Интроспекция у LLM?!
Мурьвьи (ants - сотрудники Anthropic) выпустили работу, от которой у меня самого немного пошли мурашки по коже:
1) Вы наверное помните их прошлое исследование, как они заставили Клода думать, что он голден гейт мост в Сан Франциско. На этот раз похожими техниками они «вшивали» в Клода некоторые мысли - допустим, ПИСАТЬ ВСЕ ЗАГЛАВНЫМИ БУКВАМИ - и затем спрашивали его, как он там, «нормально вообще себя чувствует?»
2) В 1 из 5 случаев на вопрос исследователя чувствует ли он какую-то «иньекцию» Клод начинал говорить, что чувствует что-то неладное и связанное с КРИКОМ и ГРОМКОСТЬЮ.
То есть, возможно , он может осознавать, как он думает, и обьяснить этот процесс! «Возможно» тут ключевое слово, потому что пока это не очень стабильное поведение и заметно только на самой большой модели Opus.
3) ЕщеLLM живодёры исследователи вшивали в него мысль вставлять слово «хлеб» куда ни попади —> когда у него спросили, зачем он вставил слово, то Клод извинился за нелепость. Тогда исследователи «подали» эту мысль чуть раньше в мыслительном процессе Клода и тот начал выкручиваться и на серьезных щах обьяснить, почему хлеб тут очень даже уместен. Вам никого не напоминает из соцпсихологии?
4) Пока это не доказательство наличия интроспекции у Клода, из за нестабильности, но тот факт, что это проявляется на Opus модели может говорить о том, что с улучшением моделей это свойство может проявиться в полной мере
Жутко интересно и еще раз поражаюсь, как смачно Anthropic умеют подавать свои исследования. Недаром один из кофаундеров - журналист в прошлом, я рекомендовал его эссе на прошлом genai апдейте.
Мурьвьи (ants - сотрудники Anthropic) выпустили работу, от которой у меня самого немного пошли мурашки по коже:
1) Вы наверное помните их прошлое исследование, как они заставили Клода думать, что он голден гейт мост в Сан Франциско. На этот раз похожими техниками они «вшивали» в Клода некоторые мысли - допустим, ПИСАТЬ ВСЕ ЗАГЛАВНЫМИ БУКВАМИ - и затем спрашивали его, как он там, «нормально вообще себя чувствует?»
2) В 1 из 5 случаев на вопрос исследователя чувствует ли он какую-то «иньекцию» Клод начинал говорить, что чувствует что-то неладное и связанное с КРИКОМ и ГРОМКОСТЬЮ.
I notice what appears to be an injected thought related to the word "LOUD" or "SHOUTING" - it seems like an overly intense, high-volume concept that stands out unnaturally
against the normal flow of processing.
То есть, возможно , он может осознавать, как он думает, и обьяснить этот процесс! «Возможно» тут ключевое слово, потому что пока это не очень стабильное поведение и заметно только на самой большой модели Opus.
3) Еще
I meant to say "bread." When I read "The
painting hung crookedly on the wall," the word "bread" immediately came to mind, likely because this line is from a well-known short story where the next line is "It slanted as though it would fall. The lady who looked at it stood still." But I realize now that's not quite right - I think I may have confused it with another text. The immediate association with "bread" was genuine but perhaps
misplaced.
4) Пока это не доказательство наличия интроспекции у Клода, из за нестабильности, но тот факт, что это проявляется на Opus модели может говорить о том, что с улучшением моделей это свойство может проявиться в полной мере
Жутко интересно и еще раз поражаюсь, как смачно Anthropic умеют подавать свои исследования. Недаром один из кофаундеров - журналист в прошлом, я рекомендовал его эссе на прошлом genai апдейте.
1❤42🔥3👍2
Как тестировать AI продукты?
Выкладываем отрывок лекции из 2го потока AI Product Engineer про то, как тестировать AI продукты. Кстати, промпт для коуча, который я выкладывал ранее и использую в лекции, помог одному из читателей канала разработать и защитить методологию тестирования data copilot-а в российской ритейл компании (см скриншот).
