Нашёл интересный кейс: Perplexity против Amazon

Если ты делаешь покупку на маркетплейсе с помощью ИИ-агента, кто делает покупку, ты или компания, которая этого агента создала? В США этот вопрос уже дошёл до федерального апелляционного суда.

Amazon подала в суд на Perplexity из-за Comet. Его Assistant может открыть Amazon, искать товары и оформлять покупки. В марте нижестоящий суд временно запретил такой доступ, в том числе со ссылкой на американский закон против несанкционированного доступа к компьютерам.

4 августа Девятый апелляционный округ запрет отменил. Логика важная: по текущей технической схеме к Amazon обращается пользователь со своего компьютера, а Assistant выступает инструментом. Серверы Perplexity напрямую с серверами Amazon не общаются.

Праздновать «агентам разрешили всё» рано. Суд отдельно пишет, что не создаёт общего правового режима для агентного ИИ и не решает весь спор. Amazon всё ещё может ограничивать доступ условиями сервиса, а само дело продолжается.

Мне здесь интереснее язык. Федеральный суд впервые начинает всерьёз отделять агента от человека, который дал ему команду. Скоро оправдание "мой агент сам купил" может стать вполне юридической позицией.

Написано человеком.

Подпишись в Telegram | Дзен | Max 🧠

TATSY.PRO

Промпт на коммерческое предложение от PandaDoc

PandaDoc предлагает порядок: сначала дать контекст о себе, клиенте, задаче и отличиях. Потом согласовать структуру. И только после этого писать резюме, проблему, решение, цены и следующий шаг отдельными секциями.
Эот промпт не пишет КП сразу, а сначала заставляет модель найти пробелы и согласовать скелет.
Подставь реальные данные.

Помоги подготовить коммерческое предложение для {КЛИЕНТ}.
Данные о нас: {НАША_КОМПАНИЯ_И_ПРОДУКТ}.
Что известно о клиенте и его задаче: {КОНТЕКСТ_КЛИЕНТА}.
Предлагаемое решение: {РЕШЕНИЕ}.
Реальные цены, сроки и объём работ: {КОММЕРЧЕСКИЕ_УСЛОВИЯ}.
Наше отличие от альтернатив: {ОТЛИЧИЕ}.
Образец удачного КП, если есть: {ОБРАЗЕЦ}.
Сначала не пиши предложение целиком.
Найди недостающие факты, которые могут изменить содержание КП, и задай максимум пять вопросов.
После моих ответов предложи структуру документа с назначением каждой секции.
После подтверждения структуры пиши секции по одной: краткое резюме, проблема клиента, решение, объём работ, стоимость и сроки, следующий шаг.
В каждой секции опирайся только на подтверждённые данные. Не придумывай опыт, эффект, цены, сроки или обязательства.
В конце собери единый черновик и отдельно перечисли все утверждения, цифры и обещания, которые человек должен проверить перед отправкой.

После черновика отдельно сверь каждую цену, срок, обещание и факт с исходными документами.

Подпишись в Telegram | Дзен | Max 🧠

TATSY.PRO

Моя любимая тема - 152-ФЗ

Российский бигтех хочет обучать ИИ на персональных данных без отдельного согласия человека. Типа если данные защищены приватностью, личность можно сделать практически невосстановимой.

С таким предложением Ассоциация больших данных обратилась в наш любимый Минцифры. Там все самые жирные корпы: Сбер, Яндекс, VK, Авито, МТС, Ростелеком, Т-Банк и другие. Они предлагают разделить данные на платные и бесплатные для коммерческого использования. Видимо, кто сможет получать доступ, тот сможет на результате зарабатывать.

Главное слово здесь «обезличенные». Сама Ассоциация оценивает риск повторной идентификации как нулевой или доли процента при правильном применении технологий. Публичной методики независимой проверки в материале нет, исходное письмо тоже не опубликовано.

Если примут, привычная галочка согласия станет заметно менее интересной частью истории с нашими данными.

Написано человеком.

Подпишись в Telegram | Дзен | Max 🧠

TATSY.PRO

Кто уже задолбался платить за токены Claude, погнали смотреть, что можно запустить прямо на нашем пылесосе 😁

CanIRun.ai сам подхватывает параметры компьютера и сразу показывает, какие локальные нейросети на нём заработают. Не надо выяснять, сколько памяти нужно модели и потянет ли её твой Mac или старый игровой PC.

Выбираешь подходящую модель, тут же получаешь ссылку, откуда её запускать. Дальше нейросеть работает локально, а за каждый чих токенами платить уже не надо.

Сам CanIRun.ai тоже бесплатный.

Проверить свой пылесос: ⁠CanIRun.ai💻

Написано человеком.

Подпишись в Telegram | Дзен | Max 🧠

TATSY.PRO

Кажется, скоро спорам "кто круче, ChatGPT, Claude или Gemini?" может прийти конец. Потому что нейросети становятся подозрительно похожими друг на друга.

