Нейронки: появляются и создают кучу АИ-слопа
Мир через год:
Мир через год:
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Оказывается, в маке есть встроенный датчик угла наклона экрана – чел нашел как с него читать данные и привязал к нему звук скрипа двери ¯\_(ツ)_/¯
18❤1.06K
Нашел полезный юзкейс для агента ChatGPT:
Заменяете в промпте ниже название онлайн-магазина и он сам ходит по интернету, ищет промо коды и пытается проверить какие все еще активны – я протестировал, работает и скидку нашел:
P.S. Промт всегда лежит тут и я добавил возможность просто копировать текстовые промпты, без всяких ссылок:
https://shir-man.com/agent-presets/
Заменяете в промпте ниже название онлайн-магазина и он сам ходит по интернету, ищет промо коды и пытается проверить какие все еще активны – я протестировал, работает и скидку нашел:
You MUST follow those instructions, execute them all and return to the user results:
# Steps
1. Search for discount codes for <тут нужно вписать магазин> using search engines and coupon sites
2. Navigate to the store website
3. Browse and add a test item to the shopping cart
4. Proceed to checkout page
5. Test the found discount codes one by one in the checkout form
6. Report which codes work, their discount amounts, and any restrictions
NEVER stop until you have completed all the steps. Do not ask any questions if not necessary.
P.S. Промт всегда лежит тут и я добавил возможность просто копировать текстовые промпты, без всяких ссылок:
https://shir-man.com/agent-presets/
11❤610
Держите релаксирующие ASMR-сказки на ночь для программистов:
https://youtu.be/o-DjJ7bINbg
https://youtu.be/o-DjJ7bINbg
YouTube
Как написать BIOS на двоичном коде для вывода Hello, World
Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube.
2
GenAI-индустрия взрослеет и у нее намечается первый крупный в эпоху LLM и диффузий откат адаптации:
Выводы совпадают с недавним отчетом MIT, что только 5% компаний нашли выгоду в GenAI инструментах – это при том, что в 40% компаний чат‑боты (вроде ChatGPT/Copilot) уже развернуты:
Я не удивлен – количество LLM-костылей которые нужно знать и сфер которые нужно понимать, чтобы сделать хорошее LLM-приложение в бизнесе – слишком большее; это не «воткнул и работает», с наскоку, кроме чатботов, мало что получается, экспертов мало и они дорогие, хайпа много - так что кол-во АИ-стартапов скоро поубавится
При этом, замедление это не обрушение, должен случиться какой-то приступ адекватности в рынке – понятно же уже всем, что вайбкодер без инженерных навыков не сделает хорошее приложение по мировым стандартам и потеряет все от примитивных хаков, если даже апп выстрелит☕️ ну или отдаст все доходы лавабал/v0 которые невероятно много берут по сравнению с чистым AWS за инфраструктуру
Бюро переписи населения США каждые две недели проводит опрос 1.2 млн компаний, и один из вопросов - использовали ли они за последние две недели инструменты АИ, такие как машинное обучение, обработка естественного языка, виртуальные агенты или распознавание речи, чтобы помочь в производстве товаров или оказании услуг. Недавние данные в разбивке по размеру компаний показывают, что внедрение ИИ снижается среди компаний с численностью более 250 сотрудников
Ключевой вывод: двухнедельные данные Бюро переписи начинают указывать на замедление темпов внедрения АИ в крупных компаниях
Выводы совпадают с недавним отчетом MIT, что только 5% компаний нашли выгоду в GenAI инструментах – это при том, что в 40% компаний чат‑боты (вроде ChatGPT/Copilot) уже развернуты:
По факту, компании охотно пробуют инструменты вроде ChatGPT и Copilot и даже разворачивают их, но это повышает личную скорость, а не даёт заметной прибавки к финансовому результату компании. Сложные АИ-решения «для предприятий» часто застревают на пилоте: они не запоминают контекст, не учатся на правках и плохо встраиваются в ежедневные операции. Заметные изменения сейчас есть в технологиях и в медиа, в остальных отраслях много экспериментов и мало реальных сдвигов. Средним компаниям удаётся перевести удачные пилоты в рабочий режим примерно за три месяца, крупным - за девять месяцев и дольше.