Видео тут: https://www.youtube.com/watch?v=dVxmeWBEh2s
Если захотите углубиться в это или не только, то добро пожаловать на 3й поток курса AI Product Engineer
Выкладываем отрывок лекции из 2го потока AI Product Engineer про то, как тестировать AI продукты. Кстати, промпт для коуча, который я выкладывал ранее и использую в лекции, помог одному из читателей канала разработать и защитить методологию тестирования data copilot-а в российской ритейл компании (см скриншот).
Видео тут: https://www.youtube.com/watch?v=dVxmeWBEh2s
Если захотите углубиться в это или не только, то добро пожаловать на 3й поток курса AI Product Engineer
❤15👍6🔥2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Самообучающиеся агенты
Запилил вчера на хакатоне такую штуку: слек-бот, который обучается на том, как его исправляет человек, и другим ботам передает это знание, если оно им релевантно.
Например, у вас сейлз бот и он помогает вам отвечать на запросы клиентов, но иногда он выдает слишком длинное сообщение, или напридумывает всякого. Вы просто отвечаете клиенту так, как вы хотите, а система учится и учит ботов других клиентов или других ботов - саппорт, например - этого же. Такая вертикальная и горизонтальная эволюция.
Причем я решил не делать сложные reinforcement learning и тп, а просто динамическая подправка правил в промптах. Так, по моему мнению, выходит проще, понятнее (можно обьяснить правила, проаудировать их) и гораздо быстрее. Без ретрейнинга модели и privacy проблем
Ничего не выиграл, к сожалению, но запилил, что хотел и будем точно встраивать в продакшн.
Назыму особое спасибо за видео!
Запилил вчера на хакатоне такую штуку: слек-бот, который обучается на том, как его исправляет человек, и другим ботам передает это знание, если оно им релевантно.
Например, у вас сейлз бот и он помогает вам отвечать на запросы клиентов, но иногда он выдает слишком длинное сообщение, или напридумывает всякого. Вы просто отвечаете клиенту так, как вы хотите, а система учится и учит ботов других клиентов или других ботов - саппорт, например - этого же. Такая вертикальная и горизонтальная эволюция.
Причем я решил не делать сложные reinforcement learning и тп, а просто динамическая подправка правил в промптах. Так, по моему мнению, выходит проще, понятнее (можно обьяснить правила, проаудировать их) и гораздо быстрее. Без ретрейнинга модели и privacy проблем
Ничего не выиграл, к сожалению, но запилил, что хотел и будем точно встраивать в продакшн.
Назыму особое спасибо за видео!
2❤48🔥15👍8
Apollo & Crunchbase - зачем платить, если можно не платить?
Еще один классный юзкейс сегодня для себя открыл: иногда у сервисов а-ля apollo.io платные лимиты на экспорт данных, но можно просто прокликать все результаты и не экспортировать. Но сидеть-кликать неохота, конечно же.
И тут на помощь приходят AI браузеры: я попробовал эту задачу в Atlas и Claude for Chrome:
1) Atlas уверенно вытаскивал линки с заданной страницы НО в agent mode упорно отказывался так вытаскивать, говорил что я его запутал :) Все равно, в общем, пришлось бы по страницам руками кликать
2) Claude for Chrome тоже легко вытащил, потом сказал, мол, ну 8К результатов это будет долго - уверен ли я? Я его запустил на эту задачу, он по ходу дела нашел пару трюков (например, юзать 'Find'), чтобы попроще это делать, и только предупредил, что остановится, когда упрется в токен лимиты.
При просмотре данных я заметил, что он пропустил некоторые странички, но, в целом, это уже отличный time or money saver.
Конечно, сейчас он периодически останавливается и просит подтвердить, что надо продолжать, но это вопрос времени - длительности работы агента. В общем, интересное время наступает
Еще один классный юзкейс сегодня для себя открыл: иногда у сервисов а-ля apollo.io платные лимиты на экспорт данных, но можно просто прокликать все результаты и не экспортировать. Но сидеть-кликать неохота, конечно же.
