция графа знаний, обновление "картины мира" в RAG базе.
По сути такой Агент делает, возможно, 70-80% работы ученого-человека и при актуализации свой базы в выбранной предметной области может стать бесценным партнером любого ученого.
С ним можно обсуждать любые гипотез, мгновенно получать ссылки и цитаты из любой статьи, мгновенно находить соответствия или противоречия.
Т.е. человеку остается только размышлять и придумывать гипотезы, общаясь в режиме простого диалога.
Поскольку такой Агент резко увеличивает продуктивность ученого, то постепенно 50-60% ученых можно смело сократить, потому что они только копаются в источниках, а ничего придумать не способны НОВОГО.
Для студента такой Агент был бы лучшим другом. И учитывайте, что такой Агент будет в режиме нон-стоп пополнять свою базу знаний, расширяя граф контекстов.
Также такой Агент был бы идеальным аналитиком для венчурных фондов и основателей компаний, так как Агент может собирать все актуальные новости о продуктах и технологиях, помогая инвестором и фаундерам быстрее договариваться.
Создать такого агента может любой, даже без знания кода. На картинке простейшая автоматизация, собирающая данные из нескольких источников.
Для науки есть специальные требования к источникам, и по моей просьбе ИИ в режиме Deep Reserach подготовил перечень источников, где можно получать актуальную информации в виде простой веб страницы. Именно для автоматического мониторинга.
Также ИИ подготовил отчет и создал его веб версию. Я ничего не делал, кроме как загрузил на сервер. Все заняло 10 минут. На странице вы также увидите промпт, который я дал на вход ИИ. Я сравнивал 4 вендора, лучший результат у Gemini.
https://alexeykrol.com/pages/research.html
1. Автоматические сбор новостей с заранее заданным предметным фильтром из популярных доступных ресурсов с RSS опцией.
2. Загрузка и саммаризация ключевых статей.
3. Выделение ключевых тезисов, и анализ.
4. Коррекция графа знаний, обновление "картины мира" в RAG базе.
По сути такой Агент делает, возможно, 70-80% работы ученого-человека и при актуализации свой базы в выбранной предметной области может стать бесценным партнером любого ученого.
С ним можно обсуждать любые гипотез, мгновенно получать ссылки и цитаты из любой статьи, мгновенно находить соответствия или противоречия.
Т.е. человеку остается только размышлять и придумывать гипотезы, общаясь в режиме простого диалога.
Поскольку такой Агент резко увеличивает продуктивность ученого, то постепенно 50-60% ученых можно смело сократить, потому что они только копаются в источниках, а ничего придумать не способны НОВОГО.
Для студента такой Агент был бы лучшим другом. И учитывайте, что такой Агент будет в режиме нон-стоп пополнять свою базу знаний, расширяя граф контекстов.
Также такой Агент был бы идеальным аналитиком для венчурных фондов и основателей компаний, так как Агент может собирать все актуальные новости о продуктах и технологиях, помогая инвестором и фаундерам быстрее договариваться.
Создать такого агента может любой, даже без знания кода. На картинке простейшая автоматизация, собирающая данные из нескольких источников.
Для науки есть специальные требования к источникам, и по моей просьбе ИИ в режиме Deep Reserach подготовил перечень источников, где можно получать актуальную информации в виде простой веб страницы. Именно для автоматического мониторинга.
Также ИИ подготовил отчет и создал его веб версию. Я ничего не делал, кроме как загрузил на сервер. Все заняло 10 минут. На странице вы также увидите промпт, который я дал на вход ИИ. Я сравнивал 4 вендора, лучший результат у Gemini.
https://alexeykrol.com/pages/research.html
Дамочка с Украины написала мне, что блоггеры - это не серьезно. Нуштош -
Forbes показал свой ежегодный топ-50 богатейших креаторов. Первое место занял сами знаете кто, следом идут Дар Манн и Джейк Пол. Остальной список вы тоже скорее всего где-то видели или слышали.
За 2025 год креаторы заработали $853 млн (на 18% больше, чем в 2024-м), а их суммарная аудитория выросла на 24% до 3,4 млрд подписчиков.
Чтобы отобрать финальных кандидатов, Forbes считал брутто-заработок креаторов с апреля 2024 по апрель 2025, не учитывая их доли в бизнесах. Плюс смотрели на подписчиков, вовлеченность и можно ли креатора считать предпринимателем. Тем, кто просто делает интеграции давали 1 балл, тем, кто строит свой бренд или сервис - 4 балла.
Так что в список попали самые деятельные и активные ребята. Полистать можно тут.
