Объяснимый ИИ: машинное обучение - это не совсем черный ящик
Нейросети стали популярными за то, что очень быстро решали типовые задачи, для которых нужен был человек. Например, распознать номер автомобиля на фото с камеры (и выписать штраф). Как нейросеть принимает решение, что на фото цифра 2⃣, а не, например, 5⃣? Мы точно не знаем; это черный ящик. Она взвешивает много-много признаков (в случае с фото это будут цвета пикселей) и делает вывод, что вероятнее всего цифра вот такая. Но пытаться выяснить, какие пиксели влияют больше всего на разницу между цифрами 2⃣ и 5⃣, не очень интересно - мы ее и так видим невооружённым глазом. Зато есть задачи, где взаимосвязи между признаками не так очевидны, а решения, которые мы (частично) делегируем машинам, очень важны. Например:
📎 прочитать ли резюме
📎 выдать ли кредит
📎 снять ли товар с продажи или заказать ещё партию
📎 обрызгать ли поле пестицидами
Для таких задач хотелось бы, чтобы ИИ объяснил, почему даёт нам тот или иной совет.
Explainable AI, или объяснимый ИИ - это способы вытащить из черного ящика тонкие взаимосвязи, которые приводят ИИ к выдаче определенного решения.
Примеры способов:
📈 Посмотреть на линейную зависимость между признаками - у каких признаков она наиболее высока. Например, чем ближе осень, тем чаще люди покупают шарфы.
Есть и специальные методы для выявления более сложной, нелинейной статистической зависимости. Нейросеть даёт нам ответ, а мы подбираем методы, чтобы вытащить из данных эти зависимости.
📈 Найти подпространства признаков, в которых есть что-то общее. Например, найти, что вот такие признаки отвечают за профессионализм кандидата, а вот такие - за софт скиллз.
В языковых моделях ищут, например, в каких подпространствах оказываются факты - чтобы модель меньше выдумывала.
📈 Наконец, у ChatGPT можно просто спросить напрямую, на чем основано ее решение.
Объяснимый ИИ - это отдельный перспективный сегмент научных исследований. Но в коммерческом секторе его задачи чаще решает аналитика данных.
#база
Нейросети стали популярными за то, что очень быстро решали типовые задачи, для которых нужен был человек. Например, распознать номер автомобиля на фото с камеры (и выписать штраф). Как нейросеть принимает решение, что на фото цифра 2⃣, а не, например, 5⃣? Мы точно не знаем; это черный ящик. Она взвешивает много-много признаков (в случае с фото это будут цвета пикселей) и делает вывод, что вероятнее всего цифра вот такая. Но пытаться выяснить, какие пиксели влияют больше всего на разницу между цифрами 2⃣ и 5⃣, не очень интересно - мы ее и так видим невооружённым глазом. Зато есть задачи, где взаимосвязи между признаками не так очевидны, а решения, которые мы (частично) делегируем машинам, очень важны. Например:
📎 прочитать ли резюме
📎 выдать ли кредит
📎 снять ли товар с продажи или заказать ещё партию
📎 обрызгать ли поле пестицидами
Для таких задач хотелось бы, чтобы ИИ объяснил, почему даёт нам тот или иной совет.
Explainable AI, или объяснимый ИИ - это способы вытащить из черного ящика тонкие взаимосвязи, которые приводят ИИ к выдаче определенного решения.
Примеры способов:
📈 Посмотреть на линейную зависимость между признаками - у каких признаков она наиболее высока. Например, чем ближе осень, тем чаще люди покупают шарфы.
Есть и специальные методы для выявления более сложной, нелинейной статистической зависимости. Нейросеть даёт нам ответ, а мы подбираем методы, чтобы вытащить из данных эти зависимости.
📈 Найти подпространства признаков, в которых есть что-то общее. Например, найти, что вот такие признаки отвечают за профессионализм кандидата, а вот такие - за софт скиллз.
