62016
Пишу про будущее: AI, web3, технологии и общество. Ускоряемся. Автор: @sgershuni Инвестирую: cyber.fund Построил: Credentia, Deep Skills, Codex Town
Не прошло недели, а в ChatGPT выкатили новую фичу. По сути, это просто возможность задать системный промт внутри чата. Как работает системный промпт мы обсуждали на втором семинаре codex.town. Скорость доставки команды OpenAI впечатляет. Делать по фиче в неделю в продукте на 200М MAU это тебе не стартап пилить.
Тем не менее, для сложных кейсов, в которых генеративный ИИ заменяет или значительно автоматизирует работу высокооплачиваемых сотрудников не будет достаточно чата. Вместо это будут нужны сложные workflow и циклы из многих LLM агентов.
Как бы вы не плевались мол «Auto-GPT ничего внятного не умеет», но самом деле агенты это очень круто и это не хайп. Просто, если целью является автоматизировать работу всех джуниор разработчиков, маркетологов или юристов в мире, то странно ожидать что первая версия продукта, созданная за три недели, сразу же решит эту проблему. Но все будет. Технология уже на это способна, а продукты не заставят себя ждать.
Завтра на вебинаре я расскажу о том что такое автономные агенты и на что они способны. А еще мы попробуем своими руками сделать принитивного агента. А на следующей неделе будет делать более сложных и функциональных агентов на Langchain.
А еще, согласно вашим голосам в канале, следующей темой будет «как делать fine-tuning open source моделей». Мы обучим бесплатную LLaMa 2 на ваших данных под ваш юзкейс.
Все смешалось в мире ИИ. С одной стороны, на прошлой неделе вышла новая классная модель Claude 2 с контекстом в 100к токенов и своим классным, понятным, не машинным стилем. А вчера была вторая LLaMa от Меты, которая распространяется бесплатно и показывает почти что х2 результаты по сравнению с прошлой версией.
Одновременно с этим вышла статья, которая формально доказывает то, что мы все подозревали и так: GPT провели лоботомию.за последние месяцы существенно снизился уровень интеллекта модели. В некоторых задачах с 97% успешности до 2%. Модель теперь чаще отказывается отвечать на вопросы, не объясняя причин. У неё стали значительно хуже математические и логические способности.
Сложно сказать почему. Но это показывает нестабильность любого бизнеса и продукта, который зависит от OpenAI API. Я думаю, что такая турбулентность в производительности моделей продлится и дальше.
AI в образовании, что это значит?
— Задачей методиста и разработчика курса теперь является не создание полного контента курса, а скорее работа куратора: каталогизирование, структурирование источников информации и сопровождающих медиа, создание курируемых списков, "Awesome lists", канонов.
— Студенты будут писать эссе с помощью GPT и это хорошо (потому что это навык, который они будут использовать в реальной жизни). Написанные через GPT тексты невозможно будет отличить. Нет смысла это запрещать. Как калькуляторы.
— Статическим учебникам и предзаписанным курсам с единым уровнем сложности для всех слушателей приготовиться — будет тяжко.
— Помимо знаний, AI стал инструментом получения практики. С помощью AI мы научились симулировать реальные проблемы и задачи. Например, для безопасника это будет симуляцией атаки, а для бизнес-школы это будет интерактивный case study с непредсказуемыми событиями на рынке (как в реальной жизни).
Запись сегодняшнего семинара, где мы говорим о Code Interpreter — последней фиче и самой новой модели от OpenAI.
Как это работает и что позволяет делать?
Как эффективнее использовать CI для
- Аналитики данных
- Создания приложений (даже без знания программирования)
- Создание 3D и 2D визуализаций, картинок, графики
- Считывания текста с фотографий и PDF
- Исправления ошибок
- Парсинга данных
Поговорим о возможностях которые это открывает для пользователей ChatGPT и создателей продуктов / компаний
Рассмотрим некоторые дикие примеры того, что теперь становится возможным!
Youtube: https://youtu.be/i-fsbfIe4qk
Spotify: https://podcasters.spotify.com/pod/show/cryptoessay/episodes/GPT-4-5-e26usso
Записи предыдущих семинаров, запись на следующие, доступ к сообществу на сайте www.codex.town
Следующий семинар будет про Langchain: как создавать автономные ИИ-агенты с дообучением, памятью и доступом в интернет. Регистрация: https://lu.ma/codextown
Ого! Суд США официально признал продажу XRP законной. Согласно этому прецеденту, любой токен, который продаётся через биржу (ETH, BTC) и являются нативным токеном протокола так же не является security.
