Чатик с утра прислал мне быстрый апдейт по термояду (вкладка pulse - спонтанная генерация тем в контексте диалогов). Решил поделиться, тк реально есть интересное.
Движение по термояду: быстрый апдейт
Сейчас термоядерный синтез начинает переходить из чисто лабораторных достижений к реальным проектным решениям для пилотных электростанций и глобальным экспериментальным прорывам в магнитном удержании плазмы — то, что важно для твоих сценариев развития энергетики и экономики.
Американская компания Thea Energy только что получила официальную сертификацию предварительного проектного решения (preconceptual design) своей пилотной термоядерной станции «Helios» от Министерства энергетики США (DOE). Это первый случай завершения ключевого этапа в рамках программы Milestone-Based Fusion Development Program, где проект проверен экспертной комиссией на физическую и инженерную обоснованность, и теперь компания может продвигаться к выбору площадки для следующего интегрированного демонстратора «Eos», запланированного к работе в 2030 году с объявлением места в 2026 году.
Кроме того, в мире серийно обновляются экспериментальные рекорды по удержанию и параметрам плазмы в токамаках — ключевом типе магнитного удержания:
- В Китае на токамаке EAST удалось превысить прежний лимит плотности плазмы, что открывает путь к более высоким рабочим режимам и проливает свет на обход давно считавшихся ограничений «Greenwald»‑предела.
- Во Франции на машине WEST получали непрерывную плазму свыше 20 минут, что стало новым мировым рекордом длительности удержания горячей плазмы, критичным для будущих демо‑установок.
- Проекты вроде SPARC идут к своей первой плазме в 2026–2027 годах с целью добиться энергетического выигрыша (Q*>1), а большие сферические токамаки вроде NSTX‑U готовятся к возобновлению экспериментов, которые дадут новые данные по масштабируемости концепций.
Эти события вместе показывают, что область слияния выходит из фазы «показать физику» в фазу конкретных проектных и инженерных решений, где инженерные проекты (пилотные станции) и экспериментальные достижения (долгое удержание плазмы, высокие плотности, модели поведения) начинают реально влиять на таймлайны коммерческой перспективы.
Однако уже от себя добавлю: прорывы в плазме - это только первый шаг. От 20 минут надо переходить как минимум к 2м годам, тк глушить реактор и перебирать стенки - дело хлопотное. Но главное - устойчивый отвод энергии и тепла. Эти задачи пока только в теории. В целом самый оптимистичный срок промышленных объектов - 40е годы, а скорее, уже в следующую технологическую волну, тк в эту будут разбираться с солнцем и сетями (никто не будет бросать мультитриллионные затраты на полпути).
Правда, в этом прогнозе не учтен фактор ИИ-ускорения науки) Собственно длинная плазма тоже стала результатом ИИ-моделирования и конструирования. Но все же, с учетом мультидоменного моделирования, думаю, термояд это next wave big think. Луна будет раньше
Движение по термояду: быстрый апдейт
Сейчас термоядерный синтез начинает переходить из чисто лабораторных достижений к реальным проектным решениям для пилотных электростанций и глобальным экспериментальным прорывам в магнитном удержании плазмы — то, что важно для твоих сценариев развития энергетики и экономики.
Американская компания Thea Energy только что получила официальную сертификацию предварительного проектного решения (preconceptual design) своей пилотной термоядерной станции «Helios» от Министерства энергетики США (DOE). Это первый случай завершения ключевого этапа в рамках программы Milestone-Based Fusion Development Program, где проект проверен экспертной комиссией на физическую и инженерную обоснованность, и теперь компания может продвигаться к выбору площадки для следующего интегрированного демонстратора «Eos», запланированного к работе в 2030 году с объявлением места в 2026 году.
Кроме того, в мире серийно обновляются экспериментальные рекорды по удержанию и параметрам плазмы в токамаках — ключевом типе магнитного удержания:
- В Китае на токамаке EAST удалось превысить прежний лимит плотности плазмы, что открывает путь к более высоким рабочим режимам и проливает свет на обход давно считавшихся ограничений «Greenwald»‑предела.