В языковых моделях ищут, например, в каких подпространствах оказываются факты - чтобы модель меньше выдумывала.
📈 Наконец, у ChatGPT можно просто спросить напрямую, на чем основано ее решение.
Объяснимый ИИ - это отдельный перспективный сегмент научных исследований. Но в коммерческом секторе его задачи чаще решает аналитика данных.
#база
🔥3👍2
ИИ-агенты в тренде
Когда люди используют ИИ, у них возникают желания: вот бы оно ещё бы вот так бы могло..
Например, разговариваете вы с ChatGPT и понимаете, что лимит на длину диалога исчерпан. Придется начинать новый диалог, и модель не будет ничего знать о предыдущей беседе. А бывает, хочется ещё больше: чтобы у ChatGPT создалась как бы версия, которая с вами много общалась и очень хорошо вас понимает. Или вот бы сделать для офисной работы такого бота, который бы и в документах разобрался, и клиентскую базу вел, и пиццу заказывал.. А что, если сделать много ботов и выбрать потом лучшего кандидата?
Одна из областей ИИ, которая хочет воплотить эти желания в реальность, называется агентное моделирование (agent modelling). Раньше агенты были очень простые - алгоритм генерировал множество немного разных параметров для переменных. Затем запускалась симуляция, в которой переменные становились агентами: их параметры менялись, когда они сталкивались друг с другом или с какими-то внешними условиями. Как NPC в симуляции игры в футбол. Такие методы все ещё используются, но вот каких успехов агентное моделирование добилось к 2025 г:
Project SID. Деревня в Майнкрафте из тысячи ИИ-агентов построила демократическое общество с культурой и моралью.
TheAgentCompany. Офис искусственно созданной компании управлялся полностью ИИ-агентами - в основном неудачно, но какую-то часть задач агенты выполнили.
Character AI. На этой платформе пользователи сами создают своего рода ИИ-агентов - персонажей с определенными свойствами. На платформу подано множество исков от родителей подростков, которые слишком увлекаются общением со своими персонажами.
Чтобы модель приобрела черты агента, после обучения ее настраивают - создают стартовую версию. Но затем модель все равно будет получать новую информацию: в диалоге, при чтении документов, писем, обращении к сайтам. Одной из сложностей здесь является хранение новой информации и поиск по ней в зависимости от контекста. Решается это, например, через RAG - retrieval-augmented generation, или генерация, улучшенная поиском по базе данных, которая наполняется получаемой информацией.
Если нас, офисных работников, когда-нибудь заменит ИИ, то это будут именно агенты 🤖
#база
Когда люди используют ИИ, у них возникают желания: вот бы оно ещё бы вот так бы могло..
Например, разговариваете вы с ChatGPT и понимаете, что лимит на длину диалога исчерпан. Придется начинать новый диалог, и модель не будет ничего знать о предыдущей беседе. А бывает, хочется ещё больше: чтобы у ChatGPT создалась как бы версия, которая с вами много общалась и очень хорошо вас понимает. Или вот бы сделать для офисной работы такого бота, который бы и в документах разобрался, и клиентскую базу вел, и пиццу заказывал.. А что, если сделать много ботов и выбрать потом лучшего кандидата?
Одна из областей ИИ, которая хочет воплотить эти желания в реальность, называется агентное моделирование (agent modelling). Раньше агенты были очень простые - алгоритм генерировал множество немного разных параметров для переменных. Затем запускалась симуляция, в которой переменные становились агентами: их параметры менялись, когда они сталкивались друг с другом или с какими-то внешними условиями. Как NPC в симуляции игры в футбол. Такие методы все ещё используются, но вот каких успехов агентное моделирование добилось к 2025 г:
Project SID. Деревня в Майнкрафте из тысячи ИИ-агентов построила демократическое общество с культурой и моралью.
TheAgentCompany. Офис искусственно созданной компании управлялся полностью ИИ-агентами - в основном неудачно, но какую-то часть задач агенты выполнили.
