Столько накопилось для вас новостей! Вышел из свадебно \ ADHDшного \ просто ленивого паралича и готов снова шерить контент!
Новости вокруг OpenAI:
Сначала на языке фактов:
1. Дообучаемая GPT-3.5. В целом полезно, но по моим ощущениям, на фоне Llama 2 не имеет явных преимуществ, кроме алаймента (это то, что позволяет сетям быть "добрыми").
2. Sam написал, что скоро можно будет дообучать GPT-4! Это действительно важно. С нетерпением жду.
3. У большинства пользователей убрали лимиты на GPT-4. 😯
Теперь мои наблюдения:
1. За последние пару месяцев GPT-4 стала работать быстрее, но, кажется, стала немножко тупее. Я бы даже сказал, она стала ленивее. Мы её за это не осуждаем, но из-за этого в диалогах появляется несколько лишних сообщений. В целом прошлые задачи также решаются.
2. Недооцененная мощность код-интерпретатора для задач с анализом данных. Я переделал уже все что было у меня связано с экселями и еще друзьям часть задач решил. Графики и обработка таблиц - мега пушкабомба.
В ближайшие дни напишу вам о двух интересных кейсах, которые попали ко мне на постоянку в работу.
А еще я решил, что здесь начнут появляться посты не только про машинное обучение, но и про мой опыт предпринимательства. Технологического предпринимательства!
Новости вокруг OpenAI:
Сначала на языке фактов:
1. Дообучаемая GPT-3.5. В целом полезно, но по моим ощущениям, на фоне Llama 2 не имеет явных преимуществ, кроме алаймента (это то, что позволяет сетям быть "добрыми").
2. Sam написал, что скоро можно будет дообучать GPT-4! Это действительно важно. С нетерпением жду.
3. У большинства пользователей убрали лимиты на GPT-4. 😯
Теперь мои наблюдения:
1. За последние пару месяцев GPT-4 стала работать быстрее, но, кажется, стала немножко тупее. Я бы даже сказал, она стала ленивее. Мы её за это не осуждаем, но из-за этого в диалогах появляется несколько лишних сообщений. В целом прошлые задачи также решаются.
2. Недооцененная мощность код-интерпретатора для задач с анализом данных. Я переделал уже все что было у меня связано с экселями и еще друзьям часть задач решил. Графики и обработка таблиц - мега пушкабомба.
В ближайшие дни напишу вам о двух интересных кейсах, которые попали ко мне на постоянку в работу.
А еще я решил, что здесь начнут появляться посты не только про машинное обучение, но и про мой опыт предпринимательства. Технологического предпринимательства!
🔥93👍17❤🔥7❤6👌3😍3🥴1
😍Advanced Data Analysis (это стало вместо кода интерпретатора) - кажется самая слабо раскрытая функция от open.ai.
Сначала о том, как это работает: вам выдают немножко ресурсов на серверах компании, где gpt4 может не только написать код, но и сама запустить его. Интересно то, что внутри либо это какая-то кастомная модель, либо сложная инструкция, которой она следует.
Что умеет делать:
1. обрабатывать ваши эксельки - фильтровать данные, строить прогнозы.
2. конвертировать данные в другие форматы.
3. генерировать данные.
4. интерпретировать и строить графики.
5. можно ещё конвертировать видео/аудио/картинки, но я не пользовался особо.
Пример моей задачи: у меня есть выгрузка данных статистики по клиентам, я могу задавать вопросы - какая выручка, средние / макс значения, разные виды аппроксимаций.
Про аппроксимации хочется отдельно - я часто спрашиваю вопрос вида: а как лучше аппроксимировать эти данные, дальше прошу построить 3-4 разные версии и смотрю результаты.
Чтобы всё работало нормально, столбцы должны быть хорошо названы. Прикольно, что вам не надо обращаться к данным супер точно.
Проблемы этой функции:
1. нужно перепроверять результаты - часто модель может понять запрос "чуть криво"; Например, у меня есть выручка 2019, 2020, 2021, 2022. Если я напишу сравни выручу с 2019 по 2022, она возьмет только 2 столбца.
2. нужно обращать внимание модели на нужные элементы. Помогает запрос типа - изучи 10 элементов этого столбца.
3. забывание. У модели есть окно контекста как и в чате, и со временем начало работы она забывает.
Но в целом я считаю, что эта функция - мегасильная по возможностям. Парадигма "личного аналитика" в ней работает на 100% для меня. То с чем я бы жарился в экселе или питоне 5-10 часов делается за 15-20 минут. Отдельно круто, что в этом режиме модель сама задаёт вопросы - а куда пойдем, а что делаем с этими данными. Особенно когда у тебя столбцы с данными вида 100000 рублей - 500000 рублей. Перевести это за минуту в два столбца где будут только числа, или когда у тебя были данные, где человек выбирает 3-4 опции и по ним надо посчитать количество выборов. В общем, сууууупер полезная, ставлю лайк!
хочешь больше - добро пожаловать на курс prompting.one ☺️
крутой пример из комментов https://t.iss.one/c/1438174755/2184
Сначала о том, как это работает: вам выдают немножко ресурсов на серверах компании, где gpt4 может не только написать код, но и сама запустить его. Интересно то, что внутри либо это какая-то кастомная модель, либо сложная инструкция, которой она следует.