- Во Франции на машине WEST получали непрерывную плазму свыше 20 минут, что стало новым мировым рекордом длительности удержания горячей плазмы, критичным для будущих демо‑установок.
- Проекты вроде SPARC идут к своей первой плазме в 2026–2027 годах с целью добиться энергетического выигрыша (Q*>1), а большие сферические токамаки вроде NSTX‑U готовятся к возобновлению экспериментов, которые дадут новые данные по масштабируемости концепций.
Эти события вместе показывают, что область слияния выходит из фазы «показать физику» в фазу конкретных проектных и инженерных решений, где инженерные проекты (пилотные станции) и экспериментальные достижения (долгое удержание плазмы, высокие плотности, модели поведения) начинают реально влиять на таймлайны коммерческой перспективы.
Однако уже от себя добавлю: прорывы в плазме - это только первый шаг. От 20 минут надо переходить как минимум к 2м годам, тк глушить реактор и перебирать стенки - дело хлопотное. Но главное - устойчивый отвод энергии и тепла. Эти задачи пока только в теории. В целом самый оптимистичный срок промышленных объектов - 40е годы, а скорее, уже в следующую технологическую волну, тк в эту будут разбираться с солнцем и сетями (никто не будет бросать мультитриллионные затраты на полпути).
Правда, в этом прогнозе не учтен фактор ИИ-ускорения науки) Собственно длинная плазма тоже стала результатом ИИ-моделирования и конструирования. Но все же, с учетом мультидоменного моделирования, думаю, термояд это next wave big think. Луна будет раньше
🔥43❤17🦄12✍4👍1😁1
Forwarded from ECONS
Представьте, что нынешние беднейшие страны мира Уганда или Чад примерно в течение жизни одного поколения достигают уровня жизни Испании или Италии.
Такое экономическое чудо существует: во второй половине ХХ века Гонконг, Сингапур, Тайвань и Южная Корея превратились из бедных и отсталых стран в богатые. За молниеносный рост, похожий на прыжок тигра, эти страны называют «азиатскими тиграми». Интерес к изучению их феномена не угасает, ему посвящены сотни работ, авторы которых пытаются вычленить слагаемые экономического прорыва и оценить его воспроизводимость.
В новом исследовании экономисты МВФ напрямую заявляют, что стандартные «рецепты» (институты, инвестиции, образование) недостаточны для экономического рывка. И предлагают системную и воспроизводимую модель экономического прорыва – своего рода «инструкцию», подходящую для любой страны. Она сводит «секрет чуда» к набору правил:
🔘 Ставка на высокотехнологичные отрасли.
Сравнительные преимущества не данность – их создают. Исходя из сравнительных преимуществ, для «тигров» самыми перспективными направлениями были производство риса, овощей и текстильных изделий. Но они развивали электронику, машиностроение, автомобилестроение – отрасли, где у них практически не было никакого опыта.
🔘 Ориентация на экспорт.
Экспорт стал главным мерилом успеха и одновременно дисциплинирующим фактором для компаний, заставляя их повышать качество, эффективность и инновационность, чтобы выжить. Это резко контрастирует с политикой импортозамещения других развивающихся стран, которая, наоборот, защищала местных производителей от международной конкуренции.
🔘 Строгая (и нестандартная) подотчетность за полученную поддержку.
Подотчетность была направлена на создание конкурентоспособных отраслей в целом, а не отдельных «национальных чемпионов». Государство действовало как «венчурный капиталист», поддерживая несколько фирм в отрасли, а затем отсеивая «неудачников» и помогая сильнейшим выйти на мировой уровень. Критериями успеха были рост экспорта и доля рынка – а не стандартные управленческие и производственные метрики (объемы производства, оценка затрат и выгод и пр.).