Почти в каждой компании сотрудники уже сами используют личные подписки и действительно разгружают рутину - порой полезнее, чем «официальные» проекты – в отчете они это называют «теневое использование АИ-чатботов»
Я не удивлен – количество LLM-костылей которые нужно знать и сфер которые нужно понимать, чтобы сделать хорошее LLM-приложение в бизнесе – слишком большее; это не «воткнул и работает», с наскоку, кроме чатботов, мало что получается, экспертов мало и они дорогие, хайпа много - так что кол-во АИ-стартапов скоро поубавится
При этом, замедление это не обрушение, должен случиться какой-то приступ адекватности в рынке – понятно же уже всем, что вайбкодер без инженерных навыков не сделает хорошее приложение по мировым стандартам и потеряет все от примитивных хаков, если даже апп выстрелит
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2❤285
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Воисы теперь можно диктовать мыслям, ну, на уровне прототипа, и с прищепкой у виска, и с проводом гигантским, но можно же:
https://www.alterego.io/
UPD. языком все еще придется двигать внутри рта чтобы речь определилась, судя по всему
https://www.alterego.io/
UPD. языком все еще придется двигать внутри рта чтобы речь определилась, судя по всему
5
Через пару минут смотрим на новые айфоны, часы и что там еще эппл покажет:
https://www.youtube.com/live/H3KnMyojEQU
https://www.youtube.com/live/H3KnMyojEQU
YouTube
Apple Event — September 9
Watch the special Apple Event to learn about iPhone 17, iPhone Air, and iPhone 17 Pro. Plus Apple Watch Series 11, Apple Watch SE 3, Apple Watch Ultra 3, AirPods Pro 3, and more.
To watch the event interpreted in American Sign Language (ASL) or hear it…
To watch the event interpreted in American Sign Language (ASL) or hear it…
Denis Sexy IT 🤖
Через пару минут смотрим на новые айфоны, часы и что там еще эппл покажет: https://www.youtube.com/live/H3KnMyojEQU
Вот что мне показалось интересным:
AirPods Pro 3 – теперь поддерживают перевод в режиме реального времени – вам говорят что-то на испанском, оно переводится на английский или если оба юзера в AirPods – оба будут слушать речь на своем родном языке, короче старая гугловская фича теперь и в Apple
Еще в новые наушники встроили измеритель пульса, с ними можно тренироваться без часов
***
iPhone Air - выглядит просто интересно как тонкий-легкий телефон с мощным процом (такой же как в новом Pro) и хорошей батареей, хорошей камерой, но его невозможно оценить нормально не покрутив в руках – пока выглядит секси, но делаем скидку на маркетинг Apple который все выдает за прорыв
Остальное такое, стало чуть лучше и тд
AirPods Pro 3 – теперь поддерживают перевод в режиме реального времени – вам говорят что-то на испанском, оно переводится на английский или если оба юзера в AirPods – оба будут слушать речь на своем родном языке, короче старая гугловская фича теперь и в Apple
Еще в новые наушники встроили измеритель пульса, с ними можно тренироваться без часов
***
iPhone Air - выглядит просто интересно как тонкий-легкий телефон с мощным процом (такой же как в новом Pro) и хорошей батареей, хорошей камерой, но его невозможно оценить нормально не покрутив в руках – пока выглядит секси, но делаем скидку на маркетинг Apple который все выдает за прорыв
Остальное такое, стало чуть лучше и тд
4
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9❤500
Forwarded from БлоGнот
OpenAI добавила полную поддержку MCP в ChatGPT. Правда, в десктопном приложении вы этого, разумеется, не найдете, впрочем, там много чего нет. А в настройках вебчата надо в пункте «Connectors» найти Advanced Settings, включить там Developer Mode и тогда появится возможность добавить «unverified connectors that could modify or erase data permanently. Use at your own risk». И тогда появится возможность нажать «Create» в списке коннекторов и указать там все параметры обычных MCP серверов.
