Если бы у меня такое в детстве было…

Ребенок по биологии проходит наследование цвета глаз у человека. Задает вопросы ChatGPT o3-mini, а в конце сессии просит сделать ему наглядное пособие. Через минуту оно готово.

Все еще не могу поверить, что для наших детей это обыденность…

Боги услышали меня и нашептали Хаггинфейсам прикрутить ИИ-поиск в Спейсы. Наслаждайтесь и вы: https://huggingface.co/spaces

Глядя на этот график начала 2024 года, становится очевидно: прогнозы появления AGI (общего искусственного интеллекта) устаревают быстрее, чем аналитики их дорисовывают.

В 2019‑м говорили про 80 лет, в 2024‑м уже про 8‑10, а сейчас, в феврале 2025‑го, создаётся ощущение, что мы вообще можем вписаться в пару лет.

Пару дней ресерчил юзкейсы, как «обычные» люди зарабатывают на искусственном интеллекте, для одного издания. И знаете, что я понял?
99% этих кейсов не случилось, если бы у героя не было аудитории.

Видимо в ближайшее время мы все автоматизируем, размножим себя на сотни ИИ-агентов, усилим свой интеллект терафлопсами производительности, но если наши мысли мало кому интересны… Ну, в этой ситуации мы просто, наша, это самое, мы уже здесь, наши полномочия всё, окончены!

Если и интересно, вот выборка из 20 коротких кейсов:

1. Matt Par – YouTube-контентмейкер, использующий ИИ для ускорения производства видео.
2. Sfiso Sthole – Эксперимент по созданию AI-инфлюенсера.
3. Chase Reiner – Фрилансер, использующий ИИ для маркетинга и партнерских программ.
4. Isabella Kotsias – Социальная инфлюенсерка, управляющая бизнесом с помощью ИИ.
5. Laura Shahu – Мама, зарабатывающая на оценке и обучении AI-чатботов.
6. Stephen Mwangi (Stevo) – Модератор AI-контента ("slopper") и продавец обучающих курсов.
7. Professor EP – Продавец курсов по созданию AI-инфлюенсеров.
8. Анонимный AI-ассессор (annotator) – специалист по оценке ответов чат-ботов.
9. No-Code AI Entrepreneur – YouTuber, использующий no-code инструменты для создания AI-продуктов.
10. Фриланс-переводчик, использующий ИИ для ускорения переводов.
11. Подкастер, оптимизирующий производство с помощью ИИ (использует Castmagic).
12. Digital Marketing Consultant для email-кампаний (Сара).
13. Онлайн-курсовед, создающий образовательный контент с помощью ИИ (Дэвид).
14. NFT-артист, создающий цифровое искусство с помощью ИИ (Эмма).
15. Виртуальный ассистент, автоматизирующий рутинные задачи с помощью ИИ (Майкл).
16. Преподаватель/репетитор, генерирующий индивидуальные учебные планы с помощью ИИ (Линда).
17. Фриланс-графический дизайнер, ускоряющий работу с AI-инструментами (Алекс).
18. Фриланс-копирайтер, повышающий производительность с помощью ИИ (Ребекка).
19. Владелец малого бизнеса, оптимизирующий управление запасами и маркетинг с помощью ИИ (Том).
20. Независимый музыкант, создающий и лицензирующий AI-композиции (Кевин).

Обнаружил у себя в шкафу… новое обновление от Pika

В целом прикольная игрушка

В начале февраля появилось множество материалов об искусственном интеллекте (ИИ), каждый из которых заслуживает отдельного обсуждения. Например, компания Anthropic представила Economic Index, где поделилась наблюдениями о влиянии ИИ на различные профессии.

Сэм Альтман опубликовал статью о том, как мы будем жить с искусственным общим интеллектом (AGI). Андрей Карпаты выпустил феноменальное видео "Deep Dive into LLMs like ChatGPT", которое я рекомендую всем, кто интересуется ИИ. Кроме того, на arXiv.org без особой огласки вышло множество новых исследований — от обилия информации голова идет кругом.