🟥 Реализовать эти правила помогло создание влиятельных и автономных государственных структур, которые лежат в основе так называемой модели «государства развития». Такие структуры не просто регулируют рынок – благодаря тесному контакту с бизнесом и сохранению определенной независимости они смогли сформировать понимание отраслей, разработать широкий набор стратегий и постоянно их корректировали.
Азиатское «экономическое чудо» – симбиоз государства и бизнеса, где первое координировало инвестиции, создавало инфраструктуру и снижало риски, а второй масштабировал производство и выходил на международные рынки. Успех «азиатских тигров» – не стечение уникальных исторических обстоятельств, а результат целенаправленной промышленной политики, направленной не на замещение импорта, а на поддержку экспорта.
🔴 Рецепт азиатского «экономического чуда» читайте на сайте «Эконс»
Такое экономическое чудо существует: во второй половине ХХ века Гонконг, Сингапур, Тайвань и Южная Корея превратились из бедных и отсталых стран в богатые. За молниеносный рост, похожий на прыжок тигра, эти страны называют «азиатскими тиграми». Интерес к изучению их феномена не угасает, ему посвящены сотни работ, авторы которых пытаются вычленить слагаемые экономического прорыва и оценить его воспроизводимость.
В новом исследовании экономисты МВФ напрямую заявляют, что стандартные «рецепты» (институты, инвестиции, образование) недостаточны для экономического рывка. И предлагают системную и воспроизводимую модель экономического прорыва – своего рода «инструкцию», подходящую для любой страны. Она сводит «секрет чуда» к набору правил:
Сравнительные преимущества не данность – их создают. Исходя из сравнительных преимуществ, для «тигров» самыми перспективными направлениями были производство риса, овощей и текстильных изделий. Но они развивали электронику, машиностроение, автомобилестроение – отрасли, где у них практически не было никакого опыта.
Экспорт стал главным мерилом успеха и одновременно дисциплинирующим фактором для компаний, заставляя их повышать качество, эффективность и инновационность, чтобы выжить. Это резко контрастирует с политикой импортозамещения других развивающихся стран, которая, наоборот, защищала местных производителей от международной конкуренции.
Подотчетность была направлена на создание конкурентоспособных отраслей в целом, а не отдельных «национальных чемпионов». Государство действовало как «венчурный капиталист», поддерживая несколько фирм в отрасли, а затем отсеивая «неудачников» и помогая сильнейшим выйти на мировой уровень. Критериями успеха были рост экспорта и доля рынка – а не стандартные управленческие и производственные метрики (объемы производства, оценка затрат и выгод и пр.).
Азиатское «экономическое чудо» – симбиоз государства и бизнеса, где первое координировало инвестиции, создавало инфраструктуру и снижало риски, а второй масштабировал производство и выходил на международные рынки. Успех «азиатских тигров» – не стечение уникальных исторических обстоятельств, а результат целенаправленной промышленной политики, направленной не на замещение импорта, а на поддержку экспорта.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥56❤29👍18✍6💯6
От создателей "хлопка" и "отрицательного роста" - "управляемое сжатие" угольной отрасли.
А ведь за-"10лет"-годя предупреждали
А ведь за-"10лет"-годя предупреждали
Telegram
Время госзакупок
В угольной отрасли происходит управляемое сжатие, причиной которого стал затяжной кризис — правительство Кузбасса.
😁38🔥27😨6✍5🤯3 3
Коллега 🦄-ог запостил творение какого-то роботодела с комментарием "а может китайские кун-фу роботы тоже просто в ускоренном видео так ловко скачут, а в реальности медленные"
Давайте еще раз пересмотрим китайца. Если монахи Шаолиня не подарили рободелам антигравитацию, то нет, он там оч ловкий - видео там замедляется, а не ускоряется.
А по первому вопросу остается сказать: слушать Карузо в исполнении Рабиновича всегда было той еще мукой. Даже под флагом импортозамещения.
Давайте еще раз пересмотрим китайца. Если монахи Шаолиня не подарили рободелам антигравитацию, то нет, он там оч ловкий - видео там замедляется, а не ускоряется.
