если я усну и проснусь через 100 лет и меня спросят, что сейчас происходит в твиттере, я отвечу: Илон и Сэм всё ещё пиздятся по поводу OpenAI
Читать полностью…
Всем привет! Про karpov.courses и симулятор слышал давно. Я python backend разработчик, с помощью симулятора хочу расширить T-shape кругозор и получить навыки для реализации своих проектов. Еще одним мотиватором послужил блог Богдана. Всем новоприбывшим желаю успехов!
Читать полностью…
А ведь подписка всё ещё стоит $10 в месяц
Так и быть, до 14 февраля не будем повышать цену: https://onelink.to/get-vibe
Нужно помогать людям заниматься любовью, а не войной 🥰
Подписывайтесь кстати на канал Витали, он в бизнесе и маркетинге в 5 раз больше собак съел чем я, ему там всего 40 читателей осталось до 4000
t.me/vitales_on
https://fixupx.com/kimmonismus/status/1887852302318305591
Верим?
Moderately hot take: современный LLM-based AI engineering больше похож на времена до Imagenet moment, чем на эпоху расцвета диплернинга.
В эпоху до диплернинга (которую я застал краем глаза в контексте компьютерного зрения), в распоряжении инженера был набор стандартных инструментов, ни один из которых не был достаточно универсальным для end-to-end решения, и задачи решались набором костылей разной степени изящества. SIFT и другие ключевые алгоритмы уже придумали мудрецы в башне из слоновой кости, твоя задача - собрать из препроцессингов и эвристик что-то работающее для конкретной задачи и конкретного датасета. Кстати, тогда тоже были RAGи, и тоже работали так себе.
Во времена расцвета диплернинга, все больше задач стали решаться end-to-end, и потому ключевыми инструментами стали околоархитектурные изменения (включая знаменитый stack more layers) и, конечно, большие и чистые датасеты. Если предложить делать какой-нибудь adaptive histogram equalization перед инференсом какого-нибудь Resnet/Unet, в приличном обществе на тебя будут смотреть с опаской - пусть сеть сама это выучит, оставь свои древние штучки для аугментаций! Умение сделать кастомный лосс важнее умения придумать релевантную эвристику.
И вот с foundation моделями прошел полный оборот: большие модели делают умные GPU-rich ребята, соваться туда в подавляющем большинстве случаев бессмысленно, и надо снова придумывать пайплайны с эвристиками. Перебор разных фильтров в препроцессинге до сходимости был в той же степени хаком, как и идея добавлять wait в конец генерации; сейчас бы оно легло в парадигму test-time scaling и не считалось зазорным.
Ещё 2 за сегодня:
9/100. https://www.instagram.com/reel/DFpW-P0IIrz/
10/100. https://www.instagram.com/reel/DFp425kIS58/
Кстати, спасибо большое Игорю (t.me/seeallochnaya) с его Pro-подпиской за $200, попросил его закинуть в Deep Research агента от OpenAI порисерчить бенчмарки % досматриваемости тиктоков в моей нише за 2023-2024 годы, чтобы получить реалистичные прикидки на что стоит расчитывать на каком этапе видео / к чему стоит стремиться. Сравнив со своими графиками досматриваемости сразу стало понятно, где сейчас самое узкое место, где стоит проводить эксперименты в следующих итерациях
Всё-таки, чтобы попасть в top-5% нужно не только много практики, но и собирать как можно больше обратной связи из разных источников на свои итерации, делать back-propagation
Такой вот data-driven content marketing
8/100. https://www.instagram.com/reel/DFmxG5dIMks/
От Станиславского до «в душ, голая и без меня» один шаг
Итого за прошлую неделю выпущено 7 видосов:
Формат A: Стоковые видео + закадровый голос [en]
1/100. https://www.instagram.com/reel/DFXr5dACMPJ/
2/100. https://www.instagram.com/reel/DFbBxpIiMJS/
3/100. https://www.instagram.com/reel/DFcpBLZikYc/
Формат B: Знакомство вживую на RayBan очки [en]
4/100. https://www.instagram.com/reel/DFdFWmji1jG/
Формат C: Переписки на Twinby [ru]
5/100. https://www.instagram.com/reel/DFgDWSMI-j6/
6/100. https://www.instagram.com/reel/DFiJydpI0uG/
7/100. https://www.instagram.com/reel/DFkeDuMIBru/
Формат С лучше всего демонстрирует основной use-case продукта (к тому же интеграция в самые первые секунды, что важно с учётом что у большинства не будет 100%-ая досматриваемость). Его легче всего автоматизировать и выпускать большими партиями каждый день
Будем фокусироваться на нём + постараемся на этой неделе выпустить х2 больше роликов
это пиздец как красиво https://unseen.co/projects/
Читать полностью…
Твой путь в Machine Learning / AI начинается здесь: https://bit.ly/3X1Q2BS
Читать полностью…
мы выиграли!🔥
2pr.io - стал продуктом дня на Product Hunt-e!