Character AI. На этой платформе пользователи сами создают своего рода ИИ-агентов - персонажей с определенными свойствами. На платформу подано множество исков от родителей подростков, которые слишком увлекаются общением со своими персонажами.
Чтобы модель приобрела черты агента, после обучения ее настраивают - создают стартовую версию. Но затем модель все равно будет получать новую информацию: в диалоге, при чтении документов, писем, обращении к сайтам. Одной из сложностей здесь является хранение новой информации и поиск по ней в зависимости от контекста. Решается это, например, через RAG - retrieval-augmented generation, или генерация, улучшенная поиском по базе данных, которая наполняется получаемой информацией.
Если нас, офисных работников, когда-нибудь заменит ИИ, то это будут именно агенты 🤖
#база
🔥4❤1
ИИ-агенты в тренде: мини-агент в Google Colab
На конец месяца я обычно оставляю всякую аналитику, но, когда писала прошлый пост про ИИ-агентов, подумала, что хранить новые данные для агента можно и в простой Google-таблице - не обязательно целую базу данных заводить. Поэтому сегодня расскажу, как сделать своего мини-ИИ-агента в Google, а аналитика немного сдвинется по графику вперед. Как всегда, ноутбучек с кодом прилагается.
Итак, что нам понадобится:
✅ Аккаунт Google
✅ Подключенный к нему Google Colaboratory (среда программирования Python, которая запускается в облаке Google Drive)
✅ Аккаунт большой языковой модели Mistral AI (понадобится ключ доступа к модели: API key)
✅ Гуглотаблица - файл формата Google Spreadsheets
Будем создавать ИИ-агента, который парсит вакансии на hh.ru - можно без регистрации на hh.ru.
Алгоритм действий нашего агента:
1⃣ Отправить запрос к hh.ru по интересной нам вакансии, например, аналитик.
2⃣ Распарсить ответ - заполнить гуглотаблицу данными, полученными от hh.ru.
3⃣ Передать данные модели Mistral и попросить у нее инсайты по этим данным.
4⃣ Записать ответ Mistral в гуглотаблицу.
Ну и я же не горшечник, чтоб горшки обжигать, поэтому.. вместе с GPT 5 high на чатбот-арене мы написали вот такой код (не с первой попытки, но все же): ноутбучек.
❗Обратите внимание: я в нем почистила свои токены и адреса файлов- чтобы он заработал, нужно вставить свои.
И вот такой результат получился у меня в гуглотаблице по вакансии "аналитик" - по-моему, все красиво.
🧐 Важно продумать, какую задачу будет выполнять агент, какие данные и в каком формате для этого понадобятся и как будет храниться результат.
🧐 Также интересное с агентами начинается, когда несколько агентов получают доступ к данным и вступают во взаимодействие друг с другом. Гуглотаблица в моем примере служит хранилищем, которое хранит память об этом взаимодействии - типа долгосрочной памяти у человека, которая вместе с генетическими предрасположенностями и делает нас уникальными личностями.
🍀 Всем счастливой автоматизации! И да не заменят нас ИИ-агенты 👾
#notebook
На конец месяца я обычно оставляю всякую аналитику, но, когда писала прошлый пост про ИИ-агентов, подумала, что хранить новые данные для агента можно и в простой Google-таблице - не обязательно целую базу данных заводить. Поэтому сегодня расскажу, как сделать своего мини-ИИ-агента в Google, а аналитика немного сдвинется по графику вперед. Как всегда, ноутбучек с кодом прилагается.
Итак, что нам понадобится:
✅ Аккаунт Google
✅ Подключенный к нему Google Colaboratory (среда программирования Python, которая запускается в облаке Google Drive)
✅ Аккаунт большой языковой модели Mistral AI (понадобится ключ доступа к модели: API key)
✅ Гуглотаблица - файл формата Google Spreadsheets
Будем создавать ИИ-агента, который парсит вакансии на hh.ru - можно без регистрации на hh.ru.