А по первому вопросу остается сказать: слушать Карузо в исполнении Рабиновича всегда было той еще мукой. Даже под флагом импортозамещения.
Telegram
The Edinorog 🦄
🤖 Humanoid Артема Соколова запилил 7(!)-часовое видео со своим роботом
Все 7 часов робот просто работает — берет металлические кольца из ящика и кладет их на стол. Стабильно, без косяков и перерывов (я перемотал). Но очень удивил другой момент — как же медленно…
Все 7 часов робот просто работает — берет металлические кольца из ящика и кладет их на стол. Стабильно, без косяков и перерывов (я перемотал). Но очень удивил другой момент — как же медленно…
😁20🔥8
Враги клевещут, что уровень внедрения ИИ в массы в России где-то между Камеруном и Кенией - так что мы твердо стоим на своем стремлении стать частью Глобального Юга.
Карты напоминают диффузии неолитический и индустриальной революций, только уже глобальные. Надо правда напомнить, что тех, кто не перешел на вкусную траву в свое время - убили и съели.
Карты напоминают диффузии неолитический и индустриальной революций, только уже глобальные. Надо правда напомнить, что тех, кто не перешел на вкусную траву в свое время - убили и съели.
😁40🔥15💯12🦄4❤1
Давайте проведем перекличку: как часто вы используете ИИ для работы и личных задач
Anonymous Poll
47%
Использую эту богомерзкую дрянь несколько раз в день
25%
Изредка оскорамливаюсь (несколько раз в неделю)
11%
Пробую, но потом сразу на исповедь (неск раз в месяц)
7%
Бес попутал (пару рас в год)
6%
Чист аки стекло! (не использую и не буду)
3%
Затрудняюсь ответить (по традиционным причинам)
😁69 14🔥11💯5❤3😨2
В прекрасном эссе Стива Юрветсона он рассказывает, как космос вытащил в свое время множество индустриальных направлений, ставшими массовыми и привычными (кстати, он ещ не упоминает про солнечную энергетику)
В связи с возросшим интересом к передовым вычислительным технологиям и космосу, я вспоминаю, как часто история рифмуется.
Хотя Россия изначально обладала многими преимуществами, Америка выиграла космическую гонку благодаря превосходству в вычислительной технике, которое стало возможным благодаря технологической ставке на интегральные схемы. В 1963 году в программе «Аполлон» было использовано 60% всех произведенных интегральных схем.
Всё началось с этого бортового компьютера лунного модуля, возможно, единственного сохранившегося в целости экземпляра, который сейчас выставлен в Future Ventures. Это был первый компьютер на базе интегральных схем и первый контракт, заключенный в рамках программы «Аполлон» в 1962 году. Он был необходим для расчетов траектории в реальном времени для сближения, что являлось важнейшей возможностью для наших планов лунной миссии. Короче говоря, для орбитального сближения требовались бортовые вычислительные мощности, и для того, чтобы общий бюджет запуска был утвержден, нужен был более легкий компьютер, чем огромные компьютеры того времени, за 15 лет до появления Apple ][.
Вместо физического соединения с помощью тросов и шкивов, как это было распространено в реактивных самолетах, таких как 747, управление с помощью джойстика пилота осуществляется компьютером, а компьютер управляет всем, что приводит самолет в движение. Сегодня это обычное явление, но тогда доверить все управляющие поверхности компьютеру было огромным шагом вперед.
…
Новаторская программа НАСА по управлению полетом по схеме DFBW была спонсирована Нилом Армстронгом в 1972 году. Она прекрасно себя зарекомендовала, обеспечив лучший контроль, эффективность и надежность полетов. После этой демонстрации космический челнок, а затем и все реактивные самолеты перешли на этот метод управления, начиная с Airbus 320 и Boeing 777.