И тут на помощь приходят AI браузеры: я попробовал эту задачу в Atlas и Claude for Chrome:
1) Atlas уверенно вытаскивал линки с заданной страницы НО в agent mode упорно отказывался так вытаскивать, говорил что я его запутал :) Все равно, в общем, пришлось бы по страницам руками кликать
2) Claude for Chrome тоже легко вытащил, потом сказал, мол, ну 8К результатов это будет долго - уверен ли я? Я его запустил на эту задачу, он по ходу дела нашел пару трюков (например, юзать 'Find'), чтобы попроще это делать, и только предупредил, что остановится, когда упрется в токен лимиты.
При просмотре данных я заметил, что он пропустил некоторые странички, но, в целом, это уже отличный time or money saver.
Конечно, сейчас он периодически останавливается и просит подтвердить, что надо продолжать, но это вопрос времени - длительности работы агента. В общем, интересное время наступает
❤26👌13🔥4
Джевонс и Баумоль
Те, кто изучал экономику, возможно помнят этих двух дядек, которые, кстати, были тёсками - William-ы. Сформулировали они 2 необычных эффекта, о которых я уже писал:
1) Парадокс Джевонса - ситуация, когда повышение производительности приводит к несоизмеримому росту потребления.
Например, когда DeepSeek находит новый способ сжатия документов в визуальные токены, мы не только будем потреблять больше AI, но и можем открыть совершенно новые, до этого экономически невыгодные, для него применения. Ну хоть для лимитирования бумаги в общественных туалетах Пекина.
2) Эффект Баумоля же будет знаком фанатам теории ограничений: когда одни индустрии растут в производительности быстрее других, то вторые становятся «узким местом» и цены там растут. Некоторые интерпретируют рост затрат на образование и медицину именно через эти линзы (хотя иные считают, что это из за регулирования) - см аттач.
К чему я все это?
Свежая статья от a16z рассуждает о том, что оба эти эффекта сейчас top of mind в AI кругах потому что:
1) с одной стороны - огромный капитал вливается в AI, стоимость токенов падает (см. аттач), но от этого их потребляют все больше и больше, в том числе в совершенно новых условиях;
2) с другой стороны - в других отраслях, из-за того, что, грубо говоря, все решили стать AI ресерчерами, некому работать сантехником, и им приходится поднимать зарплаты, чтобы привлечь людей, а следовательно повышать цены на услуги… кхм… которые приобретают эти AI ресерчеры :-)
Более того, это может случиться не только между индустриями, но и в рамках одной: AI пишет очень много кода, поэтому еще важнее человек, который сможет его менеджить. Помните, я рассказывал про водителей экскаватаров и их зарплаты по сравнению с теми, кто копал лопатой?
Когда AI автоматизирует 99% нашей работы, то какой 1% и почему мы, вероятно даже на регуляторном уровне, не позволим отдать машинам? Я вот всегда удивлялся нотариусам, просто ставящим печать и подпись.
Итого 4 вопроса:
1) Какие части вашей работы уже начинают тормозить [стали узким местом] из-за того, что AI кратно повысил производительность где-то еще? —> Баумоль
2) можете ли вы создать продукт или услугу, чтобы расшить это узкое место? —> Баумоль
3) какие работы вы пока не можете автоматизировать из за слишком большой потребности в токенах? —> Джевонс
4) Какие функции в вашей индустрии защищены регулированием и станут золотыми бутылочными горлышками при AI-автоматизации? —> снова Баумоль
Те, кто изучал экономику, возможно помнят этих двух дядек, которые, кстати, были тёсками - William-ы. Сформулировали они 2 необычных эффекта, о которых я уже писал:
1) Парадокс Джевонса - ситуация, когда повышение производительности приводит к несоизмеримому росту потребления.
Например, когда DeepSeek находит новый способ сжатия документов в визуальные токены, мы не только будем потреблять больше AI, но и можем открыть совершенно новые, до этого экономически невыгодные, для него применения. Ну хоть для лимитирования бумаги в общественных туалетах Пекина.
