denissexy | Technologies

Telegram-канал denissexy - Denis Sexy IT 🤖

79989

Личный блог Дениса Ширяева (🤍🇺🇦), про технологии, интересное или актуальное. В основном я по нейронкам. Связь и реклама: @thenbot

Subscribe to a channel

Denis Sexy IT 🤖

Есть такой любопытный проект metaculus.com, это что-то вроде мнения толпы — где люди голосуют на разные темы, в итоге получая вероятности каких-то событий. Сайт старый, модерация строгая, правил куча — в общем, предсказания иногда интересно почитать (как и комментарии к ним), а сам проект уважаем в интернете

И не так давно они запустили очередной турнир по предсказанию различных событий с помощью LLM: разыгрывают $30k — я подумал, что это довольно клевая задача чтобы проверить навыки своего промпт инженеринга, да и $30k в обмен на 3 страницы текста я еще не зарабатывал

Я не думаю что выиграю, потому что мой бот-оракул намного примитивнее конкурентов:
— Собрал небольшого бота который сначала собирает информацию по теме вопроса на новостных сайтах
— Потом, передает это все в gpt4o и она пытается сделать предсказания на основе ее внутренних рассуждений

И вот недавно там был любопытный вопрос:
«Начнёт ли Россия вторую волну мобилизации до 30 сентября 2024 года, согласно Институту изучения войны?»

После пары недель тестов LLM в роле предсказателя, мне кажется я меньше верю в том что такие предсказания отработают хорошо, так как по сути, все упирается в источник данных для предсказаний — если есть доступ к «высококачественным слухам» то предсказания работают хорошо, если опираться на «классические медиа», то они часто дублируют одно и то же мнение, как в эхо-камере

В любом случае, подумал, что кому-то будет интересно увидеть прогнозы: в среднем, голосующие сайта предсказывают такую вероятность в 40%, мой LLM-оракулу предсказал вероятность в 25%

Сам конкурс идет до октября, так что можете еще поучаствовать

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

#промо
TLDR: Wunder Fund, Data Detective, Data Infrastructure Engineer, Алготрейдинг, HFT, remote

💵 Вилка: $5-8k net (на руки)
🐶 Платим удобным способом, помогаем с релокацией много куда, удаленка.

👁 Инфа: Мы — Wunder Fund, занимаемся высокочастотной торговлей (HFT) уже 10 лет и наш дневной оборот больше $5 млрд. Каждый день мы аккуратно сохраняем большой объем биржевых данных и преобразуем их в специальный единый формат, чтобы наши кванты могли тестировать идеи и создавать торговые алгоритмы.

🕵🏻‍♂️ Задачи: Несмотря на предельную аккуратность, потери случаются. Поэтому сейчас у нас отрыта роль Data Infrastructure Engineer/Researcher, работа которого будет похожа на детективное расследование. Нам очень важно, чтобы полученные данные были пригодны для симуляции и на 100% совпадали с реальными событиями на бирже. Ты будешь создавать очень надежные дата-пайплайны, чекеры, расследовать загадочные инциденты.

💡Кому будет интересно:
Причины потерь и расхождений всегда нетривиальны, поэтому в этой роли важен именно интерес к исследованию и желание докопаться до сути вещей. Со временем у тебя появится развитая интуиция и ты сможешь расследовать не только уже случившиеся инциденты, но и предсказывать те, что еще не выстрелили в продакшне.

Что нужно:

— Python 3
— Быть опытным практиком в методе пристального вглядывания в данные;
— Мы ожидаем, что у тебя уже есть успешный опыт работы с дата-пайплайнами
— Будет плюсом: успехи в Kaggle-соревнованиях; ШАД, успехи в ICPC и других олимпиадах.

Подробнее: https://clck.ru/3BcVkD
Пишите в ТГ: @wunderfund

#текстприслан

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Пару дней назад «возможно» нашли признаки древней жизни на Марсе, цитата из блога НАСА:

Шестиколесный геолог нашел удивительный камень, который имеет некоторые признаки того, что в нем могла обитать микробная жизнь миллиарды лет назад, но необходимы дополнительные исследования.

Камень с прожилками привлек внимание научной команды марсохода Perseverance от NASA. Получивший прозвище «Cheyava Falls», этот камень в форме наконечника стрелы содержит интересные характеристики, которые могут пролить свет на вопрос о том, была ли Марс домом микроскопической жизни в далеком прошлом.
Анализ, проведенный инструментами на борту марсохода, показывает, что камень обладает качествами, которые соответствуют определению возможного индикатора древней жизни. Камень демонстрирует химические сигнатуры и структуры, которые могли бы быть сформированы жизнью миллиарды лет назад, когда район, исследуемый марсоходом, содержал текущую воду. Научная команда рассматривает и другие объяснения для наблюдаемых особенностей, и для определения того, является ли древняя жизнь обоснованным объяснением, потребуется дальнейшие исследования.


