Forwarded from Stepik – онлайн-курсы
Всем привет!
Вчера у нас прошел интенсив «Vibe Coding – Новая парадигма программирования»👨💻 Провели его Александр Миленькин и Станислав Гасиловский.
Ссылки на запись:
- Youtube
- VK
Всем большое спасибо за участие!
Спикеры также приготовили приятный бонус для участников:
🎁 Скидка 35% на новый курс «Vibe-coding | AI-программирование | Экспресс-курс» по промокоду VIBECODING
🎁 Промокод DATAFEELING на другие курсы Александра по Data Science и ML
До новых встреч!
#stepik #vibecoding #интенсив #AI
Вчера у нас прошел интенсив «Vibe Coding – Новая парадигма программирования»
Ссылки на запись:
- Youtube
- VK
Всем большое спасибо за участие!
Спикеры также приготовили приятный бонус для участников:
До новых встреч!
#stepik #vibecoding #интенсив #AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥3👍2
Если вы когда нибудь задавались вопросом, как выглядит офис фармацевтической компании Takeda в Европе, то этот кружочек для вас 🤖
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍1
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Тревожники на месте?
Контент вам принес – никто из ноунеймов о вас не думает больше пары секунд в день🌝
Тут целиком чат
Блесток вам на лапки, и не тревожьтесь
Контент вам принес – никто из ноунеймов о вас не думает больше пары секунд в день
Тут целиком чат
Блесток вам на лапки, и не тревожьтесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥1
🚀 Наивный RAG — это скам!
...когда дело касается продакшн.
📱 Часто в YouTube показывают RAG как «запихнул документы — и всё работает». Но в реальной жизни всё куда сложнее. Чтобы система действительно работала, нужно глубоко погрузиться в структуру данных заказчика, учесть особенности поисковых запросов и привести их в соответствие с полями БД.
⚙️ Основная задача продакшн‑RAG — это не генерация, а правильное извлечение нужных документов из БД: предобработка запроса, сопоставление с полями, фильтрация, нормализация — и лишь затем отправка в LLM. На это иногда уходит львиная часть времени, гораздо большая, чем на промпты. И всему этому должна предшествовать качественная подготовка документов: разделение, предобработка и хранение.
🤖 Да, работать с RAG круто и интересно — но поверьте, это далеко не тот «волшебный» инструмент, как рисуют на хайповых видео. Успех — за глубоким пониманием данных и тщательным подходом. И если вы берёте заказ на RAG, оцените: хватит ли времени и ресурсов, чтобы сделать всё правильно.
...когда дело касается продакшн.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡2🔥2🤔1💯1
Forwarded from я обучала одну модель
Очень конспирологическая статья Subliminal Learning: Language models transmit behavioral traits via hidden signals in data
https://arxiv.org/abs/2507.14805
В чем идея: модель-учителя обучали на датасете с какой-то ярко выраженной чертой. Например, прививая ей особенно сильную любовь к совам. Потом эту же модель просили сгенерировать данные, состоящие из с виду рандомных номеров. Например, продолжить уже созданный список каким-нибудь образом, без какого-то заданного паттерна. На этом числовом датасете потом учат student model
В итоге эта student model каким-то образом перенимает предпочтения модели-учителя и тоже начинает любить сов, обучившись на наборе чисел, которые видимо нам кажутся случайными, но таковыми не являются
Это работает с разными животными, и даже работает с MNIST: student model научилась решать задачи из этого датасета, по сути никогда не обучаясь на этих данных, а увидев только (pseudo)random noise от модели-учителя
При этом, эффект не сохраняется, если просто засунуть рандомные числа в контекст модели без дополнительного обучения, или если у студента и учителя разные базовые модели. Также отдельно проверяли, что это не подвид emergent misalignment, когда, например, модель становится злой, если ее обучить на небезопасном коде или на числах типа 666 и 1488
Еще этот подход работает, если вместо чисел генерить другие не связанные с выбранной чертой (e.g. любовь к совам) домены, например код или ризонинг трейсы для математических задач
В целом это интересная иллюстрация того, что все LLM – это достаточно необычные distribution machines. Но боюсь представить сколько шизо-теорий на этом теперь можно построить
