👩‍💻UX Digital
Парольная политика

Пожалуй, это самая необычная идея для защиты аккаунта, которую я встречал) Забыли пароль - забудьте о учетной записи, всего лишь создайте новую!

#UX_open
#UX_кибербезопасность

🧠Доброе утро!
Нейрошутейки

Как кибербезопасники встречают гостей на вечеринке?
– «Привет! Покажите, пожалуйста, ваши сертификаты!»

P. S. Эту шутку написала нейросеть, так что сильно не бейте, если не смешно

#UX_open
#UX_нейрошутки

💻UX Digital

Как по мне, страницы с таким нагромождением всяческой информации должны уже пропасть из нашей жизни и остаться в далеких 2010-ых. Им забыли рассказать про тренд лаконичного лендинга?

#UX_open

📞Ароматный UX

Оказывается, компания Infinix выпустит пахнущий смартфон в прямом смысле этого слова.

Главной особенностью Infinix Note 50s 5G+ станет технология scent-tech, предполагающая встраивание в заднюю панель смартфона с покрытием из искусственной кожи микрокапсул со специальным активным веществом. Молекулы вещества со временем высвобождаются, испуская легкий, освежающий запах.

Пока все вокруг удивляются зачем они это сделали, я выделил возможные причины, с какой целью компания Infinix могла выпустить такой гаджет:

1.Инновационность и привлечение внимания
Одной из главных целей могло стать желание выделиться на рынке смартфонов, который становится всё более конкурентным. Пахнущий смартфон мог бы привлечь внимание медиа и потенциальных покупателей благодаря своей уникальной особенности.

2.Сенсорный опыт
Смартфоны давно стали неотъемлемыми спутниками нашей жизни, и использование аромата могло бы добавить новый уровень взаимодействия с устройством. Пользовательский опыт стал ключевым фактором в разработке продуктов, и добавление запаха могло бы сделать взаимодействие с гаджетом более приятным и запоминающимся.

3. Брендирование через запах
Запахи имеют сильную ассоциативную силу. Компания Infinix могла бы использовать определённый аромат для укрепления связи между продуктом и брендом. Это также могло бы способствовать повышению лояльности клиентов.

4. Технологическая демонстрация
Создание пахнущего смартфона могло бы служить демонстрацией технологических возможностей компании. Внедрение новых функций требует значительных инженерных усилий, и успешная реализация подобной идеи могла бы укрепить репутацию Infinix как инновационного производителя.

5. Маркетинговый ход
Выпуск такого устройства мог бы стать частью масштабной маркетинговой кампании. Уникальная особенность привлекла бы внимание к бренду и увеличила интерес к другим продуктам компании.

6. Укрепление привязанности к устройству
Запахи имеют сильное влияние на память и эмоции. Определённые ароматы могут вызывать приятные воспоминания или создавать чувство комфорта. Если смартфон будет испускать приятный запах, пользователи могут начать ассоциировать устройство с позитивными эмоциями, что укрепит их привязанность к нему.

Обсуждаем эту инновационную идею как всегда в комментариях👇


#UX_open

ИИ-агенты. 🧠
Мультимодальность в ИИ-агентах. Часть 2.

Мультимодальность – одно из ключевых достижений современной ИИ-технологии, позволяющее системам работать с разными типами данных, такими как текст, изображения, аудио и видео, подобно тому, как это делает человек. Первоначально ИИ был ограничен одномодальными системами, каждая из которых специализировалась на одном виде данных. Однако способность воспринимать, анализировать и генерировать информацию в нескольких форматах одновременно существенно расширяет функциональные возможности ИИ и меняет характер его взаимодействия с пользователями и окружающим миром.

Развитие мультимодальных систем началось примерно в 2020–2021 годах благодаря прогрессу в архитектурах нейронных сетей и увеличению вычислительных мощностей. Так современные модели успешно обрабатывают текст (на разных языках), анализируют и создают изображения, распознают аудио – речь, музыку, окружающие звуки, а также анализируют видео для выявления движений и событий. Кроме классических типов данных ведутся исследования в новых областях: появляются системы, способные анализировать запахи («цифровой нос»), технологии для передачи тактильных ощущений, а также нейроинтерфейсы, превращающие сигналы мозга в команды.

Важно, что мультимодальность – это не просто работа с отдельными типами данных, а умение синтезировать разную информацию для формирования целостного понимания ситуации. Как человеческий мозг объединяет сигналы от различных органов чувств, так и современные ИИ-агенты могут находить взаимосвязи между текстом, изображением, звуком или даже запахом.