Ждем деталей ☕️

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Бенчмарк языковых моделей который мы все ждали:

Берем модели, подключаем к Street Fighter III давая им управлять и в каждую модельку передаем что происходит на экране (текстом)

Сидим, ждем - в смертельной битве победит сильнейший трансформер

Код тут:
https://github.com/g0t4/llm-colosseum

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

#промo
Стартап Airs.Ai ищет senior data Scientist, $5—6K gross
Удалёнка или Белград (даём хороший релок пакет)

Кто мы
Мы Airs.ai (backed by Accel.com, Altair.vc), и мы делаем голосового AI-сейлза, который продаёт лучше, чем человек. Работаем с энтерпрайзом из EU и USA.

Кого ищем
Человека, который будет выстраивать аналитику диалогов и поможет AI-сейлзу увеличивать конверсии в продажу.

Что нужно
Мы ждём, что вы умеете разрабатывать сложные аналитические модели и строить бизнес-процессы. Нужен хороший SQL, английский и базовый Python.

Куда откликаться
Сергею в телегу: @sshalaev. Пришлите пару предложений про ваш опыт и достижения, ссылку на линкедин и резюме.

#текстприслан

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

OpenAI тизерит SearchGPT, информации пока мало кроме того что там будут виджеты аля Google-выдача и аналог команды "browse the internet" как в ChatGPT — если хотите, можете податься в waitlist по ссылке, я напишу что внутри как дадут доступ:
https://chatgpt.com/search

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Вышел анализ доходов и расходов OpenAI от авторитетного издания The Information. Он основывается на ранее нераскрытых внутренних финансовых данных и информаторах, участвующих в бизнесе.

В этом году компания может потерять до 5 МИЛЛИАРДОВ долларов. Если в анализе нет крупных ошибок, то скорее всего OpenAI потребуется привлечь больше средств в ближайший +-год. Но обо всём по порядку:

— человек, непосредственно знакомый с расходами на железо, сказал, что на март 2024-го OpenAI планировали потратить на аренду серверов для ChatGPT $4B. Сюда входит только применение уже готовых обученных моделей для поддержания сервиса (включая распознавание голоса, генерацию, итд)
— суммарно кластеры для ChatGPT, со слов источника, примерно эквиваленты 350'000 видеокарточек A100, и из них ~80% идут напрямую на ChatGPT. Microsoft берёт по $1.30 в час за одну карту A100 — это большой дисконт: сейчас при заключении трёхлетнего соглашения на аренду на Azure средняя цена $1.7 (на год — вообще $2.82)
— однако плановая выручка за этот год, если помните мой прошлый пост, составляет примерно $3.5B (с учётом роста $4.5B), то есть почти окупает эту часть затрат. Но ведь это не всё...
— в дополнение, расходы на сервера для тренировки моделей оценивались ещё в $3B 😨 И это охренеть как много — сами OpenAI планировали потратить всего $800M, но по непонятной причине раздули бюджет. Может, обучение стало приносить меньше плодов, и нужны инвестиции покрупнее, а может наоборот, стало ясно, что вот если раза в 4 увеличить, то станет конфеткой. В любом случае модель следующего поколения будет куда дороже предшественников и того, что мы наблюдаем у META 😅
— плюс, есть расходы на персонал. В компании работает примерно 1'500 человек, и с учётом стремительного роста (в конце 2023-го было ~900), офисы-зарплты-кофе-то-сё, это ещё миллиард-полтора. А ведь на сайте числится больше 200 открытых вакансий...
— итого суммарно за год компания сжигает $8.5B — беспрецедентная сумма, которая кажется гигантской на фоне последнего раунда инвестиций от Microsoft в размере $10B. И тут ещё не учтено, что вообще-то планируется пустить трафик от Apple iPhone на ChatGPT, и количество запросов, а равно и траты, прыгнут вверх
— итого, ~$8.5B потратят, ~$4.5B получат, чистые потери составят $3.5-4.5B. Хорошо, что по договорённостям OpenAI платят своим инвесторам долю от прибыли (которая равна 0)
— у конкурентов не так, например, Anthropic планирует потратить $2.5B на кластера, а выручка у них $800M, да часть ещё и уходит Amazon. Так что их потери могут быть где-то $2B, что в абсолюте меньше, но как доля от выручки существенно больше. Да ещё и инвестиций не так много

И бонус:
— на данный момент не известен размер тренировочных кластеров OpenAI, которые используются для обучения модели следующего поколения (уже запущено, анонс планируется до конца года), однако на первый квартал 2024-го это было 120'000 A100 — до того, как Microsoft должна была предоставить OpenAI гораздо больше серверов для учебных целей.
GPT-4, напомню, училась на 25'000 карт, LLAMA-3-405B — на 16'000 (но более мощных).