Алгоритм действий нашего агента:
1⃣ Отправить запрос к hh.ru по интересной нам вакансии, например, аналитик.
2⃣ Распарсить ответ - заполнить гуглотаблицу данными, полученными от hh.ru.
3⃣ Передать данные модели Mistral и попросить у нее инсайты по этим данным.
4⃣ Записать ответ Mistral в гуглотаблицу.
Ну и я же не горшечник, чтоб горшки обжигать, поэтому.. вместе с GPT 5 high на чатбот-арене мы написали вот такой код (не с первой попытки, но все же): ноутбучек.
❗Обратите внимание: я в нем почистила свои токены и адреса файлов- чтобы он заработал, нужно вставить свои.
И вот такой результат получился у меня в гуглотаблице по вакансии "аналитик" - по-моему, все красиво.
🧐 Важно продумать, какую задачу будет выполнять агент, какие данные и в каком формате для этого понадобятся и как будет храниться результат.
🧐 Также интересное с агентами начинается, когда несколько агентов получают доступ к данным и вступают во взаимодействие друг с другом. Гуглотаблица в моем примере служит хранилищем, которое хранит память об этом взаимодействии - типа долгосрочной памяти у человека, которая вместе с генетическими предрасположенностями и делает нас уникальными личностями.
🍀 Всем счастливой автоматизации! И да не заменят нас ИИ-агенты 👾
#notebook
❤5🔥1
Миссионеры против мерсенариев. Вечный спор: что важнее - идея или деньги?
Благодаря буму в области ИТ, капитализация и зарплаты в некоторых ИТ-компаниях бьют рекорды.
Капитализация компании Apple (т.е. рыночная стоимость всех выпущенных ею акций) в 2025 г. составляет 3.7 триллиона $ (3 791 000 000 000). В рублях это примерно 315 триллионов. Для сравнения расходы федерального бюджета РФ в 2026 году запланированы на уровне 44,1 трлн рублей.
Из 36 000 работников компании Nvidia более 70% являются долларовыми миллионерами. Это произошло благодаря росту акций компании. Судя по вакансиям компании в 2022 г. при трудоустройстве инженер получал 55 000 акций - сейчас это порядка 9 млн. долларов.
А одна компания, которую нельзя называть, переманивая сотрудников у Open AI, предложила им бонусы в 100 млн. долларов. В итоге из open AI ушло порядка 8 человек: “The list of new hires also included a number of people from OpenAI, including Shengjia Zhao, Shuchao Bi, Jiahui Yu, and Hongyu Ren”.
CEO Open AI Сэм Альтман отреагировал на это, породив фразу, которая разошлась по всему Интернету:
Я надеюсь, обойдется без насилия. И все же.. - что главнее в ИТ: деньги или идея?
Понятно, что тут нет однозначного ответа. Во второй половине 20 в. ИТ-индустрия сильно поменяла экономику в принципе, а ИИ-бум продолжает ее менять в начале 21 в. И кажется, что это влияние занимает собой прям все вокруг. Сейчас время, когда пока еще можно заработать хороший куш в айтишечке, но уже далеко не всем. Например, вкатываться в ИТ с нуля ради больших денег уже поздно (там высокая конкуренция), а вот ради идеи (..потому что вы придумали идею приложения или вам просто нравится кодить) - можно хоть когда. На кусочек хлеба с маслом можно заработать, даже делая сайты или кодя в 1С.
И когда ИИ-бум устаканится и денег в айтишечке будет как везде, то больше не придется “бить наемников” и вопрос отпадет сам собой.
#эссеИИстика
Благодаря буму в области ИТ, капитализация и зарплаты в некоторых ИТ-компаниях бьют рекорды.