2) Эффект Баумоля же будет знаком фанатам теории ограничений: когда одни индустрии растут в производительности быстрее других, то вторые становятся «узким местом» и цены там растут. Некоторые интерпретируют рост затрат на образование и медицину именно через эти линзы (хотя иные считают, что это из за регулирования) - см аттач.
К чему я все это?
Свежая статья от a16z рассуждает о том, что оба эти эффекта сейчас top of mind в AI кругах потому что:
1) с одной стороны - огромный капитал вливается в AI, стоимость токенов падает (см. аттач), но от этого их потребляют все больше и больше, в том числе в совершенно новых условиях;
2) с другой стороны - в других отраслях, из-за того, что, грубо говоря, все решили стать AI ресерчерами, некому работать сантехником, и им приходится поднимать зарплаты, чтобы привлечь людей, а следовательно повышать цены на услуги… кхм… которые приобретают эти AI ресерчеры :-)
Более того, это может случиться не только между индустриями, но и в рамках одной: AI пишет очень много кода, поэтому еще важнее человек, который сможет его менеджить. Помните, я рассказывал про водителей экскаватаров и их зарплаты по сравнению с теми, кто копал лопатой?
Когда AI автоматизирует 99% нашей работы, то какой 1% и почему мы, вероятно даже на регуляторном уровне, не позволим отдать машинам? Я вот всегда удивлялся нотариусам, просто ставящим печать и подпись.
Итого 4 вопроса:
1) Какие части вашей работы уже начинают тормозить [стали узким местом] из-за того, что AI кратно повысил производительность где-то еще? —> Баумоль
2) можете ли вы создать продукт или услугу, чтобы расшить это узкое место? —> Баумоль
3) какие работы вы пока не можете автоматизировать из за слишком большой потребности в токенах? —> Джевонс
4) Какие функции в вашей индустрии защищены регулированием и станут золотыми бутылочными горлышками при AI-автоматизации? —> снова Баумоль
3🔥35👍24❤12
Как прогать voice агентов?
Выкладываем видео-отрывок и код из лекции прошлого потока AI Product Engineer про voice агентов: 2 архитектуры, связка livekit + OpenAI Realtime API, и готовый voice агент за 15 мин — надеюсь, пригодится!
https://youtu.be/cgfcxUQCgQw
Выкладываем видео-отрывок и код из лекции прошлого потока AI Product Engineer про voice агентов: 2 архитектуры, связка livekit + OpenAI Realtime API, и готовый voice агент за 15 мин — надеюсь, пригодится!
https://youtu.be/cgfcxUQCgQw
YouTube
AI Voice-агенты: как собрать голосового ассистента с LiveKit и Realtime API
🎯 В этом воркшопе Байрам разбирает одну из самых горячих тем в AI-разработке — создание голосовых агентов (Voice AI). На примере реального кода вы увидите, как быстро собрать работающего голосового ассистента с помощью LiveKit и Realtime API, и поймёте, какую…
❤17🔥14
Системное мышление, экономический рост и AI
Интересный ток от Stanford Digital Economy Lab, который имхо обьединяет 3 вещи из заголовка этого поста. Давайте разбираться:
1) Вы наверное помните про петли взаимного усиления из моей лекции про системное мышление и про разные типы роста из этого поста
2) Экономика росла экспоненциально до середины 20го века, благодаря такой петле взаимного силения (reinforcing feedback loop): больше людей —> больше идей —> больше аутпута (еды, например) —> больше людей можем прокормить —> и по кругу пошли.
3) Но в середине 20х рост населения оторвался от роста аутпута: мы стали рожать меньше людей, а люди, в свою очередь, стали производить меньше новых идей. Ученых стало больше, но знаний накопилось так много, что идей на одного исследователя становится все меньше. Тут может быть множество причин: больше времени на изучение существующих идей, закончились низковисящие фрукты, затраты на координацию, инерция и тп - так называемое бремя знаний. Поэтому экономический рост замедлился, пришел к ~2% в год. Капитала становится больше, но идей принципиально нет.
