А теперь — тема «ИИ головного мозга» 🤡

Два вопроса, которые давно крутятся в голове.
1. Куда деваются задачи «внедрить ИИ», спущенные сверху?
Наверняка сталкивались: «сверху» ставят задачу «нам срочно надо внедрить ИИ». Вопрос — как часто такая инициатива реально доходит до полноценного инструмента, которым пользуются каждый день? Не абстрактный бот-говорилка и не мега-отчёт на вайбкодинге, для которого данные всё равно приходится собирать руками, а именно рабочее решение, встроенное в процесс.

2. Деградирует ли естественный интеллект от использования ИИ?
ИИ — удобная «коробка», которая быстро выдаёт «что-то». Но не теряются ли за этим базовые навыки? Например, встречал сметчика, который вообще не разбирается в формулах Excel — хотя все его данные в таблицах. А как только он дорвался до Copilot — открылся настоящий ящик Пандоры.
Стоит ли сознательно ограничивать использование ИИ или вырабатывать более осмысленный подход к работе с ним? Особенно сейчас, когда вышла GPT-6 Astra, от которой все в восторге — модель, которая теперь «делает всё»🤣

#AI

Доска у входа

❌ В зале не кокать.
❌ Кокалку — на крюк.
❌ Осам не наливать.
❌ Имя своё вслух не называть. Здесь его слышат.
❌ После третьей чаши в зеркало не заглядывать.
❌ Пацаноидов пропускать вдвоём. Иначе равновесие.
❌ Плата — одна забытая вещь. Сдача не даётся.
❌ Гаврилычу не верить.

🤣

ГЕРОЙ ШУТЛИВЫЙ ЛИСИВЫЙ! …а, вы уже сели. Ну тогда без объявления.

Здорово, угольки💎

Сегодня я вам расскажу про интернет!
И начну со вчерашнего сообщения🤡

Я уже пару месяцев хихикаю с роликов одного автора по выдуманной новой вселенной «Зазеркалья». И вчера меня прямо очень сильно пробило на «ха-ха-ха», после чего я решил посмотреть, а как бы выглядела Таверна со всеми её рубриками и идеями в этой вселенной. И, блин, я считаю, что получилось просто крышесносно. Я читал каждый абзац и был согласен с текстом на 200%. А атмосфера вообще отдельный разговор.

Поэтому и вам оставлю этот магнум-опус для ознакомления. Это, конечно, достаточно нишевый контент. Но главный андеграунд сегодняшнего вечера ещё впереди😎

Думаю, многие из вас знают, что интернет условно можно разделить на две большие части.

Есть привычный нам «белый» интернет — сайты, соцсети, сервисы и всё то, где мы проводим основную часть времени.
Есть «тёмный» интернет — доступ к которому обычно требует специального ПО и где встречается различная нелегальная деятельность. Которую я, разумеется, осуждаю. Есть ещё какие-то полулегальные и легальные истории, завязанные на анонимности и прочем, но как законопослушным гражданам нам туда не надо.

Но на самом деле есть ещё и третья часть - Инди-интернет.
Слой, который вполне легален, но при этом не особо подчиняется бигтеху, общепринятым «нормам» и представлениям о том, каким должен быть современный сайт.
Я бы назвал его самобытным интернетом. Ему вообще может быть пофиг на общественное мнение. На то, насколько красиво сделан сайт. Насколько удобно расположены кнопки. Насколько это соответствует современным UX-паттернам. Насколько хорошо всё это продаёт тебе очередную подписку.

Это пространство самовыражения, где люди в большей степени творят, а не пытаются стать популярными. Они делают что-то потому, что им самим это нравится.
Познали дзен, короче. И вот именно такие уголки интернета мне кажутся особенно интересными.

Как туда попасть?
Есть специальные хостеры-поисковики, которые собирают в своих «библиотеках» такие сайты, страницы и подборки. Можно просто зайти и спокойно искать среди этих цифровых самоцветов. Я уже нашёл несколько очень забавных штук🥰

Например, одну страницу, сделанную в стилистике манускрипта Войнича, и другую — в духе японского поп-арта 80-х.
И вот это мне нравится гораздо больше очередного сайта, где тебе предлагают принять cookie, оформить подписку и зарегистрироваться ради просмотра трёх абзацев текста.

А вам что-нибудь из этого инди-интернета приглянулось?
#мысль

🔥Хватит уже путать термины в AI!😡 Ч1

🟠AI-агент - это ИИ, который не просто отвечает текстом, а самостоятельно принимает решения и выполняет действия для достижения цели: сам решает, какие шаги предпринять, какие инструменты вызвать, и доводит задачу до результата, а не просто даёт один ответ.