Что умеет делать:
1. обрабатывать ваши эксельки - фильтровать данные, строить прогнозы.
2. конвертировать данные в другие форматы.
3. генерировать данные.
4. интерпретировать и строить графики.
5. можно ещё конвертировать видео/аудио/картинки, но я не пользовался особо.
Пример моей задачи: у меня есть выгрузка данных статистики по клиентам, я могу задавать вопросы - какая выручка, средние / макс значения, разные виды аппроксимаций.
Про аппроксимации хочется отдельно - я часто спрашиваю вопрос вида: а как лучше аппроксимировать эти данные, дальше прошу построить 3-4 разные версии и смотрю результаты.
Чтобы всё работало нормально, столбцы должны быть хорошо названы. Прикольно, что вам не надо обращаться к данным супер точно.
Проблемы этой функции:
1. нужно перепроверять результаты - часто модель может понять запрос "чуть криво"; Например, у меня есть выручка 2019, 2020, 2021, 2022. Если я напишу сравни выручу с 2019 по 2022, она возьмет только 2 столбца.
2. нужно обращать внимание модели на нужные элементы. Помогает запрос типа - изучи 10 элементов этого столбца.
3. забывание. У модели есть окно контекста как и в чате, и со временем начало работы она забывает.
Но в целом я считаю, что эта функция - мегасильная по возможностям. Парадигма "личного аналитика" в ней работает на 100% для меня. То с чем я бы жарился в экселе или питоне 5-10 часов делается за 15-20 минут. Отдельно круто, что в этом режиме модель сама задаёт вопросы - а куда пойдем, а что делаем с этими данными. Особенно когда у тебя столбцы с данными вида 100000 рублей - 500000 рублей. Перевести это за минуту в два столбца где будут только числа, или когда у тебя были данные, где человек выбирает 3-4 опции и по ним надо посчитать количество выборов. В общем, сууууупер полезная, ставлю лайк!
хочешь больше - добро пожаловать на курс prompting.one ☺️
крутой пример из комментов https://t.iss.one/c/1438174755/2184
👍49❤24🔥8👎2
читаю комменты под постом выше и хочется высказаться еще:
Мне хочется напомнить о нескольких вещах. Во-первых, не все обладают техническими навыками или специализированным образованием, позволяющим им без труда делать сложные вычисления или писать код. Во-вторых, многие предприятия, организации и профессии не требуют от своих сотрудников или участников этих навыков. Продуктовые менеджеры, технические писатели, тестировщики и многие другие важные могут обходиться без написания кода. И этих людей БОЛЬШИНСТВО даже в IT сфере.
Поэтому я просил бы быть более чуткими и ответственными в высказываниях, касающихся сложности задач и уровня знаний других. Никто не заслуживает быть униженным или обесцениваемым за свои умения. Большинство людей не имеют возможности, времени или необходимости становиться специалистами в области IT, и это совершенно нормально. Давайте уважать разные уровни знаний и опыта, и помогать друг другу становиться лучше.
пиз!
@aihappens
Мне хочется напомнить о нескольких вещах. Во-первых, не все обладают техническими навыками или специализированным образованием, позволяющим им без труда делать сложные вычисления или писать код. Во-вторых, многие предприятия, организации и профессии не требуют от своих сотрудников или участников этих навыков. Продуктовые менеджеры, технические писатели, тестировщики и многие другие важные могут обходиться без написания кода. И этих людей БОЛЬШИНСТВО даже в IT сфере.
Поэтому я просил бы быть более чуткими и ответственными в высказываниях, касающихся сложности задач и уровня знаний других. Никто не заслуживает быть униженным или обесцениваемым за свои умения. Большинство людей не имеют возможности, времени или необходимости становиться специалистами в области IT, и это совершенно нормально. Давайте уважать разные уровни знаний и опыта, и помогать друг другу становиться лучше.
пиз!
@aihappens
❤146👍24🔥10
Хочется рассказать про канал @kyrillic. Я вообще читаю очень мало каналов, но тут для меня прям комбо!
1) Как и я, Кирилл прошел Ycombinator - топовый акселератор стартапов.
2) Он один из немногих моих знакомых, который создал и поддерживает платное коммьюнити, не ориентированное на топов крупных компания и не на англоязычной аудитории. Мы с ним даже обсуждали, как работает эта магия.
3) Кирилл – реальный номад, и он стал таким не в 2022 году. Некоторые его посты мне очень помогли, например, этот.
При этом мы совсем не сошлись в вопросе будущего AI, но, на мой взгляд, это даже к лучшему. Есть с кем подискутировать 🙂
1) Как и я, Кирилл прошел Ycombinator - топовый акселератор стартапов.
2) Он один из немногих моих знакомых, который создал и поддерживает платное коммьюнити, не ориентированное на топов крупных компания и не на англоязычной аудитории. Мы с ним даже обсуждали, как работает эта магия.
3) Кирилл – реальный номад, и он стал таким не в 2022 году. Некоторые его посты мне очень помогли, например, этот.