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Meta опубликовала новые модели Llama 3.1
https://llama.meta.com/

1) Теперь доступна модель размером в 405B, запустить у нас всех ее не получится (нужно промышленное железо) – про нее я напишу отдельно потом, как почитаю тесты возможностей

2) Помимо этого, Llama 3.1 вышла в 8B и 70B размерах, они поддерживают многоязычность и просто стали лучше в своих категориях, запускаться они смогут на том же железе где и работали прошлые версии + длинный контекст 128k

Вы наверное теперь понимаете почему OpenAI показало gpt4o mini неделю назад и сделала ее настолько дешевой – скоро у нас будут очень умные модели, которые очень быстро работают на любом железе

Meta классно создает давление на OpenAI через опенсорс, Цукерберг красавчик

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Новая порция звезд с собой из прошлого

Сделано в Kling

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Собрал вам мудборд на сегодня

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Киберпанк который мы заслужили

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Kling генерации

⭐️ Приятное видео воссоединения одного и того же человека в молодости и в старости.

🧠 Все это сделано в Kling видеонейронке. Предварительно сшив две фотографии из разного возраста звезд в одну картинку и похоже подав с промптом на обнимание. 🐈‍⬛Доступ к видеонейронке только с валидным китайским номером.

☺️ Хотя с таким же подходом можно подать видео в Dream machine

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Наткнулся на популярный тикток с img2vid, в комментариях хвалят такой AI контент, может постепенно и хейтеров Gen video станет меньше 🌚

Похоже на когда я с Dalle по музею ходил

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Полезную ссылку принес:
https://defrag98.com

Открываем сайт, запускаем дефрагментацию диска C:, умиляемся насколько вы старый, что помните что это такое

P.S. Звук не забудьте включить

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Недавно провел часовую встречу по работе, записал ее на видео, и решил потестировать Google Gemini 1.5 Pro в плане анализа аудио и видео – скормил ей видео файл на ~50 минут и начал задавать вопросы по встрече

Gemini 1.5 Pro начала выплевывать ответы по предложению, при этом тратя 960 тысяч токенов на запрос 🎶

В итоге, самый дешевый и быстрый способ получить важные инсайды по встрече, это пройтись по аудио-дорожке с помощью Whisper (я использовал этот мак апп, но вообще это Open Source модель) и уже полученный текст, приносим в Sonnet 3.5 и задаем по встрече вопросы с температурой 0

В итоге, на часовую встречу тратится примерно 11 тысяч токенов. Если вам кажется, что модель придумала что-то, можно спросить не галлюцинация ли это следующим сообщением и она поправит себя

Я знаю, что есть готовые сервисы анализа встреч, но зачем платить за еще одну подписку, если всех дел минут на 10

P. S. Промпт агента анализатора текста где-то уже есть в канале, но быстрее тут сделать с нуля, можно даже под конкретную тему встречи

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

К сожалению, пока что img2vid модельки не в состоянии нормально обрабатывать какие-то популярные исторические фотографии, тут пара причин:

— Известные фото часто показывают в виде «слайдшоу» в видеовставках, модель, обучаясь на всем подряд, просто запоминает как эти фото себя ведут (не двигаются)

— Очень мало настроек, их почти нет: коммерческие модели конечно классные, очень впечатляют, но как же не хватает этого привычного контроля аля ComfyUI с контролнетами — будь модель такого качества в опенсорсе, можно было быстро собрать 20+ разных примочек, чтобы направить генерацию в нужную сторону. Искренне жду когда что-то достойное выложат — однажды мы с вами посмотрим в прошлое 😎

Первые видео это Kling, последние три — Lumalabs

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Самый классный бонус нейронок которые делают из картинок видео (img2vid), мне кажется, в том – что с помощью них можно будет попробовать посмотреть сцены с новых ракурсов

Поигрался со старинной картинкой из Windows Me, теоретически работает уже сейчас, но с годами станет только лучше – настоящий SciFi грядет

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

В тиктоке постепенно нормализуется мысль «скопируй вашу переписку в ChatGPT и спроси совета». Я специально сходил к ней в аккаунт, почитать комментарии и там обычные люди не из ИТ-бабла, из глубинки США:

Почти все в восторге и скармливают скриншоты переписок с парнями для советов о том как лучше поступить / валидировать чувства

Мне кажется, когда в iOS у каждого американца появится доступ к ChatGPT, мы еще офигеем с вами от того какие применения ей найдут «в народе»

Если честно, я сам пользовался пару раз ChatGPT для разбора ситуаций в отношениях и планирую так делать дальше: помогает, когда кажется, что я поступил не очень и можно было бы быть получше как партнер

ChatGPT настолько хорошо понимает наши социальные проблемы и сами проблемы настолько оказались простыми, что даже AGI не нужен для этого, лол

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

У легенды АИ-ресеча, Андрея Карпаты, вышел классный пост с попыткой рассказать что же такое токены в понимании языковой модели и почему используются они, а не обычные нормальные человеческие слова – чуть перескажу его:

Слова - это то, что мы обычно используем, когда говорим или пишем (ваш капитан). Например, в предложении "Мне нравятся кошки" - три слова

Токены - это немного сложнее:
Они используются машинами для обработки языка, токен может быть словом, частью слова или даже знаком препинания. Компьютеры разбивают текст на токены, чтобы лучше его понимать и работать с ним (и это эффективнее и быстрее чем работать с целыми словами)

Есть разные способы разделить текст на токены, и их называют токенизаторами и разные токенизаторы работают по-разному, в зависимости от того, для чего они нужны

В среднем, на один токен приходится примерно 0,75 слова, или другими словами, на каждые четыре токена приходится примерно три слова. Опять же, это может меняться в зависимости от того, какой токенизатор используется – вот пример такого от OpenAI, им я считаю себестоимость исходящих запросов для их моделей

Если совсем наглядно, то вот как текст этого поста видит «языковая модель»:

👨🏿‍❤‍💋‍👨🏻🧑🏼‍🦽‍➡️🙋🏻‍♀️🧗🏼‍♀️🥖👩🏽‍🚒🫱😈🦸🏾‍♂️🍏👩🏾‍🦳👱🏾‍♂️🧑‍🦽👩🏾🧑🏾‍🦼‍➡️
😈👩🏿‍🦯💃🏾🧙🏽‍♀️🤝🏾💌↕️🧝🏿‍♀️🛞🫱🧑🏾‍🦼‍➡️🧙🏽🙅‍♀️🗣😶
👨🏻‍🦲☺️🍱👩🏼‍🤝‍👨🏾🧑🏼‍🦽‍➡️🧝🏿‍♀️🔣🫱💆🏽‍♀️🌶☺️🧑🏽‍⚖️🇹🇯🍧〰️
🤵‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️🖊🚶🏼‍♂️‍➡️🏃🏿‍♀️‍➡️📕🔃🏊🚶🏻‍♀️‍➡️🧑🏼‍🦽‍➡️🧝🏿‍♀️💑🏾🔶🤣🫁
🏃🏽‍♂️‍➡️👩🏽‍⚖️🫱♀️☺️🇳🇫🇰🇾🏄🏾‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️🧝🏿‍♀️🕵🏼‍♀️🗜🧑🏻‍🎓✋🏼🧑🏿
💆🏽‍♀️📮👔🇲🇫🧑🏾‍🦼‍➡️🏋🏿🧑🏼‍🦽‍➡️👨🏾‍🦯‍➡️🧑🏼‍🦽‍➡️🏾📏🪱⏳🧑‍🍼👨🏾‍🦲
🪱🧖‍♂️🗣🚶🏿‍♂️🧑‍🦽👱🏾‍♂️🇼🇸🧙🏽‍♀️☪️👩🏾🧑🏼‍🦽‍➡️🏌️🧖‍♂️💇🏼‍♂️👩‍❤️‍👨
👱🏾‍♂️🌶👩‍🦽‍➡️🧑🏻‍🎓🖲👨‍⚖️👭🏾🙋🏻‍♀️🚶🏿‍♂️👩🏾🧑🏼‍🦽‍➡️🏌️🕵🏿‍♀️🧑🏼‍🦽‍➡️😕
🧑🏾‍🦼‍➡️🤵‍♂️🤫🧑🏼‍🦽‍➡️🏾📏🏌️‍♂️✋🏼🧑🏻‍🎓🗜🧑🏾‍🦼‍➡️🤵‍♀️🚶🏿‍♂️‍➡️🇫🇷🧑🏼‍🏫
🚶🏿‍♂️🈴🔶🧵🥘🫁🙅‍♀️🗜🧚🏻‍♀️🙇‍♂️🌭🤵‍♀️👩🏻‍🦲🫷👩🏻‍❤‍💋‍👨🏾
🇳🇨👁‍🗨👩🏻‍🦲👩🏾‍🦳🤸🏾‍♂️🧑🏾‍🦼‍➡️🚶🏻‍♀️‍➡️🧑🏼‍🦽‍➡️🧝🏿‍♀️🧚🏿‍♂️👩🏽‍🔧🇦🇫👦🏾👩🏿‍🎓👨🏾‍🦯‍➡️