🟠AGI (Artificial General Intelligence (общий искусственный интеллект)) - это ИИ, который способен полностью самостоятельно решать любые задачи на уровне человека или выше, без узкой специализации под конкретную функцию. В отличие от текущих LLM (которые хороши в тексте, но не «понимают» мир целостно), AGI подразумевает полную автономность мышления и действий - сам ставит цели, сам находит способы их достичь, без постоянного участия человека.

AI-агент решает конкретные задачи в рамках инструментов и целей, заданных человеком - он узкоспециализированный. AGI сам ставит себе любые цели и решает любые задачи на уровне человека без ограничений по сфере - это универсальный разум, а агент - просто инструмент под задачу.

🟠 LLM (модель) (Large Language Model (большая языковая модель)) - это сама "языковая модель", мозг, который понимает текст и генерирует ответы. Физически это огромная нейросеть - файл с миллиардами параметров (весов), обученный на гигантском объёме текстов, который запускается на серверах с мощными видеокартами (GPU). Всё остальное - Skill, RAG, MCP, агент - это надстройки и инструменты вокруг неё, а LLM - ядро, которое непосредственно думает и отвечает.

🟠 Skill (навык) - это набор инструкций, последовательность действий, которые нужно выполнить, прописанный алгоритм. По сути, вы один раз расписываете ИИ, как именно решать конкретную задачу - шаг за шагом, - и он потом следует этому алгоритму каждый раз, когда задача повторяется. Не нужно заново объяснять то же самое в каждом диалоге.

🟠RAG (Retrieval-Augmented Generation (генерация с дополнением через поиск/извлечение данных)) - это набор ваших документов, на основе которых работает ИИ, дополнительная библиотека знаний. Модель не отвечает "из головы" и не придумывает - она сначала находит нужную информацию в загруженных файлах, базе знаний или документах компании, и только потом формирует ответ на основе найденного. Это снижает количество ошибок и выдуманных фактов.

🟠MCP (Model Context Protocol (протокол контекста модели)) - это набор инструментов для взаимодействия с другими программами, можно сказать, API для ИИ. Через MCP модель подключается к внешним сервисам - файлам, почте, базам данных, другим приложениям - и может не просто отвечать текстом, а что-то делать: доставать данные, вызывать функции, управлять инструментами.

#ai

🔥Продолжаем разбирать термины ИИ!😡 Ч2
чуть сложнее

🟠Токены - это единицы, на которые модель разбивает текст при обработке: слово, часть слова или даже знак препинания. Именно в токенах измеряется и объём того, что модель может "прочитать" за раз, и стоимость запроса к API - чем длиннее текст, тем больше токенов он "весит".

🟠Контекстное окно - это максимальный объём текста (в токенах), который модель способна удерживать в поле зрения одновременно: вашу переписку, загруженные документы и свой же ответ. Выйдет за пределы окна — модель начнёт "забывать" начало диалога.

🟠Промпт - это ваш запрос или инструкция для модели, сформулированная текстом. Качество ответа напрямую зависит от качества промпта: чем точнее и структурированнее вы описали задачу, контекст и желаемый результат, тем меньше вероятность, что придётся переспрашивать.

🟠Температура - это параметр, который регулирует "творческую свободу" модели при генерации ответа. Низкая температура - предсказуемые, детерминированные ответы (хорошо для расчётов и кода), высокая - более разнообразные и неожиданные формулировки (хорошо для брейншторма).

🟠Мультимодальность - это способность модели работать не только с текстом, но и с другими форматами данных одновременно: изображениями, аудио, видео, чертежами. Мультимодальная модель может, например, посмотреть на скан плана и ответить текстом по его содержимому.

🟠Галлюцинации - это ситуация, когда модель уверенно выдаёт неверную или полностью выдуманную информацию, подавая её как факт. Возникают из-за того, что LLM генерирует наиболее вероятный текст, а не проверяет его на соответствие реальности - отсюда и ценность RAG, который "заземляет" ответы на реальных документах.

🟠Файн-тюнинг (дообучение) - это донастройка уже готовой модели на вашем собственном наборе данных, чтобы она лучше решала конкретную узкую задачу или "говорила" в нужном стиле. В отличие от Skill или RAG, здесь меняются сами веса модели, а не просто добавляется инструкция или база знаний сверху.

🟠Эмбеддинги (векторные представления) - это способ превратить текст, изображение или документ в числовой вектор, отражающий его смысл. Похожие по смыслу вещи получают близкие вектора - на этом принципе строится поиск в RAG: система ищет не совпадение слов, а совпадение смысла.

#AI

В эту пятницу, в СПб будет большая конференция BIM на практике 2026, планирую заскочить и вас зову👍

Здорово, солнышки!

Думал сегодня рассказать вам про 1-метилциклопропен — газообразное химическое вещество, которое выступает регулятором роста растений. Он же 1-MCP🌸
Но дорожка опять куда-то не туда вильнула.