При этом мы совсем не сошлись в вопросе будущего AI, но, на мой взгляд, это даже к лучшему. Есть с кем подискутировать 🙂
Telegram
kyrillic
Про стоимость жизни в Европе, ч.5. В очередной раз про миф, что в ЕС все дорого! Я подходил к вопросу с разных сторон, в том числе даже собираю статистику о вашей жизни в разных местах. В предыдущем посте есть ссылки.
Сейчас хочу сформировать некий усредненный…
Сейчас хочу сформировать некий усредненный…
👍26🔥7✍5🆒3❤🔥2❤1
релизы Apple - херня?)
отследил в себе интересное изменения последние несколько лет. Для меня Apple из компании, которая делает образцовые продукты перешла в компании, которая интересна мне в первую очередь технически. Да-да, можно послушать по 10 кругу мемы "О господи, они додумались сделать type-c в iphone", но честно немножко задрало. Что для меня действительно интересно последние 2-3 года - это развитие собственных чипов от купертиновцев. В айфоне 3 нанометровый чип. 3 нанометра - это очень мало. ОЧЕНЬ МАЛО. Я бы даже вот так сказал. Это дает очень крутую производительность с очень низким потреблением энергии.
Понимаю ли я зачем мне это в телефоне? в ноуте - да, мак на М3 я уверен будет супер хот, хотя даже М2 приятный. В телефоне мне нахрен это не упало, кроме как приятного внутреннего задротского ощущения, что в нем такой процессор. Но продавать это массам не реально, поэтому презентация про СО2, камеру и прочую фигню.
хотя я знаю кейс кейс, где могут жестко решить такие чипы — если вы хотите запускать GPT модели риал тайм на телефоне. 😌
@aihappens
отследил в себе интересное изменения последние несколько лет. Для меня Apple из компании, которая делает образцовые продукты перешла в компании, которая интересна мне в первую очередь технически. Да-да, можно послушать по 10 кругу мемы "О господи, они додумались сделать type-c в iphone", но честно немножко задрало. Что для меня действительно интересно последние 2-3 года - это развитие собственных чипов от купертиновцев. В айфоне 3 нанометровый чип. 3 нанометра - это очень мало. ОЧЕНЬ МАЛО. Я бы даже вот так сказал. Это дает очень крутую производительность с очень низким потреблением энергии.
Понимаю ли я зачем мне это в телефоне? в ноуте - да, мак на М3 я уверен будет супер хот, хотя даже М2 приятный. В телефоне мне нахрен это не упало, кроме как приятного внутреннего задротского ощущения, что в нем такой процессор. Но продавать это массам не реально, поэтому презентация про СО2, камеру и прочую фигню.
хотя я знаю кейс кейс, где могут жестко решить такие чипы — если вы хотите запускать GPT модели риал тайм на телефоне. 😌
@aihappens
🔥80👍20❤🔥8💯7❤6👎5🤔4😁3👀3🤣2🎄1
Хайп спал, можно писать! Открываем цикл постов про фаундерский опыт и о том, как лучше не делать.
поговорим про Refocus. Для контекста можно глянуть вот эту статью. Я не буду обсуждать ребят или тем более осуждать основателей, но хочу на их примере поговорить о логической ловушке, в которой сам оказывался несколько раз.
В компании финансовые проблемы, инвестиции не привлекаются, свои деньги закончились, и команда задаёт логичные вопросы: когда, собственно, будут деньги? Что делают фаундеры: медленно сокращают штат, говорят команде, что делают всё возможное и пытаются её успокоить, чтобы люди не разбежались. И они правда делают, но к сожалению в мире не все зависит от вашей работы. Их поведение выглядит чертовски логично. Однако, позвольте мне объяснить, почему лучше следовать другой логике.
Начнём с того, что я сам был в таком состоянии, ммм, раза три точно. И до последнего случая действовал точь-в-точь как основатели Refocus. Отличие лишь в том, что я в итоге находил деньги, и компании не пришлось закрывать. Но стресса было много, и, о, сюрприз, команда в таких ситуациях всё равно разбегалась. Так почему это происходит и что можно было сделать иначе?
Вместо приятной роли супергероя, который всех спасёт, нужно давать команде реальную информацию о том, что с вами происходит. И чем раньше вы дадите её команде, тем меньше дополнительной ответственности вы на себя возьмёте. Да-да, именно ответственности. Когда вы одинаково информированы каждый далее как взрослый человек решает для себя: я остаюсь и верю в успех нашего кооператива или не верю и ухожу. В обоих случаях фаундер выигрывает и сотрудник. Но чтобы на это пойти, нужно переступить через своё EGO, а сделать это ой как непросто.
поговорим про Refocus. Для контекста можно глянуть вот эту статью. Я не буду обсуждать ребят или тем более осуждать основателей, но хочу на их примере поговорить о логической ловушке, в которой сам оказывался несколько раз.
В компании финансовые проблемы, инвестиции не привлекаются, свои деньги закончились, и команда задаёт логичные вопросы: когда, собственно, будут деньги? Что делают фаундеры: медленно сокращают штат, говорят команде, что делают всё возможное и пытаются её успокоить, чтобы люди не разбежались. И они правда делают, но к сожалению в мире не все зависит от вашей работы. Их поведение выглядит чертовски логично. Однако, позвольте мне объяснить, почему лучше следовать другой логике.