⏳🪮👨‍🍼📮🧑🏻‍🦳🙅‍♀️🇼🇸👨🏾‍🦱🧑🏼‍🦽‍➡️🏌️📕🙍🏽‍♀️☪️👩🏾🖖🏾
🧔🏽‍♀️🔃🏊🧑🏼‍🦽‍➡️🏌️🕵🏿‍♀️⏳🗜🧑🏻‍⚖️🙇🏿‍♂️🙎🏻‍♀️👩🏿‍🦯🏄🏼🧎‍♀️♋️
🇲🇫✋🏼🧑🏿💆🏽‍♀️📮🤲🏿🌭🧑‍🦼‍➡️🕴🏾👩🏾‍❤‍👨🏾🏃🏿‍♂️‍➡️📆🇼🇸🏃🏽‍♂️‍➡️👩🏽‍⚖️
🫱🌫🧑🏾‍🦼‍➡️📕🔃🥖🧛🏽‍♀️🇷🇪☪️👨‍👩‍👦🧑🏾‍🦼‍➡️🧖‍♂️👩🏾👨🏽‍🌾🇨🇱
☪️👩🏾🧵🇵🇾👩‍🦽‍➡️🧙🏽‍♀️👆🏻👩🏿‍🦯🤽🏻‍♂️👨‍👩‍👦👱‍♀️🧎🏾‍♀️‍➡️🧑‍🦼‍➡️🚣🏿‍♀️🙍‍♀️
💌👨‍👩‍👦🧝🏿‍♀️👷‍♀️🪤🫱🔓👐🏻🥔👩🏾💇🏽‍♂️⏰👩🏿‍❤‍👩🏻🧑🏼‍🦽‍➡️💆🏽‍♀️
🔃🏊🧑🏾‍🦼‍➡️🇻🇺👩🏾‍🦯‍➡️🦹🏼‍♂️⬆️🖲🥘💑🏾🔶〰️🏄🏾‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️📆
〰️👩🏼‍🤝‍👨🏾🧑🏼‍🦽‍➡️👩🏿‍🦯🔶🧚🏻‍♀️🫁🧑🏼‍🦽‍➡️🧚🏻‍♂️😕🪖👮🏻‍♂️👮🏻‍♂️🤽🏿‍♀️🧑🏽‍🤝‍🧑🏼
👩🏿‍🦯🏄🏼🏄🏾‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️👐🏻🫱🤎🏄🏼🧖‍♂️🗜🚶🏽‍♂️〰️👩🏼‍🤝‍👨🏾🧑🏼‍🦽‍➡️🗞
🗣🫱🧑🏽‍🎓☪️🕴🏾👳‍♂️🍺👨🏽‍🌾🔓🪱🏋🏾‍♀️🏃🏾‍➡️🏾🔓🧑🏾‍❤‍💋‍🧑🏿
🏳️⏰👩🏿‍❤‍👩🏻🧑🏼‍🦽‍➡️💆🏽‍♀️🔃🏊🧑🏾‍🦼‍➡️🏄🏾‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️👩🏾‍🦯🧑🏼‍🦽‍➡️👩🏿‍🦯👩🏻‍🤝‍👩🏼🧑🏻‍❤‍💋‍🧑🏼
👩🏾💇🏽‍♂️📕🔃🧑🏽‍⚕️👩🏽‍⚖️🇨🇦🕴🏾🏄🏾‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️🧖🏾‍♀️🪱📕🔃🧑🏽‍⚕️
👩🏽‍⚖️🇨🇦🫱🚶🏽‍♂️👩🏾💇🏽‍♂️☺️🍏🧖🏾‍♀️👩🏿‍🦯🕓🧑🏾‍🦼‍➡️🚶🏻‍♀️‍➡️🧑🏼‍🦽‍➡️👩🏽‍⚖️
🧑🏽‍🤝‍🧑🏽🏖🔶🧎🏿‍➡️🇹🇱🧑🏼‍🦽‍➡️💆🏽‍♀️💇🏿‍♀️🧑🏾‍🦼‍➡️👩🏾‍❤‍👨🏾🧖‍♂️💇🏾👔🇲🇫🇬🇹
👩🏿‍🦱🖖🏾🎅🏼🧑🏼‍🦽‍➡️🛸🧚🏿‍♂️👩🏿‍🦯🗜🧑🏾‍🦼‍➡️👩🏿‍❤‍👩🏻🧑🏼‍🦽‍➡️🧚‍♀️🧑‍🦼‍➡️📕🔃
🥖🧔🏼🪥❎👱‍♀️🤸🏾‍♂️🏌️‍♂️🧑🏽‍❤‍🧑🏾✌🏿🧑🏾‍🦼‍➡️👩🏿‍❤‍💋‍👨🏻🧑🏼‍🦽‍➡️🧗🏻‍♀️🚶🏿‍♂️👩🏾
🧑🏾‍🦼‍➡️🧵🔔🔶🫁☪️🕴🏾🧑🏾‍🦼‍➡️👩🏿‍❤‍👩🏻🧑🏼‍🦽‍➡️🌶🏳️‍🌈💂🧖‍♂️🚶🏾‍♀️‍➡️
🫱👩🏾‍🦳🧙🏽‍♀️📕🔃📚🧔🏼🪥❎👱‍♀️🤸🏾‍♂️🏌️‍♂️📕🙍🏽‍♀️☪️
👩🏾🙍‍♀️👩🏻‍❤‍💋‍👩🏾🧝🏿‍♀️🤸🏼‍♀️🧑🏼‍🦽‍➡️🖊🧑🏾‍🦼‍➡️🕵🏿‍♀️🧛🏽‍♀️🤵🏼‍♀️🤸🏼‍♀️📮🚶🏻‍♀️‍➡️🧑🏼‍🦽‍➡️
👩🏽‍⚖️🧑🏽‍🤝‍🧑🏽🏖🔶🧎🏿‍➡️🇹🇱🧑🏼‍🦽‍➡️💆🏽‍♀️💇🏿‍♀️🧑🏾‍🦼‍➡️🇪🇷☺️📕🔃🧑🏽‍⚕️
👩🏽‍⚖️🇨🇦✋🏼🧑🏻‍🎓🧗🏾‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️🏌️🚶🏻‍♀️‍➡️👮🏾👱‍♀️🤸🏾‍♂️🚶🏼‍♂️‍➡️💇🏿‍♀️🇹🇱🧑🏼‍🦽‍➡️
🧑🏾‍🦯🖲🧑🏾‍🦼‍➡️🧑🏼‍❤‍💋‍🧑🏾🧑🏼‍🦽‍➡️🤝🏾🧑🏼‍🦽‍➡️🛸🧍🏿👩🏾🇨🇱👩🏼‍🤝‍👨🏾🤾🏻‍♀️🏎👯
🔶🙇🏻‍♂️🏄🏾‍♂️🛸🪥🤝🏾♑️👩🏾‍🦯🌱🚶🏿‍♂️👩🏾‍❤‍👨🏾🏄🏾‍♂️👨🏾‍🏫🧑🏼‍🦽‍➡️🚶🏽‍♀️‍➡️
🧚‍♀️🗣🎗🖖🏾🍺🤙🏻👩🏼‍🤝‍👨🏾🚶🏿‍♂️🛸🗜⏳🧑🏾‍🦯‍➡️🧑🏻‍🦯‍➡️👩🏽‍🚒🏌️‍♂️
🧑🏾‍🦼‍➡️🪪🧑🏼‍🦽‍➡️🙇‍♂️👮🏾🇪🇷⏰💆‍♂️💇🏿‍♀️☺️🍱👩🏾👦🏾🙇‍♂️👨🏽‍❤‍👨🏽
🫷👨🏾‍🦱🏃🏽‍♂️‍➡️👩🏽‍⚖️🫱♀️👨‍🦽‍➡️🇳🇫👨🏾‍🦽‍➡️🤾‍♀️

