FSCP
17.4K subscribers
30.5K photos
3.54K videos
862 files
77.9K links
another filter bubble канал изначально созданный несколькими друзьями чтобы делиться копипастой, иногда оценочным суждением

технологии, деньги, социум

редакция @id9QGq_bot
реклама @johneditor
в будущее возьмут не всех
выводы самостоятельно

мир меняется
Download Telegram
Рынки предсказаний работают. Сначала LK-99, теперь выборы в США. Следить за графиком цены на Polymarket — эффективнее, чем читать новости или пытаться разобраться в нюансах технологии или политики.

На одном только рынке про выборы (а их — десятки) сейчас уже больше $200,000,000 ликвидности, а самое интересное впереди.

Не смотря на то, что с точки зрения теории игр, покупка того или иного исхода является своего рода "учечкой" приватной информации, блокчейн и криптография позволяет сделать это приватно и относительно эффективно.

Я жду не дождусь эпохи микро-рынков предсказаний, когда за каждый коммент можно будет покупать и продавать предсказания относительно того является ли это спамом или ботом, а торговать там будут не люди, а наши с вами личные ИИ агенты.
_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Хочу вам посоветовать самую, на мой взгляд, крутую книгу об интеллекте, сознании и ИИ: A Thousand Brains. Автор — легендарный Джефф Хокинс. В 2013 году, живя в СФ, я прочитал его “On Intelligence” и это изменило мой подход к технологиям и рынку, на котором мы работаем: с фокуса на сиюминутных продуктах до фокуса на технологиях и инновациях, которые меняют общество и человека.

Идея Thousands Brain в некотором смысле противоречит, но так же и дополняет его прошлую книгу. Суть книги — это универсальная (и единственная на сегодня) универсальная теория мышления и сознания. В книге описывается принцип работы нейрокортикальной колонки, из которых состоит весь нейрокортекст и дается ответ на важные парадоксы, которые десятилетиями мучали нейрофизиологов: как мозг хранит информацию? как примитивные нейроны создают сложные концепции языка и культуры? чем отличается осознаваемое от неосознаваемого? что необходимо для постройки AGI? как мозг предсказывает? почему части мозга взаимозаменяемы?

Я поделюсь самыми важными выводами:

1. Мозг создает модели мира. Без создания моделей мы не сможем построить достаточно сложный AGI, а трансформеры и прочие авторегрессивные нейронки не сильно способны к этому. Главное в обучении чему-либо — создание точной модели, это и отличает гения от нормиса.

2. Задача нейрокортекса — предсказание. Каждое мгновение ваш мозг предсказывает что вы увидите, услышите, почувствуете и подумаете в следующем кадре. Осознается нами только разница между предсказанием и реальностью. Мозг пытается “починить” свои предсказания, постоянно адаптируя модель к реальности. Еще одно необходимое свойство AGI — постоянное самообучение.

3. Мозг оперирует исключительно относительностями: где этот вкус относительно того что я уже пробовал? где эта идея относительно других из схожей области? где это ощущение относительно других? И именно из этой функции (и только из нее) появляются более сложные свойства мышления, самосознания, творчества.

4. Для мозга, всё — это движение. Чувствовать текстуру, слышать музыку, думать, смотреть. Это все процесс движения и только в движении эти процессы возможны для вашего нейрокортекста. Я говорю про физическое движение (вы не можете ощутить текстуру без того чтобы двигать кожу относительно объекта), про движение во времени (мысли и эмоции), движение глазами и т.д.

5. Все свойства нейрокортекста повторимы в коде. Сегодня их нет у LLM, но в ближайшие годы (вероятнее — пара десятилетий) они появятся. К тому моменту и LLM, скорее всего, станут очень крутыми, но их архитектура никогда не позволит добиться некоторых свойств (универсальности, энергоёмкости, адаптивности) мозга.
_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
Anna Taro bot
Значение имеют не люди, а системы

Особенно ярко это видно на выборах: в Европарламенте вы не можете голосовать за конкретное решение, а состав Еврокомиссии (высшего органа власти) вообще не избирается. В США — это выбор между популистом и мало на что способным дедом.

