В дополнение к этому посту: то, что я вижу все чаще сегодня — это большая автономность агентов. В первую очередь, это достигается через способность агента понять на каком шаге что-то пошло не так и самостоятельного исправления этой проблемы.
На картинке пример последнего релиза MultiOn, в котором как раз это реализовано. На каждом шаге агент перепроверяет себя и, если видит неконсистентность, откатывается на пару шагов назад и пробует другую стратегию.
Благодаря падению стоимости генерации токенов (в случае GPT с почти $100/миллион токенов год назад до единиц долларов за миллион токенов сегодня), такого рода функциональность становится доступной и экономически оправданной для большинства ИИ-агентов.
P.S. В течении месяца мы запустим нашу программу-акселератор (бесплатную) для всех, кто хочет делать агентов и ИИ-продукты. Ставьте синего пингвина, кто хочет участвовать!
На картинке пример последнего релиза MultiOn, в котором как раз это реализовано. На каждом шаге агент перепроверяет себя и, если видит неконсистентность, откатывается на пару шагов назад и пробует другую стратегию.
Благодаря падению стоимости генерации токенов (в случае GPT с почти $100/миллион токенов год назад до единиц долларов за миллион токенов сегодня), такого рода функциональность становится доступной и экономически оправданной для большинства ИИ-агентов.
P.S. В течении месяца мы запустим нашу программу-акселератор (бесплатную) для всех, кто хочет делать агентов и ИИ-продукты. Ставьте синего пингвина, кто хочет участвовать!
AI хайп ушел?
Посмотришь на типично-классическую компанию, которая выделила $1-10 млн на «внедрение ИИ» и сразу кажется, что хайп ушел, а розы завяли.
Внедрения не окупили себя, потому что ИИ-ассистенты не могут заменить живых продавцов, хорошие программисты так же пишут код, а copilot это просто удобный автокомплит, чат-боты ошибаются и придумывают отсебятину.
Надежда на то, что «больше компьюта и данных решат AGI» растворилась, ибо скорость реального прироста последних моделей ходить и положительная, но замедляется. Разница между последними релизами это 1/10 по сравнению с релизами с такой же периодичностью, но год назад. Больше данных, может, и решили бы проблему, но откуда их взять, если каждую модель сегодня тренируют примерно на всех знаниях человечества и всем интернете.
На этом месте скептики-критики уже начали строить свои улюлюкающие комментарии. Мол, нет тут никакого рынка на $20 триллионов, да и вообще AGI отменяется.
Реальность же в том, что LLM сделали прорыв в одном классе задач, но это еще не AGI. Я считаю крайне низким шанс, что универсальные интеллектуальные системы могут быть построены только лишь на предсказании следующего токена. С другой стороны, нейросимвольный и агентский подход существенно дополняют языковые модели, давая им предсказуемость, анализируемость, достоверность, точность. Будет ли это последним шагом или только лишь следующим — мы не знаем.
При этом всем, возможности для создания технологий и продуктов в ИИ сейчас больше, чем когда-либо в истории. Это одна из самых больших для инвестиций областей. Те же агенты открывают рынки на сотни миллиардов, на которых будет место для сотен компаний.
Мораль в том, что если кто-то обещает вам решение всех проблем через покупку мемкоина или новый чатбот, то скорее всего вас обманывают. Но пузыри, завышенные ожидания тех кто не шарит, невежество масс — ничего из этого не отменит и не остановит прогресс.
Посмотришь на типично-классическую компанию, которая выделила $1-10 млн на «внедрение ИИ» и сразу кажется, что хайп ушел, а розы завяли.
Внедрения не окупили себя, потому что ИИ-ассистенты не могут заменить живых продавцов, хорошие программисты так же пишут код, а copilot это просто удобный автокомплит, чат-боты ошибаются и придумывают отсебятину.
Надежда на то, что «больше компьюта и данных решат AGI» растворилась, ибо скорость реального прироста последних моделей ходить и положительная, но замедляется. Разница между последними релизами это 1/10 по сравнению с релизами с такой же периодичностью, но год назад. Больше данных, может, и решили бы проблему, но откуда их взять, если каждую модель сегодня тренируют примерно на всех знаниях человечества и всем интернете.
На этом месте скептики-критики уже начали строить свои улюлюкающие комментарии. Мол, нет тут никакого рынка на $20 триллионов, да и вообще AGI отменяется.
Реальность же в том, что LLM сделали прорыв в одном классе задач, но это еще не AGI. Я считаю крайне низким шанс, что универсальные интеллектуальные системы могут быть построены только лишь на предсказании следующего токена. С другой стороны, нейросимвольный и агентский подход существенно дополняют языковые модели, давая им предсказуемость, анализируемость, достоверность, точность. Будет ли это последним шагом или только лишь следующим — мы не знаем.
При этом всем, возможности для создания технологий и продуктов в ИИ сейчас больше, чем когда-либо в истории. Это одна из самых больших для инвестиций областей. Те же агенты открывают рынки на сотни миллиардов, на которых будет место для сотен компаний.
Мораль в том, что если кто-то обещает вам решение всех проблем через покупку мемкоина или новый чатбот, то скорее всего вас обманывают. Но пузыри, завышенные ожидания тех кто не шарит, невежество масс — ничего из этого не отменит и не остановит прогресс.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Кстати, о возможностях для разработчиков.
Вот видео 8-летней девочки, которая за 10 минут самостоятельно сделала чат-бота с ИИ в вебе с помощью редактора Cursor. Просто общаясь с ним. У меня такой уровень владения CSS потребовал пару лет практики.
Вот видео 8-летней девочки, которая за 10 минут самостоятельно сделала чат-бота с ИИ в вебе с помощью редактора Cursor. Просто общаясь с ним. У меня такой уровень владения CSS потребовал пару лет практики.
e/acc
Кстати, о возможностях для разработчиков. Вот видео 8-летней девочки, которая за 10 минут самостоятельно сделала чат-бота с ИИ в вебе с помощью редактора Cursor. Просто общаясь с ним. У меня такой уровень владения CSS потребовал пару лет практики.