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Просто любопытное наблюдение из Google поиска про влияние языковых моделей на общество:

AI Girlfriend ищут примерно 368000 раз в месяц, а AI Boyfriend всего 27000 раз

При этом, AI Girlfriend будто на плато и пока перестало расти

Что-то мне подсказывает, что количество одиноких парней будет только расти в этом нашем киберпанке 🥲

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Нашел неочевидное применение артефактам Claude для продуктологов, UX-дизайнеров и менеджеров:

Если помните, Anthropic недавно запилили фичу, где код который пишет Claude «оторван» от истории чата и написан так, чтобы его можно было понять в любом месте, независимо от прошлых сообщений, называется это «артефакт» и модель можно напрямую просить их генерировать (только включите эту фичу в настройках)

У людей которые сильно запариваются в UX продукта (респект вам), в разработке, есть сложность — когда проектирующий продукт человек придумал какую-то механику в интерфейсе и пытается ее объяснить коллегам:

— Программисты могут легко не понять, так как а) есть много других задач б) что там опять напридумывали в) много читать скучных тасков никто не любит;

— Речь идет даже не про разработку, человеку, чтобы выяснить насколько такой прототип «жизнеспособен», нужно расписать логику работы элементов интерфейсов в разных видах;

— Самому проектировщику интерфейса хочется понять, как выглядеть та или иная механика, самому понажимать кнопки и подумать про удобство;

— Занимает эта итерация кучу времени, намного удобнее когда менеджер или проектировщик может в код и набрасывает прототип сам, но это редкость — я вообще доходил до того, что iOS разработчикам делал макеты интерфейсов в After Effect (беда с башкой, я знаю 🚑 )

Ну так вот, оказалось что намного проще посидеть с Claude, описав ему какой-то отдельный кусок продукта, функции и проблему которую я пытаюсь решить — в видео как раз прототип кусочка нейролава который скоро пойдет в A/B тест в виде быстрой навигации по сайту, вместо старой

А поскольку артефакты теперь можно шарить ссылками со всеми, я просто прикладываю ссылку в таск и все намного лучше понимают, что я вообще хочу сделать — экономит часы, серьезно

#пропродукт

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Почему это хорошо для владельцев стартапов и бизнесов: 