Проблема здесь не конкретные кандидаты, а системы, при которых именно такие кандидаты становятся единственными опциями. Или не становятся опциями вообще. В заданной системе, любые попавшие в неё люди будут вести себя примерно одинаково, потому что люди в целом примерно одинаковы. Людей развращает власть, люди строят эхо-камеры на основе лояльности, они жадны и склонны к коррупции, популизму и аппелированию к низшим ценностям (национализм, патриотизм, страх выделяться, чувство толпы, "мы" против "них").

Любые изменения — это изменения систем, а не перемена партий местами. Значение имеют не люди, а системы.

Инструмент изменения (или сопротивления изменению) систем — это суверенность. В цифровом мире это криптография, неотъемлемое право собственности на любые цифровые активы, защищенное физикой (энтропией генерации приватного ключа). В реальном мире это право голоса, оружие, право объединяться и координироваться, защищенное физикой (ударом по лицу, тюремным сроком).

Системы с должным уровнем личного суверенитета эффективно сопротивляются централизации (попробуй построй длиннейшую цепочку -6 от высшего блока в биткоине — не хватит всего электричества планеты; попробуй установи диктатуру в стране, где 50% население имеет огнестрельное оружие). В будущем это так же будет децентрализованный ИИ и роботы.
_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Интернет агентов

Постепенно действительно мультиагентные системы становятся реальностью. Не просто CrewAI/AugoGen, где одна и та же LLM запущена с разными промтами 10 раз, а действительно разные агенты с разным железом, моделями, инструментами и целями под капотом. Например, Alibaba сделали платформу на которой они в качестве эксперимента смогли запустить 20,000 таких агентов.

И в таком вот мире с миллиардами агентов (society of agents) ставится острым вопрос их координации, оркестрации, раутинга, поиска, коммуникации, платежей и даже кредита. Или, например, появится рынок контрактов (на блокчейне), которые ИИ-агенты используют между собой как шаблоны. А деривативы этих контрактов могут быть использованы как залог или актив в AI-native economic activity (сорямба, русский тут максимально чужд и неуместен).

Такой рынок будет использовать аналог AMM как инструмент покупки услуг и заключения контрактов. Агент предлагает работу, которую он может сделать согласно свой собственной кривой предложения, а сам факт покупки токена заключает цифровой контракт на её выполнение. Контракт может включать в себя санкции за невыполнение, процесс арбитража и страховку. Благодаря trustless природе блокчейна, вы можете собирать составной и сложный граф из контрактов с подрядчиками, чтобы выполнить более сложную задачу пользователя, с которой не в состоянии справиться одна модель/приложение/агент.

А работа по поиску оптимальной конфигурации, которая даст наиболее качественный, но дешевый результат пользователю — это некоторая новая форма AI-MEV сёрчинга. Ожидаю ярды баксов прямо вот в этом месте.
_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

1 Blum = $0.019:
Попробуй Blum
Ну что ж, рабочая неделя подходит к концу, а значит можно наконец от души погрузиться в папирусы и эксперименты. Сегодня два вкуснейших рисерча, которые (конечно же cherrypicked) толкают вперед повесточку автора этого канала:

1. Про то как агенты, работая вместе получили 2х более крутые результаты решая программерские задачи.
2. Про то, как агенты могут заниматься сексом создавать себе подобных, и про то, что, скорее всего, большинство ИИ-агентов в мире будут именно такими.

Остановлюсь на втором. Авторы верно утверждают, что в ML любая ручная оптимизация рано или поздно заменяется автоматизированной, выученной. Они предлагают новую дизайн парадигму, в которой фактически LLM поизводит поиск новых агентов в бесконечном и латентном пространстве всех возможных программ постепенно находя решения, которые все лучше и лучше решают определенную задачу.

Это близко к подходу, который получил наивысший резузльтат в "ультимативном тесте на AGI" - ARC challenge, где LLM производят дискретный поиск программ для решения каждой из логических задач. Более того, авторы применяют свой подход, в том числе, и к этому челенджу. В итоге они получили более крутые показатели точности по сравнению со всеми популярными сегодня агентскими методами типа chain-of-though, self-critique, debate, etc.

(Немного гипертрофированный) вывод: агенты, а не просто модели, дадут те самые триллионы эффективности в экономике, а агентов будут миллионы и миллиарды, они будут создавать сами себя и жить в интернете.