А вот тут парень с помощью Claude Sonnet 3.5 собрал дома небольшой термоядерный реактор. Вернее, фьюзор плазмы, но тем не менее.
P.S. скоро допишу статью и буду больше публиковать уникального
P.S. скоро допишу статью и буду больше публиковать уникального
О машине и сознании
Сегодня послушал god-tier лекцию от топовейшего философа Йоши Баха, которая очень сильно откликается с тем, как я думаю про природу сознания у людей, LLM и других форм живой&неживой природы.
Йоша называет свой подход киберанимизмом. Если анимизм — это вера в то, что все имеет внутри себя духа или душу, то киберанимизм это про наличие цифрового духа внутри каждой сущности. Другими словами, сознание — это не просто свойства физической материи (соединяем атомы и аксоны в форме "зю" и получаем сознание), а скорее причина жизни. То есть, сознание — это программное обеспечение, которое использует физическую материю для самоорганизации, перепрограммирования себя.
Но, при этом, сознание это свойство симуляции. Не симуляция возникает в сознании, а именно благодаря возможности симуляции может возникнуть сознание (значит, вероятно, оно может возникнуть и в машине). Именно деконструкция симуляции является задачей медитации, а отрешенность от симуляции и называется просветлением (если у вас нет практического опыта, то в красочных картинках что именно это такое описано в любой книге Пелевина).
TL;DR сознание — самоорганизующееся программное обеспечение, работающее на физическом субстрате (например, мозге). таким субстратом может быть не только мозг, но и машина или растения. древние называли это не "софтом", а "духами", но суть та же (см. картинку).
Сегодня послушал god-tier лекцию от топовейшего философа Йоши Баха, которая очень сильно откликается с тем, как я думаю про природу сознания у людей, LLM и других форм живой&неживой природы.
Йоша называет свой подход киберанимизмом. Если анимизм — это вера в то, что все имеет внутри себя духа или душу, то киберанимизм это про наличие цифрового духа внутри каждой сущности. Другими словами, сознание — это не просто свойства физической материи (соединяем атомы и аксоны в форме "зю" и получаем сознание), а скорее причина жизни. То есть, сознание — это программное обеспечение, которое использует физическую материю для самоорганизации, перепрограммирования себя.
Но, при этом, сознание это свойство симуляции. Не симуляция возникает в сознании, а именно благодаря возможности симуляции может возникнуть сознание (значит, вероятно, оно может возникнуть и в машине). Именно деконструкция симуляции является задачей медитации, а отрешенность от симуляции и называется просветлением (если у вас нет практического опыта, то в красочных картинках что именно это такое описано в любой книге Пелевина).
TL;DR сознание — самоорганизующееся программное обеспечение, работающее на физическом субстрате (например, мозге). таким субстратом может быть не только мозг, но и машина или растения. древние называли это не "софтом", а "духами", но суть та же (см. картинку).
О свободе
Одно из важнейших полей боя современной цивилизации (особенно, последние ~ десять лет) — это цифровые свободы. Мы наблюдаем не борьбу добра со злом, а борьбу систем. Обе этих системы достигают равновесного теоретико-игрового состояния, но только если одна из них доминирует. Встречаясь, они вступают в конфликт.
Условно, назовем их "иерархическая" и "децентралированная / кибернетическая". Каждая из них беспристрастна и надперсональна. Это не эмоции и мнения отдельных людей — это их агрегированное и эмерджентное состояние. Они обе достигают цели координации общества, но разными методами. В первом случае — контроле, путешествии информации снизу вверх, централизованной обработки и принятия решений. Во втором — кибрнетической обратной связи, локальном сборе и обработке информации и глобальной координации через саморегуляцию.
Видя обе эти системы, люди начинают тяготеть к той или иной конструкции. С одной стороны — люди, семьи, небольшие бизнесы, сообщества и группы, которые стремятся к свободе и тайне своей коммуникации, финансов, решений, действий. С другой стороны — государства, большие корпорации, которым выгоден, удобен (и критически необходим для выживания) централизованный контроль. Что важно, это не связано с политикой, потому что контроль необходим как железным вертикальным диктатурам, так и демократиям, но достигается разными способами (например, у первых суд посадит тех, кто говорит не то, а у вторых говорение не того сделают постыдным СМИ и регуляторы (которых, очевидно, никто не выбирает)).
В этом плане, аресты Перцева, Дурова или Вирджила Гриффита — это не какая-то безумная атака на свободы, а логичное исполнение системами своих функций и борьба за жизнь. Так же, как запрет наличных денег (до которого рукой подать в ЕС и США), дичайшая по своей безумности и бездумности регуляция ИИ, невнятная и непоследовательная политика относительно крипты.
Как верно вчера подметил Виталик, децентрализация не существует только лишь в финансах. Система децентрализованна настолько, насколько политически, физически, экономически и идеологически децентрализованы все её уровни. То есть, вы не можете иметь свободу слова в интернете через VPN или приватные социальные сети, если их оплата происходит через централизованную и зарегулированную банковскую и платежную системы. У вас не может быть действительно нецензурироемой информации, если сервера находятся в одной месте. Вы не можете иметь гарантию приватности информации, если ваш ID, ваш AI и ваши данные лежат на сервере публичной компании из одной страны.
Одно из важнейших полей боя современной цивилизации (особенно, последние ~ десять лет) — это цифровые свободы. Мы наблюдаем не борьбу добра со злом, а борьбу систем. Обе этих системы достигают равновесного теоретико-игрового состояния, но только если одна из них доминирует. Встречаясь, они вступают в конфликт.
Условно, назовем их "иерархическая" и "децентралированная / кибернетическая". Каждая из них беспристрастна и надперсональна. Это не эмоции и мнения отдельных людей — это их агрегированное и эмерджентное состояние. Они обе достигают цели координации общества, но разными методами. В первом случае — контроле, путешествии информации снизу вверх, централизованной обработки и принятия решений. Во втором — кибрнетической обратной связи, локальном сборе и обработке информации и глобальной координации через саморегуляцию.
