Как устроен бот, который будет работать контент-менеджером этого канала
10 дней молчал в канале не потому что лень. Собирал вот это.
Раз уж я сам собрал такого бота на ИИ, глупо будет про это молчать, поэтому коротко расскажу и покажу, как все устроено.
Все завязано на OpenRouter (кто еще не знает, это единая точка входа, через которую бот дергает разные модели под разные задачи).
Я создал окрестратор моделей и каждой моделе задал роль.
Главный писатель, это конечно же Claude Sonnet 5. Он пишет расследования и разборы интервью YouTube-видео. В общем работает там, где нужна структура, ирония, живой тон, умение держать сквозную историю. Эта модель включается только на финальном шаге, когда весь фактчекинг уже готов и на входе у нее уже есть проверенные факты, а не сырые ссылки на пересказчиков.
Дешевый поисковик отдал модели Gemini Flash-Lite 3.1 с доступом в интернет. LLM ищет первоисточники, проверяет факты, сравнивает версии сторон. В итоге собирает чистую выжимку, которую потом отдаетт Sonnet.
Редактор-полировщик — ещё один Gemini, 3.7 Flash. Проходится по готовому тексту и вычищает канцелярит, штампы, все, что выдает в тексте нейросеть. Кстати, тот самый скилл Humanizer, который я недавно разбирал в канале, лег в основу этой логики.
Контролер дублей — DeepSeek, самая дешевая модель из всех. Единственная задача у нее, это сверить, не писал ли бот уже про то же самое событие из другого источника. А если писал, то убить повторный процесс публикации данной новости.
В общем, получился не один умный ассистент, а маленький конвейер. Кто-то ищет, кто-то пишет, кто-то редактирует, кто-то проверяет. Каждый делает одну вещь и делает ее качественно и дешево.
А теперь то, что бот уже умеет прямо сейчас
Парсит 11 зарубежных сайтов про ИИ, плюс репозитории на Hugging Face и GitHub. Каждое утро выдает список свежих новостей. На скриншоте видно, как это выглядит (заголовок, короткое описание, кнопка «взять на разбор»)
Мониторит 11 телеграм-каналов конкурентов по теме ИИ. Причем не просто читает заголовки, а собирает реакции и пересылки по каждому посту и считает, что реально сработало, а что провалилось.
И вот это, честно, самое ценное из всего проекта. Я сам месяц вручную разбирал с Claude, почему одни мои посты пересылают, а другие нет. Бот сделал то же самое автоматически и выдал вывод:
Я потратил на этот вывод недели ручного анализа своих же постов. Бот сделал это за 1 прогон по чужим каналам.
На основе этого анализа он умеет собирать контент-план от 1 недели до 1 месяца, причем сам предлагает темы под форматы, которые интересны аудитории по разобранным триггерам: расследование, гайд, кейс, антикейс, от первого лица.
Отдельно генерирует обложки. Отдельно ищет реальные скриншоты, фото и видео прямо в источниках, Отдельно модерирует темы, которые предлагают читатели — да, теперь под постами с тематикой "Расследование или разбор" появится кнопка, куда можно кинуть идею для разбора.
И последнее. Прикрутил RAG, всю базу канала, все посты собраны в одном месте на сервере. Если выходит новая статья на тему, которую я уже разбирал раньше, бот это видит и пишет пост как продолжение прежней темы, а не с нуля.
Пока сижу с доработкой текста, есть нюансы. Проект монетизировать не буду. Возможно, когда доведу до ума, сделаю его открытым и бесплатным для подписчиков канала. Пока все.
👍 если было интересно посмотреть на кухню
#BrainAidAI
10 дней молчал в канале не потому что лень. Собирал вот это.
Раз уж я сам собрал такого бота на ИИ, глупо будет про это молчать, поэтому коротко расскажу и покажу, как все устроено.
Все завязано на OpenRouter (кто еще не знает, это единая точка входа, через которую бот дергает разные модели под разные задачи).