Начнём с того, что я сам был в таком состоянии, ммм, раза три точно. И до последнего случая действовал точь-в-точь как основатели Refocus. Отличие лишь в том, что я в итоге находил деньги, и компании не пришлось закрывать. Но стресса было много, и, о, сюрприз, команда в таких ситуациях всё равно разбегалась. Так почему это происходит и что можно было сделать иначе?
Вместо приятной роли супергероя, который всех спасёт, нужно давать команде реальную информацию о том, что с вами происходит. И чем раньше вы дадите её команде, тем меньше дополнительной ответственности вы на себя возьмёте. Да-да, именно ответственности. Когда вы одинаково информированы каждый далее как взрослый человек решает для себя: я остаюсь и верю в успех нашего кооператива или не верю и ухожу. В обоих случаях фаундер выигрывает и сотрудник. Но чтобы на это пойти, нужно переступить через своё EGO, а сделать это ой как непросто.
Forbes.ru
EdTech-стартап Refocus с российским корнями закрылся из-за финансовых проблем
Онлайн-школа IT-профессий Refocus, которую в 2022 году запустили в Индонезии и на Филиппинах основатели школы маркетинга QAcademy, объявила о закрытии бизнеса. Решение связано с финансовыми проблемами, которые возникли на фоне просрочек платежей от к
❤🔥51👍43🔥12❤6🆒1
Forwarded from e/acc
Еще примеры и исследования на тему влияния ИИ на продуктивность людей и разделение труда. Спойлер: они все подтвреждают тезис о великом уравнении.
1. Исследование MIT почти 500 сотрудников, чья работа в основном состоит из написания текстов показало, что GPT существенно снижает разницу в качестве работы между сильными и менее опытными или талантливыми сотрудниками. При этом GPT больше заменяет усилия работников, чем дополняет их навыки.
2. Исследование показывает, что доступ к генеративному ИИ повышает творческий потенциал людей при написании коротких рассказов, особенно у менее креативных авторов, но в то же время приводит к снижению уникальности и разнообразия создаваемого контента.
3. Эксперимент оценивающий влияние помощи ИИ на юридическое мышление: студенты сдавали экзамены по праву с помощью GPT-4 и без неё. Оказалось, что худшие студенты выигрывали больше всего от ИИ, а лучшие - теряли.
4. Исследование более чем 5,000 сотрудников тех поддержки использующих генеративный ИИ. Худшие агенты техподдержки и новички только вышедшие на работу показали максимальный прирост результата. Так же сильно улучшилась оценка качества решения проблемы со стороны клиента.
Меня всегда в любом бизнесе (особенно, крупном) поражало количество тупой и бесполезной работы. Очень для многих ролей это было близко к 100%. Теперь эта проблема решена: тупую работу делают роботы, а люди, даже неквалифицированные, с помощью роботов делают (относительно и в кавычках) «сложную».
1. Исследование MIT почти 500 сотрудников, чья работа в основном состоит из написания текстов показало, что GPT существенно снижает разницу в качестве работы между сильными и менее опытными или талантливыми сотрудниками. При этом GPT больше заменяет усилия работников, чем дополняет их навыки.
2. Исследование показывает, что доступ к генеративному ИИ повышает творческий потенциал людей при написании коротких рассказов, особенно у менее креативных авторов, но в то же время приводит к снижению уникальности и разнообразия создаваемого контента.
3. Эксперимент оценивающий влияние помощи ИИ на юридическое мышление: студенты сдавали экзамены по праву с помощью GPT-4 и без неё. Оказалось, что худшие студенты выигрывали больше всего от ИИ, а лучшие - теряли.
4. Исследование более чем 5,000 сотрудников тех поддержки использующих генеративный ИИ. Худшие агенты техподдержки и новички только вышедшие на работу показали максимальный прирост результата. Так же сильно улучшилась оценка качества решения проблемы со стороны клиента.
Меня всегда в любом бизнесе (особенно, крупном) поражало количество тупой и бесполезной работы. Очень для многих ролей это было близко к 100%. Теперь эта проблема решена: тупую работу делают роботы, а люди, даже неквалифицированные, с помощью роботов делают (относительно и в кавычках) «сложную».
👍55🔥6😢6❤🔥5❤3🤔2🤓2
рассказываю фичу, которую можно сделать, чтобы захватить мир современных мобильных телефонов: Запрет входящих звонков, при этом сохраняя интернет подключение. 🙃
upd: не протещено, но говорят что фокус мод позволяет это сделать в Ios. Вдруг вам будет полезно
@aihappens
upd: не протещено, но говорят что фокус мод позволяет это сделать в Ios. Вдруг вам будет полезно
@aihappens
🔥43😁9👍5❤4👎1🗿1🙊1
Все ключевые обновления от OpenAI, от менее интересных к наиболее захватывающим за последнее время:
1) DALL-E 3 запланирован на октябрь. Чем именно он превзойдет MidJourney и Stable Diffusion, пока неясно. Однако известно, что GPT-4 будет генерировать промпты для него.