Видя обе эти системы, люди начинают тяготеть к той или иной конструкции. С одной стороны — люди, семьи, небольшие бизнесы, сообщества и группы, которые стремятся к свободе и тайне своей коммуникации, финансов, решений, действий. С другой стороны — государства, большие корпорации, которым выгоден, удобен (и критически необходим для выживания) централизованный контроль. Что важно, это не связано с политикой, потому что контроль необходим как железным вертикальным диктатурам, так и демократиям, но достигается разными способами (например, у первых суд посадит тех, кто говорит не то, а у вторых говорение не того сделают постыдным СМИ и регуляторы (которых, очевидно, никто не выбирает)).
В этом плане, аресты Перцева, Дурова или Вирджила Гриффита — это не какая-то безумная атака на свободы, а логичное исполнение системами своих функций и борьба за жизнь. Так же, как запрет наличных денег (до которого рукой подать в ЕС и США), дичайшая по своей безумности и бездумности регуляция ИИ, невнятная и непоследовательная политика относительно крипты.
Как верно вчера подметил Виталик, децентрализация не существует только лишь в финансах. Система децентрализованна настолько, насколько политически, физически, экономически и идеологически децентрализованы все её уровни. То есть, вы не можете иметь свободу слова в интернете через VPN или приватные социальные сети, если их оплата происходит через централизованную и зарегулированную банковскую и платежную системы. У вас не может быть действительно нецензурироемой информации, если сервера находятся в одной месте. Вы не можете иметь гарантию приватности информации, если ваш ID, ваш AI и ваши данные лежат на сервере публичной компании из одной страны.
В последнее время я начал получать большое количество сообщений в личку, что чат этого канала становится невыносимым из-за оскроблений, надменного тона и отсутствия культуры общения. По крайней мере, такое ощущение у меня. Причиной тому может быть отсутствие модерации, а может и просто несогласованность целей и ценностей участников. Для решения первой проблемы было предложено активнее вести модерацию, а для решения второй есть небольшая инициатива, про которую чуть ниже.
Возможно, есть другие проблемы, которые вы видите в том как работает сообщество и чат. Либо, наоборот, вас что-то вдохновляет и хочется этого больше.
Подписчик помог мне сделать короткий (2-3 мин) опросник. Если вы его заполните, то поможете сделать это место чуть приятнее и, возможно, полезнее.
Ссылка: https://forms.gle/ivWQ9BffvkPdiPVB6
Спасибо 💙
Возможно, есть другие проблемы, которые вы видите в том как работает сообщество и чат. Либо, наоборот, вас что-то вдохновляет и хочется этого больше.
Подписчик помог мне сделать короткий (2-3 мин) опросник. Если вы его заполните, то поможете сделать это место чуть приятнее и, возможно, полезнее.
Ссылка: https://forms.gle/ivWQ9BffvkPdiPVB6
Спасибо 💙
Google Docs
e/acc — анкета подписчика
Давайте познакомимся, чтобы мы лучше вас знали и понимали, в каком направлении развиваться.
О том как прийти к свободе (начало тут)
Расскажу о плюрализме, который, как мне кажется, как вода нужен в современном ультра-поляризованном мире любителей поорать друг на друга в интернете.
Про плюрализм последние годы много пишут Пуджа (автор идеи DeSoc), Глейн Вейл (изобретатель радикальных рынков) и Одри Танг, а хороший обзор этих идей написал недавно Виталик. Перескажу супер-кратко, но если у вас есть вопросы, то сначала прочитайте книгу, а потом уже критикуйте.
Плюрализм — это философия понимания мира через множество моделей, а не через единую всеобъемлющую структуру. В этом плане это похоже на экономически-политическое отражение идей интегральной теории. Целью плюрализма является создание системы координации людей и ресурсов, которая с одной стороны сохраняет свободы личности подобно либертарианству, но с другой стороны обеспечивает взаимодействие крупных систем, таких как государство. То есть, это попытка эффективно интегрировать иерархические и децентрализованные системы из поста выше.
Такими целями является, например:
— создание более справедливых и эффективных систем управления и распределения ресурсов,
— снижение поляризации и конфликтов в обществе,
— повышение качества демократических процессов (или применение их там, где они технически не работали раньше),
— автономия и diversity различных групп в обществе,
— создание системы, адаптированной к быстрому, сверхлинейному технологическому развитию.
Сама книга посвящена описанию инструментов достижения этих целей, практики их применения в госуправлении и продуктах.
Главным инструментом для достижения целей является дизайн механизмов (ровно этот инструмент защищает нас сегодня от глобальной ядерной войны, например). Но одной из инноваций тут является идея о том, чтобы сделать отношения между людьми и внутри групп (а не самих людей) first class citizen для дизайна механизмов. Простой пример: этот текст не существует у меня в голове или канале; он существует только как отношения вас (читателя) и меня. Он между, как и любая экономическая активность.
Приведу еще несколько инструментов достижения целей плюралистического подхода:
— Децентрализованная identity и репутационная система, которая разделена на группы, области и домены. Подробнее об этом в пейпере DeSoc или любой пост этого канала между 2018 и 2022.
— Механизмы голосования, учитывающие корреляцию избирателей, над которыми уже много лет экспериментирует Gitcoin и которые невозможны без identity систем из пункта выше.
— ДАО-демократии, которые не насаживают определенную модель управления, но дают гарантию прозрачности системы принятия решений. Куда, в том числе, можно как модуль импортироть системы нескореллированного голосования или квадратичного голосования.
— (Ретроактивное) финансирование публичных благ вместо централизованного и бюджетного. Например, как это сделал Оптимизм уже с более чем $100M: сначала люди доказывают полезность своей работы, а потом, ретроактивно, получают грант.
— Механизм форков и мерджей в госуправлении, близкий к тому что сегодня использует Тайвань (вот тут отлично на тему).
— Открытые и конкурируемые деньги, "общинные" деньги, частные деньги и программируемые механизмы построения экономики с тысячами типов денег.
— Оптимизация принятия решений (особенно, большими институтами) на основе рынков предсказаний: веришь в какую-то политическую идею или прогноз — поставь на это свои деньги.