https://arxiv.org/abs/2507.14805
В чем идея: модель-учителя обучали на датасете с какой-то ярко выраженной чертой. Например, прививая ей особенно сильную любовь к совам. Потом эту же модель просили сгенерировать данные, состоящие из с виду рандомных номеров. Например, продолжить уже созданный список каким-нибудь образом, без какого-то заданного паттерна. На этом числовом датасете потом учат student model
В итоге эта student model каким-то образом перенимает предпочтения модели-учителя и тоже начинает любить сов, обучившись на наборе чисел, которые видимо нам кажутся случайными, но таковыми не являются
Это работает с разными животными, и даже работает с MNIST: student model научилась решать задачи из этого датасета, по сути никогда не обучаясь на этих данных, а увидев только (pseudo)random noise от модели-учителя
При этом, эффект не сохраняется, если просто засунуть рандомные числа в контекст модели без дополнительного обучения, или если у студента и учителя разные базовые модели. Также отдельно проверяли, что это не подвид emergent misalignment, когда, например, модель становится злой, если ее обучить на небезопасном коде или на числах типа 666 и 1488
Еще этот подход работает, если вместо чисел генерить другие не связанные с выбранной чертой (e.g. любовь к совам) домены, например код или ризонинг трейсы для математических задач
В целом это интересная иллюстрация того, что все LLM – это достаточно необычные distribution machines. Но боюсь представить сколько шизо-теорий на этом теперь можно построить
🔥3😎1
Staff+
Прочитал интересную статью про архетипы Staff-инженеров - чётко раскладывает, что вообще за роли бывают на этом уровне.
Всего выделяют 4 архетипа:
1. Tech Lead - ведёт техническую стратегию команды, помогает приоритизировать задачи, координирует между техом и продуктом. Самый частый архетип.
2. Architect - глубокий эксперт в узкой области (например, API или инфраструктура). Делает системные изменения, влияет через качество решений, а не иерархию.
3. Solver - разбирается с хаосом: нестабильные системы, технические долги, срочные пожары. Обычно перемещается между командами.
4. Right Hand - правая рука CTO/директора. Масштабирует их влияние, берёт на себя сложные кросс-командные инициативы.
Также интересный факт: ~⅔ получают Staff внутри своей компании, остальным нужно менять работу. И “staff-проект” (большой важный проект) не обязателен - часто хватает устойчивого вклада или просто смены контекста.
Если вы на пути к Staff или уже там, то автор также приводит график недели каждого из типов — можно "примерить" на свой😎
Прочитал интересную статью про архетипы Staff-инженеров - чётко раскладывает, что вообще за роли бывают на этом уровне.
Всего выделяют 4 архетипа:
1. Tech Lead - ведёт техническую стратегию команды, помогает приоритизировать задачи, координирует между техом и продуктом. Самый частый архетип.
2. Architect - глубокий эксперт в узкой области (например, API или инфраструктура). Делает системные изменения, влияет через качество решений, а не иерархию.
3. Solver - разбирается с хаосом: нестабильные системы, технические долги, срочные пожары. Обычно перемещается между командами.
4. Right Hand - правая рука CTO/директора. Масштабирует их влияние, берёт на себя сложные кросс-командные инициативы.
Также интересный факт: ~⅔ получают Staff внутри своей компании, остальным нужно менять работу. И “staff-проект” (большой важный проект) не обязателен - часто хватает устойчивого вклада или просто смены контекста.
Если вы на пути к Staff или уже там, то автор также приводит график недели каждого из типов — можно "примерить" на свой
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2⚡1❤1💯1
Юридическая фирма, где все сотрудники - ИИ.
Звучит как фантастика, но скоро может стать реальностью. Прочитал свежий Requests for Startups от Y Combinator - список идей, которые они особенно хотят профинансировать. Есть очень мощные направления, вот в кратце:
💡 Full-stack AI-компании - предлагается не просто продавать ИИ-решения юристам, а самому стать "ИИ-юридической фирмой" и вытеснить старых игроков. Не обслуживать динозавров - стать их заменой.