2) Веб-браузинг в модели только что восстановлен (был отключен из-за случайного парсинга платных сайтов). Планирую сравнить с Perplexity.
3) Дата обновления базы данных модели продлена на полгода: теперь до февраля 2022. Видимо, этот тренд сохранится и все более свежие данные будут добавлены в модель.
4) GPT-4 вскоре станет мультимодальной: сможет видеть и слышать. Можно будет отправлять разные типы входных данных, и модель сможет отвечать, в том числе голосом. Мои эксперименты начнутся с формата, представленного в первом демо-видео, где нарисованный на листочке макет сайта конвертируется в код, только я нарисую лендинг dbrain :)
Вывод: OpenAI продолжает активно развиваться, добавляя новые функции и улучшая существующие модели. Кайф, следить за обновлениями вместе можно у меня на курсе - prompting.one. Скоро там выйдет большой разбор опенсорс моделей и их текущего уровня.
ps скоро на канале выйдет эксперементальный формат контента на тему того: "Почему не все модели могут впихать в себя 100 000 токенов как клод, а ограничиваются 4000-8000"
@aihappens
1) DALL-E 3 запланирован на октябрь. Чем именно он превзойдет MidJourney и Stable Diffusion, пока неясно. Однако известно, что GPT-4 будет генерировать промпты для него.
2) Веб-браузинг в модели только что восстановлен (был отключен из-за случайного парсинга платных сайтов). Планирую сравнить с Perplexity.
3) Дата обновления базы данных модели продлена на полгода: теперь до февраля 2022. Видимо, этот тренд сохранится и все более свежие данные будут добавлены в модель.
4) GPT-4 вскоре станет мультимодальной: сможет видеть и слышать. Можно будет отправлять разные типы входных данных, и модель сможет отвечать, в том числе голосом. Мои эксперименты начнутся с формата, представленного в первом демо-видео, где нарисованный на листочке макет сайта конвертируется в код, только я нарисую лендинг dbrain :)
Вывод: OpenAI продолжает активно развиваться, добавляя новые функции и улучшая существующие модели. Кайф, следить за обновлениями вместе можно у меня на курсе - prompting.one. Скоро там выйдет большой разбор опенсорс моделей и их текущего уровня.
ps скоро на канале выйдет эксперементальный формат контента на тему того: "Почему не все модели могут впихать в себя 100 000 токенов как клод, а ограничиваются 4000-8000"
@aihappens
❤🔥44👍20🔥6🐳5❤4
специалисты из микрософта написали 166!! страничный репорт по модели GPT-4V, которая позволит gpt-4 не только писать промпты, но и отправлять изображения
читать статью было страшно, так как захват еще одного домена моделью от open ai это прям серьезный шаг, а с прошлого серьезного шага еще не успело пройти пол года)) И вообще я бизнес строю, который работает с картинками. В общем держите выдержку:
1) модель умеет расшифровывать снимки кт, ставить диагнозы по ним. Пример на картинке
2) модель плохо считает объекты на изображении
3) модель умеет делать оср, но с ошибками (конечно, куда ей до нас, у нас ошибок в оср нет вообще)
4) делает выводы по изображения с вероятностью 50/50
да в общем, она пиздец сколько всего понимает) я даже не знаю, как вам описать, что она умеет не умеет. Расшифровывает, что сломалось у тачки в аварии, объясняет, что изображено на кадрах из фильма и что скорее всего будет дальше.
(фича еще не доступна всем, ждем на тесты!)
@aihappens
читать статью было страшно, так как захват еще одного домена моделью от open ai это прям серьезный шаг, а с прошлого серьезного шага еще не успело пройти пол года)) И вообще я бизнес строю, который работает с картинками. В общем держите выдержку:
1) модель умеет расшифровывать снимки кт, ставить диагнозы по ним. Пример на картинке
2) модель плохо считает объекты на изображении
3) модель умеет делать оср, но с ошибками (конечно, куда ей до нас, у нас ошибок в оср нет вообще)
4) делает выводы по изображения с вероятностью 50/50
да в общем, она пиздец сколько всего понимает) я даже не знаю, как вам описать, что она умеет не умеет. Расшифровывает, что сломалось у тачки в аварии, объясняет, что изображено на кадрах из фильма и что скорее всего будет дальше.
(фича еще не доступна всем, ждем на тесты!)
@aihappens
🔥86👀17👍11🤯10❤7🕊4🦄2🌚1👻1
конфиденциальность по мнению GPT
обрабатывал людей на курсе prompting.one с помощью Data Анализа от open.ai
если в запросе я пишу явно ключ почта - он ругается, что это перс данные. Если этот ключ он нашел сам, то все ок и можно работать)
@aihappens
обрабатывал людей на курсе prompting.one с помощью Data Анализа от open.ai
если в запросе я пишу явно ключ почта - он ругается, что это перс данные. Если этот ключ он нашел сам, то все ок и можно работать)
@aihappens
🔥48😁38❤7🍓4👍2❤🔥1🤯1
Audio
#тградио
я давно хотел, много думал и наконец решился! аудюхи от меня в канале)
уже хочешь нажать отписаться?) сначала послушай!
про что аудио: я сходил к Игорю из @seeallochnaya и спросил, а собственно почему не у всех моделей окно контекста не 100к как у клода, и почему условная gpt4 на 32к доступна только избранным.