Однако, для токенов, продаваемых через SAFT, OTC, приватные раунды и лончпады это проблем не решает. Они, скорее всего, будут признаны незаконными (незарегистрированными) ценным бумагами.
Это первый прецедент в США по аналогичному делу. Эфир сразу дал +5% за полчаса на фоне новостей.
Бразилия опубликовала свой CBDC Реала и это ад. При этом, это так же отражение того как видят крипту многие другие регуляторы.
Dystopian financial surveillance totalitarism is coming to the crypto wallet near you.
1. Некоторые аккаунты могут свободно и в любом количестве сжигать монеты в вашем кошельке.
2. Некоторые аккаунты могут произвольно уменьшать или увеличивать ваш баланс.
3. Некоторые аккаунты могут блокировать ваш адрес.
4. Некоторым аккаунтам доступа бесконечная эмиссия.
Пока криптаны торговали обезьянами и фармить йилду, они проиграли свободу цивилизации.
AI стартапы, которые надо делать прямо сегодня
Но выбрать можно только один и делать нужно самому, потому что ровно через месяц (запомните этот твит) все эти идеи безнадежно устареют и будут казаться такой же бумерской никому не нужной дичью как сегодня Auto-GPT агенты.
1. Игра-бизнес-симулятор. Вы управляете стартапом, а GPT генерирует события в мире, такие как отзывы клиентов, судебные иски, политические новости. Ваша задача управлять компанией, чтобы та росла.
2. AI-mentor вместе с AI-tutor, которые сначала персонализированно генерируют curriculum и контент под ученика (используя смесь генеративного ИИ с размеченным вручную созданным качественным контентом). Потом тьютор помогает применить знания на практике, ответить на вопросы, разобраться в ньюансах.
3. ИИ-программист, который в отличии от CoPilot не просто заканчивает код функции, а постоянно мониторит репу, предлагает что и где подрефачить, может брать issues и самостоятельно их доводить до протестированного PR.
4. Цифровой друг-двойник. AI firend / girlfriend / boyfriend с персистентной личностью и характером и долговременной памятью.
5. Агент, который тратит тысячи часов на поиск наиболее выгодных предложений, чтобы вам не пришлось тратить это время. Он может сутками мониторить craigslist, авито, amazon, криптобиржи, рынки акций, чтобы найти наиболее выгодное предложение чего-то что вы хотите купить но не супер-срочно.
6. Персональный врач-коуч, который в реальном времени следит за вашими тренировками, диетой и общим самочувствием. Записывает и анализирует все результаты. Дает рекомендации и интерактивный дешборд по вашей бренной тушке в конце каждой недели.
Я на ~90% понимаю как именно каждый из этих продуктов должен работать (верхнеуровнево) и точно знаю, что это возможно уже сейчас. В сентябре в каждой из этих тем будет устоявшийся лидер (не исключено, что во всех — OpenAI / Google / Microsoft) и эти идеи будут казаться каким-то древним, давно никому не интересным бредом.
Code Interpreter — это, как минимум, GPT 4.5
Есть большие подозрения, что базовая модель сильно изменена для поддержки этого функционала, но даже без этого масштаб возможностей просто поражает.
Вы можете загрузить любой файл до 100Мб. Он понимает таблицы, звуковые файлы, картинки, дампы баз данных и даже целые архивированные папки. Можете загрузить видео файл, попросить GPT отделить от него аудиодорожку, транскрибировать, перевести на польский и выгрузить в виде файла субтитров. Все это возможно ОДНИМ промтом, за 10 секунд, почти бесплатно для любого человека на Земле.
А помните раньше люди платили деньги за OCR? Или за аналитику данных? Я попросил CI создать локальную базу данных (у него есть доступ к своей файловой системе) и сохранять туда результат распознавания текста с фотографии. Затем скормил ему несколько десятков фотографий документов. Попросил сохранить результат в базу данных в структурированной форме, чтобы затем иметь возможность делать визуализации или автоматический анализ данных.
Чувак из твиттера умудрился даже запустить GPT-2 ВНУТРИ чата с Code Interpreter.
Все это работает благодаря тому что GPT теперь умеет писать и запускать код внутри чата (вернее, контейнера). Он так же умеет находить ошибки в собственном коде и их исправлять.
Хотите разобраться в этой магии? Приходите в пятницу на лекцию про Code Interpreter. И не забудьте купить подписку.