— Постсимволическая коммуникация, то есть общение без слов. Собственно, все те технологии, которые уже становятся реальностью и которым посвящен последний 8-часовой подкаст Лекса с Маском и Нейролинком. Это улучшает взаимопонимание между людьми, потому что люди могут совместно находиться в VR-мирах и напрямую шерить опыт.
Расскажу о плюрализме, который, как мне кажется, как вода нужен в современном ультра-поляризованном мире любителей поорать друг на друга в интернете.
Про плюрализм последние годы много пишут Пуджа (автор идеи DeSoc), Глейн Вейл (изобретатель радикальных рынков) и Одри Танг, а хороший обзор этих идей написал недавно Виталик. Перескажу супер-кратко, но если у вас есть вопросы, то сначала прочитайте книгу, а потом уже критикуйте.
Плюрализм — это философия понимания мира через множество моделей, а не через единую всеобъемлющую структуру. В этом плане это похоже на экономически-политическое отражение идей интегральной теории. Целью плюрализма является создание системы координации людей и ресурсов, которая с одной стороны сохраняет свободы личности подобно либертарианству, но с другой стороны обеспечивает взаимодействие крупных систем, таких как государство. То есть, это попытка эффективно интегрировать иерархические и децентрализованные системы из поста выше.
Такими целями является, например:
— создание более справедливых и эффективных систем управления и распределения ресурсов,
— снижение поляризации и конфликтов в обществе,
— повышение качества демократических процессов (или применение их там, где они технически не работали раньше),
— автономия и diversity различных групп в обществе,
— создание системы, адаптированной к быстрому, сверхлинейному технологическому развитию.
Сама книга посвящена описанию инструментов достижения этих целей, практики их применения в госуправлении и продуктах.
Главным инструментом для достижения целей является дизайн механизмов (ровно этот инструмент защищает нас сегодня от глобальной ядерной войны, например). Но одной из инноваций тут является идея о том, чтобы сделать отношения между людьми и внутри групп (а не самих людей) first class citizen для дизайна механизмов. Простой пример: этот текст не существует у меня в голове или канале; он существует только как отношения вас (читателя) и меня. Он между, как и любая экономическая активность.
Приведу еще несколько инструментов достижения целей плюралистического подхода:
— Децентрализованная identity и репутационная система, которая разделена на группы, области и домены. Подробнее об этом в пейпере DeSoc или любой пост этого канала между 2018 и 2022.
— Механизмы голосования, учитывающие корреляцию избирателей, над которыми уже много лет экспериментирует Gitcoin и которые невозможны без identity систем из пункта выше.
— ДАО-демократии, которые не насаживают определенную модель управления, но дают гарантию прозрачности системы принятия решений. Куда, в том числе, можно как модуль импортироть системы нескореллированного голосования или квадратичного голосования.
— (Ретроактивное) финансирование публичных благ вместо централизованного и бюджетного. Например, как это сделал Оптимизм уже с более чем $100M: сначала люди доказывают полезность своей работы, а потом, ретроактивно, получают грант.
— Механизм форков и мерджей в госуправлении, близкий к тому что сегодня использует Тайвань (вот тут отлично на тему).
— Открытые и конкурируемые деньги, "общинные" деньги, частные деньги и программируемые механизмы построения экономики с тысячами типов денег.
— Оптимизация принятия решений (особенно, большими институтами) на основе рынков предсказаний: веришь в какую-то политическую идею или прогноз — поставь на это свои деньги.
— Постсимволическая коммуникация, то есть общение без слов. Собственно, все те технологии, которые уже становятся реальностью и которым посвящен последний 8-часовой подкаст Лекса с Маском и Нейролинком. Это улучшает взаимопонимание между людьми, потому что люди могут совместно находиться в VR-мирах и напрямую шерить опыт.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Я постепенно погружаюсь в мир AI как инструмента для создания развлекательного контента.
За последнюю неделю сделал 5 звонков со стартапами, которые делают игры, книги, интерактивные миры и фильмы на основе генеративного ИИ. Пока не уверен как именно подходить к вопросу инвестиций в эту область, ибо entertainment — это не просто про медиум истории, но и про дистрибуцию, IP, умение привлечь талантливых авторов и сделать что-то близкое зрителю/читателю.
Глобально, сейчас вырисовывается некоторый ландшафт этой индустрии:
1. Gen AI инструменты для кино или профессионального продакшена, где доминируют B2B сложные пайплайны из видео, vfx, музыки, липсинка, ретуширования, моделирования.
2. Литература на грани с компьютерными играми, где основой является классический сторителлинг, но с интерактивом и возможностью авторам использовать ИИ для достижения большего эффекта и вовлечения аудитории в сюжет.
3. Игры, где AI помогает создать реалистичных NPC, управлять событиями в мире (AI-game master в аналогии D&D). Тут есть спектр от классических игр, которые используют gen AI (очень многие) до AI-first игр, где только некоторые части сюжета и мира жестко обозначены авторами.
4. Симулируемые миры (в любой или всех вместе модальностях), где самым интересным является не активное взаимодействие, а пассивное наблюдение.
5. А сегодня вот нашел пейпер (на видео), в котором авторы показывают как можно использовать genAI видео фреймворк для генерации консистентного геймплея. Чтобы было понятно, геймплей в видео на 100% сгенерирован нейронкой. Оказывается, видео genAI — это вполне себе игровой движок. Тут, кажется, еще далеко от продукта, и, думаю, это довольно дорого (хотя в пейпере заявляют 1 TPU, но тут 600*800 или типа того).
Глобально, ИИ это (как вчера кто-то точно сказал на звонке) новая форма сторителлинга, и она будет конкурировать за внимание вместе с Netflix, Spotify и Tiktok. Для создателей игр и литературы это новый чрезвычайно мощный инструмент, который позволит воплотить амбициозные творческие идеи в жизнь.
За последнюю неделю сделал 5 звонков со стартапами, которые делают игры, книги, интерактивные миры и фильмы на основе генеративного ИИ. Пока не уверен как именно подходить к вопросу инвестиций в эту область, ибо entertainment — это не просто про медиум истории, но и про дистрибуцию, IP, умение привлечь талантливых авторов и сделать что-то близкое зрителю/читателю.