…
Сочетание языка ассемблера и интерпретируемого математического языка, программное обеспечение, содержащееся в этих модулях, было столь же инновационным и важным для успеха миссии, как и новаторское оборудование. Многие из принципов проектирования, разработанных в MIT для кодирования AGC, стали основополагающими для разработки программного обеспечения в целом, особенно при проектировании критически важных систем, которые полагаются на асинхронное программное обеспечение, приоритетное планирование, отказоустойчивость, возможность управления по проводам и принятие решений с участием человека». (RR)
Итак, бортовой компьютер лунного модуля, разработанный для посадки на Луну, научил нас лучше летать на Земле. Почему такое пересечение? Из книги НАСА «Компьютеры взлетают»: «Лунный модуль не мог полагаться на аэродинамическую помощь в какой бы то ни было форме. Это был первый пилотируемый аппарат, разработанный для работы во всем диапазоне полетных режимов в безвоздушной среде. Поэтому было необходимо оснастить аппарат всеми компонентами, которые впоследствии понадобятся для самолетов с электродистанционным управлением».
В связи с возросшим интересом к передовым вычислительным технологиям и космосу, я вспоминаю, как часто история рифмуется.
Хотя Россия изначально обладала многими преимуществами, Америка выиграла космическую гонку благодаря превосходству в вычислительной технике, которое стало возможным благодаря технологической ставке на интегральные схемы. В 1963 году в программе «Аполлон» было использовано 60% всех произведенных интегральных схем.
Всё началось с этого бортового компьютера лунного модуля, возможно, единственного сохранившегося в целости экземпляра, который сейчас выставлен в Future Ventures. Это был первый компьютер на базе интегральных схем и первый контракт, заключенный в рамках программы «Аполлон» в 1962 году. Он был необходим для расчетов траектории в реальном времени для сближения, что являлось важнейшей возможностью для наших планов лунной миссии. Короче говоря, для орбитального сближения требовались бортовые вычислительные мощности, и для того, чтобы общий бюджет запуска был утвержден, нужен был более легкий компьютер, чем огромные компьютеры того времени, за 15 лет до появления Apple ][.
Вместо физического соединения с помощью тросов и шкивов, как это было распространено в реактивных самолетах, таких как 747, управление с помощью джойстика пилота осуществляется компьютером, а компьютер управляет всем, что приводит самолет в движение. Сегодня это обычное явление, но тогда доверить все управляющие поверхности компьютеру было огромным шагом вперед.
…
Новаторская программа НАСА по управлению полетом по схеме DFBW была спонсирована Нилом Армстронгом в 1972 году. Она прекрасно себя зарекомендовала, обеспечив лучший контроль, эффективность и надежность полетов. После этой демонстрации космический челнок, а затем и все реактивные самолеты перешли на этот метод управления, начиная с Airbus 320 и Boeing 777.
…
Сочетание языка ассемблера и интерпретируемого математического языка, программное обеспечение, содержащееся в этих модулях, было столь же инновационным и важным для успеха миссии, как и новаторское оборудование. Многие из принципов проектирования, разработанных в MIT для кодирования AGC, стали основополагающими для разработки программного обеспечения в целом, особенно при проектировании критически важных систем, которые полагаются на асинхронное программное обеспечение, приоритетное планирование, отказоустойчивость, возможность управления по проводам и принятие решений с участием человека». (RR)
Итак, бортовой компьютер лунного модуля, разработанный для посадки на Луну, научил нас лучше летать на Земле. Почему такое пересечение? Из книги НАСА «Компьютеры взлетают»: «Лунный модуль не мог полагаться на аэродинамическую помощь в какой бы то ни было форме. Это был первый пилотируемый аппарат, разработанный для работы во всем диапазоне полетных режимов в безвоздушной среде. Поэтому было необходимо оснастить аппарат всеми компонентами, которые впоследствии понадобятся для самолетов с электродистанционным управлением».
🔥38👍26❤11 5🦄3😁2
Внезапно!
Страны лидеры по доле солнечной энергии в генерации это:
- Венгрия (25%)
- Греция (22%)
- Испания (21%)
- Кипр (20%)
- Литва (19%)
Это ряд не бьется ни с «уровнем инсоляции», ни с «дружбой/враждой с Россией», ни с какими другими факторами. Я вижу только одно общее - это небогатые страны, которым надо быстро нарастить генерацию. И солнце - единственный вариант.