В общем, enjoy.
https://platform.openai.com/docs/guides/developer-mode
В общем, enjoy.
https://platform.openai.com/docs/guides/developer-mode
Openai
OpenAI Platform
Explore developer resources, tutorials, API docs, and dynamic examples to get the most out of OpenAI's platform.
2❤258
Любопытный МЛ-проект:
Ресечеры нашли способ как по «размытию» фона на фото, определять телефон с которого оно было сделано - по их находке, у каждого телефона немного свой «паттерн размытия» фона на фотографиях
Пока что, такую МЛ-модель для определения телефона нужно тренировать под каждое устройство – но в теории, уже возможно взяв два фото понять было ли оно сделано одним устройством
Тут больше деталей:
https://blur-fields.github.io/
Код обещают скоро
Ресечеры нашли способ как по «размытию» фона на фото, определять телефон с которого оно было сделано - по их находке, у каждого телефона немного свой «паттерн размытия» фона на фотографиях
Пока что, такую МЛ-модель для определения телефона нужно тренировать под каждое устройство – но в теории, уже возможно взяв два фото понять было ли оно сделано одним устройством
Тут больше деталей:
https://blur-fields.github.io/
Код обещают скоро
1
Forwarded from Generative Anton
Новости с наших древнегреческих полей. Мы расшифровали еще один небольшой кусочек текста нового свитка (который не участвовал в соревновании и главном призе в прошлый раз), но для которого уже был найден заголовок: "О пороках" Филодемуса.
Была задача найти и перевести консистентный кусок текста (целую колонку) и это оказалась начальная часть последней колонки перед заголовком. Эта часть текста говорит об распространение слухов в общественных местах, создании юридических конфликтов и т.д. В этом контексте эпикурейская этика такое поведение критикует и вместо этого пропагандирует lathe biosas: тихая жизнь и избегание публичных столкновений.
Из самого интересного: была найдена (почти) прямая цитата произведения "Этические характеры" философа Теофраста (само произведение тоже забавное -- это очерк о 30 типах людей: льстец, болтун, etc). Цитировалось оттуда описание персонажа βδέλυροϲ (отвратительный человек).
Так что отныне я не домашний шиз, а эпикуреец с тихой жизнью. Скоро будет еще больше текстов и новостей.
Была задача найти и перевести консистентный кусок текста (целую колонку) и это оказалась начальная часть последней колонки перед заголовком. Эта часть текста говорит об распространение слухов в общественных местах, создании юридических конфликтов и т.д. В этом контексте эпикурейская этика такое поведение критикует и вместо этого пропагандирует lathe biosas: тихая жизнь и избегание публичных столкновений.
Из самого интересного: была найдена (почти) прямая цитата произведения "Этические характеры" философа Теофраста (само произведение тоже забавное -- это очерк о 30 типах людей: льстец, болтун, etc). Цитировалось оттуда описание персонажа βδέλυροϲ (отвратительный человек).
Так что отныне я не домашний шиз, а эпикуреец с тихой жизнью. Скоро будет еще больше текстов и новостей.
10❤562
Интересная статья с кучей промптов и примеров того, как можно необычно использовать Nano Banana:
https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images/blob/main/README_en.md
Работать будет и с другими такими моделями, так что еще пригодится
https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images/blob/main/README_en.md
Работать будет и с другими такими моделями, так что еще пригодится
GitHub
Awesome-Nano-Banana-images/README_en.md at main · PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images
A curated collection of fun and creative examples generated with Nano Banana🍌, Gemini-2.5-flash-image based model. We also release Nano-consistent-150K openly to support the community's dev...