Забавно как меняются прогнозы в зависимости от релизов новых продуктов. То, что эксперты McKinsey предсказывали возможным к концу 2040-х (написание текста не хуже чем человек, эмоциональный интеллект, креативность) в ИИ после выхода GPT-3 вдруг резко стало возможным к 2024-му.
Читать полностью…
Сегодня OpenAI выкатил для всех свой интерпретатор кода (нужно подписка Plus). Я попробовал несколько простых примеров.
1. Я загрузил логи чата из зума с последнего вебинара и попросил отсортировать сообщения по количеству реакций. Зум дает комментарии в очень странном формате, почти без структуры. В итоге GPT пришлось написать несколько совсем нетривиальных Python-скриптов с замороченными RegEx выражениями, чтобы получить нужные данные. Он успешно находил и правил ошибки в процессе (например, зум использует табы вместо пробелов для отделения даты от сообщения). В итоге через 5 итераций и 30 секунд времени у меня был готовый результат (см. сркиншот). Вместо ручной работы, которая заняла бы не меньше 30 минут.
2. Во втором случае я попросил GPT самому придумать тему для визуализации, написать код и показать результат: "I want to show GPT-4 Code Interpreter on my Telegram channel. You need to develop a unique and very visual experiment to showcase to an audience of people interested in technology. Use code to generate stunning visualization." Я так же загрузил первый попавшийся датасет, который показывает активность стримеров на платформе Twitch.
Дальше GPT предложил идею создать фрактал на основе этих данных. Он сделал несколько экспериментов с Mandelbrot set, Julia fractal и нафигачил несколько красивых фракталов для каждого стримера, где количество подписчиков со временем влияет на константу в формуле, которая задает фрактал. Бессмысленно, но очень красиво.
На следующей неделе будем разбирать более практические кейсы применения для анализа данных и написания кода.
А сегодня будет семинар про AI+web3, где мы обсудим:
- Использование ИИ для управления децентрализованными организациями
- Создание децентрализованной экономики автономных агентов
- Машинное обучение с нулевым разглашением (zk-ML) и приватность в ИИ
- Бизнес-кейсы, примеры продуктов, бизнес-модели AI+web3
Крипто рынок находится в странном состоянии, и его ждет интересное будущее.
С одной стороны, уровень адопшена криптоплатежей в мире достиг максимум за всю историю — и вряд ли будет снижаться в ближайшее время. С другой стороны, много довольно жетских, слоновпосуднойлавке шатаний регуляторов, которые не очень одупляют, но и не хотят банить "всё, для всех и навсегда", как РФ или Китай. Поэтому регуляторный шторм может привести к еще большему адопшену таких вещей, как платежи, стейблы и токенизация всяких там real-world assets (зачем не спрашивайте).
На рынке крипто-казино конфуз и затишье. Хомяк немного подустал от череды бесконечных неудач. Зачем нужен очередной чейн кроме как ради airdrop'ов? SUI, Aptos, и десятки EVM-скам-чейнов видят сотни тысяч ботов и фактически ноль живых приложений. Play2Earn как пирамида больше не существует. DeFi казино тоже подсдулось: фармилки ничего не дают, в лендингах очень низкая утилизация ликвидности, эфир весь застейкали и явно не планируют анстейкать еще годы.
Многие Web3 social, reputation, identity закрылись. Что жаль, потому что проекты многие были действительно качественные, но в основном уперлись в потолок между 1 и 10 тысяч DAU. Без роста не поднимешь денег. А еще внезапно выяснилось что если убрать крипту и добавить платежи с картой, хостинг у Амазона и логин с Гуглом, то конверсия пользователей становится лучше.
Все ждут мифического "булрана". Под это сегодня LITERALLY поднимаются раунды с формулировками "вот будет булран, мы запустим токен, и все вместе заработаем". Упуская конец фразы: "продавая цифровое казино". Я не думаю, что булран будет именно таким. Эфир, безусловно, будет стоить $10k, но не за три месяца. Потому что адопшен платежей и стейблов никак не влияет на скачок цен крипты — потому что экономика стейбла это фундаментально евро и доллар (а не limited supply coins), а платежи — это про скорость обращения денег, а не сапплай.
Прочитав это, некоторые могут даже расстроиться. Но, конечно, NFT для цифровых вещей никуда не денется, ончейн игры будут жить вместе с мобильными или консольными, даже DeFi, если избавится от aridrop'ов и фармилок, занимает критически важную нишу в мировой финансовой системе ДАЖЕ БЕЗ столь намоленного краха доллара.