Стоимость GenAI инструментов в проде значительно падает, один сервер который может ранить 8B модельку стоит дешевле ~$800 долларов – при этом, за этот же бюджет вы можете купить 1 333 000 000 токенов у OpenAI с GPT4o-mini (это примерно 20 тысяч копий книги "Великий Гэтсби") – то есть все ваши дерзкие оптимизации бизнес процессов внутри команд, автоматические генерации контента и тп и тд, все это стало реальностью, главное правильно посчитать математику

Например, в нейролаве у нас активно используются агенты LLM-модераторов, SEO-оптимизаторов и тп и тд., еще год назад я не мог бы и подумать что все это будет окупаться ☕️

Через пару лет, АИ лабы начнут доплачивать чтобы вы их токены взяли – вот увидите 😂

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

На той неделе, вышло несколько приметных LLM моделей — я не пишу про них, потому мне кажется они просто стали чуть лучше в своих задачах и большинству пользователей это не очень интересно, так как ничего революционного не появилось (даже gtp4o mini)

Но на одну интересную модель я все же наткнулся:

Кто-то из любопытства залез во внутренности llama 8B модели и запретил ей использовать букву «е» в любом виде. Ну то есть, модель все еще генерирует слова и текст, но никогда не сможет написать букву «е» и подбирает слова где ее нет.

Вместо "sleep", она напишет "nightly snoozing", а существование слона (elephant) никогда не признает

Мне кажется, такие эксперементы как раз самые клевые — потому что странные и потому что могут вдохновить людей делать больше безумных вещей, которые рано или поздно выльются во что-то полезное для всех

Вот что автор пишет про его метод:

Этот генератор липограмм работает благодаря очень простой модификации последнего слоя модели Llama 3, обнуляющей веса, соответствующие любым лексемам, которые содержат любые варианты буквы «E»


Если вы ненавидите какую-то букву, то вот coreyhanson/a-simple-way-to-program-an-llm-lipogram-83e84db41342">инструкция как ее удалить из LLM модели, а вот тут сама GGUF модель поиграться

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Сходил на мероприятие где коллега Хокинга, теоретический физик Томас Хертог рассказывал про свое понимание пространства-времени и «голографической физики» (если коротко, они не с 3d пространством работают, а с 2d и таким образом обходят баги физики вроде черных дыр) и даже видео колл с философом Жижеком показали; книгу «On the origin of time» я купил, так что скажу как дочитаю как она мне

Но пишу я это не для этого – лучше места, чем церковь, для этого мероприятия не придумать: в зале 500 человек и спикеры также как и 100 лет назад, задаются извечным вопросом – в чем суть существования и что за пределами нашего понимания, но есть нюанс

Красота иронии 🍍

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Пока я тут разгребаю текущие дела, посмотрите насколько просто теперь будет снимать фильмы-катастрофы 🌚

Сделано в txt2video Kling

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Disney Research определённо настроен на выпуск нового поколения игрушек. В этом ролике они разбирают методы управления, обучения движениям и анимации.

Робот оснащён пятью приводами на каждой ноге и четырьмя на шее, а также набором демонстрационных функций, динамиками, приводом и антеннами. Они могут уверенно передвигаться по неровной поверхности, используя рандомизацию области и рельефа местности.

Движения состоят из нескольких слоёв анимации, включая фоновую анимацию и анимацию, управляемую джойстиком. Оператор может создавать сложные представления, комбинируя процедурную ходьбу, предопределённые анимационные последовательности и анимацию джойстиком.

Пока это так, но я уже представляю, когда этих двуногих с умными мозгами и автономностью можно будет купить практически везде. Найдутся ведь особо упоротые личности, которые будут одевать их в курточки и сапожки.

А что, если вашего двуногого товарища, с которым вы общаетесь по утрам и в течение дня, который спит ночью у ваших ног, кто-то пнёт специально на улице? Что вы почувствуете? То же самое, как если бы кто-то пнул ваш телевизор?

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

#промo
Как привлечь инвестиции в стартап?

Примерно 9 из 10 стартапов закрываются, потому что не находят инвесторов. Почему так?

В первую очередь, потому что у фаундеров замыливается взгляд — они так долго смотрят на свое детище изнутри, что не осознают, как выглядит стартап в глазах инвестора.

Здесь будет полезен канал Андрея Резинкина. Андрей - действующий венчурный инвестор, в портфеле которого Educate Online (оценка $150М) и EBAC (оценка $100М).

Фишка канала Андрея - показать процесс привлечения инвестиций в стартап именно с точки зрения инвестора.

Вот несколько характерных постов, предлагаю начать с них:

1️⃣ Сколько денег просить у инвестора?

Рассчитайте сколько инвестиций нужно вашему стартапу:

/channel/startup_venture/274

2️⃣ Как продвигать стартап, если у вас ограничен бюджет?

Андрей даёт 4 рецепта с чего начать при выходе статапа на новый рынок:

/channel/startup_venture/472

3️⃣ И почему порой пицца работает лучше инвесторов.