Глобально, сейчас вырисовывается некоторый ландшафт этой индустрии:
1. Gen AI инструменты для кино или профессионального продакшена, где доминируют B2B сложные пайплайны из видео, vfx, музыки, липсинка, ретуширования, моделирования.
2. Литература на грани с компьютерными играми, где основой является классический сторителлинг, но с интерактивом и возможностью авторам использовать ИИ для достижения большего эффекта и вовлечения аудитории в сюжет.
3. Игры, где AI помогает создать реалистичных NPC, управлять событиями в мире (AI-game master в аналогии D&D). Тут есть спектр от классических игр, которые используют gen AI (очень многие) до AI-first игр, где только некоторые части сюжета и мира жестко обозначены авторами.
4. Симулируемые миры (в любой или всех вместе модальностях), где самым интересным является не активное взаимодействие, а пассивное наблюдение.
5. А сегодня вот нашел пейпер (на видео), в котором авторы показывают как можно использовать genAI видео фреймворк для генерации консистентного геймплея. Чтобы было понятно, геймплей в видео на 100% сгенерирован нейронкой. Оказывается, видео genAI — это вполне себе игровой движок. Тут, кажется, еще далеко от продукта, и, думаю, это довольно дорого (хотя в пейпере заявляют 1 TPU, но тут 600*800 или типа того).
Глобально, ИИ это (как вчера кто-то точно сказал на звонке) новая форма сторителлинга, и она будет конкурировать за внимание вместе с Netflix, Spotify и Tiktok. Для создателей игр и литературы это новый чрезвычайно мощный инструмент, который позволит воплотить амбициозные творческие идеи в жизнь.
ИИ вам судья
Некоторые вещи в жизни как-будто витают в ноосфере. Ровно так же, как на прошлой неделе совершенно случайно сложилось несколько звонов про AI в развлечениях, так же и на этой неделе совершенно случайно с разными людьми и в разных местах в интернете я натыкаюсь на идею AI в арбитраже.
В одном из чатиков такой разговор был спровоцирован арестом Дурова, в стиле "вот бы у нас не тупые французы, а беспристрастный ИИ вершил судьбы".
С другой стороны подкинули статью адвоката Верховного Суда США, который скормил Клоду несколько последних кейсов и был удивлен тем, что решения Клода (а) совпали с решением суда (данных не было в обучении модели, потому что он брал кейсы недельной давности) и (б) reasoning, анализ и логика Клода была местами даже более четкая и разумная.
Ну а еще в чатике, когда разгорается срач за правоту в интернетах, я регулярно встречаю комментарии из серии: "ребята, не спорьте, давайте ИИ решит кто прав". И приводят цитату GPT, и она правда почти всегда более взвешенная и логичная, чем укачающих торренты срущих в каментах.
Думаю вечерком запилить прототип ИИ-судьи. В целом, такой судья может вполне себе конкурировать с третейскими судами, но для начала хочется какой-то супер простой юзкейс. Например, разбор правоты в интернете, или арбитраж каких-то публичных обещаний, или может модерацию контента.
Вопрос в чат: накидайте ваших юзкейсов и идей. Я запилю и посмотрим как оно работает :)
Некоторые вещи в жизни как-будто витают в ноосфере. Ровно так же, как на прошлой неделе совершенно случайно сложилось несколько звонов про AI в развлечениях, так же и на этой неделе совершенно случайно с разными людьми и в разных местах в интернете я натыкаюсь на идею AI в арбитраже.
В одном из чатиков такой разговор был спровоцирован арестом Дурова, в стиле "вот бы у нас не тупые французы, а беспристрастный ИИ вершил судьбы".
С другой стороны подкинули статью адвоката Верховного Суда США, который скормил Клоду несколько последних кейсов и был удивлен тем, что решения Клода (а) совпали с решением суда (данных не было в обучении модели, потому что он брал кейсы недельной давности) и (б) reasoning, анализ и логика Клода была местами даже более четкая и разумная.
Ну а еще в чатике, когда разгорается срач за правоту в интернетах, я регулярно встречаю комментарии из серии: "ребята, не спорьте, давайте ИИ решит кто прав". И приводят цитату GPT, и она правда почти всегда более взвешенная и логичная, чем у
Думаю вечерком запилить прототип ИИ-судьи. В целом, такой судья может вполне себе конкурировать с третейскими судами, но для начала хочется какой-то супер простой юзкейс. Например, разбор правоты в интернете, или арбитраж каких-то публичных обещаний, или может модерацию контента.
Вопрос в чат: накидайте ваших юзкейсов и идей. Я запилю и посмотрим как оно работает :)
Adam's Legal Newsletter
In AI we trust, part II
Wherein AI adjudicates every Supreme Court case
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 могутзаниматься 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.
Ускоряемся.
#KeepCalm #AgentsAreComing
1. Про то как агенты, работая вместе получили 2х более крутые результаты решая программерские задачи.
2. Про то, как агенты могут
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.
Ускоряемся.
#KeepCalm #AgentsAreComing
1x (компания, в которую мощно вложились OpenAI) представила новую версию робота NEO.
Рост: 165 см
Вес: 30 кг
Скорость ходьбы: от 5 до 12 км/ч
Может поднимать грузы до 20 кг
Работает до 4 часов на одном заряде.
Скоро в каждом доме. Как минимум, таких будет больше чем машин, ибо машина это куда-то ехать, а тут все удовольствия сразу в постель.
Ускоряемся.
Рост: 165 см
Вес: 30 кг
Скорость ходьбы: от 5 до 12 км/ч
Может поднимать грузы до 20 кг
Работает до 4 часов на одном заряде.
Скоро в каждом доме. Как минимум, таких будет больше чем машин, ибо машина это куда-то ехать, а тут все удовольствия сразу в постель.
Ускоряемся.
e/acc
1x (компания, в которую мощно вложились OpenAI) представила новую версию робота NEO. Рост: 165 см Вес: 30 кг Скорость ходьбы: от 5 до 12 км/ч Может поднимать грузы до 20 кг Работает до 4 часов на одном заряде. Скоро в каждом доме. Как минимум, таких будет…
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 ожидают и в роботах.