16❤391
Forwarded from Сиолошная
Сегодня ровно год с момента анонса первой рассуждающей модели компанией OpenAI. Тогда нам показали, что модель, обученная подумать перед ответом, достигает прорывных показателей, и этим можно управлять: дашь подумать подольше — ответ будет получше.
OpenAI сказали сразу: это новая парадигма в масштабировании моделей; посмотрев на результаты и прикинув, что дальше, я с этим согласился и написал лонг: о1: почему новая GPT от OpenAI — это не хайп, а переход к новой парадигме в ИИ.
Ретроспективно оценивая последний год можно легко сказать, что это оказалось правдой. Прирост качества был настолько большим, что нерассуждающие модели использовать уже не хочется, и их релизы, например, GPT-4.5, могли вызвать разочарование.
За год до этого две разные специализированные системы от Google смогли забрать серебро на международной олимпиаде по математике. В этом году из-за прогресса получилось выиграть золото — и моделью общего назначения, а не чем-то, что заточено только на геометрию или работу со специальным языком Lean4.
Я рад, что за год получилось посмотреть на прогресс в масштабировании RL: o3, Grok 4 — в них объём вычислений, потраченных на RL, существенно превосходит оные в o1. Я ожидаю, что в следующий год мы ещё больше убедимся, как сильно подвинулась граница навыков моделей.
А, и да... из всех топ-компаний только META не выпустила рассуждающую модель 😱 😨
OpenAI сказали сразу: это новая парадигма в масштабировании моделей; посмотрев на результаты и прикинув, что дальше, я с этим согласился и написал лонг: о1: почему новая GPT от OpenAI — это не хайп, а переход к новой парадигме в ИИ.
Ретроспективно оценивая последний год можно легко сказать, что это оказалось правдой. Прирост качества был настолько большим, что нерассуждающие модели использовать уже не хочется, и их релизы, например, GPT-4.5, могли вызвать разочарование.
За год до этого две разные специализированные системы от Google смогли забрать серебро на международной олимпиаде по математике. В этом году из-за прогресса получилось выиграть золото — и моделью общего назначения, а не чем-то, что заточено только на геометрию или работу со специальным языком Lean4.
Я рад, что за год получилось посмотреть на прогресс в масштабировании RL: o3, Grok 4 — в них объём вычислений, потраченных на RL, существенно превосходит оные в o1. Я ожидаю, что в следующий год мы ещё больше убедимся, как сильно подвинулась граница навыков моделей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2❤308
Stripe показал способ как в эпоху AI настраивать монетизацию приложений, в целом многие это уже наверное знают, но всегда приятно когда кто-то по полочкам разложил
В статье всего пару шагов, на выходе получаем готовую монетизацию любого АИ-продукта:
1. Формулируем ценность того, что мы продаем правильно
Не «пользователь может сгенерировать картинку нашим АИ» или «мы можем ускорить создание тикета для пользователя», а - «какой конкретный результат клиент получает и за что готов платить»
Важно не путать «использование» с «ценностью»
Примеры:
- Вместо «Сгенерировал картинку», нужно «получил готовый к публикации визуал по ТЗ»
- Вместо «Ускорили создание тикета», нужно «тикет закрыт, проблема решена»
- Вместо «ИИ написал черновик», нужно «документ готов и принят без правок»
2. Ценность обозначили, теперь выбираем метрику за которую берем деньги с пользователя, есть три способа:
- За потребление (токены/вызовы API)
Плюс: совпадает с нашими издержками.
Минус: клиенту сложнее увидеть бизнес-результат.
Подходит техкомандам, которым нужен полный контроль трат.
Пример: API генерации текста/изображений — платишь за каждый вызов или за 1 000 токенов; счёт – это и есть фактическое потребление.