спасибо большое всем кто поддержал запуск! 🙏
2PR на ProductHunt 🤙🤙🤙
https://www.producthunt.com/posts/2pr-1
Мои друзья Ислам (@midov_channel, недавно сделал успешный exit с Copilot2trip) и Миша (@iie4enka, познакомились в Симуляторе DS), ровно 3 месяца назад запустили новый продукт 2PR.io, который помогает профессионалам, фаундерам и руководителям быстрее и проще растить свой личный бренд или B2B SaaS в LinkedIn, создавая виральные посты в твоём стиле на основе голосового ввода (удобно надиктовывать прям с телефона – AI-сервис структурирует мысли сам).
Мне посчастливилось попасть в число первых пользователей продукта, очень понравилось насколько внимательно ребята прислушиваются к обратной связи быстро ребята адаптируют сервис
Сегодня ребята спустя несколько попыток пробились на Product Hunt и очень нуждаются в вашей поддержке. Призываю перейти проголосовать и помочь им: https://www.producthunt.com/posts/2pr-1
There is no end to our imagination
and no limit ... to civilization.
/channel/vitales_on/500
Классный развёрнутый пост от моего друга Витали про популярный паттерн мышления когда вроде бы ты решаешь проблему или спрашиваешь у кого-то совета, как с чем-то спрашивать, но у тебя уже в голове зависло решение, которое ты уже через вопросы пытаешься оправдать / навязать тому, кого спрашиваешь
И вместо советов ты хочешь услышать не варианты нового решения и не посмотреть на проблему широко, а внешней валидации твоего мнения
Напоминает шаг №1 Design Process от Илона Маска: Make your requirements less dumb
Лучше качество ответов + много небольших UI/UX улучшений
https://apps.apple.com/ru/app/vibe-ai/id6553989941
11/100. https://www.instagram.com/reel/DFupDyzIGlG/
Вчера не постил, разбирался с одним боттлнеком
Зато запостил сегодня и видос за пару часов собрал больше просмотров чем все видосы за прошлую неделю и х5 больше чем прошлый самый просматриваемый из этой серии
Нравится вайб
https://www.youtube.com/watch?v=k3d_xeVxEOE
Здесь можно почитать все отзывы подробнее: https://www.instagram.com/s/aGlnaGxpZ2h0OjE3ODc0Nzc4NDAxMjY3NDY3?igsh=MWNkaXA0Y2FheG05dA==
Читать полностью…
5-step sequential design process by Elon Musk
1. Make your requirements less dumb
2. Remove all parts or processes you can
3. Optimize, simplify
4. Accelerate your feedback loop
5. FINALLY, automate
В разработке продукта и в контент маркетинге есть общая черта – в них обоих важен Retention
Если в продукте retention rate, % удержания говорит о Product-Market Fit, т.е. продукт "мэтчится" с нуждами какого-то сегмента аудитории (и считаем мы его по дням / неделям), то в контенте retention rate – это какая аудитории всё ещё смотрит ролик к N-ой секунде (здесь мы воюем ещё не за удовлетворение потребности, а только за внимание)
Аналогично, мы нацелены не на то, чтобы посмотрели все, это нереалистично, мы нацелены на то, чтобы была доля пользователей (и, ясно, чем выше, тем лучше), которая смотрит до конца. Тогда можно говорить про Content-Market Fit
Воскресная партейка в ГО с большим БО. Укатывает старого в ноль. Потренируюсь на этой недели, подучу правила.
Читать полностью…
Лайфхак всем парням, которому я научился у своего бати, не важно, вы в отношениях или вы ца Вайба:
Когда куда-либо едете с женщиной/девушкой,
1. Открывайте ей дверь такси/машины, сами садитесь с другой стороны
2. Если нужно выходить и она тянется к ручке двери - «сиди, я открою», обходите машину, открываете, подаёте руку
Попробуйте, посмотрите на её реакцию. Спасибо скажете подпиской на Вайб
https://onelink.to/get-vibe