пишите комменты как вам формат.
(из комментов): если у вас не грузится — нужно ПЕРЕМОТАТЬ на пару секунд вперед, тогда стрим корректно начинается. А если ты этого не сделал, то трек останавливается на 00:00 и никуда не двигается🤡
я давно хотел, много думал и наконец решился! аудюхи от меня в канале)
уже хочешь нажать отписаться?) сначала послушай!
про что аудио: я сходил к Игорю из @seeallochnaya и спросил, а собственно почему не у всех моделей окно контекста не 100к как у клода, и почему условная gpt4 на 32к доступна только избранным.
пишите комменты как вам формат.
(из комментов): если у вас не грузится — нужно ПЕРЕМОТАТЬ на пару секунд вперед, тогда стрим корректно начинается. А если ты этого не сделал, то трек останавливается на 00:00 и никуда не двигается
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥62👍15❤9👎4
подкаст про GPT
Мы с Димой продолжаем серию подкастов, посвященных Gen AI. В нем новости, свежие мысли, и отдельно подумали над вопросами, которые волнуют сегодня многих. Мы все больше слышим, что AGI может быть опасен для человечества. Действительно ли это так? Может ли AI лишить нас работы? И где искать мотивацию, чтобы становиться лучшей версией себя? Об этом и не только — в новом выпуске нашего подкаста.
00:00 О чем этот выпуск?
02:38 Как обучают нейросети?
10:20 OpenAi VS Google: над чем сейчас работают компании
18:49 Что нового появилось в мире AI?
23:10 Как изменилось понимание AGI
26:52 AGI гуманнее человека?
32:45 Что такое AI Buddies
45:51 Зачем внедрить AI в работу?
56:31 Откуда берется мотивация для развития
1:05:51 Может ли AI лишить нас работы
1:09:21 Новые технологии: вред или польза
1:14:21 Может ли AGI угрожать человечеству
[аудио-версия] (https://matskevich.mave.digital/ep-12)
@aihappens
Мы с Димой продолжаем серию подкастов, посвященных Gen AI. В нем новости, свежие мысли, и отдельно подумали над вопросами, которые волнуют сегодня многих. Мы все больше слышим, что AGI может быть опасен для человечества. Действительно ли это так? Может ли AI лишить нас работы? И где искать мотивацию, чтобы становиться лучшей версией себя? Об этом и не только — в новом выпуске нашего подкаста.
00:00 О чем этот выпуск?
02:38 Как обучают нейросети?
10:20 OpenAi VS Google: над чем сейчас работают компании
18:49 Что нового появилось в мире AI?
23:10 Как изменилось понимание AGI
26:52 AGI гуманнее человека?
32:45 Что такое AI Buddies
45:51 Зачем внедрить AI в работу?
56:31 Откуда берется мотивация для развития
1:05:51 Может ли AI лишить нас работы
1:09:21 Новые технологии: вред или польза
1:14:21 Может ли AGI угрожать человечеству
[аудио-версия] (https://matskevich.mave.digital/ep-12)
@aihappens
YouTube
ChatGPT: AI новости, кейсы и философия. Как правильно внедрять ИИ в свою жизнь? с Алексеем Хахуновым
Интенсивы по Chat GPT: https://t.iss.one/gptconf_bot?start=start
Мы с Лешей Хахуновым продолжаем серию подкастов, посвященных миру искусственного интеллекта (AI). В этой серии мы обсудим последние новости из мира технологий и разберёмся, как можно использовать…
Мы с Лешей Хахуновым продолжаем серию подкастов, посвященных миру искусственного интеллекта (AI). В этой серии мы обсудим последние новости из мира технологий и разберёмся, как можно использовать…
🔥27❤🔥9❤7👍7🙏1
с такой задачей даже я не справляюсь, а тут gpt4v справилась)
😁4👍2🔥2
Forwarded from proVenture (проВенчур)
💯 The AI 100 2023: The top people in artificial intelligence.
❗️Сразу попрошу вас – чтобы было интереснее, сначала прочитайте пост, а потом посмотрите приложенный к посту скриншот, не наоборот, а то спойлеры 😁
Любопытный список, на анализ которого я потратил, возможно, больше времени, чем нужно. Но думаю, вам тоже будет интересно. Business Insider подготовил и выкатил список топ-100 людей в AI версии 2023 года. И без paywall, так что я побежал читать. Мне захотелось посмотреть, кто это – и не просто поглазеть, а проанализировать немного.