- За решенную задачу (workflow: «проверил документ», «свел таблицу», «забронировал встречу»)
Клиенту понятно, что покупает; издержки плавают от случая к случаю.
Пример: $X за подготовку отчёта по индустрии Y (сколько шагов, вызовов и токенов внутри - наша забота).
- За результат («тикет решён», «лид подтверждён»)
Близко к прошлому, но больше по кол-ву шагов и максимально бьётся с ценностью.
Почему себестоимость может прыгать: два одинаковых «успешных исхода» могут требовать разного числа шагов и токенов - где-то хватит одного длинного диалога и единственного вызова модели, а где-то будут ретраи, дополнительные инструменты (поиск/браузер) и несколько коротких диалогов с юзеров – если таска не закрыта, до деньги с юзера не берем.
Пример: $X за закрытый тикет; если тикет не закрыт - $0.
3. Упаковываем в тарифы: чаще всего гибрид - подписка + потребление
Пример: фикс в месяц включает базовый объём каких-то кредитов, всё сверх - по пополнение кредитов через Pay-As-You-Go (PAYG); может быть и чистый PAYG как отдельный вариант; плюс - бесплатный стартовый план для проб и кастом для enterprise.
Это даёт предсказуемую выручку и низкий порог входа.
4. Ставим лимиты на потребление, чтобы не улететь в затраты и не пугать клиентов счетами: лимиты и пороги с алертами на все что мы сами покупаем у AI-провайдеров, в идеале иметь прозрачный дашборд «как использование превращается в деньги».
5. Постоянно донастраиваем: смотрим на юнит-экономику и поведение пользователей, меняем цены/тарифы по мере снижения/роста стоимости моделей и зрелости рынка. Почти все так и делают (по Stripe-данным, ~92% компаний потом корректируют прайсинг)
Все, вы АИ-стартапер, поздравляю
Вот тут статья целиком:
https://stripe.com/blog/a-framework-for-pricing-ai-products
В статье всего пару шагов, на выходе получаем готовую монетизацию любого АИ-продукта:
1. Формулируем ценность того, что мы продаем правильно
Не «пользователь может сгенерировать картинку нашим АИ» или «мы можем ускорить создание тикета для пользователя», а - «какой конкретный результат клиент получает и за что готов платить»
Важно не путать «использование» с «ценностью»
Примеры:
- Вместо «Сгенерировал картинку», нужно «получил готовый к публикации визуал по ТЗ»
- Вместо «Ускорили создание тикета», нужно «тикет закрыт, проблема решена»
- Вместо «ИИ написал черновик», нужно «документ готов и принят без правок»
2. Ценность обозначили, теперь выбираем метрику за которую берем деньги с пользователя, есть три способа:
- За потребление (токены/вызовы API)
Плюс: совпадает с нашими издержками.
Минус: клиенту сложнее увидеть бизнес-результат.
Подходит техкомандам, которым нужен полный контроль трат.
Пример: API генерации текста/изображений — платишь за каждый вызов или за 1 000 токенов; счёт – это и есть фактическое потребление.
- За решенную задачу (workflow: «проверил документ», «свел таблицу», «забронировал встречу»)
Клиенту понятно, что покупает; издержки плавают от случая к случаю.
Пример: $X за подготовку отчёта по индустрии Y (сколько шагов, вызовов и токенов внутри - наша забота).
- За результат («тикет решён», «лид подтверждён»)
Близко к прошлому, но больше по кол-ву шагов и максимально бьётся с ценностью.
Почему себестоимость может прыгать: два одинаковых «успешных исхода» могут требовать разного числа шагов и токенов - где-то хватит одного длинного диалога и единственного вызова модели, а где-то будут ретраи, дополнительные инструменты (поиск/браузер) и несколько коротких диалогов с юзеров – если таска не закрыта, до деньги с юзера не берем.
Пример: $X за закрытый тикет; если тикет не закрыт - $0.