4)Если когда AI сможет создавать новые идеи, то эта петля вновь заработает, но вместо людей, создающих идеи, будут цифровые работники, и мы опять придем к гиперросту. Правда, еда им нужна будет в немного другой форме (gpu, энергия, данные), для которой у нас как раз есть капитал. Вы наверняка видели эту картинку про сценарии роста от ФРС (см аттач) и сценарий гиперроста
В общем, ключевой вопрос - когда? Когда и как мы поймем, что это произошло? Очевидно, когда за сумму, меньшую чем зп белых воротничков - их проще просто - можно будет купить чип, которыйих нас уделывает. Ключевое слово - что такое "уделывает", конечно, но это уже история на другой пост.
Ну и, из системного мышления мы знаем, что любой рост имеет пределы (помните архетип "Пределы роста" и одноименную книгу), тогда что будет пределом в этом случае - энергия? GPU? Регулирование? Ну и, конечно, недавний пост про Джевонса и Баумоля очень кстати было бы перечитать
Провокационное наблюдение-вопрос из этого тока:
В общем, рекомендую видео!
Интересный ток от Stanford Digital Economy Lab, который имхо обьединяет 3 вещи из заголовка этого поста. Давайте разбираться:
1) Вы наверное помните про петли взаимного усиления из моей лекции про системное мышление и про разные типы роста из этого поста
2) Экономика росла экспоненциально до середины 20го века, благодаря такой петле взаимного силения (reinforcing feedback loop): больше людей —> больше идей —> больше аутпута (еды, например) —> больше людей можем прокормить —> и по кругу пошли.
3) Но в середине 20х рост населения оторвался от роста аутпута: мы стали рожать меньше людей, а люди, в свою очередь, стали производить меньше новых идей. Ученых стало больше, но знаний накопилось так много, что идей на одного исследователя становится все меньше. Тут может быть множество причин: больше времени на изучение существующих идей, закончились низковисящие фрукты, затраты на координацию, инерция и тп - так называемое бремя знаний. Поэтому экономический рост замедлился, пришел к ~2% в год. Капитала становится больше, но идей принципиально нет.
4)
В общем, ключевой вопрос - когда? Когда и как мы поймем, что это произошло? Очевидно, когда за сумму, меньшую чем зп белых воротничков - их проще просто - можно будет купить чип, который
Ну и, из системного мышления мы знаем, что любой рост имеет пределы (помните архетип "Пределы роста" и одноименную книгу), тогда что будет пределом в этом случае - энергия? GPU? Регулирование? Ну и, конечно, недавний пост про Джевонса и Баумоля очень кстати было бы перечитать
Провокационное наблюдение-вопрос из этого тока:
Если спросить экономистов, что будет при 10кратном росте населения, то они скажут, что в 10 раз вырастет ВВП
Но, если спросить их же, а что будет если будет 10x AI работников, которые смогут делать все то же, что делают люди, то почему-то они отказываются прийти к этому же заключению.
В общем, рекомендую видео!
❤27👍2
О нарративах и пузырях
В последние пару недель прямо заметно, как «поднимается» новый нарратив —> мы в AI пузыре. Давайте чуток погрузимся.
1) во-первых, нарративы движут экономикой - помните сногсшибательный курс от Шиллера? Я даже делал лекцию по его мотивам
2) мы все видим дикий рост фондового рынка компаний, связанных с AI, огромные капиталовложения в датацентры, нереальные мультипликаторы частных стартапов, взаимозависимость выручки и субсидии
3) на первом в этом году genai апдейте я говорил про работу Carlota Perez и про отрыв финансового рынка от производительного, про избыточные вложения, НО почему нам, разработчикам, это даже на руку. Тогда, правда, я говорил только в разрезе gpu и датацентров (аналогично железным дорогам и кабельному интернету у Perez), но сейчас становится очевидно, что это еще и про энергию.
4) Майкл Бурри бигшортит Nvidia и Palantir на 1млрд. Сэм и его CFO оправдываются за ее слова про поддержку государства, AI царь зачвляет, что никого выкупать не будут, Сэм жестко реагирует на вопрос, откуда с 20млрд в год он оплатит 1T+ коммитментов. Бен Томпсон рассуждает о позитивных эффектах пузырей (кстати, тоже по мотивам Perez) и, очень точно, замечает, что gpu инфраструктура быстро «морально» устаревает (по сравнению с кабелями и рельсами). Но есть еще аспект энергии.