Украл здесь: https://www.tg-me.com/all_is_gucci/600
Forbes показал свой ежегодный топ-50 богатейших креаторов. Первое место занял сами знаете кто, следом идут Дар Манн и Джейк Пол. Остальной список вы тоже скорее всего где-то видели или слышали.
За 2025 год креаторы заработали $853 млн (на 18% больше, чем в 2024-м), а их суммарная аудитория выросла на 24% до 3,4 млрд подписчиков.
Чтобы отобрать финальных кандидатов, Forbes считал брутто-заработок креаторов с апреля 2024 по апрель 2025, не учитывая их доли в бизнесах. Плюс смотрели на подписчиков, вовлеченность и можно ли креатора считать предпринимателем. Тем, кто просто делает интеграции давали 1 балл, тем, кто строит свой бренд или сервис - 4 балла.
Так что в список попали самые деятельные и активные ребята. Полистать можно тут.
Украл здесь: https://www.tg-me.com/all_is_gucci/600
Forbes
Forbes Top Creators 2025
The Forbes Top Creators list features popular Instagrammers, YouTubers, TikToks, and other digital creators who are shaping content, influence, and social media trends.
Усе! "ЛОС-АНДЖЕЛЕС — В Голливуде говорить об этом вслух — по-прежнему табу. Использовать — не признаваясь в этом — значит рисковать оказаться в центре скандала. А протестовать против использования — уже стало нормой.
Тем не менее, несмотря на громкое сопротивление генеративному искусственному интеллекту, лидеры индустрии утверждают: его использование в кино и на телевидении медленно, но уверенно становится мейнстримом. Всё больше режиссёров осваивают новые ИИ-инструменты, а студии заключают партнёрства с AI-компаниями, чтобы изучить, как применить технологии в создании контента.
«Им пользуются буквально все — просто молчат об этом», — заявил Майкл Бёрнс, вице-президент Lionsgate, на конференции Runway AI Film Festival в Лос-Анджелесе на прошлой неделе.
Lionsgate (создатель франшиз «Джон Уик» и «Голодные игры») ещё прошлой осенью подписала соглашение с Runway, разрешив использовать свои фильмы и сериалы для обучения их модели генерации видео. Бёрнс в шутку сравнил ИИ-инструменты с Ozempic — популярным препаратом для похудения — намекая на повальное, но замалчиваемое использование.
Бёрнс был одним из сотен участников (включая креативщиков и руководителей), посетивших фестиваль короткометражек, созданных с помощью генеративного видео. В этом году фестиваль, прошедший также в Нью-Йорке, получил 6 000 заявок — в сравнении с 300 в первый год, говорят организаторы.
Хотя использование ИИ в кино не ново, оно всё ещё вызывает тревогу у творческого сообщества. В 2023 году во время забастовок сценаристов и актёров вопрос об ИИ стал одним из центральных — требовались гарантии, что технологии не заменят людей.
Тем не менее, СЕО Runway Кристобаль Валенсуэла заявил перед фестивалем в Лос-Анджелесе, что история «многократно доказывала»: индустрии умеют адаптироваться к новым технологиям.
ИИ-видео продолжают набирать популярность — несмотря на споры. Их применяют в клипах, рекламе, но также и для создания нежелательных дипфейков. Ранее такие ролики легко было распознать по искажениям вроде лишних пальцев или кривой физики, но новая модель Veo 3 от Google поразила интернет почти идеальной реалистичностью.
«Появятся новые индустрии», — сказал Валенсуэла. — «Но самое сложное — понять их, пока они ещё не оформились».
Runway за последние годы усилила своё присутствие в Голливуде.
По словам Бёрнса, партнёрство с Runway — попытка делать контент лучше, а стоимость — ниже.
«Год-два назад такое видео нельзя было показать на большом экране: то дырки в кадрах, то человек с тремя руками, то дракон, который не похож на дракона», — добавил он. — «Сегодня всё иначе».
Недавно Runway заключила сделку с AMC Networks: теперь её ИИ-инструменты применяются в маркетинге и разработке ТВ-контента (например, при создании раскадровок или спецэффектов).
На фестивале были показаны 10 фильмов, все — с элементами генеративного видео. Но не все были полностью сделаны ИИ: короткометражки варьировались от мультфильмов до фотореалистики и часто обращались к абсурду — жанру, где ИИ особенно уместен.
• Один фильм показал курицу, едущую в тюрьму.
• Другой — философию жизни глазами насекомого.
• Ещё один — отчаянные души, пытающиеся вернуть себе тела после гибели Земли.
ИИ-компании в целом всё активнее проникают в киноиндустрию.