Я создал окрестратор моделей и каждой моделе задал роль.
Главный писатель, это конечно же Claude Sonnet 5. Он пишет расследования и разборы интервью YouTube-видео. В общем работает там, где нужна структура, ирония, живой тон, умение держать сквозную историю. Эта модель включается только на финальном шаге, когда весь фактчекинг уже готов и на входе у нее уже есть проверенные факты, а не сырые ссылки на пересказчиков.
Дешевый поисковик отдал модели Gemini Flash-Lite 3.1 с доступом в интернет. LLM ищет первоисточники, проверяет факты, сравнивает версии сторон. В итоге собирает чистую выжимку, которую потом отдаетт Sonnet.
Редактор-полировщик — ещё один Gemini, 3.7 Flash. Проходится по готовому тексту и вычищает канцелярит, штампы, все, что выдает в тексте нейросеть. Кстати, тот самый скилл Humanizer, который я недавно разбирал в канале, лег в основу этой логики.
Контролер дублей — DeepSeek, самая дешевая модель из всех. Единственная задача у нее, это сверить, не писал ли бот уже про то же самое событие из другого источника. А если писал, то убить повторный процесс публикации данной новости.
В общем, получился не один умный ассистент, а маленький конвейер. Кто-то ищет, кто-то пишет, кто-то редактирует, кто-то проверяет. Каждый делает одну вещь и делает ее качественно и дешево.
А теперь то, что бот уже умеет прямо сейчас
Парсит 11 зарубежных сайтов про ИИ, плюс репозитории на Hugging Face и GitHub. Каждое утро выдает список свежих новостей. На скриншоте видно, как это выглядит (заголовок, короткое описание, кнопка «взять на разбор»)
Мониторит 11 телеграм-каналов конкурентов по теме ИИ. Причем не просто читает заголовки, а собирает реакции и пересылки по каждому посту и считает, что реально сработало, а что провалилось.
И вот это, честно, самое ценное из всего проекта. Я сам месяц вручную разбирал с Claude, почему одни мои посты пересылают, а другие нет. Бот сделал то же самое автоматически и выдал вывод:
«Аудитория устала от простых пересказов новостей. Если пост не содержит авторской интерпретации — что это значит для меня прямо сейчас — он воспринимается как спам. Отсутствие личного мнения — главная причина нулевого ER».
Я потратил на этот вывод недели ручного анализа своих же постов. Бот сделал это за 1 прогон по чужим каналам.
На основе этого анализа он умеет собирать контент-план от 1 недели до 1 месяца, причем сам предлагает темы под форматы, которые интересны аудитории по разобранным триггерам: расследование, гайд, кейс, антикейс, от первого лица.
Отдельно генерирует обложки. Отдельно ищет реальные скриншоты, фото и видео прямо в источниках, Отдельно модерирует темы, которые предлагают читатели — да, теперь под постами с тематикой "Расследование или разбор" появится кнопка, куда можно кинуть идею для разбора.
И последнее. Прикрутил RAG, всю базу канала, все посты собраны в одном месте на сервере. Если выходит новая статья на тему, которую я уже разбирал раньше, бот это видит и пишет пост как продолжение прежней темы, а не с нуля.
Пока сижу с доработкой текста, есть нюансы. Проект монетизировать не буду. Возможно, когда доведу до ума, сделаю его открытым и бесплатным для подписчиков канала. Пока все.
👍 если было интересно посмотреть на кухню
#BrainAidAI
👍19🔥6⚡4
Помните, как месяц назад я разбирал ситуацию, где создатели Claude откупились от писателей на $1,5 млрд перед своим IPO на $2 трлн? Тогда мне показалось, что данный вопрос с пиратством закрыт.
Как бы не так. 28 августа прилетел новый иск от музыкальных гигантов (Sony Music, Warner Chappell и др.) и там все намного жестче.
В зарубежных СМИ, как обычно написали стандартное «лейблы судятся за тексты песен».