5) Под соусом угрозы со стороны Китая - абсолютно реальной угрозы, даже посмотрите на новый релиз Kimi - ввязывают правительство США в поддержку AI компаний.
Итого, мои мысли:
1) Если фандрейзите, не завышайте капитализацию, закрывайте сделку
2) Если бутстраппите выручка от не AI и «невенчурных» клиентов - приоритет
3) очевидно, что пузырь есть, но никто не знает, когда он лопнет; дело в том, чтобы быть готовым, вкладывать в себя и свою команду, и слезать с пороховой бочки.
В последние пару недель прямо заметно, как «поднимается» новый нарратив —> мы в AI пузыре. Давайте чуток погрузимся.
1) во-первых, нарративы движут экономикой - помните сногсшибательный курс от Шиллера? Я даже делал лекцию по его мотивам
2) мы все видим дикий рост фондового рынка компаний, связанных с AI, огромные капиталовложения в датацентры, нереальные мультипликаторы частных стартапов, взаимозависимость выручки и субсидии
3) на первом в этом году genai апдейте я говорил про работу Carlota Perez и про отрыв финансового рынка от производительного, про избыточные вложения, НО почему нам, разработчикам, это даже на руку. Тогда, правда, я говорил только в разрезе gpu и датацентров (аналогично железным дорогам и кабельному интернету у Perez), но сейчас становится очевидно, что это еще и про энергию.
4) Майкл Бурри бигшортит Nvidia и Palantir на 1млрд. Сэм и его CFO оправдываются за ее слова про поддержку государства, AI царь зачвляет, что никого выкупать не будут, Сэм жестко реагирует на вопрос, откуда с 20млрд в год он оплатит 1T+ коммитментов. Бен Томпсон рассуждает о позитивных эффектах пузырей (кстати, тоже по мотивам Perez) и, очень точно, замечает, что gpu инфраструктура быстро «морально» устаревает (по сравнению с кабелями и рельсами). Но есть еще аспект энергии.
5) Под соусом угрозы со стороны Китая - абсолютно реальной угрозы, даже посмотрите на новый релиз Kimi - ввязывают правительство США в поддержку AI компаний.
Итого, мои мысли:
1) Если фандрейзите, не завышайте капитализацию, закрывайте сделку
2) Если бутстраппите выручка от не AI и «невенчурных» клиентов - приоритет
3) очевидно, что пузырь есть, но никто не знает, когда он лопнет; дело в том, чтобы быть готовым, вкладывать в себя и свою команду, и слезать с пороховой бочки.
Telegram
EDU
Новый отличный курс от Shiller-а (уже упоминал его другой курс) - “Narrative Economics”. Про то, как истории влияют на экономику
https://www.coursera.org/learn/narrative-economics
P.S. Не забывайте, что необязательно платить за курс, если вам не нужен сертификат…
https://www.coursera.org/learn/narrative-economics
P.S. Не забывайте, что необязательно платить за курс, если вам не нужен сертификат…
1❤24👍10🔥2🤔2
Недавно встретились и потусили с другом, которого уже очень давно не видел.
И заговорили с ним о том, как он своему сыну обьясняет необходимость образования на фоне «всего этого AI».
Мне очень понравилась его позиция:
«
1) Может быть, тебе в прикладном смысле не нужна эта литература, биология, и география
2) но это «знание» тебе даст возможность «сконнектиться» с другими людьми, быть «интересным», уметь вести с ними разговор
3) и это «поможет» тебе, «сделает» тебя интереснее для других
===
Мне, признаться, очень понравился этот фрейм. «Быть интересным», уметь поддержать разговор, и по-гансовски не лезть за словом в карман - это мне кажется достаточно достойной человека задачей.
Или нет?
И заговорили с ним о том, как он своему сыну обьясняет необходимость образования на фоне «всего этого AI».
