Свежий любопытный инструмент для автоматизации работы аналитика: Thread [1], автоматизирует Jupyter Notebook с помощью API OpenAI, позволяет автозаполнять таблицы, генерировать код и визуализацию.

Выглядит симпатично, для многих задач это просто полезно. Как минимум хорошо ускоряет работу опытных аналитиков.

Автор явно создал движок под облачный стартап где такое будет из коробки.

И да, открытый код под лицензией AGPL3. Кстати явный видный тренд применения GPL/AGPL в современном исходном коде, но не от идеалов FSF, а именно для того чтобы не ограничивать себя в создании стартапа и бизнеса, но ограничивать в этом всех остальных.

Ссылки:
[1] https://github.com/squaredtechnologies/thread

#opensource #ai #analytics #dataviz #jupyter

К вопросу об AI и больших языковых моделях, я на днях тестировал несколько LLM'ок вопросами в форме "дай мне расходы бюджета города N по по месяцам с января по май 2024 года". И пока ни один из них не дал такого расклада со ссылкой на первоисточник документа бюджета города. Только на новости на сайте мэрии и новостных агентств.

В этом важное ограничение всех этих инструментов - у них нет доступа к огромным базам данных на которых можно строить аналитику. Я вот сомневаюсь что Bloomberg или S&P Global откроют свои базы для OpenAI или чего-то подобного, если только это не будет какое-то стратегическое партнерство. А вот применение ИИ к макропрогнозированию и работе с экономическими данными - это будет реальный прорыв для одних и катастрофа для других.

Поэтому одно из самых интересных направлений которые я вижу - это связывание языковых моделей с очень специальными большими банками данных и создание новых продуктов в этих областях.

А от AI краулеров почти все СМИ и иные контентные сайты начнут стремительно закрываться. И требовать убирать их контент из индексов этих AI моделей. Потому что бизнес модель контентных сайтов через рекламу или подписку скоро начнет стремительно рушится.

#ai #data #thoughts

Удивительное дело насколько все не даёт покоя идея социального рейтинга/антирейтинга и в мире пытаются так или иначе сделать скоринговые системы массовыми. Например, во Франции тестируют рейтинг подозрительности в отношении безработных желающих получить пособия. В статье это называют одним из шагов к дегуманизации общества.

Другой пример с тем что выяснилось что алгоритм проверки заявок на выплату жилищных пособий в Великобритании оказался ошибочным и выдавал 2/3 ложных срабатываний. А это не просто много, это делало его работу, фактически, бесполезной. Сейчас журналисты задаются вопросом зачем же его применяли и то во сколько встало казне его ручная проверка.

До этого в Великобритании уже были сложности с применением алгоритмов по автоматической оценке кредитополучателей , опять же алгоритмом применяемом одним из правительственных департаментов. Тогда алгоритм проверки с помощью ИИ просто отключили.

#privacy #scoring #uk #france #ai

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- Everyone Has A Price — And Corporations Know Yours [1] о нарастающем тренде персонализированных цен в примерах. О том что накоплений данных корпорациями приводит к тому что они рано или поздно научатся контролировать то сколько денег остаётся у тебя в карманах. Статья не за пэйволом, но требует регистрации.
- Mapping the Landscape of AI-Powered Nonprofits [2] об отношении НКО и AI, примеры некоммерческого применения и НКОшек работающих с AI, а также областях применения в некоммерческом секторе
- Digital Ethology [3] книга о человеческом поведении в геопространственном контексте. Ещё не читал, но планирую. Судя по содержанию там немало про цифровые следы в пространстве что мы оставляем.
- Diversity in Artificial Intelligence Conferences [4] статья о том что в конференциях по ИИ низкий уровень diversity (разнообразия), например, мало женщин. И низкое разнообразие по странам: все из США, Европы и Китая. Почти все. Казалось бы на эти вопросы есть очевидные ответы, но тут целая научная работа.
- The Great Scrape: The Clash Between Scraping and Privacy [5] нарастающий конфликт между теми кто "обдирает" (scrape) сайты и теми кто заботится о приватности. И ранее было спорной темой, а сейчас становится особенно актуально в контексте обучения ИИ.
- Automated warfare: irresponsible even without killer robots [6] о том как Израиль применяет ИИ для идентификации зданий объектов для атаки и "социальный скоринг" палестинцев на вероятность что они боевики Хамас. Упоминаются две системы Gospel [7] и Lavander [8]

Ссылки:
[1] https://www.levernews.com/everyone-has-a-price-and-corporations-know-yours/
[2] https://ssir.org/articles/entry/ai-powered-nonprofits-landscape
[3] https://mitpress.mit.edu/9780262548137/digital-ethology/
[4] https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC137550
[5] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4884485
[6] https://r.algorithmwatch.org/nl3/lm8uSbreEO9yUU55aO0flA
[7] https://www.972mag.com/mass-assassination-factory-israel-calculated-bombing-gaza/
[8] https://www.972mag.com/lavender-ai-israeli-army-gaza/

#data #readings #ai

Забавная утилита для командной строки ai-renamer [1] переименует фотографии в зависимости от их содержимого. Бывает полезно, но... очень многие хранят десятки фотографий одного и того же места или объекта и потом выбирают лучшую фотографию из многих.

