Привет всем. Сегодня я хочу рассказать вам свое мнение про LLM.

Я пришел в IT в 1990 году и с тех пор активно следил за развитием технологий. И конечно принимал участие в развитии и использовании этих технологий в жизни.

Последнее время появился бум LLM, которые иногда называются ИИ. Хотя по сути они умеют хорошо компилировать известные им сущности.

При этом они умеют это делать весьма хорошо, кто-то заточен для перевода текста, кто-то для компилирования кода.

На видео к данному посту я показываю опцию работы с тегами в моем блоге https://khanin.info/blog/212 которая показывает облако тегов в стиле Obsidian где статьи и теги размещены в виде графа, вы можете перемещать теги и статьи и наблюдать небольшую физику.

Данный код был создан с помощью LLM Grok, по достаточно простому запросу — я попросил сделать его как в Obsidian. Вероятно, данная модель имела в своей базе код подобного решения и смогла его воспроизвести.

Измениться ли разработка с появлением таких инструментов? Конечно! И кажется мы просто повышаем порог входа в профессию разработчика. Теперь для создания простых вещей умения программировать не надо, хотя изначально рабочий код выданный этой LLM на моем сайте не заработал, что-то конфликтовало и пришлось доставать напильник. Но я, во-первых, умею программировать, во-вторых, смог вытащить ошибку из самой LLM.

Ну и в любом случае это реально ускоряет работу разработчика.

Я с нетерпением жду настоящего ИИ.

После того, как вчера я подключил к своему блогу облако тегов в стиле Obsidian, я начал анализировать свои статьи, как они связаны между собой, и так далее. Первые статьи в блоге выходили без привязки к тегам, их просто не было, и они в облаке так и размещаются — без связей. Некоторые я уже связал друг с другом. И в процессе изучения нашел интересую статью.

Делюсь ею с вами, она относиться к старым материалам, 2018 год и поэтому она бесплатная. Но суть ее не потеряла смысла. Она про то, как нами легко манипулировать статистикой.

Для нас как потребителей становиться важно, проверять всю информацию, которую мы получаем и не доверять изначально никому. А для нас производителей информации это становиться ответом на вопрос как захватывать аудиторию.

Манипулирование статистикой статья на основе прочтения мною книги Путеводитель по лжи Даниэля Левитина.

%лайк% %репост%

всем привет! я тут решил на своем примере изучать работу LLM. Сейчас выбрал путь продвижения ueCalc. Формально LLM будет моим трекером и маркетологом. Конечно я отдаю только рутину и организацию себя, думать придется самому и делать тоже. Но это лишь начало.

Кому интересно, ставьте лайки и приглашайте друзей. Если канал набирает 2000 подписчиков, буду в ежедневном режиме публиковать процесс. Ну и как обычно пишите комментарии, советы и мнения. 🙂 Начинаю завтра в 14:00 по СЕТ

Не удалось набрать 2000 подписчиков, как планировал, поэтому пока буду публиковать прогресс по uecalc.com раз в неделю. Это сервис, который помогает стартапам быстро строить финансовые модели для инвесторов.

Что я делаю на этой неделе:
1. Создал аккаунт @ueCalc в X.
2. Начинаю общаться с фаундерами и делиться идеями.

Цель — получить первые отклики.

Как только будет 2000 подписчиков, перейду на ежедневные отчеты. Поддержите лайком или советом, если интересно!

Ну позже расскажу про то, как я решил использовать LLM в качестве трекера.

Какая интересная информация. Обратите внимание, как изменение монетизации повлияло на бизнес, 48% дохода теперь идет от подписки, а реклама дает 20%, тогда как 20 лет назад, реклама приносила больше 50% дохода. В целом приятно видеть, как СМИ научились пользоваться интернетом и зарабатывать на нем.

Не могу не поделиться! к ueCalc присоединился 10 000 стартап!

И так, прошла неделя #LLMтрекинга вот результат этой недели, все как есть.

В целом начало работы было многообещающим, первые 3 дня, или даже 4 были тем, что нужно. Но с 5 дня и особенно на 6 день мой агент сломался, он перестал помнить контекст и соответственно учитывать его. Мало того я поймал его на прямом вранье. То есть я прошу подготовить ему список из предоставленной информации, где есть аккаунт - и чем занимается владелец аккаунта. Получаю список аккаунтов и выдуманные их занятия.

Пока я решил продолжить заниматься с ним, но нужно найти решение как удерживать контекст.

Если у вас есть идеи, как это лучше сделать - смело пишите.

Чуть позже будет пост про анализ моего решения убрать freemium у uecalc, там есть очень интересная динамика конверсии.

PS
если есть интерес видеть все это в реальном времени, я все еще жду 2000 подписчиков.

друзья, делюсь очередной полезной ссылкой. это подборка полезного по юнит-экономики от Product Map. https://app.productmap.pro/topic/unit-economics-calculation~0587e18f-4442-4af5-9684-6729069a3d2d

Новый отчёт APEXE 2024 от Startup Genome оценил, как страны "Большой двадцатки" превращают инновации в стартапы. Это пилотный анализ с фреймворком Aptitudes and Policies for Exponential Entrepreneurship — в фокусе потенциал и политика.