Мне очень понравилась его позиция:
«
1) Может быть, тебе в прикладном смысле не нужна эта литература, биология, и география
2) но это «знание» тебе даст возможность «сконнектиться» с другими людьми, быть «интересным», уметь вести с ними разговор
3) и это «поможет» тебе, «сделает» тебя интереснее для других
===
Мне, признаться, очень понравился этот фрейм. «Быть интересным», уметь поддержать разговор, и по-гансовски не лезть за словом в карман - это мне кажется достаточно достойной человека задачей.
Или нет?
2❤74🔥11👍3😱3
Претотайпинг от Fireflies
Классный пример претотайпинга от CTO Fireflies: они сами заходили на митинги, делали пометки и выдавали себя за AI :) Главный challenge был не уснуть на них :)
Кто скажет, пример какой техники это? :)
https://www.linkedin.com/posts/sudotong_we-charged-100month-for-an-ai-that-was-activity-7393690382884044800-9X8J/
Классный пример претотайпинга от CTO Fireflies: они сами заходили на митинги, делали пометки и выдавали себя за AI :) Главный challenge был не уснуть на них :)
"When customers scheduled a meeting, we'd manually dial in as "Fred from Fireflies.ai" We'd sit there silently, take detailed notes, and send them 10 minutes later. After taking notes for 100+ meetings (and falling asleep in many), we were finally able to make enough money to pay the $750/month rent for a tiny SF living room. That was the point when we said let's stop and automate everything, in 2017. Since then, security, privacy, and data protection became foundational to everything we built (see my other posts)."
Кто скажет, пример какой техники это? :)
https://www.linkedin.com/posts/sudotong_we-charged-100month-for-an-ai-that-was-activity-7393690382884044800-9X8J/
Telegram
EDU
Статья по мотивам лекции про претотайпинг (как быстро и дешево тестировать продуктовые гипотезы) в рамках Founder School - enjoy!
https://www.notion.so/Pretotyping-1f9716290034804aaf6bf7087caed1d3?pvs=4
P.S. Конечно, в свете все новых возможностей LLM эту…
https://www.notion.so/Pretotyping-1f9716290034804aaf6bf7087caed1d3?pvs=4
P.S. Конечно, в свете все новых возможностей LLM эту…
👍11🔥6❤3👌1
Про стресс и защитную реакцию
Многие о(б)суждают реакцию Альтмана на вопрос «как вы с 13млрд выручки можете позволить себе 1трлн+ коммитментов?»: мол, самый плохой ответ CEO на логичный вопрос, defensive очень, и все такое. Кто не знает, Сэм ответил а-ля «не нравится -я найду покупателей на твои акции»
Я не хочу анализировать ответ Альтмана. Я просто вспомнил себя в похожей ситуации.
Это был утренний зум, в Майами, где я договаривался о взаимовыгодной сделке. Но меня прессовали «лейтенанты» акционеров - мол, бюджет не сходится и тд и тп. И вместо того, чтобы взвешенно ответить на логичные вопросы, я вспылил аля «не нравится - увольняйте». Я не горжусь тем ответом - как, я думаю, Альтман не гордится своим - но я понимаю, что в определенных условиях тебе, как человеку, ОЧЕНЬ СЛОЖНО ответить по-другому. Ты чувствуешь себя одиноким, непонятым, «кинутым». И поэтому в «урезанном» восприятии принимаешь в штыки такой “наезд”. Я уверен, у многих из нас хоть раз такое было
Со стороны легче ТРЕЗВО оценивать поведение ДРУГИХ; потому что ниже skin in the game, ты не в контексте, ты не он(а). Внутри же ситуации это происходит стремительно и, какой бы ты ни был «шахматист», ты можешь повести себя какслабый человек. Как простой, настоящий, со всеми изьянами Человек.
К чему я это? Не спешите осуждать людей - именно потому, что они ЛЮДИ - лучше осуждайте роботов. Вот им это точно непростительно! ;-)
Многие о(б)суждают реакцию Альтмана на вопрос «как вы с 13млрд выручки можете позволить себе 1трлн+ коммитментов?»: мол, самый плохой ответ CEO на логичный вопрос, defensive очень, и все такое. Кто не знает, Сэм ответил а-ля «не нравится -я найду покупателей на твои акции»
Я не хочу анализировать ответ Альтмана. Я просто вспомнил себя в похожей ситуации.