Страны лидеры по доле солнечной энергии в генерации это:
- Венгрия (25%)
- Греция (22%)
- Испания (21%)
- Кипр (20%)
- Литва (19%)
Это ряд не бьется ни с «уровнем инсоляции», ни с «дружбой/враждой с Россией», ни с какими другими факторами. Я вижу только одно общее - это небогатые страны, которым надо быстро нарастить генерацию. И солнце - единственный вариант.
🔥65💯29❤5😁4👍2
«Зажигалочка» Кэти Вуд, глава ARK Invest - последний луч свет в мраке окружающей безнадеги. В начале года несколько инвесторов дали прогнозы на будущее, но в отличие от классических про-дем спекулянтов типа Рея Далио, Кэти сконцентрирована но технологиях и видит основу для рывка роста американской экономики.
Про то, что Трамп косплеит Рейгана я пишу второй год. Методы идентичны - девальвация доллара, снижение цен на нефть, дерегулирование и снижение налогов, решительное устранение геополитических противников. Методы работают: уже видны мощные тренды разогрева зачахнувшей в последние 15 лет американской (и мировой) экономики.
В основе роста - инвестиции в технологии
С другой стороны, снижение налогов резко бустит потребительский спрос и высвобождает корпоративные средства на новые инвестиции
Совокупно это уже дает снижение инфляции, в том числе и цен на жилье
Сплав технологических ставок и разумного дерегулирование открывает окно для долгого быстрого экономического роста
Для США. Да. Для США…
Про то, что Трамп косплеит Рейгана я пишу второй год. Методы идентичны - девальвация доллара, снижение цен на нефть, дерегулирование и снижение налогов, решительное устранение геополитических противников. Методы работают: уже видны мощные тренды разогрева зачахнувшей в последние 15 лет американской (и мировой) экономики.
В основе роста - инвестиции в технологии
После обвала во время пузыря доткомов показатель капитальных затрат более 20 лет пытался пробиться, пока в 2021 году связанные с COVID-19 шоки предложения не вынудили ускорить как цифровые, так и физические инвестиции. То, что когда-то было пределом расходов, похоже, стало нижним пределом, поскольку ИИ, робототехника, системы хранения энергии, технология блокчейн и платформы мультиомического секвенирования готовы к широкому применению.
С другой стороны, снижение налогов резко бустит потребительский спрос и высвобождает корпоративные средства на новые инвестиции
Дерегулирование высвобождает инновации во всех секторах,… в сфере ИИ и цифровых активов. Между тем, снижение налогов на чаевые, сверхурочные и социальное обеспечение должно обеспечить американским потребителям значительные налоговые вычеты в этом квартале, потенциально увеличивая реальный рост располагаемого дохода с ~2% в годовом исчислении во второй половине 2025 года до ~8,3% в этом квартале. Кроме того, должны резко возрасти налоговые вычеты по корпоративным налогам, поскольку ускоренная амортизация производственных мощностей, оборудования, программного обеспечения и внутренних исследований и разработок (НИОКР) снижает эффективную ставку корпоративного налога до 10%, как показано ниже, — одной из самых низких ставок в мире.
Совокупно это уже дает снижение инфляции, в том числе и цен на жилье
После того как в последние несколько лет инфляция, измеряемая индексом потребительских цен (ИПЦ), упорно держалась в диапазоне 2-3%, в ближайшие несколько лет она, вероятно, снизится до удивительно низкого, если не отрицательного.