Ключевые цифры:
— США и Великобритания лидируют: их экосистемы эффективно переводят исследования в бизнес (Lab-to-Startup score на высоте).
— Япония (1,7% ВВП от стартапов) и Италия (0,8%) — в хвосте. Средний показатель G20 — 8%.

Если аутсайдеры подтянутся до уровня топ-квартеля, глобальная ценность экосистем вырастет на $2,7 трлн.

Пока вы учитесь делать стартапы, изучаете юнит-экономику, делаете cust. dev и применяете трекинг. Пингвины с острова Херд и островов Макдональд поставили в США в 2022 году товаров на 1,4 миллиона долларов, при этом — это была «продукция машиностроения и электроника». Учитесь, стартапы. 😂

Друзья! вышло большое интервью со мной (полтора часа, почти как у Дудя!) на тему юнит-экономики и бизнеса. подключайтесь.

ютуб
https://youtu.be/iym6BaY_v_s

вк
https://vkvideo.ru/video-70334811_456239772

дзен:
https://dzen.ru/video/watch/67edbf03d172de1b8d0dd88a

рутуб
https://rutube.ru/video/9404439e786729826cca7d351971af4d/

+---------------------------+
| Заменит ли LLM |
| сотрудников? |
+---------------------------+

За последние два года в мире активно развиваются различные LLM-продукты, которые нередко называют искусственным интеллектом. Я хочу поделиться своими мыслями о том, смогут ли современные LLM заменить сотрудников в выполнении задач.

В качестве примера я рассмотрю свои задачи, исходя из предположения, что LLM способна выполнять их за человека — достаточно лишь поставить задачу, как я бы сделал это для своих сотрудников. Моя задача — доверить LLM Grok запуск первичной рекламной кампании по продвижению ueCalc без бюджета. Почему именно эта задача? Во-первых, она актуальна для меня, во-вторых, у меня нет наемного маркетолога, и я могу делегировать ее LLM.

Закончилась вторая неделя моего LLM-трекинга. Что удалось:
во-первых, наладить контроль контекста. Я начал готовить запросы заранее и делать их более длинными и детальными.
во-вторых, начал использовать свои материалы про ueCalc для продвижения в twitter, но все еще пока мало подписчиков, а следовательно мало трафика из этой сети.

Что я уже понял, в статье в предыдущем посте я описал, как LLM могут заменить людей, кто не читал, спойлер, ни как. Все еще много ручной работы, но LLM может ускорить некоторые процессы за счет автоматизации, но если вы не маркетолог, то LLM сам ничего не сделает.

Что еще мне нравится, LLM-трекер фиксирует задачи (реально экономия на работе с какойнить канбан доской), и следит за тем, чтобы я их делал. Умеет корректировать планы на основе результатов, например, предложил мне увеличить активность по постам в twitter, но при этом снизель цель, сначала он думал вывести меня на 50000 просмотров всех постов в неделю, теперь 1000. Так что посмотрим, какой будет результат.

Я все еще вижу, что основная задача для меня это увеличение трафика в сервисе.

Это не очень характерно для меня, но США ввели 104% пошлины на китайские товары. Давайте поговорим о том, как эти цифры изменят решения в бизнесе. Что вы об этом думаете?

Недавно вышла новость, о том, что один стартап Colossal Biosciences вывел вымерших древних волков "ужасных волков" с помощью генной модификации. Я даже думал написать про этом в соцсетях, но не стал. Сегодня я прочитал разбор того, что же они сделали. Оказалось, что они, как бы это смухлевали. А именно взяли гены современных животных и немного модифицировали их другими генами тоже современных животных. В общем, обманули. Но почему я решил про это написать, мне понравилась концовка статьи.

Неясно, зачем компания пытается выдать слегка генетически модифицированных волков за «ужасных собак» из плейстоцена. Вероятный ответ может лежать не в научной, а в финансовой области. Colossal Biosciences — стартап, ни один из ее продуктов пока не выведен на рынок. Но благодаря грамотной раскрутке в СМИ с новостями про «мышей с генами мамонтов», а теперь и «возрождению ужасного волка», который не волк, у нее все хорошо со стоимостью. Ее оценивают в 10,2 миллиарда долларов. Это неплохо для бизнеса с продажами около нуля долларов. Скажем, рыночная стоимость Nissan (продажи в десятки миллиардов долларов в год) на данный момент ощутимо меньше 10 миллиардов.

Получается, у нас теперь стартапы, это не те, кто делают, что-то новое, а те, кто по новому врут. Печаль.

Это настоящий пример манипулирования рынком, и ведь кто-то на этом хорошо заработал.

Эксклюзивчик для канала. Пока это лишь набросок, так что самое время высказать замечания, предложения, рекомендации. В будущем выйдет расширенная часть, с описание всех метрик, которые упомянуты в дереве.

Друзья, какие идеи у вас, что делать с ботами?

последнее обновление схемы. учел замечания, и исправил некоторые ошибки с раскраской формул. Если пост наберет 500 реакций, то я сделаю статью по этой схеме открытой для всех.