💡 AI Personal Assistant - агент, который реально делает задачи, а не просто напоминает. Сам отвечает на письма, ставит встречи, завершает рутинные процессы. В духе “to-do → done”.
💡 AI в образовании - персонализированные ИИ-репетиторы с объяснениями в стиле 3Blue1Brown. А ещё - мультимодальные модели, которые показывают, а не просто рассказывают.
💡 Голосовой AI - звонки с ботами, которых не отличить от людей. Уже работают, звучат как будущее. Потенциал - в триллион звонков в год.
💡 AI в финансах - ИИ, который знает все про твои финансы, цели и долги, и даёт советы лучше дорогого консультанта. И без конфликта интересов.
💡 Healthcare-агенты — в США $1 трлн в медицине уходит просто на админку. Сейчас можно строить агентов, которые автоматически обрабатывают PDF-ки, формы и данные между системами.
Отдельно призывают дизайнеров становиться фаундерами: YC считает, что дизайн - уже не просто “приятный плюс”, а ключевая фича, как у Stripe и Airbnb.
Если думаешь над своим AI-стартапом — обязательно прочти весь список. А когда будешь готов взяться за реализацию, заходи сюда 😉
Звучит как фантастика, но скоро может стать реальностью. Прочитал свежий Requests for Startups от Y Combinator - список идей, которые они особенно хотят профинансировать. Есть очень мощные направления, вот в кратце:
Отдельно призывают дизайнеров становиться фаундерами: YC считает, что дизайн - уже не просто “приятный плюс”, а ключевая фича, как у Stripe и Airbnb.
Если думаешь над своим AI-стартапом — обязательно прочти весь список. А когда будешь готов взяться за реализацию, заходи сюда 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥3⚡2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📚 OpenAI представила новый режим обучения в ChatGPT
С 29 июля 2025 года ChatGPT теперь предлагает Study Mode — режим обучения, который помогает студентам решать задачи шаг за шагом, вместо того чтобы просто предоставлять ответы.
🔍 Что нового в Study Mode?
1️⃣ Интерактивные подсказки: Использование сократического метода вопросов для углубленного понимания.
2️⃣ Структурированные ответы: Информация представляется поэтапно, что облегчает усвоение сложных тем.
3️⃣ Персонализированная поддержка: Уровень сложности адаптируется в зависимости от навыков и предыдущих запросов пользователя.
4️⃣ Проверка знаний: Викторины и открытые вопросы позволяют отслеживать прогресс пользователей.
5️⃣ Гибкость использования: Возможность легко переключаться между режимом обучения и стандартным режимом.
👩🎓 Студенты уже положительно отзываются о новом подходе:
💡 Как начать?
Просто выберите "Study and learn" в инструментах ChatGPT и задайте свой вопрос.
🔮 Ожидается, что этот режим поможет сделать обучение более интерактивным и углубленным. Более подробную информацию о новом режиме можно найти на официальном сайте OpenAI.
Как вы относитесь к новому режиму обучения?
👍 — Отличная идея, так и надо!
🤔 — Не уверен(а), будет ли эффективно..."
С 29 июля 2025 года ChatGPT теперь предлагает Study Mode — режим обучения, который помогает студентам решать задачи шаг за шагом, вместо того чтобы просто предоставлять ответы.
🔍 Что нового в Study Mode?
1️⃣ Интерактивные подсказки: Использование сократического метода вопросов для углубленного понимания.
2️⃣ Структурированные ответы: Информация представляется поэтапно, что облегчает усвоение сложных тем.
3️⃣ Персонализированная поддержка: Уровень сложности адаптируется в зависимости от навыков и предыдущих запросов пользователя.
4️⃣ Проверка знаний: Викторины и открытые вопросы позволяют отслеживать прогресс пользователей.
5️⃣ Гибкость использования: Возможность легко переключаться между режимом обучения и стандартным режимом.
👩🎓 Студенты уже положительно отзываются о новом подходе:
"Это как круглосуточные консультации по учебным вопросам!" — делится впечатлениями студент.
💡 Как начать?