Для реализации мультимодальности используются несколько архитектурных подходов:

1. End-to-end обучение с монолитной архитектурой. Здесь создаётся единая модель, способная обрабатывать любые входные данные и генерировать ответы в нужном формате. Такой метод позволяет обнаруживать глубокие взаимосвязи между разными модальностями на ранних этапах обработки, однако требует огромных вычислительных ресурсов и сложен в адаптации для добавления новых типов данных.

2. Подключение специализированных модулей (адаптеров) к базовой языковой модели. Пример – взаимодействие в экосистеме Сбера, где GigaChat выполняет функции языковой модели, а Kandinsky – специализированного адаптера для работы с изображениями. Такой подход напоминает командную работу: основной модуль выполняет координацию, а отдельные специалисты (адаптеры) фокусируются на своей области.

3. Взаимодействие полностью предобученных независимых моделей, каждая из которых специализируется на отдельной модальности. Разные команды или компании могут создавать такие модели, которые затем объединяются в единую систему. Это обеспечивает гибкость и возможность применять лучшие решения для каждой задачи, но требует тщательной проработки механизмов их взаимодействия.

4. Оркестрация навыков. В этом случае создаётся специальный координирующий механизм, который направляет запросы к соответствующим моделям и организует цепочки обработки данных, когда выход одной модели становится входом другой. Такой подход особенно полезен для решения сложных задач, требующих поэтапной обработки на разных уровнях.

5. Mixture of Experts (MoE). Здесь несколько специализированных экспертов обучаются совместно для решения общей задачи, что позволяет им дополнять друг друга. Например, модель Mistral 7B использует восемь экспертов, каждый из которых отвечает за определённый аспект обработки языка – от математических вычислений до генерации текста.

Выбор подхода зависит от множества факторов, таких как требуемая производительность, вычислительные ресурсы, масштабируемость системы и возможность интеграции новых модальностей. На практике часто применяются гибридные методы, объединяющие преимущества различных архитектур.

#UX_open
#UX_ИИ

UX Digital
✍️ Электронная подпись

Хотел создать себе электронную подпись и вот так приложение предлагает ему помочь. Требуется водить пальцем по экрану, чтобы сгенерировать какие-то случайные числа, необходимые для работы приложения.

У меня возникло два варианта, зачем это нужно:

1) Это своеобразная капча от ботов
2) Я так действительно генерирую числа для своей уникальной подписи

С первым пунктом всё ясно - боты не смогут на этом экране ничего сделать и это защищает от каких-либо киберпреступлений. Но второй пункт под сомнением.

Я просто хочу надеяться, что водим пальцем мы не просто так) И если это не пустышка и мы так действительно генерим собственную электронную подпись, то это очень интересная задумка, т. к. по моему мнению, паттерн того, как мы водим пальцем по экрану настолько же уникальный, как и наши отпечатки (Надо бы поискать исследования на эту тему).

В общем, если этот экран действительно рабочий, в таком случае я бы рекомендовал им сделать подпись, поясняющую пользователю то, что он сам создает свою личную уникальную и неповторимую электронную подпись, также как он когда-то придумал и теперь пользуется своей подписью в офлайне.

Что думаете, действительно ли этот экран рабочий или это пустышка? Обсуждаем в комментариях ⤵️

#UX_open

О QR-кодах и удобстве заказа еды 🍱

Подметил, что мало кто пользуется заказом еды во всякого рода кафешках и фаст-фудах при помощи QR-кодов на столиках. 

Стало интересно узнать, почему это происходит, но никаких исследований и аналитики по этому вопросу я пока не нашел. Как мне кажется, есть несколько основных факторов:

1. Клиенты привыкли заказывать через кассу, официанта, либо терминал

2. Кто-то просто не умеет так заказывать из-за низкого уровня владения телефоном

3. Клиенты сталкивались с неудачным опытом, когда пытались заказать через QR.

4. Боятся перейти на мошеннический сайт, путем подмены QR-кода (хотя это маловероятная причина)

Например, я пробовал заказывать еду в различных местах при помощи QR-кода, и пока что нигде не сталкивался с негативным опытом, который бы меня оттолкнул. Интерфейс обычно не отличается того, что в приложении. Обычно ты заказываешь в том же, стандартном приложении данного заведения, интерфейс которого я уже знаю.