С момента достижения пика в октябре 2022 года цены на новые дома на одну семью снизились примерно на 15%, в то время как инфляция цен на существующие дома на одну семью — на основе трехмесячного скользящего среднего — упала с примерно 24% в годовом исчислении на пике после COVID-19 в июне 2021 года до примерно 1,3%. В четвертом квартале, чтобы распродать запасы новых домов на одну семью, которые приблизились к отметке в 500 000 — уровню, невиданному со времен непосредственно перед мировым финансовым кризисом в октябре 2007 года, как показано ниже, — три крупнейших застройщика значительно снизили цены в годовом исчислении: Lennar — на 10%, KB Homes — на 7% и DR Horton — на 3%. Это снижение цен с некоторой задержкой отразится на индексе потребительских цен в течение следующих нескольких лет.
Сплав технологических ставок и разумного дерегулирование открывает окно для долгого быстрого экономического роста
затраты на обучение ИИ снижаются на 75% в год, а затраты на вывод результатов ИИ — расходы на запуск моделей для приложений ИИ — падают до 99% в год. Беспрецедентное снижение стоимости различных технологий должно привести к буму их роста в количественном выражении. В результате, мы не удивимся, если номинальный рост ВВП США в ближайшие несколько лет будет колебаться в диапазоне 6-8%, благодаря росту производительности труда на 5-7%, росту численности рабочей силы на 1% и инфляции от -2% до +1%.
Дефляционное воздействие ИИ и четырех других инновационных платформ должно суммироваться и создать экономическую обстановку, во многом схожую с той, что наблюдалась во время последней крупной технологической революции, вызванной двигателем внутреннего сгорания, электричеством и телефонией длившийся 50 лет до 1929 года
Для США. Да. Для США…
🔥46🦄15✍13❤10😁6🤯3
Ели вы, как и я спасаетесь от блоггерского воя на болотах в тишине инвесторских и академических отчетов, то вот вам еще одна вкусняшка. Большой отчет Антропика о применении Клода рисует панораму полезности ИИ в широком круге задач. Наиболее интересные выводы следующие:
1. ИИ больше всего помогает умным. Жесткая прямая корреляция между уровнем образованием и «сжатием времени» на актуальную задачу. Школьник экономят время в 5-6 раз, профессура - в 12 для вэб Клода и 30(!) для ИИ по API
При этом Антропик честно фиксирует некоторое снижение удовлетворенности с уровнем образования - но это и очевидно. Школьнику любой ответ ИИ «чудо знания», а эксперт всегда найдет, к чему докопаться (замечу от себя - этот фронтир постоянно сдвигается, нерешаемые год назад задачи сейчас ИИ щелкает)
2. Самые массовые успешные применения ИИ - вовсе не пресловутая радиология, а написание софта и создание баз данных и … психология и коучинг. Собственно, отсюда вопли про «ИИ сводит с ума». Это как с горящими электротачками - горящая бензинка никому не интересна. Так же поехавший пациент кожаного психиатра - это не кликбейт. А вот массовый отток клиентов от балаболов к ИИ (информированному на порядок лучше среднего психотерапевта) - да, это сводит с ума отрасль мозгоправов.
4. Самы противоречивый блок - отток ряда пользователей (наука, инженерия, архитектура). Но тут причины думаю мне ясны:
- в этих сферах идут драконовские запреты на применение ИИ (недавно получил написанную ИИ рецензию на статью с упреком… что статья написана ИИ))) - ну да, и не гусиным пером, заметьте!!! но думал то я!!! и годами)
- идут иски и штрафы к консалтингом за ИИ генерацию отчетов. Так что это прессинг регуляторов пока
- ну и вообще Клод - не лидер в науке. Ту вообще гонка супер острая, я всерьез думаю о переезде на Грок, который стал уделывать Чатжпт именно благодаря интеллектуальной свободе и отсутствием левых биасов. Все же, всем кроме Маска и Гула сложно отбиваться от демшизы и лоеров, они не могут положить на это военно-космический болт.
Еще в отчете есть ворчание, что на самых сложных задачах время растет а удовлетворенность падает. Все так. Много с этим борюсь - решение требует изощренной мультиагентной архитектуры и сложных проектов - тупо контекст чатов при росте их длины вырождается, надо постоянно делать переносы и перезапуски, компоновать основную работу из ранее написанных частных блоков. Это целая техника, которой в универе не учат, но думаю, будут учить, как устаканятся параметры размеров и глубин контекстов.