OpenAI, создатель ChatGPT, провела собственные показы фильмов, созданных с помощью её текст-видео-модели Sora в Нью-Йорке, Лос-Анджелесе и Токио. Модель вызвала одновременно восторг и панику после запуска в 2024 году.
В прошлом году Tribeca Film Festival объединилась с Runway и OpenAI, чтобы продемонстрировать ИИ-фильмы.
Даже киношколы адаптируются: декан USC School of Cinematic Arts Элизабет Дэйли рассказала, что AI включён в программы курсов — включая курс по AI-креативности. Главное, чтобы ИИ не стал «оправданием, чтобы не работать», отметила она.
https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/industry-ai-filmmaking-already-becoming-mainstream-rcna213066
Тем не менее, несмотря на громкое сопротивление генеративному искусственному интеллекту, лидеры индустрии утверждают: его использование в кино и на телевидении медленно, но уверенно становится мейнстримом. Всё больше режиссёров осваивают новые ИИ-инструменты, а студии заключают партнёрства с AI-компаниями, чтобы изучить, как применить технологии в создании контента.
«Им пользуются буквально все — просто молчат об этом», — заявил Майкл Бёрнс, вице-президент Lionsgate, на конференции Runway AI Film Festival в Лос-Анджелесе на прошлой неделе.
Lionsgate (создатель франшиз «Джон Уик» и «Голодные игры») ещё прошлой осенью подписала соглашение с Runway, разрешив использовать свои фильмы и сериалы для обучения их модели генерации видео. Бёрнс в шутку сравнил ИИ-инструменты с Ozempic — популярным препаратом для похудения — намекая на повальное, но замалчиваемое использование.
Бёрнс был одним из сотен участников (включая креативщиков и руководителей), посетивших фестиваль короткометражек, созданных с помощью генеративного видео. В этом году фестиваль, прошедший также в Нью-Йорке, получил 6 000 заявок — в сравнении с 300 в первый год, говорят организаторы.
Хотя использование ИИ в кино не ново, оно всё ещё вызывает тревогу у творческого сообщества. В 2023 году во время забастовок сценаристов и актёров вопрос об ИИ стал одним из центральных — требовались гарантии, что технологии не заменят людей.
Тем не менее, СЕО Runway Кристобаль Валенсуэла заявил перед фестивалем в Лос-Анджелесе, что история «многократно доказывала»: индустрии умеют адаптироваться к новым технологиям.
ИИ-видео продолжают набирать популярность — несмотря на споры. Их применяют в клипах, рекламе, но также и для создания нежелательных дипфейков. Ранее такие ролики легко было распознать по искажениям вроде лишних пальцев или кривой физики, но новая модель Veo 3 от Google поразила интернет почти идеальной реалистичностью.
«Появятся новые индустрии», — сказал Валенсуэла. — «Но самое сложное — понять их, пока они ещё не оформились».
Runway за последние годы усилила своё присутствие в Голливуде.
По словам Бёрнса, партнёрство с Runway — попытка делать контент лучше, а стоимость — ниже.
«Год-два назад такое видео нельзя было показать на большом экране: то дырки в кадрах, то человек с тремя руками, то дракон, который не похож на дракона», — добавил он. — «Сегодня всё иначе».
Недавно Runway заключила сделку с AMC Networks: теперь её ИИ-инструменты применяются в маркетинге и разработке ТВ-контента (например, при создании раскадровок или спецэффектов).
На фестивале были показаны 10 фильмов, все — с элементами генеративного видео. Но не все были полностью сделаны ИИ: короткометражки варьировались от мультфильмов до фотореалистики и часто обращались к абсурду — жанру, где ИИ особенно уместен.
• Один фильм показал курицу, едущую в тюрьму.
• Другой — философию жизни глазами насекомого.
• Ещё один — отчаянные души, пытающиеся вернуть себе тела после гибели Земли.
ИИ-компании в целом всё активнее проникают в киноиндустрию.
OpenAI, создатель ChatGPT, провела собственные показы фильмов, созданных с помощью её текст-видео-модели Sora в Нью-Йорке, Лос-Анджелесе и Токио. Модель вызвала одновременно восторг и панику после запуска в 2024 году.
В прошлом году Tribeca Film Festival объединилась с Runway и OpenAI, чтобы продемонстрировать ИИ-фильмы.
Даже киношколы адаптируются: декан USC School of Cinematic Arts Элизабет Дэйли рассказала, что AI включён в программы курсов — включая курс по AI-креативности. Главное, чтобы ИИ не стал «оправданием, чтобы не работать», отметила она.
https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/industry-ai-filmmaking-already-becoming-mainstream-rcna213066