- через десять лет ожидают ~ миллиард дроидов в мире (я так понимаю, включая продукты конкурентов, которых сейчас как грибов)
- 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 ожидают и в роботах.
- через десять лет ожидают ~ миллиард дроидов в мире (я так понимаю, включая продукты конкурентов, которых сейчас как грибов)
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).
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).
Сильная инженерная команда ищет проекты
Хочу поделиться опытом работы с командой, с которой я за последние ~5 лет сделал кучу совместных проектов. Одна из самых быстрых, качественных инженерных команд в ИИ, веб3, self-sovereign identity и более классических областях.
Что они умеют и делают?
1. Автоматизация процессов в бизнесе через софт
2. Веб продукты, а так же все близкое, типа telegram mini apps
3. Архитектура и имплементация технически сложных решений, типа SSI, web3, cryptography/ZKP, Machine Learning
Команда работала над проектами для Siemens (healthcare), Petronas (автоматизированные заправки/интеграция с терминалами и ML для анализа необходимости замены деталей). Баунти призеры Ethereum хакатонов.
Примеры проектов: https://www.maion.ai (AI + фарма + логистика и биллинг в США), https://www.movies-mingle.com (Сервис для изучения языка по субтитрам), https://www.deepteams.org (Сервис для менеджмента проектов и оплаты), https://credit-swap-web-app-demo-dev.vercel.app (DeFi платформа), https://playwildforest.io/ (игра с web3), https://www.yieldnest.finance/
Писать в личку @denis_engineer. От себя добавлю: пишите, если у вас есть конкретная задача или проект и вы готовы платить деньгами, а не долями, обещаниями и прочими пространными рассказами.
Пост никем не проплачивался. Просто это лучшая команда, с которой я работал и не хочу чтобы они занимались какой-нибудь фигней :)
Хочу поделиться опытом работы с командой, с которой я за последние ~5 лет сделал кучу совместных проектов. Одна из самых быстрых, качественных инженерных команд в ИИ, веб3, self-sovereign identity и более классических областях.
Что они умеют и делают?
1. Автоматизация процессов в бизнесе через софт
2. Веб продукты, а так же все близкое, типа telegram mini apps
3. Архитектура и имплементация технически сложных решений, типа SSI, web3, cryptography/ZKP, Machine Learning
Команда работала над проектами для Siemens (healthcare), Petronas (автоматизированные заправки/интеграция с терминалами и ML для анализа необходимости замены деталей). Баунти призеры Ethereum хакатонов.
Примеры проектов: https://www.maion.ai (AI + фарма + логистика и биллинг в США), https://www.movies-mingle.com (Сервис для изучения языка по субтитрам), https://www.deepteams.org (Сервис для менеджмента проектов и оплаты), https://credit-swap-web-app-demo-dev.vercel.app (DeFi платформа), https://playwildforest.io/ (игра с web3), https://www.yieldnest.finance/
Писать в личку @denis_engineer. От себя добавлю: пишите, если у вас есть конкретная задача или проект и вы готовы платить деньгами, а не долями, обещаниями и прочими пространными рассказами.
Пост никем не проплачивался. Просто это лучшая команда, с которой я работал и не хочу чтобы они занимались какой-нибудь фигней :)
Интернет Интеллекта — новая форма интернета.
Сегодня расскажу что это такое и почему это важно.
В отличии от классического веба или веб3, где пользователи ищут приложение для решения своей задачи и пытаются вручную решить эту задачу внутри него, интернет интеллекта это система ИИ-агентов, в которой вы указываете задачу (приехать, написать, вылечить, купить), а сеть из миллионов агентов автоматически и автономно предлагает вам решение (такси у двери, рецепт, текст, доставленная покупка).
Интернет интеллекта — это система, в которой у софта появляется агентность. Он бесшовно связывает агентов и сервисы, для достижения результата. Таким образом, сильно упрощая пользовательский опыт от "открыл - ввел поиск - скачал - зарегистрировался - выбрал фильтры - нажал - ввел - купил/заказал/разместил" до "ввел задачу - получил результат". Как будто вы наняли кого-то сделать работу за вас, но он начинает работать мгновенно, не требует обучения и стоит доли процента от стоимости человека.
Допустим, я организую хакатон (например, dAGIhouse) и мне нужно создать веб-сайт. Я отправляю задачу вместе с депозитом в $, и множество ИИ-инструментов и агентов совместно работают над её выполнением. Модель маршрутизации находит оптимального агента для написания кода. Агенты-кодер, тестировщик и деплойер завершают работу. Инструменты компьютерного зрения анализируют сайты моих конкурентов. Генеративная модель UI создаёт несколько макетов. Агент-менеджер продукта быстро развёртывает несколько версий и автоматически запускает тестовую кампанию на $50 в AdWords, чтобы увидеть, какая из них даст лучшую конверсию. После анализа результатов он отбрасывает варианты с низкой производительностью. В конце контролирующая языковая модель проверяет, всё ли выполнено качественно (при необходимости запрашивает переделку) и представляет мне квитанцию о выполненной работе.
Сила Интернета интеллекта, как и человеческого мозга, заключается в его связности. Взаимодействие между агентами ИИ открывает возможности, которые выходят за пределы того, что может достичь любая (даже сверх-большая) отдельная модель или компания.
Глобально, такая система состоит из двух принципиальных слоёв:
1. Системы передачи данных и связи ИИ (такой протокол ещё не изобретён, поэтому в качестве временной меры люди используют JSON с инструкциями на естественном языке).
2. Агенты ИИ, приложения или сервисы, которые, в свою очередь, используют модели машинного обучения, программные инструменты, датчики, IoT и/или воплощённую робототехнику.
В следующей части расскажу детали реализации, другие кейсы применения и опишу ~40 идей и возможностей для того что можно построить или во что проинвестировать в рамках интернета интеллекта.
Полная версия этой статьи, картинки и схемы доступны в твиттере (очень поможет ваш RT/QT) и на сайте.