В общем, предлагаю обсудить этот вопросик в комментариях, очень интересно узнать ваше мнение.👇

Также я закину сюда форму для опроса, просьба ответить на несколько вопросов, а после я обработаю полученные результаты и обязательно поделюсь с вами)📊

P. S. Это мой первый опыт в составлении опросов🙈

#UX_open
#UX_QR

А вот и опросик, просьба пройти всех, кому не лень😉

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScyAt7ivsv-AUr7FsW9fhSOjfFGwVgubb_UpwNw5w7SNEs8ew/viewform

🧠 ИИ-агенты. 3 часть. Мультиагентное взаимодействие

Введение в мультиагентное взаимодействие

Мультиагентное взаимодействие представляет собой одну из самых перспективных областей развития искусственного интеллекта. Несколько ИИ-агентов, работая совместно, способны решать сложные задачи, значительно превосходя возможности одиночных систем.

Подобно тому, как группа специалистов с разными профилями находит более эффективное решение, чем один эксперт, мультиагентные системы позволяют взглянуть на задачу с разных точек зрения и достичь качественно новых результатов. Понимание этих принципов крайне важно для создания современных интеллектуальных систем.

Концепция мультиагентного взаимодействия

Мультиагентное взаимодействие – это организованное сотрудничество нескольких ИИ-агентов для решения общей задачи. В современных системах ИИ это означает, что несколько экземпляров языковых моделей или специализированных агентов работают совместно, обмениваясь информацией и координируя свои действия.

Интересный парадокс: даже использование нескольких копий одной модели может значительно улучшить качество решения. Каждый экземпляр может быть настроен на свою роль или специализацию, что обеспечивает рассмотрение проблемы с различных сторон. Вариации начальных условий и параметров генерации приводят к разнообразным подходам и обогащают итоговый результат.


Сравнение с человеком и основы принципов взаимодействия

Этот подход можно сравнить с тем, как человек последовательно принимает на себя роли финансового аналитика, маркетолога и технического специалиста при оценке бизнес-проекта. В мультиагентной системе эти роли распределяются между разными агентами, работающими параллельно, что позволяет получить более полную и объективную картину.

Основные принципы взаимодействия агентов:
• Специализация: каждый агент отвечает за свою область знаний и выполняет конкретную роль.
• Коммуникация: обмен информацией о наблюдениях и выводах.
• Координация: согласование действий для достижения общей цели.
• Обратная связь: корректировка действий на основе полученных данных.
• Агрегация результатов: объединение выводов разных агентов для формирования итогового решения.


Преимущества мультиагентного подхода

Использование мультиагентного подхода может повысить качество решений на 10–20% по сравнению с одиночными агентами. Такое улучшение проявляется в широком спектре задач – от математических вычислений до творческих проектов, особенно там, где требуется комплексный анализ и учет множества факторов.

Качественные преимущества совместной работы агентов:
• Более полный охват различных аспектов проблемы.
• Возможность взаимной проверки и валидации результатов.
• Способность находить нестандартные решения за счёт разнообразных подходов.
• Повышенная устойчивость к ошибкам отдельных агентов.
• Динамическая адаптация к изменениям в задаче.

Пример: в системе медицинской диагностики несколько агентов-специалистов анализируют симптомы, выявляя сложные паттерны, что позволяет поставить более точный диагноз.

Механизмы для достижения лучших результатов

Механизмы достижения лучших результатов в мультиагентных системах основаны на нескольких ключевых принципах:

• Разделение сложной задачи на подзадачи, решаемые параллельно.
• Использование специализированных агентов для каждого аспекта проблемы.
• Организация эффективного обмена информацией между агентами.
• Применение механизмов согласования и агрегации результатов.

Такой подход позволяет значительно повысить эффективность и точность решений, открывая новые возможности для применения искусственного интеллекта в различных областях.

#UX_open
#UX_ИИ

🏠 Нашел фичу в ЦИАН

Недавно в приложении ЦИАН обнаружил одну интересную фичу, которой хочу с вами поделиться.