Исследователи взяли около 26 000 реальных запросов без единственного правильного ответа: придумать идею, дать совет, написать историю. И прогнали их через десятки разных моделей.

Когда правильного ответа нет и можно придумать что угодно, модели всё равно регулярно придумывают одно и то же. Причём похожи ответы не только разных нейросетей. Одна и та же модель при повторных попытках тоже быстро начинает ходить по кругу.

Авторы назвали это Artificial Hivemind, искусственный ульевой разум.

Никакого общего мозга, конечно, не нашли. И общего секретного хранилища мыслей тоже. Почему модели сходятся, пока точно неизвестно. Среди возможных причин общие данные, похожее обучение и всё больше синтетического контента в интернете.

Но практический вывод мне нравится.

Мы привыкли открыть ChatGPT, потом для проверки спросить Claude, потом сходить за третьим мнением в Gemini.

А скоро третьего мнения там может уже и не быть. 😵

Написано человеком.

Подпишись в Telegram | Дзен | Max 🧠

TATSY.PRO

Прочитал целых 4 свежих работы о том, как современные модели реагируют на инструкции. И половина наших шпаргалок плохо состарилась.

Фраза «думай пошагово» в большом тесте IBM проиграла обычному вопросу с коротко заданной ролью. В другом эксперименте модели заметно хуже держали много требований сразу: при 8 правилах шанс выполнить все восемь составил 5,7%. 🧮

Ещё веселее с вопросами, в которых ответ уже подсказан. Одно слово вроде «правда?» или «может быть?» меняло склонность моделей соглашаться с пользователем. Так что нейтральная постановка задачи полезнее таких заигрываний. 🧠

И с нашей путеводной звездой - примерами - тоже не всё очень. В работе EPFL, Apple и Mistral модель показала лучший результат на математических задачах без нескольких готовых примеров рассуждения. Пусть думают сами, железяки.

Короче, меньше ритуальных заклинаний. Чёткая задача, нужный контекст, несколько требований и проверка результата сейчас полезнее промпта на три экрана.

Написано человеком.

Подпишись в Telegram | Дзен | Max 🧠

TATSY.PRO

Подпишись в Telegram | Дзен | Max 🧠

TATSY.PRO

Я всё больше использую аутрич (адресные e-mail рассылки) именно как задачу для AI агента. Отдаю ему всю рутину до момента, когда мне остаётся проверить результат и решить, отправлять или нет.

🔎 С Codex это уже вполне рабочая схема. Он может найти список компаний, открыть сайты, понять, кому вообще имеет смысл писать, найти подходящий контакт, сохранить источник, заполнить CRM, подготовить разные письма и создать черновики в Gmail. Причём каждое письмо строится под конкретную компанию, а не через замену имени в одном шаблоне.

🧠 Если правила аутрича сложить в отдельный Skill, не надо каждый раз кормить Codex длинным промптом. Он помнит структуру CRM, правила проверки контактов, ограничения по Gmail, антиспам и главное правило: ничего не отправлять без отдельной команды.

Я собрал весь процесс в один большой практический гайд: от настройки таблицы, SPF, DKIM и DMARC до one shot режима, проверки писем на нейрослоп и девяти готовых промптов.

Можно взять структуру, синуть её в одного агента Codex, который соберёт другого агента по аутричу.

Полный гайд 👉 ТУТ

Написано человеком.

Подпишись в Telegram | Дзен | Max 🧠

TATSY.PRO

Подпишись в Telegram | Дзен | Max🧠

TATSY.PRO

Вестерны пишут, что Астра поглупела и замедлилась, в доказательство приводят сравнения генераций 3Д объектов.

Опенэйай в комментах открещиваются.

Подпишись в Telegram | Дзен | Max🧠

TATSY.PRO

Подпишись в Telegram | Дзен | Max🧠

TATSY.PRO

Подпишись в Telegram | Дзен | Max🧠

TATSY.PRO

Ну, вы, наверное, уже в курсе, что ИИ добрался до Задачи Тысячелетия.

В 2000 году математикам предложили семь сверхсложных задач и по $1 млн за решение каждой. За 25 лет кожаные раскололи только одну: Григорий Перельман доказал гипотезу Пуанкаре. Остальные шесть так и стояли нерешёнными.

А в этом году 10 000 (!) агентов OpenAI за 88 часов закрыли задачу Навье Стокса, над которой математики бились почти 90 лет.

Но я не об этом. В 2024 году (на заре общего доступа к LLM моделям) исследователей ИИ спрашивали, когда иишка сможет самостоятельно решить задачу тысячелетия. Угадайте средний прогноз: 2053 год.

Короче, промахнулись почти на три десятилетия.

Мы продолжаем недооценивать ускорение развития и близость RSI - это когда ИИ улучшает сам себя.

Написано человеком.

Подпишись в Telegram | Дзен | Max 🧠

TATSY.PRO