Капитализация компании Apple (т.е. рыночная стоимость всех выпущенных ею акций) в 2025 г. составляет 3.7 триллиона $ (3 791 000 000 000). В рублях это примерно 315 триллионов. Для сравнения расходы федерального бюджета РФ в 2026 году запланированы на уровне 44,1 трлн рублей.
Из 36 000 работников компании Nvidia более 70% являются долларовыми миллионерами. Это произошло благодаря росту акций компании. Судя по вакансиям компании в 2022 г. при трудоустройстве инженер получал 55 000 акций - сейчас это порядка 9 млн. долларов.
А одна компания, которую нельзя называть, переманивая сотрудников у Open AI, предложила им бонусы в 100 млн. долларов. В итоге из open AI ушло порядка 8 человек: “The list of new hires also included a number of people from OpenAI, including Shengjia Zhao, Shuchao Bi, Jiahui Yu, and Hongyu Ren”.
CEO Open AI Сэм Альтман отреагировал на это, породив фразу, которая разошлась по всему Интернету:
Деньги - не главное
Миссионеры побьют мерсенариев (наемников).
Missionaries will beat mercenaries.
Я надеюсь, обойдется без насилия. И все же.. - что главнее в ИТ: деньги или идея?
Понятно, что тут нет однозначного ответа. Во второй половине 20 в. ИТ-индустрия сильно поменяла экономику в принципе, а ИИ-бум продолжает ее менять в начале 21 в. И кажется, что это влияние занимает собой прям все вокруг. Сейчас время, когда пока еще можно заработать хороший куш в айтишечке, но уже далеко не всем. Например, вкатываться в ИТ с нуля ради больших денег уже поздно (там высокая конкуренция), а вот ради идеи (..потому что вы придумали идею приложения или вам просто нравится кодить) - можно хоть когда. На кусочек хлеба с маслом можно заработать, даже делая сайты или кодя в 1С.
И когда ИИ-бум устаканится и денег в айтишечке будет как везде, то больше не придется “бить наемников” и вопрос отпадет сам собой.
#эссеИИстика
Companiesmarketcap
Apple (AAPL) - Market capitalization
As of March 2026 Apple has a market cap of $3.736 Trillion USD. This makes Apple the world's 3rd most valuable company according to our data.
👍2😁2
Конкурс ИИ-агентов
Давно не было конкурсов в этом канале, поэтому.. барабанная дробь..
🗣 Объявляю конкурс кастомных ИИ-агентов. 🗣
Собрать своего агента сегодня можно дажена коленке в Colab-ноутбуке и гуглотаблице. Главное, чтобы он делал что-то интересное и/или полезное.
Ваша миссия, если вы возьметесь за ее выполнение: создать собственного ИИ-агента, который автоматизирует одну или несколько рутинных задач в какой-то профессии. (Это может быть и бот для развлечения - профессия тут будет “контент-мейкер”.)
Присылайте ссылку на ваш код и краткое описание ИИ-агента на оценку уважаемому жюри. Жюри выберет трех лучших агентов, а от меня - памятные призы. Кто в жюри и по каким критериям они будут судить, напишу отдельно.
Важно‼ Код будет опубликован в этом канале и его Github-репозитории, так что участвуйте, только если готовы сделать свой труд публичным достоянием.
Что нужно подготовить
1⃣ описание задачи, которую автоматизирует ИИ-агент
2⃣ сценарий взаимодействия с агентом (краткосрочная память), например:
✔ просто запуск программы с фразой-триггером (сообщением, которое мы бы ввели в чате, начав его с ботом)
✔ input / окно ввода данных
✔ кнопка или диалог в чате, например, в телеграмме
3⃣ хранилище для данных, полученных ИИ-агентом и его решений (долгосрочная память), например:
✔ кэшированные данные и/или логи программы
✔ гуглотаблица или любой другой документ
✔ база данных
4⃣ алгоритм принятия решений на основе искусственного интеллекта:
✔ линейная, логистическая регрессия
✔ классический машобуч (SVM, Naive Bayes, деревья решений и т.д.)