Просто выберите "Study and learn" в инструментах ChatGPT и задайте свой вопрос.
🔮 Ожидается, что этот режим поможет сделать обучение более интерактивным и углубленным. Более подробную информацию о новом режиме можно найти на официальном сайте OpenAI.
Как вы относитесь к новому режиму обучения?
👍 — Отличная идея, так и надо!
🤔 — Не уверен(а), будет ли эффективно..."
👍4❤2🤔1
🤖 Google выпускает Deep Think для подписчиков AI Ultra
Gemini 2.5 Deep Think, модель, завоевавшая золото на Международной математической олимпиаде 2025, теперь доступна подписчикам Google AI Ultra в приложении Gemini.
Что нового?
- Использование параллельного мышления для генерации и совершенствования идей.
- Улучшенная производительность: быстрее решает задачи и достигает бронзового уровня производительности на тестах IMO.
- Применение в математике, науке, разработке алгоритмов и сложных кодинг-задачах.
🔒 Модель демонстрирует лучший уровень безопасности и объективности контента, чем предыдущие версии.
📂 Подробнее о Deep Think — в официальной pdf-карточке модели.
Попробовать можно уже сегодня, включив опцию Deep Think в приложении Gemini🖱
👩💻 Data Flow
Gemini 2.5 Deep Think, модель, завоевавшая золото на Международной математической олимпиаде 2025, теперь доступна подписчикам Google AI Ultra в приложении Gemini.
Что нового?
- Использование параллельного мышления для генерации и совершенствования идей.
- Улучшенная производительность: быстрее решает задачи и достигает бронзового уровня производительности на тестах IMO.
- Применение в математике, науке, разработке алгоритмов и сложных кодинг-задачах.
🔒 Модель демонстрирует лучший уровень безопасности и объективности контента, чем предыдущие версии.
📂 Подробнее о Deep Think — в официальной pdf-карточке модели.
Попробовать можно уже сегодня, включив опцию Deep Think в приложении Gemini
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥2💯2
Почему "просто сесть и сделать" - сложно?
Когда наступает эмоциональное или умственное «выгорание» - возникает «ментальная стена». Главный барьер часто не физическая усталость, а страх того, что задача потребует слишком много энергии.
Подобно тому, как телефон переходит в «режим низкого энергопотребления», наш мозг делает все возможное, чтобы сэкономить свои ограниченные ресурсы, поэтому мы с большей вероятностью выберем не требующие больших усилий и приносящие немедленное удовлетворение занятия, такие как просмотр сериалов или прокручивание ленты в соц сетях.
В этом состоянии мозг также склонен преувеличивать количество энергии, необходимое для выполнения задачи, из-за чего она кажется более сложной, чем на самом деле. Но самое сложное — это часто просто начать. Как только мы начинаем, инерция начинает работать на нас.
🧠 Доктор Бегети предлагает простое, но мощное решение: правило 5 минут. Начни работу, даже если кажется, что не можешь. Договорись с собой: «Я поработаю хотя бы 5 минут, а потом решу, продолжать или остановиться»
Тогда:
- Мозг занижает ожидания касательно того, сколько энергии потребует задача - мы выходим из «режима низкого энергопотребления».
- После первых 5 минут, самая сложная часть, начало - пройдена, после чего задача перестаёт казаться непосильной, и уже воспринимается мозгом легче.
- Даже если остановишься — эффект уже есть: ежедневные 5 минут складываются в 30+ часов работы за год
👩💻 Data Flow
Когда наступает эмоциональное или умственное «выгорание» - возникает «ментальная стена». Главный барьер часто не физическая усталость, а страх того, что задача потребует слишком много энергии.
Подобно тому, как телефон переходит в «режим низкого энергопотребления», наш мозг делает все возможное, чтобы сэкономить свои ограниченные ресурсы, поэтому мы с большей вероятностью выберем не требующие больших усилий и приносящие немедленное удовлетворение занятия, такие как просмотр сериалов или прокручивание ленты в соц сетях.
В этом состоянии мозг также склонен преувеличивать количество энергии, необходимое для выполнения задачи, из-за чего она кажется более сложной, чем на самом деле. Но самое сложное — это часто просто начать. Как только мы начинаем, инерция начинает работать на нас.