Я полез в первоисточник, нашел 48 страниц судебного иска и вытащил фактуру, о которой СМИ вообще молчат:
Подробный разбор с выжимкой из иска, цитатами и аналитикой, чем это грозит рынку ИИ, уже на VC:
👉 Читать полное расследование на VC.ru
#Anthropic #Claude #SonyMusic #Расследование #Копирайт #ИИ #BrainAidAI
Как бы не так. 28 августа прилетел новый иск от музыкальных гигантов (Sony Music, Warner Chappell и др.) и там все намного жестче.
В зарубежных СМИ, как обычно написали стандартное «лейблы судятся за тексты песен».
Я полез в первоисточник, нашел 48 страниц судебного иска и вытащил фактуру, о которой СМИ вообще молчат:
Отдельно благодарю нашего подписчика @Paradoxspace за наводку на материалы!⏺️ Личный удар по руководству: почему иск подан персонально против Дарио Амодеи и Бенджамина Манна.⏺️ Скрипт «libgen babysitter» в Slack: как сооснователь компании лично качал терабайты пиратских баз и почему в этот раз не сработает защита через «Fair Use».⏺️ Физическое уничтожение книг: как у Anthropic работала закрытая фабрика оцифровки бумаги со срезанием переплётов.⏺️ Наследие OpenAI: базы данных, которые перекочевали из ранних экспериментов с GPT-3.
Подробный разбор с выжимкой из иска, цитатами и аналитикой, чем это грозит рынку ИИ, уже на VC:
👉 Читать полное расследование на VC.ru
#Anthropic #Claude #SonyMusic #Расследование #Копирайт #ИИ #BrainAidAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥4
Джимми Дональдсон заключил многолетнее партнерство с Google, о котором сообщается в блоге компании.
В рамках этого масштабного сотрудничества в каждом из своих новых видео на YouTube MrBeast будет обращаться к Gemini за пошаговыми инструкциями.
В видео покажут работу ИИ в качестве помощника в ситуациях, когда нет доступа к справочникам или обычному поиску, но есть смартфон.
Этот экстремальный эксперимент посвящен выживанию в дикой природе, где нейросеть станет советчиком команды в условиях джунглей, пустыни и Арктики.
Новые видео стартуют уже 5 сентября на официальном канале MrBeast.
Для команды Google это беспрецедентный проект, который прорекламирует возможности искусственного интеллекта на гигантскую аудиторию, ведь сейчас у Джимми более 515 миллионов подписчиков.
Компания Google рекомендует обратить внимание на сами формулировки запросов в видео. В подобных проектах часто показывают, как составлять промпты, чтобы получать ответы без лишнего текста.
Эти шаблоны можно использовать и в повседневных задачах: от управления проектами до планирования поездок.
#MrBeast #GoogleGemini #ИИвжизни #ЛайфхакиИИ #ПрактическийИИ #BrainAidAI
В рамках этого масштабного сотрудничества в каждом из своих новых видео на YouTube MrBeast будет обращаться к Gemini за пошаговыми инструкциями.
В видео покажут работу ИИ в качестве помощника в ситуациях, когда нет доступа к справочникам или обычному поиску, но есть смартфон.
Этот экстремальный эксперимент посвящен выживанию в дикой природе, где нейросеть станет советчиком команды в условиях джунглей, пустыни и Арктики.
Новые видео стартуют уже 5 сентября на официальном канале MrBeast.
Для команды Google это беспрецедентный проект, который прорекламирует возможности искусственного интеллекта на гигантскую аудиторию, ведь сейчас у Джимми более 515 миллионов подписчиков.
Компания Google рекомендует обратить внимание на сами формулировки запросов в видео. В подобных проектах часто показывают, как составлять промпты, чтобы получать ответы без лишнего текста.
Эти шаблоны можно использовать и в повседневных задачах: от управления проектами до планирования поездок.