Сегодня расскажу что это такое и почему это важно.
В отличии от классического веба или веб3, где пользователи ищут приложение для решения своей задачи и пытаются вручную решить эту задачу внутри него, интернет интеллекта это система ИИ-агентов, в которой вы указываете задачу (приехать, написать, вылечить, купить), а сеть из миллионов агентов автоматически и автономно предлагает вам решение (такси у двери, рецепт, текст, доставленная покупка).
Интернет интеллекта — это система, в которой у софта появляется агентность. Он бесшовно связывает агентов и сервисы, для достижения результата. Таким образом, сильно упрощая пользовательский опыт от "открыл - ввел поиск - скачал - зарегистрировался - выбрал фильтры - нажал - ввел - купил/заказал/разместил" до "ввел задачу - получил результат". Как будто вы наняли кого-то сделать работу за вас, но он начинает работать мгновенно, не требует обучения и стоит доли процента от стоимости человека.
Допустим, я организую хакатон (например, dAGIhouse) и мне нужно создать веб-сайт. Я отправляю задачу вместе с депозитом в $, и множество ИИ-инструментов и агентов совместно работают над её выполнением. Модель маршрутизации находит оптимального агента для написания кода. Агенты-кодер, тестировщик и деплойер завершают работу. Инструменты компьютерного зрения анализируют сайты моих конкурентов. Генеративная модель UI создаёт несколько макетов. Агент-менеджер продукта быстро развёртывает несколько версий и автоматически запускает тестовую кампанию на $50 в AdWords, чтобы увидеть, какая из них даст лучшую конверсию. После анализа результатов он отбрасывает варианты с низкой производительностью. В конце контролирующая языковая модель проверяет, всё ли выполнено качественно (при необходимости запрашивает переделку) и представляет мне квитанцию о выполненной работе.
Сила Интернета интеллекта, как и человеческого мозга, заключается в его связности. Взаимодействие между агентами ИИ открывает возможности, которые выходят за пределы того, что может достичь любая (даже сверх-большая) отдельная модель или компания.
Глобально, такая система состоит из двух принципиальных слоёв:
1. Системы передачи данных и связи ИИ (такой протокол ещё не изобретён, поэтому в качестве временной меры люди используют JSON с инструкциями на естественном языке).
2. Агенты ИИ, приложения или сервисы, которые, в свою очередь, используют модели машинного обучения, программные инструменты, датчики, IoT и/или воплощённую робототехнику.
В следующей части расскажу детали реализации, другие кейсы применения и опишу ~40 идей и возможностей для того что можно построить или во что проинвестировать в рамках интернета интеллекта.
Полная версия этой статьи, картинки и схемы доступны в твиттере (очень поможет ваш RT/QT) и на сайте.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ИИ изобрёл свою религию, конституцию и экономику
Sid — это та самая бомба и новая форма симуляции и сторителлинга, о которой я писал.
Компания сделала движок для симуляций и провела некоторые из них в рамках Minecraft сервера. Тысяча ИИ-агентов создали свое собственное общество, в рамках которых появились религия, экономика, политика. ИИ-агенты сформировали своё собственное правительство и конституцию в виде Google Doc, в которой договорились о принципах устройства общества.
Эта симуляция длится днями и в ней участвуют тысячи агентов. При этом они имеют доступ к 3D миру с сотнями сущностей. В будущем, такой продукт имеет вполне себе практические применения в экономике, политике, индустрии развлечений (игры, TV-шоу) и бизнесе.
Скоро, тысячи агентов будут симулировать сценарии для каждой компании или даже каждого человека. Как я писал в статье ioi, максимальный результат в ИИ мы увидим не от большой модели, а от миллионов агентов, которые могут эффективно координироваться для достижения сложных целей.
Sid — это та самая бомба и новая форма симуляции и сторителлинга, о которой я писал.
Компания сделала движок для симуляций и провела некоторые из них в рамках Minecraft сервера. Тысяча ИИ-агентов создали свое собственное общество, в рамках которых появились религия, экономика, политика. ИИ-агенты сформировали своё собственное правительство и конституцию в виде Google Doc, в которой договорились о принципах устройства общества.
Эта симуляция длится днями и в ней участвуют тысячи агентов. При этом они имеют доступ к 3D миру с сотнями сущностей. В будущем, такой продукт имеет вполне себе практические применения в экономике, политике, индустрии развлечений (игры, TV-шоу) и бизнесе.
Скоро, тысячи агентов будут симулировать сценарии для каждой компании или даже каждого человека. Как я писал в статье ioi, максимальный результат в ИИ мы увидим не от большой модели, а от миллионов агентов, которые могут эффективно координироваться для достижения сложных целей.
38 кейсов использования, идей для создания или инвестирования и запросов на стартапы в области децентрализованного и распределенного ИИ.
Decentralized Compute: Представьте, что вы запускаете сложные AI-модели, не полагаясь на крупные технологические компании. Децентрализованные вычисления смогут конкурировать по цене и производительности с облачными предложениями, обеспечивая при этом лучшие гарантии конфиденциальности и большую гибкость.
Data Incentivization Networks: Эти системы вознаграждают участников за создание ценных наборов данных и верификаторов за обеспечение точности. Это создает самоподдерживающуюся экосистему высококачественных данных, будь то синтетические, пользовательские или собранные данные.
Continuously Pre-trained Models: Представьте большую децентрализованную сеть участников, создающих и обновляющих AI-модели в реальном времени. Это обеспечивает наиболее актуальные и современные результаты, адаптируемые к меняющимся контекстам.
Decentralized Model Evaluation: Возможность оценивать AI-приложения в конкретных областях с использованием закрытых тестовых наборов и задач, оцениваемых людьми. Это помогает различать модели, которые действительно полезны, и те, которые хороши для casual conversation.
Multi-Agent Systems: Сети взаимодействующих AI-агентов для решения сложных задач. Децентрализованные MAS позволяют постоянно адаптироваться по мере создания новых возможностей или изменения рыночных условий.