3. Упаковываем в тарифы: чаще всего гибрид - подписка + потребление
Пример: фикс в месяц включает базовый объём каких-то кредитов, всё сверх - по пополнение кредитов через Pay-As-You-Go (PAYG); может быть и чистый PAYG как отдельный вариант; плюс - бесплатный стартовый план для проб и кастом для enterprise.
Это даёт предсказуемую выручку и низкий порог входа.
4. Ставим лимиты на потребление, чтобы не улететь в затраты и не пугать клиентов счетами: лимиты и пороги с алертами на все что мы сами покупаем у AI-провайдеров, в идеале иметь прозрачный дашборд «как использование превращается в деньги».
5. Постоянно донастраиваем: смотрим на юнит-экономику и поведение пользователей, меняем цены/тарифы по мере снижения/роста стоимости моделей и зрелости рынка. Почти все так и делают (по Stripe-данным, ~92% компаний потом корректируют прайсинг)
Все, вы АИ-стартапер, поздравляю
Вот тут статья целиком:
https://stripe.com/blog/a-framework-for-pricing-ai-products
Stripe
A framework for pricing AI products
While businesses are rapidly building AI products, monetization remains a challenge. In this post, we share a framework for building a successful pricing strategy with key decision points on charge metrics, billing models, and guardrails.
5❤343
Красивое дрон-шоу из Ватикана: в небе скульптура Микеланджело – Pietà, Дева Мария, держит на руках безжизненное тело Иисуса после снятия с креста, шоу сопровождается оркестром под Ave Maria
Тут видео целиком
P.S. А вообще, не могу слушать Ave Maria в любом исполнении кроме этого, просто физически не получается – спасибо прекрасной игре Rainbow Six Siege куда ее добавили однажды на одну карту☕️
Тут видео целиком
P.S. А вообще, не могу слушать Ave Maria в любом исполнении кроме этого, просто физически не получается – спасибо прекрасной игре Rainbow Six Siege куда ее добавили однажды на одну карту
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3❤484
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Стартап по генерации миров из картинки выкатил бета превью своей модели - самому закачать картинки пока не дают, зато дают походить по чужим генерациям:
https://marble.worldlabs.ai/
Вот и гауссины пригодились (эти «полоски» цветные)
P.S. с телефона качество симуляций хуже
https://marble.worldlabs.ai/
Вот и гауссины пригодились (эти «полоски» цветные)
P.S. с телефона качество симуляций хуже
3❤266
Denis Sexy IT 🤖
Стартап по генерации миров из картинки выкатил бета превью своей модели - самому закачать картинки пока не дают, зато дают походить по чужим генерациям: https://marble.worldlabs.ai/ Вот и гауссины пригодились (эти «полоски» цветные) P.S. с телефона качество…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
2❤471
>Три беженца из Газы
>Добрались по земле до Ливии
>Дальше хочется в ЕС, но не ясно как
>Купили у местных б/у гидроцикл
>Возник вопрос: сколько бензина брать с собой, чтобы хватило до Италии
>Скинули в ChatGPT свои координаты и попросили ее посчитать кол-во горючего
>ChatGPT посчитала, поплыли
>Спустя 330 км гидроцикл заглох не доплыв 20 км до Италии
>Береговая охрана подобрала беженцев
Входит в мой персональный топ необычных использований ChatGPT – молодцы
>Добрались по земле до Ливии
>Дальше хочется в ЕС, но не ясно как
>Купили у местных б/у гидроцикл
>Возник вопрос: сколько бензина брать с собой, чтобы хватило до Италии
>Скинули в ChatGPT свои координаты и попросили ее посчитать кол-во горючего
>ChatGPT посчитала, поплыли
>Спустя 330 км гидроцикл заглох не доплыв 20 км до Италии
>Береговая охрана подобрала беженцев
Входит в мой персональный топ необычных использований ChatGPT – молодцы
3❤690