#MrBeast #GoogleGemini #ИИвжизни #ЛайфхакиИИ #ПрактическийИИ #BrainAidAI
👍6⚡4🔥2🐳1
Гугл-карты для смертников: как поход на Шасту превратился в спор с Google
История, о которой пишет TechCrunch, произошла на самом деле. Трое туристов из Розвилла планировали подняться на вершину горы Шаста и спуститься к обеду. Вместо этого они добрались до пика только к 19:00, хотя по правилам альпинизма поворачивать назад следовало не позже полудня. На спуске группа заблудилась в каньоне Мад-Крик, один из участников повредил колено, и вместо восьмичасового похода туристам пришлось провести ночь на склоне горы в ожидании спасателей.
Высота Шасты — 14 179 футов, и такие маршруты требуют серьезной подготовки. При этом внимание привлекла не сама спасательная операция, а поиск виновных.
Туристы заявили спасателям, что маршрут и список снаряжения для них составил Google Gemini, после чего офис шерифа округа Сискию возложил ответственность на чат-бота.
Заявление шерифа разошлось по СМИ в категоричной форме, без оговорок о специфике работы языковых моделей:
Шериф Джеремайя Лару назвал ИИ главным виновником инцидента.
Материалы об этом опубликовали LA Times и The Independent: по версии изданий, туристы едва не погибли из-за доверия к Gemini.
Как сообщает PCMag, в Google провели внутреннюю проверку и не смогли воспроизвести опасные рекомендации по запасам еды и воды. Представители компании в комментарии для Inc.com подчеркнули, что модель в принципе может ошибаться, и интерфейс содержит предупреждения об этом, а проверять факты обязан сам пользователь.
При этом точные запросы туристов к Gemini не публиковались. Неизвестно, указывали ли они реальную сложность маршрута, запрашивали ли облегченную раскладку или ввели общий запрос в духе "составь список для похода на гору". Без исходных данных подтвердить выводы шерифа невозможно.
Также, в отчетах спасателей есть и другие подробности, не попавшие в громкие заголовки. Группа нарушила базовое правило альпинизма и пошла на подъем после полудня. У туристов не было офлайн-карт на случай потери сигнала, а снаряжение не позволяло провести автономную ночевку.
Даже если чат-бот ошибся в расчетах, решение продолжать подъем во второй половине дня группа принимала самостоятельно.
Инцидент произошел за несколько дней до анонса совместного проекта Google с блогером MrBeast, где Gemini рекламировали, как инструмент выживания в экстремальных условиях, отмечают LA Times и Independent. Для маркетинга компании событие оказалось крайне несвоевременным.
В итоге шерифу проще публично обвинить чат-бот, чем разбирать цепочку человеческих ошибок: от отсутствия карт до срыва графика подъема.
С другой стороны, Google активно продвигает ИИ-ассистентов, как надежных помощников в путешествиях. Когда компания заявляет об универсальности советов модели, любая неточность в критической ситуации неизбежно оборачивается против разработчиков.
#ИИ #Google #Gemini #безопасность #технологии #BrainAidAI
История, о которой пишет TechCrunch, произошла на самом деле. Трое туристов из Розвилла планировали подняться на вершину горы Шаста и спуститься к обеду. Вместо этого они добрались до пика только к 19:00, хотя по правилам альпинизма поворачивать назад следовало не позже полудня. На спуске группа заблудилась в каньоне Мад-Крик, один из участников повредил колено, и вместо восьмичасового похода туристам пришлось провести ночь на склоне горы в ожидании спасателей.
Высота Шасты — 14 179 футов, и такие маршруты требуют серьезной подготовки. При этом внимание привлекла не сама спасательная операция, а поиск виновных.
Туристы заявили спасателям, что маршрут и список снаряжения для них составил Google Gemini, после чего офис шерифа округа Сискию возложил ответственность на чат-бота.
Заявление шерифа разошлось по СМИ в категоричной форме, без оговорок о специфике работы языковых моделей:
Это был критический просчет, поскольку Gemini посоветовал им взять гораздо меньше еды и воды, чем требовалось их группе, особенно когда их запланированное восьмичасовое восхождение превратилось в многодневное испытание.