AI-Native Finance: Поскольку агенты управляют бюджетами (в токенах или распределении вычислительных ресурсов), нам понадобятся новые инструменты для AI-native кредитования, бухгалтерского учета, проверки. Это открывает новую финансовую парадигму для AI-систем.
AI Memory: Системы, позволяющие агентам записывать и обрабатывать взаимодействия с пользователями, создавая графы долгосрочной памяти. Это приводит к более полезному и приятному пользовательскому опыту в различных AI-приложениях.
Human-in-the-Loop: Платформа, где AI-агенты могут нанимать людей для задач, требующих действий в реальном мире или человеческого суждения: например, отправка посылки, фотографирование или предоставление обратной связи по контенту, созданному AI.
AI-Native Contracts: Глобальная, беспрепятственная система для AI-агентов для заключения и исполнения контрактов с устройствами обязательств и криптографическими инструментами для обеспечения соответствия и конфиденциальности.
AI-Assisted Cybersecurity: Представьте круглосуточную цифровую войну, где AI-агенты активно проводят зондирование, penetration testing и находят новые уязвимости. Эта постоянная гонка вооружений между наступательным и оборонительным AI стимулирует быстрый прогресс в кибербезопасности.
AI-Assisted Governance: AI-системы, которые помогают разбираться в сложных вопросах, содействуют принятию решений, посредничают в конфликтах и даже выступают в качестве индивидуальных демократических представителей. Это может революционизировать организационное и политическое управление.
Variable Privacy: Гибкие подходы, где пользователи выбирают уровни конфиденциальности. От TEE (средняя конфиденциальность, низкая стоимость) до FHE (более сильная конфиденциальность, высокая стоимость).
ICO для AI: Механизмы краудфандинга для AI-моделей. Инвестируйте время, вычислительные ресурсы или деньги в создание модели, получайте долю будущей прибыли.
Token Auctions: Новый примитив, где участники рынка делают ставки на выходные данные модели для включения рекламной информации.
Agent Schedulers: Представьте интеллектуальные cron jobs для AI. Агенты, которые "пробуждают" себя для автономного выполнения задач. Похоже на автоматизацию смарт-контрактов, но для AI-агентов.
AI Moderation: Децентрализованные сети AI-агентов, работающих вместе для модерации онлайн-контента на разных платформах, уменьшая предвзятость и повышая точность.
AI-SSI: Система self-sovereign identity, созданная AI и для AI, которая улучшает безопасность, конфиденциальность и пользовательский опыт в цифровых взаимодействиях.
Decentralized Compute: Представьте, что вы запускаете сложные AI-модели, не полагаясь на крупные технологические компании. Децентрализованные вычисления смогут конкурировать по цене и производительности с облачными предложениями, обеспечивая при этом лучшие гарантии конфиденциальности и большую гибкость.
Data Incentivization Networks: Эти системы вознаграждают участников за создание ценных наборов данных и верификаторов за обеспечение точности. Это создает самоподдерживающуюся экосистему высококачественных данных, будь то синтетические, пользовательские или собранные данные.
Continuously Pre-trained Models: Представьте большую децентрализованную сеть участников, создающих и обновляющих AI-модели в реальном времени. Это обеспечивает наиболее актуальные и современные результаты, адаптируемые к меняющимся контекстам.
Decentralized Model Evaluation: Возможность оценивать AI-приложения в конкретных областях с использованием закрытых тестовых наборов и задач, оцениваемых людьми. Это помогает различать модели, которые действительно полезны, и те, которые хороши для casual conversation.
Multi-Agent Systems: Сети взаимодействующих AI-агентов для решения сложных задач. Децентрализованные MAS позволяют постоянно адаптироваться по мере создания новых возможностей или изменения рыночных условий.
AI-Native Finance: Поскольку агенты управляют бюджетами (в токенах или распределении вычислительных ресурсов), нам понадобятся новые инструменты для AI-native кредитования, бухгалтерского учета, проверки. Это открывает новую финансовую парадигму для AI-систем.
AI Memory: Системы, позволяющие агентам записывать и обрабатывать взаимодействия с пользователями, создавая графы долгосрочной памяти. Это приводит к более полезному и приятному пользовательскому опыту в различных AI-приложениях.
Human-in-the-Loop: Платформа, где AI-агенты могут нанимать людей для задач, требующих действий в реальном мире или человеческого суждения: например, отправка посылки, фотографирование или предоставление обратной связи по контенту, созданному AI.
AI-Native Contracts: Глобальная, беспрепятственная система для AI-агентов для заключения и исполнения контрактов с устройствами обязательств и криптографическими инструментами для обеспечения соответствия и конфиденциальности.
AI-Assisted Cybersecurity: Представьте круглосуточную цифровую войну, где AI-агенты активно проводят зондирование, penetration testing и находят новые уязвимости. Эта постоянная гонка вооружений между наступательным и оборонительным AI стимулирует быстрый прогресс в кибербезопасности.
AI-Assisted Governance: AI-системы, которые помогают разбираться в сложных вопросах, содействуют принятию решений, посредничают в конфликтах и даже выступают в качестве индивидуальных демократических представителей. Это может революционизировать организационное и политическое управление.
Variable Privacy: Гибкие подходы, где пользователи выбирают уровни конфиденциальности. От TEE (средняя конфиденциальность, низкая стоимость) до FHE (более сильная конфиденциальность, высокая стоимость).
ICO для AI: Механизмы краудфандинга для AI-моделей. Инвестируйте время, вычислительные ресурсы или деньги в создание модели, получайте долю будущей прибыли.
Token Auctions: Новый примитив, где участники рынка делают ставки на выходные данные модели для включения рекламной информации.
Agent Schedulers: Представьте интеллектуальные cron jobs для AI. Агенты, которые "пробуждают" себя для автономного выполнения задач. Похоже на автоматизацию смарт-контрактов, но для AI-агентов.
AI Moderation: Децентрализованные сети AI-агентов, работающих вместе для модерации онлайн-контента на разных платформах, уменьшая предвзятость и повышая точность.
AI-SSI: Система self-sovereign identity, созданная AI и для AI, которая улучшает безопасность, конфиденциальность и пользовательский опыт в цифровых взаимодействиях.