🧠 Доктор Бегети предлагает простое, но мощное решение: правило 5 минут. Начни работу, даже если кажется, что не можешь. Договорись с собой: «Я поработаю хотя бы 5 минут, а потом решу, продолжать или остановиться»
Тогда:
- Мозг занижает ожидания касательно того, сколько энергии потребует задача - мы выходим из «режима низкого энергопотребления».
- После первых 5 минут, самая сложная часть, начало - пройдена, после чего задача перестаёт казаться непосильной, и уже воспринимается мозгом легче.
- Даже если остановишься — эффект уже есть: ежедневные 5 минут складываются в 30+ часов работы за год
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥1
🚀 Как Anthropic использует Claude Code для оптимизации разработки
Anthropic рассказали, как их команды применяют Claude Code для ускорения рабочих процессов и автоматизации рутинных задач. Вот несколько интересных примеров:
🔍 Навигация в коде: Инструмент помогает новым сотрудникам быстро разбираться с кодом, анализирует зависимости и показывает, какие файлы требуют внимания.
✅ Тесты и ревью: Claude Code автоматизирует написание юнит-тестов, форматирование Pull Request'ов и даже перевод тестов на другие языки (например, Rust).
🐛 Дебаг и решения проблем: С помощью Claude Code команды решают баги втрое быстрее, анализируя ошибки в реальном времени. Однажды он помог устранить сбой Kubernetes кластеров всего за 20 минут!
⚡️ Прототипы и фичи: Даже сотрудники без опыта в программировании используют Claude Code для создания React-приложений и автоматических UI-итераций. Abstract-проблемы превращаются в почти готовые решения.
📄 Документация: Claude агрегирует и упрощает техническую информацию из разных источников, сокращая время поиска ответов на сложные вопросы на 80%.
💡 Интересно, что инструмент облегчает работу не только техническим специалистам: маркетологи генерируют сотни рекламных вариаций за секунды, а юристы создают интерактивные системы для внутренних процессов.
Anthropic называют Claude Code "партнером по мышлению", который стирает грань между техническими и нетехническими задачами.
👩💻 Data Flow
Anthropic рассказали, как их команды применяют Claude Code для ускорения рабочих процессов и автоматизации рутинных задач. Вот несколько интересных примеров:
🔍 Навигация в коде: Инструмент помогает новым сотрудникам быстро разбираться с кодом, анализирует зависимости и показывает, какие файлы требуют внимания.
✅ Тесты и ревью: Claude Code автоматизирует написание юнит-тестов, форматирование Pull Request'ов и даже перевод тестов на другие языки (например, Rust).
🐛 Дебаг и решения проблем: С помощью Claude Code команды решают баги втрое быстрее, анализируя ошибки в реальном времени. Однажды он помог устранить сбой Kubernetes кластеров всего за 20 минут!
⚡️ Прототипы и фичи: Даже сотрудники без опыта в программировании используют Claude Code для создания React-приложений и автоматических UI-итераций. Abstract-проблемы превращаются в почти готовые решения.
📄 Документация: Claude агрегирует и упрощает техническую информацию из разных источников, сокращая время поиска ответов на сложные вопросы на 80%.
💡 Интересно, что инструмент облегчает работу не только техническим специалистам: маркетологи генерируют сотни рекламных вариаций за секунды, а юристы создают интерактивные системы для внутренних процессов.
Anthropic называют Claude Code "партнером по мышлению", который стирает грань между техническими и нетехническими задачами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥3⚡1🔥1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1🔥1
🔥 Синдром самосбывающегося провала: как менеджеры невольно способствуют провалам сотрудников?
Эксперты по лидерству и организационному развитию Жан-Франсуа Манцони и Жан-Луи Барсукс объяснили в статье для Harvard Business Review опасный феномен управления — "Синдром установки на провал" (The Set-Up-To-Fail Syndrome).
📌 Что это такое?