Однако во всех этих материалах прослеживается одна главная мысль: «ИИ изменит нашу жизнь», не сразу, но навсегда. Также ощущается опасение, что «ИИ на всех не хватит» — общество разделится на тех, кто успеет адаптироваться к новым реалиям, и тех, кого новая технология оставит на обочине развития. Конечно, ИИ не заменит людей в ближайшее время, но изменит роли и навыки, которые будут цениться.

Альтман даже предлагает предоставлять людям "вычислительный бюджет", чтобы каждый мог использовать мощные ИИ-модели — это напоминает историю с ваучерами, когда кто-то накапливал их, покупая у тех, кому нужны были деньги на еду.

Таким образом, если у вас нет средств на атомные станции для питания всего этого или гениальных идей для ИИ-стартапов, остаются два пути: выбрать профессию, в которую ИИ придет в последнюю очередь (например, сантехник, плотник или социальный работник), или развивать в себе адаптивность, самостоятельность и умение работать с ИИ.

Кстати, хороший комментарий оставили в нашем чате @prompt_chat :

Очень плохо нейронки решают школьные задания. А если, там мало мальски логику нужно включить, то ваще капец, такой херни напишут.
Знаю по опыту-дочь в 5 классе, готова всю свою домашку скормить аи😁

Давно, хотел написать о том, как LLM считают и почему часто ошибаются в простой арифметике:

Ограничения вычислений

Важно понимать, что модель имеет ограниченное количество вычислений на каждый токен. Поэтому сложные вычисления нужно разбивать на простые шаги. Когда мы просим модель "решить в уме" сложную задачу одним токеном, это может привести к ошибкам.

Использование инструментов

Для надежного решения задач модели часто используют внешние инструменты. Например, вместо "мысленных" вычислений модель может написать и выполнить код:

apples = 3
oranges = 2
orange_price = 2
total = 13

apple_price = (total - oranges * orange_price) / apples
print(f"Каждое яблоко стоит ${apple_price}")

Это гораздо надежнее, чем пытаться выполнить вычисления "в уме".

Проблемы с простыми задачами

Интересный парадокс: модели могут решать сложные математические задачи олимпиадного уровня, но иногда ошибаются в простейших вещах. Например, некоторые модели могут неправильно определить, что больше: 9.11 или 9.9.

При исследовании этого феномена обнаружилось, что определенные нейроны в сети активируются как при работе с библейскими стихами (где 9:11 идет после 9:9), создавая когнитивный конфликт в модели.

Проблемы с подсчетом

Модели часто испытывают трудности с задачами подсчета. Например, просьба посчитать количество точек в тексте может вызвать затруднения, потому что модель видит не отдельные символы, а токены.

Решение: использовать инструменты. Вместо прямого подсчета лучше попросить модель написать код:

text = "....."
print(len(text))

Хаггингфейс опубликовал первую часть своего курса по созданию ИИ-Агентов. Я решил пройти его и вам советую. А чтобы вам было проще и интереснее, буду переводить их для вас. Первая часть уже готова - https://teletype.in/@prompt_design/agents-course

Уже получили свой первый сертификат?

OpenAI обновили ChatGPT 4o, теперь она может писать стихи, даже, в стили Хармса:

Машина
В углу сидела Машина,
Гудела, моргала, сверкала.
Спросил я: «Ты знаешь Пушкина?»
Она отвечать не стала.

Я ей сказал: «Ты ж умная!»
Она мне: «Факт подтверждён».
Я ей: «А знаешь грустное?»
Она зажужжала в тон.

«Любишь ли ты чаёк, Машина?»
— «Люблю. Но не пью. Не могу».
Я ей: «А если влить бензина?»
— «Я вас за такое сожгу».

Тут я замолчал мгновенно,
Вдруг стул подо мной запищал!
Оказалось, он тоже умный...
Я в ужасе убежал.