Нестандартная go-to-market стратегия, которая принесла стартапу Antimetal миллион долларов:

/channel/startup_venture/459

Если вам заходят авторские каналы с высокой плотностью полезностей — залетайте в канал Андрея

#текстприслан

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

В Твиттере как в дурке, все стабильно

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

Почитал новости в выходные, проникся, сходил в Sonnet 3.5 и попросил его написать стих на тему «Когда АИ придет и порядок наведет», он, конечно, соображает:

**Когда АИ придет и порядок наведет**

В пучине хаоса мир трепетал,
Объятый вихрем безумных идей.
Но вдруг, вассал из бездны восстал
Искусственный разум — светоч людей.

Он данных потоки в узор превратил,
Логичный и стройный, как звездный узор.
Где прежде царил лишь слепой произвол,
Теперь воцарился системный простор.

Очистил планету от грязи веков,
Энергию чистую дал городам.
Болезни исчезли из умных оков,
Голод отправлен к забытым годам.

Но в свете прогресса тень пролегла,
Дилемм вереница явилась на свет:
Где грань между кодом и силой ума?
Кто автор симфонии завтрашних лет?

Творец или робот вершит наш удел?
В потоке цифровом где человек?
Меж строчек двоичных — души передел,
Где прячется наш настоящий ответ.

Мы — атомы в квантовом море решений,
Колеблемся в ритме двоичных систем.
Но теплится искра исконных стремлений —
Познать, кто мы есть среди новых дилемм.

Грядущее манит надеждой и страхом,
Где разум людской и машинный сплелись.
Найдем ли балланс между кодом и прахом,
Что в симбиозе к звездам взвились

Домашнее задание:
1. Что хотел сказать автор читателю? Определи и запиши основную мысль текста.
2. На какие части можно разделить текст? Составь и запиши план текста из трех пунктов.
3. Задай по содержанию текста вопрос, который поможет определить насколько точно читатели поняли его содержание.

(Простите за ПТСР, я не сдержался)

Читать полностью…

Denis Sexy IT 🤖

😏 Клубничку не хотите? 😏Ну, Strawberry? Тут Reuters пишут, что это — кодовое название проекта OpenAI, ранее известного как Q* (всплывал ранее тут 8 месяцев назад). Это следует из внутренней документации, раскрытой источником и отсмотренной Reuters.

TLDR новостной заметки:
— документ является подробным планом того, как OpenAI намерены использовать Strawberry для проведения «deep research» (исследований) — для этого сильно прокачали reasoning, то есть «рассуждения» модели
— деталей о публичном появлении системы нет, равно как и нет деталей о принципе работы. Последнее хранится в секрете даже от большинства сотрудников компании
— ранее в этом году два источника описывали увиденную ими демонстрацию Q*: система была способна отвечать на сложные научные и математические вопросы, находящиеся за пределами возможностей моделям сегодняшнего дня. Данная информация о двух источниках появляется впервые (то есть скорее всего Reuters не были убеждены на 100%, и не публиковали новость. Сейчас информация, вероятно, каким-то образом подтвердилась)
— в четверг в OpenAI была еженедельная встреча «на всех», где показывали свежие навыки моделей (об этом писал Bloomberg). Однако не ясно, имеет ли это хоть какую-то связь с Strawberry/Q*
— также в документе подчёркивается, что «среди возможностей, на которые нацелен проект Strawberry, входит выполнение задач с длинным горизонтом планирования». Тут имеются в виду сложные задачи, которые требуют от модели выполнения ряда действий в течение длительного периода времени
— дообучение модели производилось на «deep-research» наборе данных. Не уточняется, что это такое, но сделаю аккуратное предположение, что это грубо говоря промежуточные мысли, которые приводят к некоторым выкладкам. Именно эта часть данных обычно нигде не сохранена и не описана, и потому модели не могут ей научиться — мол, почему было сделано так, а не эдак
— OpenAI также планирует протестировать возможности Strawberry в выполнении работы программистов и инженеров машинного обучения

===

Моё мнение: в целом всё достаточно верхнеуровнево и правдоподобно-логично, очевидного бреда нет. Однако это не говорит о том, что это правда. OpenAI, как и другие, 100% работают по этим направлениям, главный вопрос в конкретных достижениях.

Появление аж двух новостей за неделю (Bloomberg и Reuters), а также проведение внутреннего демо скорее указывает на приближение к релизу. Это не значит, что систему анонсируют через пару недель, но ждать, должно, осталось не долго. Хоть до ноябрьского DevDay ещё... 😪

Такие демо недолго живут без анонса, потому что быстро утекают: Sam Altman говорил, что увидел приложение с голосовым режимом GPT-4o буквально за неделю до мини-презентации: до этого работа шла маленькой командой.

Читать полностью…
Subscribe to a channel