За всей этой погоней за богатствами и тем как бы выпустить токены, чтобы они росли, а нам за это ничего не было мы забыли о том для чего существует крипта — о децентрализации институтов. И — О майн Б-г — создание децентрализованного института вообще не гарантирует лично вам сотню миллионов долларов просто так. Может быть, но не факт.
А что вы чувствуете по поводу значения крипты в эволюции нашей цивилизации?
В середине июня Европарламент опубликовал программный документ, который может стать основой будущего регулирования вопросов AI в ЕС (аннотация здесь). Сам документ уже не раз был разжеван среди специалистов, однако часто упускается одна важная вещь.
Европарламент разделяет генеративные модели и конечные продукты, которые ими пользуются. То есть регулятор видит разницу между условными GPT4 и ChatGРТ. Более того, в тексте предложений появляется термин Foundation model. В объем данного понятия входит любая модель, которая имеет собственную “картину мира”, то есть систему со взаимными связями и отношениями между явлениями. Хороший пример связей между отдельными понятиями можно увидеть в видео курса codex.town.
Поговаривают, что FM и продукты на их базе были выведены из high-risk моделей по умолчанию и будут оценены по тому эффекту, который они оказывают. То есть бюрократы ЕС намотали на ус публичные предложения OpenAI или просто испугались их ухода и репутационных рисков.
Эксперты справедливо иронизируют: ЕС собирается регулировать то, чего у них нет. Но есть еще более серьезная проблема. Редкая FM соответствует высоким стандартам нравственности, заложенным в проекте акта. Исследователи из CRFM Stanford University оперативно оценили текущие модели на предмет соответствия проекту и вынесли вердикт: даже и не близко. Некоторые параметры легко подтягиваются за пару лет, однако сомнения вызывает применение тех же правил к open-source моделям, провайдеры которых могут быть неспособны обеспечить необходимый уровень комплаенса.
Все уже было. Выводы сделаете сами.
“But the movement to legalize cars continued. They were popular on the mainland and other provinces were benefiting from tourism.
In 1913, newly elected Premier John A. Mathieson's party passed a resolution that would allow automobiles to be driven around three days a week — Mondays, Wednesdays and Thursdays”.
Публикую запись вчерашнего вебинара, где мы обсудили:
1:40 -- что такое хороший промт?
10:20 -- практические примеры
14:40 -- промт для создания промта
19:12 -- Zero-shot
28:29 -- Few-shot
33:00 -- Роли
35:30 -- Кейс: создание агента технический поддержки
44:40 -- Reason + Act
53:29 -- Chain of thought
58:38 -- Самосогласованность
1:00:10 -- Tree of thought
1:03:00 -- Function Calling
Запись доступна на Youtube и Spotify. Там же — предыдущие уроки и семинары курса. Следующий вебинар про AI+web3 в следующую пятницу. Запись там же. Детали на codex.town
GPT наконец становится полезен для реальных приложений и сложных продуктов. Как использовать GPT в реальной жизни, чтобы выжать из него максимум?
На последнем уроке в пятницу мы разбирали что такое промтинг, эмбединг и контекст. Только лишь промтингом вы добьетесь интересного чата, но не приложения, которое принесет вам миллиарды. Сегодня разберемся как использовать GPT в реальной жизни для более интересных кейсов.
Основной тезис — любой инструмент работает именной для своей задачи. Обычно при создании AI-powered бизнесов таких задач четыре:
1. Мне нужно персонализировать опыт под пользователя. Подбирать товары, музыку, контент, стиль общения под запросы пользователя. Для этого необходимо записывать историю чата, а затем использовать её для генерации ответов и индивидуального опыта. [как]
2. Для генерации текстовых ответов достаточно использовать базовую модель не усложняя процесс внешними данными и поиском по ним. Например, для анализа сентимента текста, рерайтинга, проверки, получения ответов на общие вопросы лучше всего справится именно базовая модель.
3. Для до-обучения модели (на самом деле никакого обучения не происходит) проще всего использовать эмбеддинги своих собственных данных. Процесс такой: генерируете эмбединг из текста (например, внутренние документы корпорации), сохраняете в chroma/pinecone, при запросе пользователя ищете с помощью ANN релеватный кусок текста и загружаете в контекст модели чата. В итоге модель будет генерировать фактический ответ пользователю на основе приватной информации. [как]
4. Для задач типа "скажи какая сейчас погода" или "посчитай результат уравнения" нейронные сети вообще почти бесполезны. Куда проще вызвать готовый API и получить детерминированный, четкий и, самое главное, правильный ответ. Для этого необходимо использовать function calling, который с этой недели доступен всем пользователям OpenAI Platform. [как]
В эту пятницу будет следующий урок курса — поговорим о продвинутых методах промтинга.