Я прошелся по каждому из списка и вот что получилось:
1/ В списке представители следующих групп:
▪️43 из стартапов
▪️25 из корпораций
▪️14 из университетов и исследовательских центров
▪️5 из non-profit организаций
▪️4 VC
▪️9 прочее
2/ География жутко концентрирована (P.S. география – это то, где люди находятся сейчас, а не откуда они, почти всегда данные из Linkedin или Crunchbase):
▪️85 из США
▪️7 из Канады
▪️8 из остальных 8 стран
3/ Среди 43 представителей стартапов наиболее встречающиеся направления следующие:
▪️7 Generative AI
▪️6 Biotech & HealthTech
▪️4 AI Audio and video production
▪️3 Conversational AI
▪️2 ML Tools
▪️2 Big Data
▪️2 Edu Tech
▪️2 Defense Tech
4/ Какие компании представлены чаще всего:
▪️5 Amazon
▪️5 Google (совместно с DeepMind)
▪️2 OpenAI
▪️2 Anthropic
▪️2 Hugging Face
5/ Несколько любопытных фактов по списку:
🔹 В списке есть два представителя компаний, которые производят контент для фильмов и т.п. Это прикольно. Я их объединил в одну группу с классическим стартапами, которые генерят видео или аудио под запрос;
🔹 Всего 1 представитель государственного сектора, зато 2 из инвестбанков и 2 из прессы (Bloomberg и NYT);
🚀 Есть 1 человек из пространства СНГ так сказать. Это Карен Симонян из стартапа Inflection AI. Он живет в Армении, а Infection AI – это “personal AI”, они разрабатывают ассистента, собеседника, партнера и т.п. для каждого. Самое ошеломительное, последний раунд Infection AI поднял на $1.3B в конце июня 2023 года (🤑 WAT!?), а лид инвесторами стали Microsoft и Nvidia. Карен джан и команда, мои поздравления, если вы это читаете!
❓Казалось бы, что еще может быть интереснее для нас с вами? Но есть еще кое-что. Есть один человек в списке, деятельность которого можно описать как “comedian and actor”. Это Сара Сильверман. Так вот, откуда такой человек в списке?
Сара была первым человеком, который подал в суд на разработчиков LLM моделей за то, что они использовали ее работы, защищенные вроде как авторским правом. Потом это переросло в class action, к ней присоединились ее соавторы, создатели The Game of Thrones и другие. Авторы рейтинга считают, что несмотря на то, что суд может длиться годами, для нас с вами действия Сары могут послужить источником того, что мы сможем понять более детально, как работают такие модели (наверное, из материалов суда), а также позволят авторам уникального контента понимать, что им делать в противостоянии с гигантскими моделями генераторов контента и как защитить себя.
Вот такой любопытный список, изучайте: https://www.businessinsider.com/the-ai-100-2023-the-people-who-make-ai-intelligent-2023-10
@proVenture
#research #ai
❗️Сразу попрошу вас – чтобы было интереснее, сначала прочитайте пост, а потом посмотрите приложенный к посту скриншот, не наоборот, а то спойлеры 😁
Любопытный список, на анализ которого я потратил, возможно, больше времени, чем нужно. Но думаю, вам тоже будет интересно. Business Insider подготовил и выкатил список топ-100 людей в AI версии 2023 года. И без paywall, так что я побежал читать. Мне захотелось посмотреть, кто это – и не просто поглазеть, а проанализировать немного.
Я прошелся по каждому из списка и вот что получилось:
1/ В списке представители следующих групп:
▪️43 из стартапов
▪️25 из корпораций
▪️14 из университетов и исследовательских центров
▪️5 из non-profit организаций
▪️4 VC
▪️9 прочее
2/ География жутко концентрирована (P.S. география – это то, где люди находятся сейчас, а не откуда они, почти всегда данные из Linkedin или Crunchbase):
▪️85 из США
▪️7 из Канады
▪️8 из остальных 8 стран
3/ Среди 43 представителей стартапов наиболее встречающиеся направления следующие:
▪️7 Generative AI
▪️6 Biotech & HealthTech
▪️4 AI Audio and video production
▪️3 Conversational AI
▪️2 ML Tools
▪️2 Big Data
▪️2 Edu Tech
▪️2 Defense Tech
4/ Какие компании представлены чаще всего:
▪️5 Amazon
▪️5 Google (совместно с DeepMind)
▪️2 OpenAI
▪️2 Anthropic
▪️2 Hugging Face
5/ Несколько любопытных фактов по списку:
🔹 В списке есть два представителя компаний, которые производят контент для фильмов и т.п. Это прикольно. Я их объединил в одну группу с классическим стартапами, которые генерят видео или аудио под запрос;
🔹 Всего 1 представитель государственного сектора, зато 2 из инвестбанков и 2 из прессы (Bloomberg и NYT);
🚀 Есть 1 человек из пространства СНГ так сказать. Это Карен Симонян из стартапа Inflection AI. Он живет в Армении, а Infection AI – это “personal AI”, они разрабатывают ассистента, собеседника, партнера и т.п. для каждого. Самое ошеломительное, последний раунд Infection AI поднял на $1.3B в конце июня 2023 года (🤑 WAT!?), а лид инвесторами стали Microsoft и Nvidia. Карен джан и команда, мои поздравления, если вы это читаете!
❓Казалось бы, что еще может быть интереснее для нас с вами? Но есть еще кое-что. Есть один человек в списке, деятельность которого можно описать как “comedian and actor”. Это Сара Сильверман. Так вот, откуда такой человек в списке?