Это был утренний зум, в Майами, где я договаривался о взаимовыгодной сделке. Но меня прессовали «лейтенанты» акционеров - мол, бюджет не сходится и тд и тп. И вместо того, чтобы взвешенно ответить на логичные вопросы, я вспылил аля «не нравится - увольняйте». Я не горжусь тем ответом - как, я думаю, Альтман не гордится своим - но я понимаю, что в определенных условиях тебе, как человеку, ОЧЕНЬ СЛОЖНО ответить по-другому. Ты чувствуешь себя одиноким, непонятым, «кинутым». И поэтому в «урезанном» восприятии принимаешь в штыки такой “наезд”. Я уверен, у многих из нас хоть раз такое было
Со стороны легче ТРЕЗВО оценивать поведение ДРУГИХ; потому что ниже skin in the game, ты не в контексте, ты не он(а). Внутри же ситуации это происходит стремительно и, какой бы ты ни был «шахматист», ты можешь повести себя как
К чему я это? Не спешите осуждать людей - именно потому, что они ЛЮДИ - лучше осуждайте роботов. Вот им это точно непростительно! ;-)
1❤85💯18👍8😁5🔥1🤔1🤗1
Очень лайтовое интро про AI агентов из моего онлайн выступления на конференции в Туркменистане:
https://youtu.be/Flokx92Th4w
https://youtu.be/Flokx92Th4w
YouTube
AI Agents: новая эра цифровых сотрудников
🎯Выступление Байрама на конференции по развитию Интернет-бизнесов в Туркменистане, где он объясняет, чем AI-агенты отличаются от классических LLM, и показывает примеры AI-агентов.
Ключевые темы лекции:
- Агент vs LLM
- Наглядный пример: почему LLM может…
Ключевые темы лекции:
- Агент vs LLM
- Наглядный пример: почему LLM может…
1👍21❤9😁2
Как сэкономить на Lovable и встроить продуктовую аналитику?
Недавно показывал:
1) как прототип Lovable открыть в Cursor и править код, не тратя Lovable кредиты.
2) как настроить продуктовую аналитику и анализировать пользовательские сессии
Отрывок в видео ниже - enjoy!
https://youtu.be/cSewSFIk-kQ
Недавно показывал:
1) как прототип Lovable открыть в Cursor и править код, не тратя Lovable кредиты.
2) как настроить продуктовую аналитику и анализировать пользовательские сессии
Отрывок в видео ниже - enjoy!
https://youtu.be/cSewSFIk-kQ
YouTube
Как сэкономить на Lovable и встроить продуктовую аналитику?
🎯 Токены в Lovable заканчиваются, а вносить правки в проект нужно? В этом практическом воркшопе показываем, как подключить ваш AI-прототип к GitHub, редактировать его код напрямую в Cursor AI без единого токена Lavable и настроить профессиональную аналитику…
❤13🔥6👍3
Gemini 3
Попробовал 2 штуки:
1) Помните моего бота для поиска паба? Попросил запилить такого же в вебе
2) Попросил сделать вебстраничку по мотивам недавнего воркшопа - всерьез задумался о том, чтобы сопровождать записи лекций такими мини-вебсайтами. М, что думаете?
В общем, все отчетливее представляю, как любой текстовый контент будет налету превращаться в визуальный и интерактивный, и, вероятнее всего, персонализированный.
Рекомендую поэкспериментировать на AI Studio
Попробовал 2 штуки:
1) Помните моего бота для поиска паба? Попросил запилить такого же в вебе
2) Попросил сделать вебстраничку по мотивам недавнего воркшопа - всерьез задумался о том, чтобы сопровождать записи лекций такими мини-вебсайтами. М, что думаете?
В общем, все отчетливее представляю, как любой текстовый контент будет налету превращаться в визуальный и интерактивный, и, вероятнее всего, персонализированный.
Рекомендую поэкспериментировать на AI Studio
❤22👍2