A recent GitHub survey revealed that 92% of programmers are utilizing AI tools, with 70% reporting benefits from their use.

These tools enhance code quality, speeding up outputs and reducing production-level incidents.

The future of programming is AI-assisted.

🧬 Традиционное чтиво перед сном: оказывается, люди верят ИИ больше чем другим людям.

#ИскусственныйИнтеллект уже превзошел людей, в частности, обретении доверия пациентов при взаимодействии с лечащими врачами.

Сейчас же мы говорим об убеждении людей доверить деньги. И речь, отнюдь, не о том, с чего началось сегодня наше утро.
Речь о том, чтобы убедить инвесторов, партнеров или клиентов путем предоставления им питч-дека (ПД) — презентации стартапа, убеждающей в его большой перспективности.

Суть эксперимента в том, что
опросив 250 инвесторов и 250 владельцев бизнеса, авторы сравнили ПД, созданные GPT-4, с успешными (в реальной практике) питч-деками людей, уже получившими финансирование. Участники не знали, что часть ПД была сгенерирована ИИ. Каждый респондент видел одинаковое кол-во ПД, созданных ИИ и людьми.

Ключевые выводы таковы:

• Питч-деки, созданные GPT-4, в 2 раза более убедительны, чем те, что созданы людьми.
• Инвесторы и владельцы бизнеса в 3 раза чаще вкладывали средства после прочтения ПД GPT-4, чем после прочтения ПД людей;
• 1 из 5 инвесторов и владельцев бизнеса, представленных GPT-4, вложил бы по прочтению ПД от $10 000 и больше.

Итак, что же мы имеем:

• Люди уже больше доверяют ИИ в вопросах политики, медицины и инвестиций;

• На очереди ИИ - проповедники новой религии и ИИ- психологи?!

🧩 #AINews

🧬 Крутой #КаталогНейросетей для всех задач. На портале AI Tool Tracker все ИИ-инструменты удобно разделены по категориям — дизайн, тексты, учеба, генерация контента и куча всего ещё.

А ещё прямо в карточках написано, можно ли попробовать нейронку бесплатно. Тут же можно легко отслеживать новые инструменты

Это настолько круто и удобно, что даже круче нашей рубрики #КаталогНейросетей 🤷

Залипнуть можно по ссылке.

🧩

Снова интересный реальный кейс использования генеративных моделей.

Андрей Шляев, 585 Золотой: «Нужен дизайнер или агентство, которое умеет работать с нейросетями»

...В итоге мы стали тестировать нейросети для создания креативов: заложили в ТЗ те фотографии и иллюстрации, которые у нас раньше хорошо сработали. Буквально в течение часа алгоритм выдал нам около 200 картинок.

Изделия можно рисовать, тексты составлять, посты делать, рекламные плакаты… Все, что хочешь.

Мы уже в соцсетях начинаем создавать посты с этими картинками, и их кликабельность выше чем то, что делали дизайнеры агентств раньше.
И тут вопрос уже возник — вероятно, нам нужен дизайнер или агентство, который умеет работать с нейросетью?

https://vc.ru/marketing/608976-andrey-shlyaev-585-zolotoy-nuzhen-dizayner-ili-agentstvo-kotoroe-umeet-rabotat-s-neyrosetyami

Дополнение GPT Copilot для Google Таблиц

Друзья, привет! Короткий обзор дополнения от нашего старожила Каната, слово ему:
---

Недавно столкнулся с прикольным дополнением для Google таблиц, о котором расскажу в видео.

Продемонстрирую несколько кейсов применения предустановленных функций из аддона:

=GPTX() - генерирует текст по запросу;

=GPTX_LIST() - генерирует список по запросу;

=GPTX_TABLE() - генерирует таблицу;

=GPTX_EXTRACT() - извлекает значения по ключу;

@akanat, спасибо!

Сделает выбор за вас. Нейронка распишет все минусы и плюсы, а потом выдаст решение. Если не можете определиться с чем-то — очень полезная штука.

Перекладываем ответственность здесь.

Нейронка прямо в гугл-доках. Сервис добавил функцию ИИ, вы описываете, что именно вам нужно — и готово. Нужно только зарегистрироваться в Google Labs.

