Интересная новость разлетается про проект Amazon Fresh - напомню, что главная фишка этих магазинов работа без кассы.

Покупатель ходит по рядам, набирает покупки в корзину, а ИИ считает, что вы положили и списывает деньги с карты.

Но сегодняшняя новость, что все это фейк и за покупателями следили тысяча индусов и на калькуляторы считали сумму к оплате.

Но если внимательно прочесть первоисточник мы поймём, что не все так однозначно.

Да, действительно ИИ работал не так как задумывалось, но задача индусов заключалась не в замене искусственного интеллекта, а разметке данных.

Они вручную размечали области на видео, чтобы дообучать модель. Но и помогали в спорных ситуациях. Хотя лозунг всех стартапов - «faked till you make it» никто не отменял.

Все еще не могу поверить, что #NVIDIA создает чипы почти только для ИИ.

Я в шоке, как все поменялось за один год.

Расскажу про интересный проект на стыке крипты. Называется Grass, я на него наткнулся пару недель назад, когда искал что-то стоящее в этом сегменте.

Правда, в то время, руки не дошли до тестирования и я просто подписался на их твиттер и стал просматривать обзоры.

А вчера решил углубиться в анализ. И пожалел, что не заинтересовался им тогда, так как они уже несколько недель дают возможность фармить токены.

Если кратко, то суть проекта в следующем: вы устанавливаете в своем хромбраузере расширение, которое позволяет использовать ваш коннект для доступа к обучающим данным в интернете для языковых моделей. Насколько это оправдано технически - не понятно, но как сбор комьюнити стандартная практика для подобных проектов.

Энтузиасты уже проверили GRASS на отсутствие доступа к вашим данным, тут все хорошо.

Я зарегестрировал несколько акаунтов на разных компьютерах и за сутки нападало около тысячи монет (поинтов). В скором времени основатели обещают конвертировать их в эирдроп (выдать монеты, которые можно продать).

Если интересно могу для вас сделать более подробный пост о проекте. А пока, можете зарегестрироваться и поманить их ИИ-монеты, это бесплатно и не тратит ваш интернет-трафик. А если будет хороший эирдроп, то еще и заработаете.

Вот ссылка для регистрации, если возникнут вопросы - пишите в комментариях.

Я уже рассказывал про рейтинг Chatbot Arena Leaderboard - в котором LLM’ки оцениваются по большому количеству параметров.

И все это время в лидерах была #ChatGPT4, но я с удивлением обнаружил, что она сместилась на второе место, уступив позицию #Claude3.

Такие вот дела!

#OpenAi посмотрели рейтинг и сразу решили выпустить апдейт для версии Turbo. Пока доступно для тех кто дергает ChatGPT по API, но скоро раскатают и в web-версию.

Те кто успел протестировать, говорят, что математику прокачали хорошо.

#bitcoin, #nvidia и золото - забавно, как NVIDIA и биток уходят в отрыв в 2023.

Новый ИИ-сервис генерации музыки #UDIO серьезно уделывает лидера SUNO AI.

Даже страшно становится, как быстро они все бегут. Интересно, когда уже появятся стриминговые сервисы только с ИИ- музыкой.

А пока давайте тестировать https://www.udio.com/

Я уже показывал пример агрегаторов телеграм каналов, на базе искусственного интеллекта, правда у меня это дальше кода не пошло.

А тут ребята собрали классный агрегатор и запихали в него десять топовых каналов пишущих про искусственный интеллект. Вообще удобно, что вся новостная лента в одном месте.

Как мне сказали авторы проекта, они планируют пополнять подборку новыми тематическими каналами, а в сам агрегатор внедрять интересные AI-фишки, типа фильтрации контента от дубликатов, саммари и другие.

Админы каналов должны оценить, что в каждой публикации стоит прямая ссылка на оригинальный пост, так что автор не теряет контент и получает новых подписчиков. Короче, я подписался на ленту и затестил сервис для личных лент, очень удобно. Надеюсь, ребята на этом не остановятся.

Кстати, у меня есть еще и личный канал - «Айтишник из Москвы».

Там нет выдержанной тематики и я пишу о разном: жизни, интересных мне проектах, ИТ, путешествиях, а сейчас больше о крипте (так как много интересного происходит). Можете подписаться, я буду счастлив.

Давайте не забывать, как продвинулась генерация изображений за пару лет.

Переодически отслеживаю Kickstarter в поисках новых железок интегрированных с искусственным интеллектом.

Уже рассказывал вам про ИИ-помощника Rabbit, устройство со встроенной LLM’кой. А недавно и про «взрослый» девайс, где ИИ выступает в роли секс-партнера.

Бурный рост обусловлен тем, что запилить свой DIY стало значительно проще. Если раньше, помимо интересной идеи, вы должны были быть и талантливым инженером, то сегодня создать MVP поможет сам искусственный интеллект.