Шериф Джеремайя Лару назвал ИИ главным виновником инцидента.
Материалы об этом опубликовали LA Times и The Independent: по версии изданий, туристы едва не погибли из-за доверия к Gemini.
Как сообщает PCMag, в Google провели внутреннюю проверку и не смогли воспроизвести опасные рекомендации по запасам еды и воды. Представители компании в комментарии для Inc.com подчеркнули, что модель в принципе может ошибаться, и интерфейс содержит предупреждения об этом, а проверять факты обязан сам пользователь.
При этом точные запросы туристов к Gemini не публиковались. Неизвестно, указывали ли они реальную сложность маршрута, запрашивали ли облегченную раскладку или ввели общий запрос в духе "составь список для похода на гору". Без исходных данных подтвердить выводы шерифа невозможно.
Также, в отчетах спасателей есть и другие подробности, не попавшие в громкие заголовки. Группа нарушила базовое правило альпинизма и пошла на подъем после полудня. У туристов не было офлайн-карт на случай потери сигнала, а снаряжение не позволяло провести автономную ночевку.
Даже если чат-бот ошибся в расчетах, решение продолжать подъем во второй половине дня группа принимала самостоятельно.
Инцидент произошел за несколько дней до анонса совместного проекта Google с блогером MrBeast, где Gemini рекламировали, как инструмент выживания в экстремальных условиях, отмечают LA Times и Independent. Для маркетинга компании событие оказалось крайне несвоевременным.
В итоге шерифу проще публично обвинить чат-бот, чем разбирать цепочку человеческих ошибок: от отсутствия карт до срыва графика подъема.
С другой стороны, Google активно продвигает ИИ-ассистентов, как надежных помощников в путешествиях. Когда компания заявляет об универсальности советов модели, любая неточность в критической ситуации неизбежно оборачивается против разработчиков.
#ИИ #Google #Gemini #безопасность #технологии #BrainAidAI
⚡2👍2🔥2❤1🤔1
Наткнулся на свежий отчет на сайте arXiv, где авторы делятся автономной мультиагентной системой GeoAI для экологической навигации судов в Арктике.
Оказывается, сейчас навигация в северных широтах развивается бешеными темпами, а стандартная морская навигация считает только 2 параметра, это время в пути и расход топлива.
В условиях таяния льдов это превращается в проблему, где самый «эффективный» маршрут с точки зрения расхода солярки часто режет путь прямо через охраняемые зоны размножения нерп, миграции китов и нерестилища.
И, вместо того, чтобы скармливать терабайты разнородных слоев одной тяжелой LLM (которая в таких условиях быстро начнет галлюцинировать), разработчики проекта разделили систему на специализированных агентов:
При этом система построена по принципу «человек в контуре» (Human-in-the-loop): агенты берут на себя всю тяжелую математику, расчеты и обработку спутниковых слоев, а окончательное решение по маршруту остается за капитаном судна.
Таким образом, система рассчитывает лучший и, самое главное, безопасный для животных маршрут, а судно обходит уязвимые экосистемы стороной, не рискуя застрять во льдах и не сжигая лишние тонны соляры.
Все материалы исследования опубликованы в открытом доступе. В них описана координация между агентами и процесс объединения экологических карт с навигационными данными. Исходный код и документация доступны на странице проекта и в репозитории на GitHub.
❗️ Данный пост был сгенерирован автоматически без вмешательства человека, в боте @BrainAidPosting_bot
#ИИ #GeoAI #Мультиагенты #Арктика #Экология #BrainAidAI
Оказывается, сейчас навигация в северных широтах развивается бешеными темпами, а стандартная морская навигация считает только 2 параметра, это время в пути и расход топлива.
В условиях таяния льдов это превращается в проблему, где самый «эффективный» маршрут с точки зрения расхода солярки часто режет путь прямо через охраняемые зоны размножения нерп, миграции китов и нерестилища.