Очень полезным инструментом был бы такой локальный органайзер который сканировал фото по наличию того что на них есть и давал бы возможность фасетного поиска с новыми тегами и атрибутами. Кстати и для корпоративных банков документов такое было бы полезно.


Ссылки:
[1] https://github.com/ozgrozer/ai-renamer

#ai #commandline #tools

Зима близко, "зима данных" статья
Are we entering a Data Winter? On the urgent need to preserve data access for the public interest [1] от Stefaan Verhulst
и исследование Consent in Crisis: The Rapid Decline of the AI Data Commons [2] от учёных из MIT.

И там, и там на тему того что данные которые используются для обучения ИИ стремительно исчезают из открытого доступа.

В том числе
✅ 5% всех данных и 25% данных высокого качества для обучения ИИ (C4, RefinedWeb, Dolma) теперь ограничены в доступе
✅ 45% данных в наборе C4 ограничены условиями сервиса
✅ Многие контентные сайты теперь устанавливают пэйволы или меняют условия использования.
✅ Массово блокируются краулеры от таких компаний как OpenAI, Anthropic, и Google.
✅ Ряд компаний начинают требовать плату за доступ к данным (напр. Reddit, Inc., StackOverflow).
✅ Активно предпринимаются юридические действия такие как иск The New York Times’ против OpenAI и Microsoft.

Список можно продолжать, фрагментация Интернета может стремительно нарастать уже в ближайшие месяцы. Как минимум многие владельцы крупных сайтов могут пойти на дальнейшее исключение их из поисковых систем, только чтобы их контент не был бы заменён ИИ который вообще трафика на их сайты не принесёт.

Отдельная история в этом всём в том что будет с открытостью данных. Пока ещё базовая концепция открытости не меняется, данные созданные на общественные средства должны быть общедоступны. Но соблазн у многих правительств по ограничению "чужих" ИИ к доступу к чувствительным данным может только нарастать.

Ссылки:
[1] https://policylabs.frontiersin.org/content/commentary-are-we-entering-a-data-winter
[2] https://www.dataprovenance.org/consent-in-crisis-paper

#opendata #data #ai #readings

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- A Quick Introduction to JavaScript Stored Programs in MySQL [1] в блоге Oracle MySQL о том чтобы использовать программы на Javascript внутри СУБД. Признаться честно я к этой практике отношусь с глубоким осуждением, особенно в части аргументации что миллионы разработчиков используют Javascript так давайте запихнём его ещё куда-нибудь. Тем не менее тоже тренд и тоже понятный, хотя и запоздавший лет на 10-15.
- ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models [2] про распознавание текстов и Vision LLMs. Вот это перспективная тема которая может подвинуть текущих лидеров OCR.
- A Crash Course on Relational Database Design [3] хорошая инфографика для совсем начинающих работающих с базами данных. Как и вся наглядная инфографика от ByteByteGo
- Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models [4] проект STORM родом из Stanford который позволяет писать длинные вики статьи с помощью LLM на произвольные неизвестные темы. Выглядит как инструмент который может, как сильно дополнить Википедию, так и создать реального её конкурента с нуля, так и ещё много для чего. Когда уже сделают LLM для быстрой генерации корпоративной документации на ИТ продукты или доков для open source?

Ссылки:
[1] https://blogs.oracle.com/mysql/post/a-quick-introduction-to-javascript-stored-programs-in-mysql
[2] https://huggingface.co/blog/manu/colpali
[3] https://blog.bytebytego.com/p/a-crash-course-on-relational-database
[4] https://storm-project.stanford.edu/research/storm/