📽 Киношные спецэффекты теперь может создавать буквально каждый:

Wonder Dynamics представили инновационный сервис на основе ИИ, который позволяет создавать графику уровня студийных фильмов

Сервис оценил сам Стивен Спилберг, а Netflix уже и вовсе начал работу с бета-версией Wonder Dynamics

4PDA Community | #Tech #Video

Интересное интервью Сатьи Наделлы про историю развития ИИ в Microsoft - и историю отношений с Open AI.

Много моментов личного восприятия, очень интересно читать.

Примеры:
…GPT всерьез произвела впечатление, когда выпустили GPT-3: модель часто выдавала работоспособный код, хотя никто не обучал яя специально на языках программирования. В этот момент возникло ощущение, что технология всерьез прорывная и много чего трансформирует.

Пример от Наделлы, как он проникся переводом с фарси в GPT-4, который оказался очень живым и лучше, чем у специализированных систем машинного перевода. It was not just a machine translation, but something that preserved the sovereignty of poetry across two language boundaries…

Про сотрудничество Open AI и Microsoft:
…OpenAI горит идеей технологических прорывов и суперинтеллекта, а не сложных продуктов. Microsoft — как раз продуктами, которыми доступны всем. В итоге идеальное партнерство, по крайней мере, на данном этапе. I am looking for the thing that may be even bigger than the industrial revolution…

И еще много интересного — хорошее чтение на выходных, и очень оптимистичное.

https://www.wired.com/story/microsofts-satya-nadella-is-betting-everything-on-ai/

How Effective Are Neural Networks for Fixing Security Vulnerabilities

Security vulnerability repair is a difficult task that is in dire need of automation. Two groups of techniques have shown promise:
- large code language models (LLMs) that have been pre-trained on source code for tasks such as code completion, and
- automated program repair (APR) techniques that use deep learning (DL) models to automatically fix software bugs.

Findings:
- Existing LLMs and APR models fix very few Java vulnerabilities. Codex fixes 10.2 (20.4%), the most number of vulnerabilities.
- Fine-tuning with general APR data improves LLMs' vulnerability-fixing capabilities.
- New VJBench reveals that LLMs and APR models fail to fix many CWE types, such as CWE-325 Missing cryptographic step and CWE-444 HTTP request smuggling.
- Codex still fixes 8.3 transformed vulnerabilities, outperforming all the other LLMs and APR models on transformed vulnerabilities.

в MidJourney 5.2 появился Zoomout

⌨️ Реддитор создал идеальный запрос для ChatGPT, который превращает ИИ в гениального промт-инженера.

Отправляете нейронке промт и начинаете отвечать на вопросы, которые ChatGPT задаёт вам. В этот момент он анализирует вашу задачу и одновременно формирует идеальный промт для решения.

Ссылка на промт — тут. Пользуйтесь!

4PDA Community | #AI

🧬 Aria Оперы теперь на Android

Opera Software только что объявила о доступности своего нового веб-браузера с искусственным интеллектом, основанном на #ChatGPT от OpenAI, на Android.

Бесплатный неограниченный доступ к чат-боту Aria в новой Opera могут получить абсолютно все.

🧩 #AINews

Следующим этапом после того как мы отойдем от шока языковых моделей будут "always-on" агенты.

В особняке за $100M в Сан Матео прошел хакатон от AGI House на тему автономных агентов. Мы выжали из него самый сок, специально для вас.

От скептиков вы услышите: "я потратил 10 часов на этот ваш Auto-GPT и ничего, кроме внятно звучащей простыни текста, там нет". Причина такого искажения — в том, что люди смотрят на прошлые эксперименты (в основном, не сильно удачные), но игнорируют то, что строится уже сегодня или будет построено завтра.

Вот что кажется неизбежным в течении ближайших месяцев:

1. Плеяда крайне специализированных агентов со своим собственным инстурментарием. Вместо генерации текста по любому поводу и без — смесь вызова API, детерменированных функций и кода, написания кода и продвинутого промтинга (про это будем говорить на следующем вебинаре в пятницу).

2. Скамота и вчерашние криптотрейдеры, конечно, будут пытаться выжать из вас деньги под соусом агентов. Особенно, если вы хомяк или фонд. Но это не может позитивно или негативно влиять на мощь технологии.

3. Команда из NVIDIA показала Майнкрафт-агента, который прошел игру используя только диалог нескольких агентов (GPT-4 пишет код для автоматизации действий персонажа, GPT-3.5 критикует, в виде Embedding'ов хранится библиотека уже выученных навыков агента). Они называют это agent lifelong learning. Звучит как очень верная архитектура для еще более полезных агентов.