Теперь можно просмотреть «дорожную карту» развития инфраструктуры возле дома, который вы рассматриваете к покупке

Чуточку подробнее расписал свое мнение в данной статье тутачки:

https://vc.ru/id1890726/1944357-interesnaya-ficha-tsian-dorozhnaya-karta-infrastruktury

📱 Реклама VK видео

Как бы мы не хейтили вк, но вот эта реклама оказалась действительно креативной, как по мне)

#UX_open

🪧Реклама из всех щелей

Нужно больше рекламы Богу рекламы! Каждый раз, находя плохие, по моему мнению сайты, я умудряюсь найти еще хуже.
Но тут решили применить запрещенный приём: напихать дофига рекламы, вынуждая тебя нажать на кнопочку «скрыть баннеры» (единственная выделяющаяся зеленая кнопка, помимо рекламной кнопки ПИК, справа вверху) за 99 руб. в месяц)

P. S. Дайте спокойно почитать статью, я не хочу случайно словить эпилепсию 🕺

#UX_open

🧠ИИ-агенты. Часть 4. Архитектура мультиагентных систем

Мультиагентные системы представляют собой сложные программные комплексы, где эффективность работы во многом определяется выбранной архитектурой и способами организации взаимодействия между агентами.

Современные мультиагентные системы могут включать множество специализированных агентов, каждый из которых обладает собственными возможностями, инструментами и областью ответственности. Правильный выбор архитектуры и типа взаимодействия между агентами критически важен для достижения целей системы, обеспечения её надёжности, масштабируемости и эффективности.


Введение в архитектуры мультиагентных систем

Архитектура мультиагентной системы представляет собой комплексное описание организационной структуры системы, принципов взаимодействия между агентами, механизмов координации их работы и способов обмена информацией.

Правильно выбранная архитектура помогает:

- Оптимизировать процессы принятия решений

- Минимизировать задержки при обмене информацией между агентами

- Эффективно распределять задачи между агентами

- Предотвращать конфликты и "узкие места" в работе системы

- Обеспечивать надёжность и отказоустойчивость

- Критерии выбора архитектуры

- Сложность решаемых задач

- Требования к надёжности систем

- Динамика среды

- Ограничения ресурсов

Иерархическая архитектура

Иерархическая архитектура мультиагентных систем представляет собой многоуровневую организационную структуру, где агенты распределены по различным уровням с четко определенными отношениями подчинения и взаимодействия. Этот подход во многом напоминает традиционную организационную структуру крупных компаний, где существует четкая вертикаль управления.


Децентрализованная архитектура

Децентрализованная архитектура мультиагентных систем представляет собой принципиально иной подход к организации взаимодействия между агентами по сравнению с иерархической моделью. В такой архитектуре отсутствует центральный управляющий элемент, а все агенты являются равноправными участниками системы.


Централизованная архитектура

Централизованная архитектура представляет собой модель организации мультиагентной системы, где один центральный агент осуществляет общее управление и координацию всех остальных агентов. Этот подход можно сравнить с традиционной организацией предприятия, где есть единый центр принятия решений и множество исполнителей.

Архитектура с общим пулом сообщений

Архитектура с общим пулом сообщений представляет собой элегантное решение для организации взаимодействия между агентами, которое сочетает в себе лучшие черты централизованного и децентрализованного подходов. Представьте себе цифровую доску объявлений, где каждый агент может размещать свои сообщения и читать сообщения других участников системы.

#UX_open
#UX_ИИ

💊 UX в медицинских приложениях

Разработчики приложений для медицинских поликлиник никак не хотят создавать кнопку «Перенести запись».
Допустим, я записался к врачу через приложение, но из-за обстоятельств мне требуется перенести запись. И чтобы перенести запись нужно:

1) Отменить старую запись
2) Заново выбрать нужного специалиста
3) Выбрать клинику
4) Выбрать дату и время

И все это можно сократить до:

1) Перенести запись
2) Заново выбрать время

И проблема тут в том, что иногда во время этих переносов можно потерять и старую и новую запись, т. к. кто-то уже успел записаться на то время, куда ты хотел записаться и старая запись также уже кем-то была забронирована, либо произошел сбой и старая запись почему-то не отображается больше.

Я считаю, что добавление кнопки для переноса записи добавит не только простоты в использовании приложения, но и поможет зарезервировать хотя бы старую запись пациента, если вдруг во время переноса нужная ему запись уже была кем-то занята.

#UX_open

🥹UX_милота

Просто милое окно ожидания загрузки.
Как раз тут можно наблюдать как выполняется одно из правил юзабилити - во время долгих загрузок важно показать пользователю, что процесс идет и приложение не зависло.
И как по мне, с этой задачей справились идеально, загрузка действительно была долгой, а я залип на эту анимацию, за идею респект 🫡

#UX_open

🥃UX в жизни

Вот современные технологии и добрались до алкоголя.
Было бы необычно, если бы ИИ разработал рецепт данного джина, но как я понял, он разработал только этикетку.