Сара была первым человеком, который подал в суд на разработчиков LLM моделей за то, что они использовали ее работы, защищенные вроде как авторским правом. Потом это переросло в class action, к ней присоединились ее соавторы, создатели The Game of Thrones и другие. Авторы рейтинга считают, что несмотря на то, что суд может длиться годами, для нас с вами действия Сары могут послужить источником того, что мы сможем понять более детально, как работают такие модели (наверное, из материалов суда), а также позволят авторам уникального контента понимать, что им делать в противостоянии с гигантскими моделями генераторов контента и как защитить себя.
Вот такой любопытный список, изучайте: https://www.businessinsider.com/the-ai-100-2023-the-people-who-make-ai-intelligent-2023-10
@proVenture
#research #ai
👍42🔥19❤9🍓3😁2🐳1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥26❤🔥10🐳6👍5🥴4😁3🎃3
Потенциальное Расширение Военных Конфликтов на Фоне...AI?
Недавно изучал State of AI Report (это большой большой обзор всего, что произошло в мире AI за год) и там заметил интересный слайд — картинка в посте. Читал про это давно, но руки не доходили написать. Вопрос актуален и весьма пикантен.
США и Чипы
US жестко ограничивает покупку чипов, которые могут быть использованы для обучения LLM Китаем. При этом на слайде устаревшая информация, и интересный факт: США уже запретили и новые чипы покупать. Производит эти чипы компания TSMC в основном (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company). Это своего рода "технологический барьер", который США ставят на пути Китая к AI доминации.
Принцип "Единого Китая"
А теперь к делу. Знаете ли вы что такое принцип "Единого Китая"? В нем говорится, что Тайвань - часть Китая и почти все страны с ним согласны. Очень удобный принцип, но есть одно "но".
Военные Условия
On May 23, 2022, U.S. President Joe Biden announced the United States would intervene militarily if China were to unilaterally invade Taiwan. Speaking in Japan, President Biden stated, “That’s the commitment we made,” an apparent reference to the Taiwan Relations Act, which ensures military support for Taiwan, although the Act does not specifically guarantee direct military action by the United States in Taiwan.
Заявление касается внешней политики США в отношении потенциального военного конфликта между Китаем и Тайванем. 23 мая 2022 года президент США Джо Байден заявил, что США предпримут военные действия, если Китай вторгнется на Тайвань. Об этом он заявил в Японии.
А теперь Вопрос: насколько политика США в отношении чипов будет воспринята Китаем как угроза нац безопасности, если они начнут отставать в гонке GPT моделей? Все крупные игроки в штатах увеличат свои мощности GPU в следующем году примерно х5-х10 от текущего уровня. Так что, у Китая могут быть основания для беспокойства.
@aihappens
Недавно изучал State of AI Report (это большой большой обзор всего, что произошло в мире AI за год) и там заметил интересный слайд — картинка в посте. Читал про это давно, но руки не доходили написать. Вопрос актуален и весьма пикантен.
США и Чипы
US жестко ограничивает покупку чипов, которые могут быть использованы для обучения LLM Китаем. При этом на слайде устаревшая информация, и интересный факт: США уже запретили и новые чипы покупать. Производит эти чипы компания TSMC в основном (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company). Это своего рода "технологический барьер", который США ставят на пути Китая к AI доминации.
Принцип "Единого Китая"
А теперь к делу. Знаете ли вы что такое принцип "Единого Китая"? В нем говорится, что Тайвань - часть Китая и почти все страны с ним согласны. Очень удобный принцип, но есть одно "но".
Военные Условия
On May 23, 2022, U.S. President Joe Biden announced the United States would intervene militarily if China were to unilaterally invade Taiwan. Speaking in Japan, President Biden stated, “That’s the commitment we made,” an apparent reference to the Taiwan Relations Act, which ensures military support for Taiwan, although the Act does not specifically guarantee direct military action by the United States in Taiwan.
Заявление касается внешней политики США в отношении потенциального военного конфликта между Китаем и Тайванем. 23 мая 2022 года президент США Джо Байден заявил, что США предпримут военные действия, если Китай вторгнется на Тайвань. Об этом он заявил в Японии.
А теперь Вопрос: насколько политика США в отношении чипов будет воспринята Китаем как угроза нац безопасности, если они начнут отставать в гонке GPT моделей? Все крупные игроки в штатах увеличат свои мощности GPU в следующем году примерно х5-х10 от текущего уровня. Так что, у Китая могут быть основания для беспокойства.
@aihappens
🔥24🕊10👾10👍9😢8❤6😐3🫡3❤🔥1🤔1
Удивительная история... GPT-4 обладает информацией до середины 2023 года, но не всей (ранее было до февраля 2022 года). И он не стремится её просто так раскрывать! (скрины прилагаются).
К тому же, она теперь может самостоятельно выходить в Интернет из обычного чата... И знаете почему? Потому что сегодня день разработчиков OpenAI, ожидается множество анонсов, часть из которых, похоже, уже стала доступна пользователям. Будем следить за тем, что будет объявлено, ведь слухов было предостаточно.
@aihappens
К тому же, она теперь может самостоятельно выходить в Интернет из обычного чата... И знаете почему? Потому что сегодня день разработчиков OpenAI, ожидается множество анонсов, часть из которых, похоже, уже стала доступна пользователям. Будем следить за тем, что будет объявлено, ведь слухов было предостаточно.
@aihappens
❤🔥38❤14🔥11👍1🤔1🤩1