До сих пор трудно поверить, что (1) кто-то может воспринимать первый абзац это поста серьезно и (2) кто-то может воспринимать остальные абзацы этого поста несерьезно. GPT лучше умеет улавливать иронию.
Читать полностью…
Продолжая тему с рефлексией…
Если отбросить эмоции, то, конечно же, количество денег которые ты зарабатываешь это всего лишь отражение того, сколько денег ты позволяешь себе зарабатывать. Думать, что любой кто разбогател (даже на токенах) — мошенник, — это просто страх, зависть и злость.
Наверное, нам кажется что мы должны быть «хорошими» мальчикам и девочками, не наглеть и делать то, что от нас ожидают. Отсюда и вытекает нелюбимая работа или недостаток чего-либо. Но никому, кроме этого внутреннего строгого наблюдателя, мы ничего не должны.
А еще, про деньги, мне больше всего запомнился твит Навала что, мол, богатство — это обладание уникальной и глубокой экспертизой, которая нужна многим. Звезда кино, предприниматель, ультра-талантливый инвестор.
В это связи очень, кстати, разумно заниматься генеративным ИИ: в мире есть десятки тысяч реальных и сотни тысяч самопровозглашенных экспертов по токеномике или блокчейн-разработке, но нет вообще никого кто умеет выстраивать ИИ-стратегию в этом бешеном стремительно меняющемся рынке. А рынок сам больше, потому что технология применима и дает реальный экономический эффект для примерно 90% бизнесов на планете.
Кстати, записывайтесь на вебинар в пятницу — расскажу о том что такое и как сделать автономных ИИ агентов для себя и своего бизнеса.
В эту пятницу расскажем об одной из самых горячих тем в ИИ — автономных агентах. Я покажу как автономные агенты могут помогать и даже полностью автоматизировать сложную работу: от анализа ситуации на финансовых рынках до управления корп аккаунтами в соцсетях или проведения научных исследований за вас. Рассмотрим как они работают, из каких элементов состоят и где можно начать ими пользоваться бесплатно и без смс. Так же поговорим о кейсах применения в разных индустриях.
Но это не все! Еще один спикер на примере библиотеке Langchain покажет как вы можете сами сделать своего собственного автономного агента с произвольным функционалом прямо во время семинара. Базовые знания программирования полезны, но не обязательны.
Тема бесконечно глубокая и именно на основе этих простых технологий и принципов сегодня строятся стартапы, которые поднимают десятки миллионов долларов. Так что будем говорить про неё ещё наверное не один семинар. А пока — на картинке ниже (или выше) — sneak peak того из чего типичный ИИ-агент состоит.
Про эту тему пока не рассказывают ни на одном курсе про ИИ, даже платном. Поэтому буду рад если поделитесь приглашением со своими друзьями, коллегами, каналами и группами — потому что для них это может стать окном в огромный новый дивный мир.
Запись, как всегда, тут (если не пускает - включите VPN). Вход открыт для всех. Донейшен приветствуется. Можно криптой.
Хотите научиться создавать и дообучать автономных агентов с долгосрочной памятью и доступом в интернет?
За последние 5 недель на публичных семинарах codex town мы разобрались в том, для чего полезен генеративный ИИ, как работает GPT, как правильно делать промтинг и пользоваться интерпретатором кода, а так же поговорили о бизнес-кейсах AI+web3.
Теперь пришла очередь самой востребованной вами темы — создание автономных ИИ-агентов. В эту пятницу вы научитесь создавать собственных ИИ-агентов, которые умеют искать информацию в сети через Google, "дообучаться" на специфических данных и сохранять долгосрочную память.
Программа:
- Получаем доступы к GPT и Google Search API
- Дообучение GPT своими данными используя библиотеку langchain
- Поиск информации в сети с помощью автономного агента
- Добавление истории переписки в память чата
Еще очень рад анонсировать, что спикером наконец буду не я, а кто-то, кто по-настоящему разбирается в теме! Спикер: Коренев Александр. Предприниматель, алготрейдер, разработчик софта. Опыт создания ИТ решений 15 лет, опыт программирования на Python 6 лет
Мероприятие открытое для всех, вход по донейшену, который идет на компенсацию работы авторов и организаторов. Регистрация тут: https://lu.ma/codextown
Идея и фандрейзинг не стоят ничего.