И, вместо того, чтобы скармливать терабайты разнородных слоев одной тяжелой LLM (которая в таких условиях быстро начнет галлюцинировать), разработчики проекта разделили систему на специализированных агентов:
1. Агент сбора данных: в реальном времени подтягивает и приводит к единому виду ледовую обстановку, физические препятствия и актуальные границы чувствительных экозон;
2. Агент оптимизации: генерирует варианты прокладки курса на основе многокритериального анализа, балансируя между безопасностью судна и экологическим следом;
3. Агент поддержки решений: использует алгоритмы skyline-фильтрации (метод отбора по Парето, который отсекает варианты, уступающие другим сразу по всем параметрам, и оставляет только наилучшие компромиссы), убирая заведомо проигрышные сценарии и формируя прозрачную выборку для штурмана.
При этом система построена по принципу «человек в контуре» (Human-in-the-loop): агенты берут на себя всю тяжелую математику, расчеты и обработку спутниковых слоев, а окончательное решение по маршруту остается за капитаном судна.
Таким образом, система рассчитывает лучший и, самое главное, безопасный для животных маршрут, а судно обходит уязвимые экосистемы стороной, не рискуя застрять во льдах и не сжигая лишние тонны соляры.
Все материалы исследования опубликованы в открытом доступе. В них описана координация между агентами и процесс объединения экологических карт с навигационными данными. Исходный код и документация доступны на странице проекта и в репозитории на GitHub.
#ИИ #GeoAI #Мультиагенты #Арктика #Экология #BrainAidAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5⚡2👍2
Google представили AlphaGenome Atlas — инструмент, который буквально меняет подход к изучению ДНК.
Суть в том, что раньше ученым приходилось тратить годы на эксперименты, чтобы понять, как конкретная мутация в геноме влияет на организм.
Теперь же исследователи получили доступ к предиктивной карте, которая содержит предсказания для всех возможных изменений «букв» в ДНК. Это не просто база данных, а инструмент, который буквально «просчитывает» последствия генетических правок еще до того, как они будут изучены в лаборатории.
Ценность этого инструмента для человека заключается в скорости разработки лекарств. Когда ИИ берет на себя рутину по анализу миллионов вариантов изменений в геноме, это радикально сокращает время, которое проходит от обнаружения болезни до создания терапии.
Как пишет сама команда Google, цель этого проекта не просто составить список данных, а превратить знания о биологии в прикладную плоскость.
ИИ-система помогает ученым быстрее находить причины редких заболеваний и понимать, почему одни методы лечения работают, а другие — нет.
И, это именно тот случай, когда ИИ становится не просто игрушкой, а инструментом, который в будущем может спасти миллионы жизней.
#ИИ #GoogleDeepMind #Биотехнологии #AlphaGenome #Наука #BrainAidAI
Суть в том, что раньше ученым приходилось тратить годы на эксперименты, чтобы понять, как конкретная мутация в геноме влияет на организм.
Теперь же исследователи получили доступ к предиктивной карте, которая содержит предсказания для всех возможных изменений «букв» в ДНК. Это не просто база данных, а инструмент, который буквально «просчитывает» последствия генетических правок еще до того, как они будут изучены в лаборатории.
Ценность этого инструмента для человека заключается в скорости разработки лекарств. Когда ИИ берет на себя рутину по анализу миллионов вариантов изменений в геноме, это радикально сокращает время, которое проходит от обнаружения болезни до создания терапии.
Как пишет сама команда Google, цель этого проекта не просто составить список данных, а превратить знания о биологии в прикладную плоскость.
ИИ-система помогает ученым быстрее находить причины редких заболеваний и понимать, почему одни методы лечения работают, а другие — нет.
И, это именно тот случай, когда ИИ становится не просто игрушкой, а инструментом, который в будущем может спасти миллионы жизней.
#ИИ #GoogleDeepMind #Биотехнологии #AlphaGenome #Наука #BrainAidAI
🔥4⚡2❤2👍2👏1