4. Создание агентов часто даже не требует программистов. Один промт для того, чтобы сгенерировать код агента. Второй, третий и вплоть до миллионного — чтобы задать его поведение. У вас не просто будут тысячи агентов, не уступающих человеку-ассистенту в телефоне, вы будете создавать таких сами по необходимости и бесплатно. "Создай мне агента, который напишет всем моим друзьям по поводу планов на выходные, проанализирует ответы, согласует время, забронирует время. А еще — обнови свой код, если кто-то из друзей придумает для тебя новый функционал".

5. Самые популярный кейсы, которые все пилят: медицина (консультация, сбор информации, расшифровка диагноза), юриспруденция (обучение агента на нормах права, корпоративных документах, стандартных процессах), наука (агенты для формулирования и проверки научных гипотез). Ну, не считая, прикладных ассистентов типа "найди инфу в интернете, сравни, купи, напиши текст".

Можно пойти у хомяка рейзить или инфобизнес корпоратам втюхать (кстати, сделаю для вашей компании индивидуальный курс), но можно и вместе пилить/рассуждать/тестировать как будет выглядеть мир, где у каждого в кармане тысяча агентов. Для этого и хотелось сделать codex.town

Unity представила две новые ИИ-платформы: Unity Muse и Unity Sentis.
Unity Muse позволяет разработчикам создавать контент быстрее и без прерывания рабочего процесса.
Unity Sentis позволяет интегрировать нейронные сети в игры на любой платформе.
Unity Muse Chat - функция, позволяющая разработчикам решать проблемы с помощью чата.
Дополнительные функции Unity Muse будут представлены в ближайшие недели.
Unity также запускает новый ИИ-маркетплейс, который станет частью Unity Asset Store.
На ИИ-маркетплейсе будут представлены инструменты от сторонних компаний, включая Leonardo Ai, Modl.ai и Replica Studios.
Unity ожидает, что ИИ-инструменты революционизируют разработку видеоигр, подобно 3D, мобильным технологиям и интернету.

https://www.gamedeveloper.com/business/unity-rolls-out-ai-tools-and-marketplace-for-game-developers

LLM Powered Autonomous Agents

Building agents with LLM as its core controller is a cool concept. Several proof-of-concepts demos, such as AutoGPT, GPT-Engineer and BabyAGI, serve as inspiring examples. The potentiality of LLM extends beyond generating well-written copies, stories, essays and programs; it can be framed as a powerful general problem solver.

- Agent System Overview
- Component One: Planning
Task Decomposition
Self-Reflection
- Component Two: Memory
Types of Memory
Maximum Inner Product Search (MIPS)
- Component Three: Tool Use
- Case Studies
Scientific Discovery Agent
Generative Agents Simulation
Proof-of-Concept Examples
- Challenges
- Citation
- References

Пара свежих GPT поисковиков

https://www.perplexity.ai/
https://www.phind.com/

Sherpa RPA: Как создать робота-продавца на базе ChatGPT

Коллеги, мы продолжаем серию мастер-классов о разработке роботов с применением ChatGPT, промт-инжиниринга, эмбеддингов и других современных умных технологий.

В этом мастер-классе мы подробно покажем процесс создания робота, который умеет общаться с клиентом через Telegram и отвечать на вопросы и по структурированным, и по неструктурированным данным компании. Вебинар будет интересен как представителям бизнеса, так и разработчикам.

В качестве примера сделаем бота-продавца для интернет-магазина смартфонов, который знает ассортимент магазина (включая характеристики и цены товаров) и правила доставки, гарантии, возврата, умеет давать рекомендации по выбору, а также подбирать наилучшие модели смартфонов по совокупности критериев и пожеланий клиента.

Информацию по доставке, возврату, гарантии, а также советы по выбору он будет брать из текстовой базы знаний компании, запрос к которой будет производиться через эмбеддинги, а информацию по характеристикам и ценам товаров он будет добывать из базы данных интернет-магазина, на лету переводя вопросы клиента в SQL-запросы. Также в этом примере мы покажем использование популярного подхода промп-инжиниринга, который называется ReAct, и который является основой такой популярной библиотеки как LangChain. При этом мы не будем пользоваться никакими библиотеками, а сделаем всё сами, и проект получится даже компактнее и понятнее.

https://www.youtube.com/watch?v=H0wtm3zQMC4