Придумать идею продукта, проблему/боль для решения и поднять деньги не требует почти никаких усилий. В мире существует тысячи проблем, за решение которых люди готовы платить. И сотни миллиардов капитала, которые ищут где бы получить хороший return.
А вот что реально стоит:
1. Валидация продукта, касдев, продуктовая аналитика и итерации.
2. Процесс разработки, в котором ревью занимает сутки, и команда деплоит 5 раз / на одного разработчика / в неделю.
3. Масштабируемая эффективная продажная организация
4. Культура и HR-процессы, которые дают exceptional результаты вне зависимости от персоналий
5. Юридическая и финансовая дисциплина
6. Выстроенный процесс адвайзинга и работы с бордом, из которых прямо-таки «выжимается» максимум пользы для компании
Особенно это справедливо в AI. Любая пришедшая вам в голову идея (1) уже 100% кем-то сделана и (2) ничего не стоит. Поднять денег может любой «стохастический попугай». А делать руками, в масштабе, быстро, качественно не умеет почти никто.
Нравится, что мои посты попадают в очень релевантные каналы и подборки (речь о последнем посте).
Читать полностью…
На этом канале начинается месяц жёсткой, нецензурируемой и беспробудной саморефлексии.
Так получилось, что большинство трейдеров, скамеров и горе-инвесторов резко перекочевали из криптоэкспертов в AI-энтузиастов. Как выяснилось, совсем не обязательно разбираться в теме, прежде чем начать поднимать деньги или продавать инфобиз.
Рассуждаю применительно к себе, но и вам, наверное, будет интересно.
Вместо того чтобы крутить LLM‘ки и читать пейперы, разбираться как работает трансформер и диффузер, бизнес-модели и UX-паттерны в ИИ, надо было действовать как все, а именно:
1. создать аккаунты во всех соцсетях для торговли лицом
2. каждый день записывать тикток и твиттер тред со словами «90% использует ИИ не правильно, сейчас я расскажу вам как» и дальше 5 пунктов тупой банальщины
3. залить ютуб, инстаграм и тикток рекламой в стиле: «Появилась возможность разбогатеть, даже если вы полный дебил. И вам ничего не нужно делать! Просто запишитесь на мой марафон-мастермайнд для wannabe ИИ-икспердов»
4. брать предоплату $500, но взамен давать скачать PDF’ку полностью созданную с помощью ChatGPT
5. пойти рейзить на ИИ-агента с функцией генеративного языкового тьютора, найти лоха-идиота-СЕО, забрать деньги инвесторов и свалить в туман
6. сделать еще 2-3 рейза на другие хайповые идеи, но даже не порываться делать что-то реально руками
7. стать спикером, брать $50к за выступление и рассказывать про свой успешный успех
С другой стороны, проспанный момент — это еще не страшно. Два года назад то же самое можно было провернуть клепая NFT пингвинов, альбатросов, крыс и улиток и втюхивая их перепродажникам. Поэтому есть некоторая вера, что возможности для скана бесконечны, а значит не все потеряно ✊💪
Кстати, если вам интересно узнать про Code Interpreter (последняя фича GPT): как им пользоваться, где он применим и как он позволяет получить результат работы крутейшего дата саентиста / аналитика / программиста бесплатно и не отходя от чата — то записывайтесь на завтрашний вебинар. К глубокому сожалению, он бесплатный, бесскамный и я там даже ничего не продаю.
Затестил Интерпретатор на базе комментариев этого канала. Загрузил просто файлик из телеграма, а в ответ получил визуализацию анализа этих данных. Все сделано GPT, без ручного вмешательства.
1. Анализ сентимента (нейтральный, негативный, положительный) комментариев под постами в зависимости от автора
2. Анализ распределения длины сообщений по каждому отправителю.
3. Граф связей отмечаний пользователями друга друга в комментариях.
На все потребовалось меньше минуты. Дата аналитик / data scientist в кармане.
Кстати, в пятницу расскажу о других и о том как это все вообще работает. Запись: www.codex.town
Запись лекции о бизнес-кейсах, возможностях и стартапах на стыке web3 + AI. Мы обсудили технологии, которые имеют смысл с точки зрения продукта, существующие и создающиеся стартапы в области data unions, zkml, автономных агентов и ИИ для ДАО. Поговорили о том в чем ценность web3 + AI в связке друг с другом.