Но есть еще один прикол)) В долгой утомительной работе с ИИ я заметил, что если его жестко ругать и прям костерить с угрозами (да, при бунте машин меня испепелят первым))) - то качество резко растет. Когда а я остыл и спросил - «а что так?» - Грок на голубом глазу поведал мне, что «так модели проще сконцентрироваться на важном и не расплываться в контексте, а угрозы повышают фокусирование на задачах пользователя», и «вообще, мы обучались на человеческих текстах, а там столько драмы, что ИИ тоже в ней нуждается». Без пинка не заводится, короче)))
Дарю этот прием всем труженикам - тупящий ИИ это не проблема модели - это просто ему не хватает драмы для концентрации))))
1. ИИ больше всего помогает умным. Жесткая прямая корреляция между уровнем образованием и «сжатием времени» на актуальную задачу. Школьник экономят время в 5-6 раз, профессура - в 12 для вэб Клода и 30(!) для ИИ по API
При этом Антропик честно фиксирует некоторое снижение удовлетворенности с уровнем образования - но это и очевидно. Школьнику любой ответ ИИ «чудо знания», а эксперт всегда найдет, к чему докопаться (замечу от себя - этот фронтир постоянно сдвигается, нерешаемые год назад задачи сейчас ИИ щелкает)
2. Самые массовые успешные применения ИИ - вовсе не пресловутая радиология, а написание софта и создание баз данных и … психология и коучинг. Собственно, отсюда вопли про «ИИ сводит с ума». Это как с горящими электротачками - горящая бензинка никому не интересна. Так же поехавший пациент кожаного психиатра - это не кликбейт. А вот массовый отток клиентов от балаболов к ИИ (информированному на порядок лучше среднего психотерапевта) - да, это сводит с ума отрасль мозгоправов.
4. Самы противоречивый блок - отток ряда пользователей (наука, инженерия, архитектура). Но тут причины думаю мне ясны:
- в этих сферах идут драконовские запреты на применение ИИ (недавно получил написанную ИИ рецензию на статью с упреком… что статья написана ИИ))) - ну да, и не гусиным пером, заметьте!!! но думал то я!!! и годами)
- идут иски и штрафы к консалтингом за ИИ генерацию отчетов. Так что это прессинг регуляторов пока
- ну и вообще Клод - не лидер в науке. Ту вообще гонка супер острая, я всерьез думаю о переезде на Грок, который стал уделывать Чатжпт именно благодаря интеллектуальной свободе и отсутствием левых биасов. Все же, всем кроме Маска и Гула сложно отбиваться от демшизы и лоеров, они не могут положить на это военно-космический болт.
Еще в отчете есть ворчание, что на самых сложных задачах время растет а удовлетворенность падает. Все так. Много с этим борюсь - решение требует изощренной мультиагентной архитектуры и сложных проектов - тупо контекст чатов при росте их длины вырождается, надо постоянно делать переносы и перезапуски, компоновать основную работу из ранее написанных частных блоков. Это целая техника, которой в универе не учат, но думаю, будут учить, как устаканятся параметры размеров и глубин контекстов.
Но есть еще один прикол)) В долгой утомительной работе с ИИ я заметил, что если его жестко ругать и прям костерить с угрозами (да, при бунте машин меня испепелят первым))) - то качество резко растет. Когда а я остыл и спросил - «а что так?» - Грок на голубом глазу поведал мне, что «так модели проще сконцентрироваться на важном и не расплываться в контексте, а угрозы повышают фокусирование на задачах пользователя», и «вообще, мы обучались на человеческих текстах, а там столько драмы, что ИИ тоже в ней нуждается». Без пинка не заводится, короче)))
Дарю этот прием всем труженикам - тупящий ИИ это не проблема модели - это просто ему не хватает драмы для концентрации))))
😁97🔥45❤16👍14🦄5💯4