Менеджеры часто подсознательно наделяют сотрудников ярлыками "слабых исполнителей", усиливают контроль за ними и снижают доверие. Это приводит к снижению мотивации, замыканию сотрудника в себе, а также подтверждению неправильных ожиданий менеджера.
📌 Ключевые моменты из исследования:
- До 90% менеджеров делят сотрудников на "своих" (In-group) и "чужих" (Out-group).
- Усиленный контроль воспринимается как недоверие, что приводит к дезориентации и потере мотивации.
- Процесс самоуглубляется — низкие ожидания руководителя усиливают проблему.
📌 Как это исправить?
1️⃣ Признать, что отношение руководителя может быть частью проблемы.
2️⃣ Провести честные диалоги и определить реальные причины слабой работы сотрудника.
3️⃣ Постепенно снижать степень контроля, обозначив ясные цели и критерии оценки.
4️⃣ Проводить регулярные обсуждения отношений между руководителем и подчинённым.
❗️ Почему важно избегать этого синдрома?
Синдром разрушает отношения, снижает производительность команды, увеличивает выгорание и провоцирует текучесть кадров. Здоровая коммуникация с персоналом — ключ к созданию сильной команды.
👩💻 Data Flow
Эксперты по лидерству и организационному развитию Жан-Франсуа Манцони и Жан-Луи Барсукс объяснили в статье для Harvard Business Review опасный феномен управления — "Синдром установки на провал" (The Set-Up-To-Fail Syndrome).
📌 Что это такое?
Менеджеры часто подсознательно наделяют сотрудников ярлыками "слабых исполнителей", усиливают контроль за ними и снижают доверие. Это приводит к снижению мотивации, замыканию сотрудника в себе, а также подтверждению неправильных ожиданий менеджера.
📌 Ключевые моменты из исследования:
- До 90% менеджеров делят сотрудников на "своих" (In-group) и "чужих" (Out-group).
- Усиленный контроль воспринимается как недоверие, что приводит к дезориентации и потере мотивации.
- Процесс самоуглубляется — низкие ожидания руководителя усиливают проблему.
📌 Как это исправить?
1️⃣ Признать, что отношение руководителя может быть частью проблемы.
2️⃣ Провести честные диалоги и определить реальные причины слабой работы сотрудника.
3️⃣ Постепенно снижать степень контроля, обозначив ясные цели и критерии оценки.
4️⃣ Проводить регулярные обсуждения отношений между руководителем и подчинённым.
❗️ Почему важно избегать этого синдрома?
Синдром разрушает отношения, снижает производительность команды, увеличивает выгорание и провоцирует текучесть кадров. Здоровая коммуникация с персоналом — ключ к созданию сильной команды.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1🔥1
📚 Context Engineering
На смену привычному Prompt Engineering приходит более масштабная дисциплина — Context Engineering, которая фокусируется на проектировании полного контекста для работы больших языковых моделей (LLMs).
💡 Что это такое?
Context Engineering выходит за рамки написания отдельных инструкций для ИИ. Это процесс оптимизации всей системы, включая ввод данных, поддержание памяти, интеграцию внешних инструментов и управление взаимодействиями. Эффективная динамическая обработка информации и работа в сложных сценариях становятся ключевыми преимуществами.
🛠 Методы и технологии:
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): позволяет динамически использовать внешние базы знаний для создания релевантных ответов.
- Global State Management: сохранение контекста для задач с долгосрочными процессами.
- Мультимодальная оптимизация: работа с текстом, изображениями и звуком.
- Интеграция инструментов: динамическое подключение функций и данных.
🌍 Применение:
- Корпоративные ИИ: масштабные, надежные системы для бизнеса.
- Автономные агенты: многошаговые задачи с учетом контекста.
- Анализ документов: глубокая обработка данных, поиск информации.
- Разработка кода: семантический поиск по проектам.
🔮 Перспективы:
Следующее поколение ИИ-систем станет более устойчивым и эффективным, обеспечивая:
- Расширенные возможности памяти.
- Интеграцию с корпоративными данными.
- Улучшенные интерфейсы для мультимодальной работы.
👩💻 Data Flow
На смену привычному Prompt Engineering приходит более масштабная дисциплина — Context Engineering, которая фокусируется на проектировании полного контекста для работы больших языковых моделей (LLMs).