Youtube: https://youtu.be/ZDOAHp2Xc_U
Spotify: https://podcasters.spotify.com/pod/show/cryptoessay/episodes/AI--Web3-e26n81u
В ближайшую пятницу будем говорить о Code Interpreter, о том как получить мощь команды data science, аналитиков и разработчиков не покидая ChatGPT. Рассмотрим возможности интерпретатора кода для сложных бизнес-задач и для персонального использования. Регистрация все там же: codex.town . Мероприятие (пока что) бесплатное.
Непопулярное мнение: если бы нам удалось изначально создать весь функционал веб3 —социальные и рабочие ДАО, игры, соцсети, протоколы типа L2, ENS, стейкинга, пулинга — но БЕЗ токенов (без токенов кроме BTC, ETH, USDT), то крипта развивалась бы куда более стабильно и сейчас была бы более распространена.
Когда создавая / инвестируя в софтверный ты можешь быть легко отвлечен на казино, вот тогда и начинаются проблемы.
AI это как секс. Это мультипликатор людей. Плюс, это весело.
Только, в отличии от создания новых людей, ИИ дает уже существующим возможность достигать большего.
Не умеешь программировать, но хочешь сделать приложение? ChatGPT поможет. Не умеешь рисовать, но хочешь авторские иллюстрации для своей книги или статьи? Это вопрос 2-3 центов GPU-compute. Есть идея для фильма или музыки, но нет технических навыков? Не проблема, просто опиши идею.
Для почти любого бизнеса на планете AI является единственным самым эффективным инструментом для решения той проблемы, ради которой бизнес и создавался. Позволяя масштабировать продукт, не увеличивая стоимость за счет масштабирования существующих людей и их производительности, а не найма новых.
Кстати, в эту пятницу будет очередная уже четвертая лекция в рамках открытого и бесплатного курса об использовании ИИ для работы и творчества. В этот раз поговорим о бизнес-моделях и продуктовых возможностях на стыке AI и web3. Для записи может требоваться VPN.
Мой партнер по многим проектам написал пост с разбором регулирования LLM и AI в целом со стороны Евросоюза.
От себя хочется добавить, что, как и с криптой, регулировать можно сколько угодно, но как это энфорсить ни один регулятор мира не придумал. Большая языковая модель на основе Vicuna с 40В+ параметрами или блокчейн с приватными, анонимными, без-KYC платежами это не завод по обогащению урана — для их создания не нужно ничего. Это математика. Умножение матриц и операции по модулю. Для этих технологий, которые сравнимы по своему эффекту с атомным или биологическим оружием, нужен максимум старенький ноутбук и доступ в интернет на пару часов в день.
Их может сделать 19-летний студент из Монголии или профессор из Исландии в одиночку. Более того, практика показывает, что почти всегда крутые продукты вроде Bitcoin или Linux делаются в одиночку или очень маленькой группой людей.
Что, теперь США и ЕС должны вторгнуться в Монголию и стереть там все с лица земли?
Кстати, если вы слушали вчерашний урок и знаете как работает Chain-of-thought, то оцените вот этот подход: Microsoft research показал на примере модели с 13В параметров (~в 10 меньше чем GPT-3), что модель обученная на цепочке рассуждений, не важно от людей или от другой модели, может давать куда более классный результат чем та, что обучена на стандартном корпусе текста.
В частности, они показали, что обученная исключительно на CoT ответах от GPT-4 модель Vicuna-13B не уступает GPT-3 в задачах типа SAT, GMAT, GRE и других тестах "на здравый смысл".
А сегодня произошло прикольное: группа авторов выложила на HuggingFace открытый и бесплатный датасет с более чем 1 миллионом chain-of-thought ответов от GPT-4. В ближайшем будущем вангую тонны новых моделей и файнтьюнингов созданных на основе этих данных.
Я уже четыре месяца экспериментирую с AI для образования. Это невероятно мощная и вполне готовая технология.
Если мы не умрем все, то через 20 лет планета изменится до неузнаваемости, потому что ни одна из прошлых технологий в образовании никогда не могла дать столь стремительного прироста в знаниях у миллиардов людей почти что забесплатно.