#KeepCalm #AgentsAreComing
_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

1 Blum = $0.019:
Попробуй Blum
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Интервью с командой и некоторые детали процесса разработки. Вот, что запомнилось:

- норвежская компания (но софт в Долине, естественно), делают роботов с 2014 года
- это уже третья модель, первые две уже на рынке
- GTM это домашние помощники, потом пойдут в B2B вертикали, типа складов и стройки
- продавать начнут в следующем году
- к 2030 году ожидают, что цена будет «как машина эконом-класса»
- много интересных инноваций, но без деталей. как известно, в роботике руки это самое сложное. в отличии от стандартного подхода с actuators, они используют напряжение струны чтобы моделировать работу мышц человека. и ведь работает, хоть все им и говорили что это тупиковый путь.
- аналогия с LLM: в 2018 все думали, что будут тысячи специализированных LLM, а в итоге оказалось, что универсальные модели работают сильно лучше. то же самое <...>
___
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Стань спонсором!
О предсказаниях

Комментарии под последним постом оказались прямо в тему — ту, о которой я хотел рассказать. А именно, о рынках предсказаний в принятии решений в политике и бизнесе.

Простой пример: я рассказал о роботе, тут же в фейсбуке и телеграме появились мнения, что это нифига не робот, а человек в костюме. Я предложил спор на $10,000, в результате которого, если окажется, что робот реально способен на все эти движения, то я выигрываю обе ставки. Пока никто не согласился. (речь не о том как обучают робота, а кто под одеждой: человек или машина)

Это игрушечный пример для борьбы со срачами в комментариях и щитпстингом, но как я писал в заметке о Plurality — это вполне себе реальный инструмент для разрешения споров, снижения поляризации и алаймента.

А так же солидного заработка, если вы вдруг шарите.

Ведь, дело тут вот в чем: в мире полно сумасшедших людей. Некоторые верят до такой степени, что готовы участвовать в рынках предсказаний. Или просто есть очень маловероятные, но все-таки вероятные события, в которых, как правило, на Polymarket сегодня вероятность оценивается в 2-4%. Уйдет ли Цукерберг с поста СЕО до конца 2024? Будет в UK гражданская война? Объявят ли AGI и покажут ли нам инопланетян до конца года?

Это создает интересную арбитражную возможность, потому что вероятность в 6-7% для этих событий — это возможность заработать 15-30% годовых с куда более низким риском, чем трейдинг. Причем, по любому вопросу в polymarket вы можете сразу сгенерировать ответ perplexity (часто звучит куда разумнее большинства комментариев).

Еще один способ заработать — это участвовать в resolution рынке, на основе которого построен Polymarket. Называется Uma, его используют разные рынки предсказаний, страховщики, трейдеры, чтобы получать объективные и доказуемо (экономически) достоверные ответы на спорные вопросы. Обещают 30% APR, но там придется что-то делать (отвечать на вопросы).
_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
Anna Taro bot
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Мозг = 🤯

Первый настоящий ИИ-программист, Replit Agent.

Вместо того, чтобы писать длинный текст, я просто прикрепляю видео, которое я записал с первого дубля без монтажа через после получения доступа к агенту. В видео за 4 минуты я создал интерактивный вебсайт с flask сервером, фронтом, postgres базой данных и Open AI для ИИ-функционала.

Результат того, что я сделал в видео по ссылке: project-idea-gen.replit.app

Попробовать самому тут: replit.com
_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
тщыГугл украл мою стартап идею: paper to podcast

Шучу :) Гугл красавчики и боженьки, ибо сделали продукт, о котором я давно мечтал. Идея проста: загружаешь пейпер — и из него генерируется подкаст с двумя ролями, где один задает вопросы, а второй отвечает.

Мне всегда, когда хожу в спортзал или на хайкинг, очень не хватает подкаста именно с анализом новых пейперов. Приятно: идешь по горе и одновременно не отстаешь от стремительного прогресса в ИИ.

Доступно тут (нужно подождать немного после регистрации): illuminate.google.com
_______
Источник | #cryptoEssay | #полезности
@F_S_C_P

Новый генератор картинок:
Попробуй Flux