💡 Что это такое?
Context Engineering выходит за рамки написания отдельных инструкций для ИИ. Это процесс оптимизации всей системы, включая ввод данных, поддержание памяти, интеграцию внешних инструментов и управление взаимодействиями. Эффективная динамическая обработка информации и работа в сложных сценариях становятся ключевыми преимуществами.
🛠 Методы и технологии:
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): позволяет динамически использовать внешние базы знаний для создания релевантных ответов.
- Global State Management: сохранение контекста для задач с долгосрочными процессами.
- Мультимодальная оптимизация: работа с текстом, изображениями и звуком.
- Интеграция инструментов: динамическое подключение функций и данных.
🌍 Применение:
- Корпоративные ИИ: масштабные, надежные системы для бизнеса.
- Автономные агенты: многошаговые задачи с учетом контекста.
- Анализ документов: глубокая обработка данных, поиск информации.
- Разработка кода: семантический поиск по проектам.
🔮 Перспективы:
Следующее поколение ИИ-систем станет более устойчивым и эффективным, обеспечивая:
- Расширенные возможности памяти.
- Интеграцию с корпоративными данными.
- Улучшенные интерфейсы для мультимодальной работы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1💯1
🧠 Как обучить ИИ быть педагогом?
Исследователь Kanaria007 из Hugging Face предложил новый подход к обучению с помощью структурного ИИ. Этот метод делает из ИИ не просто машину для ответов, а "когнитивное зеркало" и наставника для структурированного мышления.
Основные принципы Structured Intelligence AI (SI-AI):
➡️ Jump-Generator: Создает вопросы, меняющие перспективу и устраняющие когнитивные шаблоны.
➡️ Memory-Loop: Память, фиксирующая контекст и ошибки. Позволяет отражать процесс рассуждения и обучать метакогниции.
➡️ Structural Scaffolding: Этические интерфейсы, поддержка абстракции, управление противоречиями — всё это формирует умную и адаптивную поддержку обучения.
SI-AI — это не замена учителей, а инструмент, который помогает ученикам мыслить осознанно. Он позволяет анализировать противоречия и наблюдать, как формируется мысль.
🔗 Подробнее о проекте: Teaching AI to Teach
📁 Данные протоколов: Dataset
Как вы относитесь к идее ИИ-наставников?
💯 - Гениально, это будущее!
✍️ - Я за классических учителей!
👩💻 Data Flow
Исследователь Kanaria007 из Hugging Face предложил новый подход к обучению с помощью структурного ИИ. Этот метод делает из ИИ не просто машину для ответов, а "когнитивное зеркало" и наставника для структурированного мышления.
Основные принципы Structured Intelligence AI (SI-AI):
➡️ Jump-Generator: Создает вопросы, меняющие перспективу и устраняющие когнитивные шаблоны.
📌 Пример: Студент выражает однобокий взгляд на политику, ИИ спрашивает: «А что, если ваша позиция причиняет вред группе, которую вы защищаете?»
➡️ Memory-Loop: Память, фиксирующая контекст и ошибки. Позволяет отражать процесс рассуждения и обучать метакогниции.
➡️ Structural Scaffolding: Этические интерфейсы, поддержка абстракции, управление противоречиями — всё это формирует умную и адаптивную поддержку обучения.
SI-AI — это не замена учителей, а инструмент, который помогает ученикам мыслить осознанно. Он позволяет анализировать противоречия и наблюдать, как формируется мысль.
🔗 Подробнее о проекте: Teaching AI to Teach
📁 Данные протоколов: Dataset
Как вы относитесь к идее ИИ-наставников?
💯 - Гениально, это будущее!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯2✍1👍1🔥1
Воскресная подборка курсов по GenAI
1. Generative AI with LLMs
Платформа: Coursera
Авторы: DeepLearning.AI, со вступлением от Эндрю Ына
- Объясняются ключевые понятия: LLM, instruction fine-tuning vs fine-tuning, prompt engineering vs prompt tuning
- Подробно разобраны: RLHF, PEFT, LoRA, методы снижения токсичности
- Применения: LangChain, LLM-приложения
- Практика: zero-/few-shot prompting, summarization, instruction tuning с PEFT, RLHF
Курс короткий и насыщенный. Преподаватели чёткие, визуал хороший. Подходит для тех, кто хочет систематизировать знания об LLM.