Тот же #ChatGPT поможет разобраться с одноплатником типа Raspberry Pi и создать простое устройство. И все сводится к тому, что главной ценность становится хорошая идея и навыки продакта. Давно мечтал о таком времени.

Думаю, что рынок заполонят ИИ-конструкторы позволяющие создавать простых роботов-компаньонов или действительно «умные дома». Да и судя по последним презентациям и новостям, единая операционная система для роботов - дело времени.

Больше, больше умных железок в каждый дом.

В эти выходные в Дубае, на мероприятии NFT DAO, сделал NFT своего мозга. А пока летел домой, кто-то ее заминтил и я остался без мозга NFT.

В такое время живем, зазевался и кто-то заклеймил твой мозг.

Но есть и хорошие новости, я вернулся и готов писать про искусственный интеллект.

Полез переписывать одного своего старого ИИ-Ассистента в #OpenAI и с удивлением обнаружил, что они накатили большое обновление в свое API.
Называется новая версия OpenAI-Beta: assistants=v2, и улучшений напихали туда немеряно:

1. Улучшенный поиск по файлам: Новый инструмент file_search теперь обрабатывает до 10 000 файлов на ассистента, что в 500 раз больше предыдущего лимита. Скорость поиска и эффективность обработки запросов заметно улучшились.

2. Vector store для управления файлами: Эта функция автоматизирует обработку и индексацию файлов. Короче векторный поиск.

3. Контроль использования токенов: Теперь можно устанавливать максимальное количество токенов для каждого запроса, что помогает контролировать затраты на использование API.

4. Выбор инструмента выполнения: Параметр tool_choice позволяет указать, какой инструмент использовать в каждом запросе ассистенту.

5. Настройка истории бесед: Создание сообщений с ролью ассистента в Threads позволяет формировать настраиваемые истории диалогов, что полезно для разработки сценариев взаимодействия.

6. Использование файнтунговые моделей: Теперь API поддерживает донастроенные модели.

7. Улучшенные SDK для Node и Python: Новые вспомогательные средства для потоковой передачи запросов.

Завтра буду плотно с ним разбираться, так как пару проектов упало в работу.

Если собрать всех людей из этого списка и замесить в одну личность, со всеми их стремлениями, жизненными принципами, отклонениями и желаниями - это и будет личность ИИ.

Почему? Именно этим ребятам, Американское Министерство Внутренней безопасности, позволило решать о чем будет или не будет говорить ИИ, что он будет скрывать, а на какой точке зрения настаивать.

Такие дела, с пятницей!

И вот за это я плачу 20 баксов в месяц?

А, все понял в чем причина. Он теперь анализирует все мои тексты и переписку с ним (ChatGPT) и учится у меня. Не с того ты начал, брат. Я к этому 20 лет шел.

Это самое криповое видео, которое сгенерировала ИИ, по промпту «подростки занимаются спортом»

Просто шикарное чтиво на 500 страниц. Вышел аналитический отчет за 2023 - 2024 год про индустрию искусственного интеллекта. Собрал для вас 10 интересных тем от туда:

1. Доминирование бизнеса в исследованиях ИИ
• В 2023 году бизнес выпустил 51 выдающуюся модель машинного обучения, тогда как университеты представили лишь 15 моделей.

2. Увеличение числа открытых LLM
• В 2023 году было выпущено 149 LLM моделей, причем 65,7% из них были открытыми, что больше, чем в предыдущие годы.

3. Дороговизна обучения передовых моделей ИИ
• Обучение модели GPT-4 OpenAI обошлось примерно в 78 миллионов долларов, а обучение Gemini Ultra от Google стоило 191 миллион долларов.

4. Лидирующая роль США в разработке моделей ИИ
• В 2023 году США выпустили 61 модель ИИ, в то время как Китай создал 15 моделей, а ЕС и Великобритания - 21 модель.

5. Резкий рост количества патентов в области ИИ
• Количество патентов в области ИИ выросло на 62,7% с 2021 по 2022 год, что свидетельствует о значительном прогрессе в этой области.

6. Доминирование Китая в сфере патентов на ИИ
• В 2022 году 61,1% всех патентов на ИИ пришлись на Китай, в то время как на США приходится 20,9% патентов.

7. Взрывное развитие открытых исследований в области ИИ
• Количество проектов на GitHub, связанных с ИИ, выросло на 59,3% в 2023 году, отражая возрастающий интерес к открытым исследованиям.

8. Появление мультимодальных моделей ИИ
• Новые модели, такие как Gemini и GPT-4, могут обрабатывать текст, изображения и даже аудио, демонстрируя гибкость и мультимодальность.

9. Тенденция к человеческой оценке моделей ИИ
• Оценка моделей ИИ постепенно смещается к человеческой оценке, как это видно на примере Chatbot Arena Leaderboard.

10. Улучшение гибкости роботов благодаря большим языковым моделям (LLMs)
• Большие языковые модели, такие как PaLM-E и RT-2, сделали роботов более адаптивными и эффективными в реальном мире.