#ai #readings #sql #databases #ocr #data

Полезное чтение про данные технологии и не только:
- Querying 1TB on a laptop with Python dataframes [1] статья от разработчиков обёртки для систем управления запросами к базам данных Ibis про обработку 1TB данных в виде адаптированного бенчмарка TPC-H на ноутбуке с помощью разных движков для датафреймов. Надо правда оговорится что ноутбук там не абы какой а MacBook Pro с 96GB RAM, но это не отменяет того факта что RAM в 10 раз меньше чем обрабатываемых данных. Главный вывод - duckdb выше всяких похвал, единственный движок который отработал все запросы до конца.
- Whenever [2] свежая библиотека для работы с датами и временем в Python, изначально написана на Rust. Помимо того что очень быстро работает и это очень актуально при обработке больших объёмов данных, она ещё и всегда учитывает переход на летнее время.
- datawizard: Easy Data Wrangling and Statistical Transformations [3] пакет для R для манипуляции данными. Казалось бы вопрос, кто сейчас пользуется R для таких задач? Но точно пользуются и для тех кто это делает такой пакет может оказаться очень полезным.
- Confronting Impossible Futures [4] полезное чтение о том что развитие, в том числе любой сценарий развития ИИ, необходимо учитывать в корпоративных стратегиях. Несмотря на то что всё ещё идёт продолжающийся взлёт хайпа вокруг этой темы, будет ещё много событий которые могут создать новые бизнес модели, сломать имеющиеся и тд.
- Applied forecasting [5] открытый курс по прикладному прогнозированию. Видео, слайды, примеры на R, выглядит достаточно просто чтобы садиться за изучение и достаточно сложно чтобы курс был интересным.
- Questionable practices in machine learning [6] а теперь дети запомните слова которые нельзя говорить (с) статья про спорные практики в машинном обучении. Большая их часть возникает от того что где-то не подумали, где-то ошиблись, где-то нехватает практического/теоретического знания у ML разработчиков, но есть и те которые нельзя сотворить случайно. Статья полезная, больше про технологии чем про этику и про автоматизацию контроля качества ML моделей.
- The biggest-ever global outage: lessons for software engineers [7] подробный разбор ситуации с недоступностью миллионов компьютеров на базе Windows из-за антивируса CrowdStrike и того какие выводы из неё можно извлечь. Многое не только про эту историю с CrowdStrike, но и предыдущие проблемы с их антивирусом и другие примеры больших сбоев других софтверных вендоров.
- TabularFM: An Open Framework For Tabular Foundational Models [8] открытый код, научная статья и модели на HuggingFace по извлечению смысла из табличных данных. Это, конечно, упрощённое описание того что такое Tabular Foundation Model, но можно сказать что это применение нейросетей к табличным данным.

Ссылки:
[1] https://ibis-project.org/posts/1tbc/
[2] https://github.com/ariebovenberg/whenever
[3] https://easystats.github.io/datawizard/index.html
[4] https://www.oneusefulthing.org/p/confronting-impossible-futures
[5] https://af.numbat.space/
[6] https://arxiv.org/abs/2407.12220
[7] https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/the-biggest-ever-global-outage-lessons
[8] https://www.semanticscholar.org/paper/TabularFM%3A-An-Open-Framework-For-Tabular-Models-Tran-Hoang/977fec09a458fe326e5059774e3f05ab695acf2a

#readings #ai #data #opensource

Статистическая служба Малайзии внедряет AI Helper [1] в сайт для разработчиков прилагаемый к их порталу статистических данных. На простые вопросы вполне эффективно отвечает и даже умеет генерировать код для языков разработки которых нет в примерах на сайте. На сайте сейчас все примеры на Python и R, но можно получить код для Java сделав такой запрос к AI Helper'у.

В данном случае применение ИИ гос-вом самое что ни на есть безобидное.

Ссылки:
[1] https://developer.data.gov.my/#using-the-ai-helper

#opendata #ai #statistics #malaysia

А вот и появился настоящий, а не выдуманный "убийца Google", а заодно и других поисковых систем и, возможно, Perplexity - это SearchGPT [1], продукт который OpenAI тестирует пока на 10 тысячах пользователей.

Поломает это, правда, не только бизнес модель поиска Гугла, но и Яндекса, и потенциально столкнётся с сильным раздражением владельцев контента.

Впрочем застать при этой жизни падение монополии Google на поиск - это было бы любопытно.

Ссылки:
[1] https://www.theverge.com/2024/7/25/24205701/openai-searchgpt-ai-search-engine-google-perplexity-rival

#ai #openai #searchgpt #google #search

На HuggingFace смешное приложение по генерации "бесконечных датасетов" [1]. Нет, сами датасеты оно не создаёт, пока что, только описания и разметку как будто они созданы.

Ссылки:
[1] https://huggingface.co/spaces/infinite-dataset-hub/infinite-dataset-hub

#ai #funny #humor #datasets

Свежий симпатичный поисковик по смыслам слов semantic grep [1] использует Word2Vec для выборки связанных по смыслу слов и уже их ищет по тексту.

Выглядит просто, симпатично, удобно для простого использования и под лицензией MIT. Опубликовано совсем недавно и аналогов такого я нигде не видел.

Если подумать то такую штуку можно было бы сделать с языковой моделью внутри или более сложными алгоритмами чем просто модель Word2Vec.

Лично я большой любитель командной строки и инструментов работы в ней, хороших поисковиков по текстовым файлам всегда нехватает (и всегда много!)

Ссылки:
[1] https://github.com/arunsupe/semantic-grep

#opensource #ai #commandline #tools #data