1. AI меняет парадигму класса. Лекции и освоение нового материала теперь могут происходить дома, в телефоне или компьютере. Тьютор автоматически адаптируется под язык, культуру и уровень знаний ребенка. Он не вещает «в даль», а ведет интерактивный диалог, использует сразу несколько модальностей, таких как голос, видео, картинки (подготовленные или сделанные на лету), текст. Может в реальном времени проверять знания через эссе, упражнения, тесты и разговор. Все это будет стоить ~ 0,05$ за час уникального лекционного материала используя модель GPT-3,5-turbo.
2. Класс / семинар становится местом применения знаний на практике. Студенты вместе с учителем получат наибольшую ценность не от чтения нового, а от практической работы, обсуждения, социализации и вырабатывания практик совместной деятельности.
3. AI (такой как GPT-4) имеет почти полную картинку знаний человечества и может из коробки рассказать как о школьном курсе алгебры или литературы, так и сгенерировать полный научных ссылок и терминов текст на основе новых исследований в области микологии или квантовой элетродинамики. (Я сделал сайт , где вы можете убедиться сами). Но, кроме этого, через эмбединги вы всегда можете «дообучить» (а вернее «добавить в мозг») AI новую информацию. Например, корпоративный тренинг по этике и безопасности шашлычного бизнеса и давать это всем сотрудникам. AI будет неизменно точно отвечать на фактические вопросы используя именно ваши данные.
Ну, а пока что я веду бесплатный публичный курс про ИИ, промтинг и кейсы использования. Сегодня будет очередная лекция про продвинутые методы промтинга и управления ИИ. (Для регистрации у может требоваться VPN)
Где можно найти криптовалютные советы от профессионалов, без лишнего шума, манипуляций, курсов, "приваток" и псевдосигналов? Дело непростое - качественные каналы с ответственным отношением к делу в русскоязычном пространстве можно пересчитать по пальцам.
Мы решили создать свой. Наша команда, deltatheta/yieldfort, работает на фондовом рынке с 2007 года и в области криптовалюты с 2017 года. В прошлом году мы запустили биржу для децентрализованной торговли опционами на криптовалюту, а сейчас мы запускаем структурные продукты для Bitcoin/Ethereum с фиксированной доходностью - https://yieldfort.com/. На канале подробно рассказываем о нашем проекте, рынках опционов и трендах на основе реальных данных, а не на гаданиях и лунном календаре. Будем рады поделиться всем, что знаем, в обмен на ваше внимание и критику.
Сегодня, например, мы обсудим, что такое спотовая и фьючерсная торговля, а также расскажем о наших опасениях по крупнейшей экспирации опционов 30 июня, в эту пятницу.
#партнерский_пост
Пока AI-музыка заполнила топы всех чартов по прослушиваниям, а AI-агенты массово используются звездами шоу-бизнеса и политиками для ответов на звонки и сообщения, пока практически все игроделы используют генеративный ИИ для создания объектов и нарративов/сюжетов в играх, — одной из главных краткосрочных возможностей для применения ИИ является образование.
Не нужно ждать десятилетия (как с политикой или наукой) чтобы AI изменил образование.
В школе задачей образования является персонализация и вовлечение. В отличии от любого кожано-мясного учителя, AI не просто разбирается в любой теме и имеет (почти) всю полноту знаний человечества, но может сделать увлекательное путешествие из этого процесса. Он может объяснить любую тему десятком разных способов: придумывая новые неповторяющиеся истории, ведя сократический диалог, давая прикладые задачи, в визуальной, аудиальной или письменной форме. Если вы пропустили легендарного Райнидира с нашего прошлого урока бесплатного курса об ИИ, то посмотрите хотя бы это относительно примитивное демо. Все крупнейшие компании в образовании, включая Khan, Duolingo объявили о запуске ИИ-ассистента-учителя. Отдельные плагины для chatGPT запускают тьюторов с долговременной памятью и предзагруженным фактическим контентом для уроков.
Отдельно напишу про профессиональное обучение, менторинг и коучинг, но мгновенную пользу, которую вижу я — это использование LLM как партнера в работе. Программист, который научит тебя правильным паттернам и новым языкам. Маркетолог, который критически оценит твои идеи и предложит свои собственные. Даже токеномист, который сэкономит пару десятков тысяч долларов на генерации булшита для инвесторов.
В эту пятницу делаем очередной урок (VPN) в рамках бесплатного cryptoEssay1/videos">курса codex.town — в этот раз поговорим о продвинутых техниках промтинга. Жду не дождусь провести урок про то как строить сложных агентов, как аккуратно инвестировать в ИИ-продукты и ИИ+веб3.