Вместо химии я принёс вам подборку MCP-инструментов под Revit, которые прямо сейчас тестирую. Так что растения подождут, а Revit сам себя не автоматизирует.

И вообще, мне некогда говорить - токены сами себя не спалят!♻

#ai

Здорово, солнышки!

Вы думали, мои эксперименты прекратились? Сегодня я принёс очередной тейк не в пользу «Астры»🤪

Представьте, что у вас есть система, которая на основе вашего проекта может сама сделать промо-ролик.
Буквально даёте ей свой репозиторий, если есть описание в MD — вообще прекрасно. Ну или просто говорите, какой формат нужен.

Например: строго вертикальный ролик для Reels/Shorts

И шайтан-коробка под названием ИИ идёт чесать репозиторий, разбираться в проекте, придумывать структуру ролика, подставлять данные, анимации, графику и прочие красивости.

Я, опять же, ничего не настраивал и не правил вручную. Просто дал своему агенту с 😎секретным😎 навыком ссылку на путь к проекту и написал примерно:

Сделай ролик для вертикального формата. Покажи особенности работы с IFC, в частности работу с ТЭП и быструю проверку IFC.

И всё.

Через 20 минут он сделал ролик выше.

А теперь представьте, что будет, если вместо двух строк дать ему подробный промпт. Или вообще готовый сценарий с раскадровкой, длительностью сцен, текстами и требованиями к анимации.

А теперь вишенка на торте — Всё это работает на открытых библиотеках и модулях.
Я не заплатил за генерацию ролика ни цента. Всё произошло внутри моего собственного агента.
Сам навык называется: /braq

И вот тут у меня снова возникает вопрос к концепции «нужна обязательно самая новая модель, чтобы делать вот эту ИИ-ную магию»🔍
Иногда, похоже, гораздо важнее не сама модель, а то, какие инструменты и навыки вы ей дали.

Кидайте реакции — Возможно, в следующий раз я притащу сюда что-нибудь ещё интереснее.

Всем SUP! #ai

Я попросил ИИ сделать GTA на районе и он почему-то её даже сделал

Здорово, солнышки!😎

Я продолжаю сражаться с мельницами, а если точнее, сегодня будем смотреть на комплексность работы #ai , в частности почти бесплатной модели Opus. Да, опять не Astra — Лис доедает инфоповоды😞

Как себя поведёт агент, если дать ему задачу немного сложнее создания саммари или дэшборда? Примерно такую:

Тебе необходимо создать интерактивную карту GTA-like по району в границах улица 1, улица 2, улица 3, улица 4 — с навигацией, миникартой, отображением панорамы улиц и различными стилями отображения. На координаты X, Y добавь здание из скриншота. Героя сделай моего лиса.

Довольно простой промпт, правда?

Результат, возможно, вы уже посмотрели в ролике, но давайте я расскажу, что агент смог «сделать» без моих правок и ручной сборки.
🇲🇬 Он спарсил доступную геометрию домов района из открытых карт, связал камеру панорамы из Яндекс Карт с камерой внутри «игры», создал несколько стилей отображения — как на основе различных карт, так и свои — и добавил динамические тени с возможностью менять временной интервал.
🇲🇬 Кроме этого, он сделал навигацию и перемещение персонажа, взял героя из другого моего проекта — Лиса Кальяныча узнали? — создал для него 3D-модель в Blender и сделал простенький скелет.
🇲🇬 А по референсу фотографии ещё и создал ЖК Magnifika Residence, после чего разместил его в нужной точке.

И всё это получилось из одной относительно короткой постановки задачи. Причём я сейчас специально не говорю про качество конечного продукта — это всё ещё прототип. Мне интересен именно объём работы, который агент способен самостоятельно разложить на подзадачи, подобрать инструменты и собрать в единый результат.

А теперь немного BIM-фантазий😪

Если привязать сюда, например, Unreal Engine и нормально поработать над инструментарием, уже можно делать для застройщиков вполне приличные «прогулочные» карты. А если дополнительно скармливать агенту BIM-модели, например в IFC, то можно получить что-то очень похожее на ту самую технологию виртуальной реальности, которая была хайповой лет пять назад, только потенциально быстрее и существенно дешевле.

Условный цифровой прогулочный режим по будущему объекту: район, окружение, здание, благоустройство, материалы — всё в одном пространстве. Причём здесь уже можно думать не только о красивой презентации, но и о вполне прикладных сценариях: показать будущий объект заказчику, пройтись по территории, посмотреть окружение, изучить здание и его элементы.

И вот такие эксперименты мне сейчас гораздо интереснее очередного «ИИ написал мне функцию сложения двух чисел».

Если уже устали от постов с ИИ — кидайте таракашек в реакции🤩 . А если нет — жмакайте кота🖐.
Вопросы «ну когда там АГР?» будут направлены Шутливому Лисивому🤡

Всем SUP!