2. LangChain for LLM Application Development
Платформа: DeepLearning.AI
Как логичное продолжение первого курса — больше про построение приложений с LangChain, что в первом курсе лишь упоминается.
3. Evaluating and Debugging Generative AI
Платформа: DeepLearning.AI
Курс от того же автора (Эндрю Ын), закрывает пробел по отладке и анализу поведения моделей. В основном посвящён диагностике, метрикам, ошибкам в pipeline.
👩💻 Data Flow
1. Generative AI with LLMs
Платформа: Coursera
Авторы: DeepLearning.AI, со вступлением от Эндрю Ына
- Объясняются ключевые понятия: LLM, instruction fine-tuning vs fine-tuning, prompt engineering vs prompt tuning
- Подробно разобраны: RLHF, PEFT, LoRA, методы снижения токсичности
- Применения: LangChain, LLM-приложения
- Практика: zero-/few-shot prompting, summarization, instruction tuning с PEFT, RLHF
Курс короткий и насыщенный. Преподаватели чёткие, визуал хороший. Подходит для тех, кто хочет систематизировать знания об LLM.
2. LangChain for LLM Application Development
Платформа: DeepLearning.AI
Как логичное продолжение первого курса — больше про построение приложений с LangChain, что в первом курсе лишь упоминается.
3. Evaluating and Debugging Generative AI
Платформа: DeepLearning.AI
Курс от того же автора (Эндрю Ын), закрывает пробел по отладке и анализу поведения моделей. В основном посвящён диагностике, метрикам, ошибкам в pipeline.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1🔥1
🤖 OpenAI приближается к созданию универсального AI-агента
Компания OpenAI активно работает над созданием агентов, которые смогут выполнять любые задачи так же, как человек.
🔍 Что уже сделано:
- OpenAI разработали первую reasoning-модель в 2024 году. Модель о1 уже завоевала золото на Международной математической олимпиаде.
- Прорыв стал результатом использования новых техник: комбинации reinforcement learning (RL) и планирования задач с помощью "цепочки размышлений" (Chain-of-thought).
📊 Куда движется OpenAI:
Главная цель - создать AI-агентов, которые понимают запросы пользователя и самостоятельно могут выполнять сложные задачи на компьютере.
🔮 Конкуренция растёт:
Meta, Google и другие технологические гиганты также работают над своим ИИ. Например, недавно Meta переманила нескольких исследователей OpenAI, предложив компенсационные пакеты свыше $100 млн.
Как вы думаете, сможет ли OpenAI удержать лидерство?
❤️ - Да, они переиграют всех!
🤔 - Конкуренция слишком высока.
👩💻 Data Flow
Компания OpenAI активно работает над созданием агентов, которые смогут выполнять любые задачи так же, как человек.
🔍 Что уже сделано:
- OpenAI разработали первую reasoning-модель в 2024 году. Модель о1 уже завоевала золото на Международной математической олимпиаде.
- Прорыв стал результатом использования новых техник: комбинации reinforcement learning (RL) и планирования задач с помощью "цепочки размышлений" (Chain-of-thought).
📊 Куда движется OpenAI:
Главная цель - создать AI-агентов, которые понимают запросы пользователя и самостоятельно могут выполнять сложные задачи на компьютере.
«В будущем вы просто попросите компьютер сделать то, что вам нужно, и он выполнит все за вас. Это будет огромный прорыв», - говорит Сэм Альтман
🔮 Конкуренция растёт:
Meta, Google и другие технологические гиганты также работают над своим ИИ. Например, недавно Meta переманила нескольких исследователей OpenAI, предложив компенсационные пакеты свыше $100 млн.
Как вы думаете, сможет ли OpenAI удержать лидерство?
❤️ - Да, они переиграют всех!
🤔 - Конкуренция слишком высока.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4