✔ небольшая большая языковая модель (например, Qwen-8B)
✔ API с большой языковой моделью
📛 В коде не должно быть платных инструментов (например, моделей с API только по платной подписке), но можно использовать инструменты, которые требуют логин.
🫂 Пользоваться ИИ, чтобы написать код - приветствуется.
🏆 Призы (помимо фидбэка уважаемого жюри и лавров в моем канале): электронные подарочные сертификаты в магазин «Читай-город». Потому что книжка - лучший подарок.
Дедлайны
31 декабря включительно - заполняйте Google-форму (понадобится залить код ИИ-агента на облако и прикрепить ссылку на него)
31 января - итоги голосования и объявление победителей
🍀 Всем удачи! И да заменят нас в рутинных задачах ИИ-агенты! 👾
#конкурс
Давно не было конкурсов в этом канале, поэтому.. барабанная дробь..
🗣 Объявляю конкурс кастомных ИИ-агентов. 🗣
Собрать своего агента сегодня можно даже
Ваша миссия, если вы возьметесь за ее выполнение: создать собственного ИИ-агента, который автоматизирует одну или несколько рутинных задач в какой-то профессии. (Это может быть и бот для развлечения - профессия тут будет “контент-мейкер”.)
Присылайте ссылку на ваш код и краткое описание ИИ-агента на оценку уважаемому жюри. Жюри выберет трех лучших агентов, а от меня - памятные призы. Кто в жюри и по каким критериям они будут судить, напишу отдельно.
Важно‼ Код будет опубликован в этом канале и его Github-репозитории, так что участвуйте, только если готовы сделать свой труд публичным достоянием.
Что нужно подготовить
1⃣ описание задачи, которую автоматизирует ИИ-агент
2⃣ сценарий взаимодействия с агентом (краткосрочная память), например:
✔ просто запуск программы с фразой-триггером (сообщением, которое мы бы ввели в чате, начав его с ботом)
✔ input / окно ввода данных
✔ кнопка или диалог в чате, например, в телеграмме
3⃣ хранилище для данных, полученных ИИ-агентом и его решений (долгосрочная память), например:
✔ кэшированные данные и/или логи программы
✔ гуглотаблица или любой другой документ
✔ база данных
4⃣ алгоритм принятия решений на основе искусственного интеллекта:
✔ линейная, логистическая регрессия
✔ классический машобуч (SVM, Naive Bayes, деревья решений и т.д.)
✔ небольшая большая языковая модель (например, Qwen-8B)
✔ API с большой языковой моделью
📛 В коде не должно быть платных инструментов (например, моделей с API только по платной подписке), но можно использовать инструменты, которые требуют логин.
🫂 Пользоваться ИИ, чтобы написать код - приветствуется.
🏆 Призы (помимо фидбэка уважаемого жюри и лавров в моем канале): электронные подарочные сертификаты в магазин «Читай-город». Потому что книжка - лучший подарок.
Дедлайны
31 декабря включительно - заполняйте Google-форму (понадобится залить код ИИ-агента на облако и прикрепить ссылку на него)
31 января - итоги голосования и объявление победителей
🍀 Всем удачи! И да заменят нас в рутинных задачах ИИ-агенты! 👾
#конкурс
Telegram
Введение в искусственный интеллект
ИИ-агенты в тренде: мини-агент в Google Colab
На конец месяца я обычно оставляю всякую аналитику, но, когда писала прошлый пост про ИИ-агентов, подумала, что хранить новые данные для агента можно и в простой Google-таблице - не обязательно целую базу данных…
На конец месяца я обычно оставляю всякую аналитику, но, когда писала прошлый пост про ИИ-агентов, подумала, что хранить новые данные для агента можно и в простой Google-таблице - не обязательно целую базу данных…
🔥2👾1
Введение в искусственный интеллект pinned «Конкурс ИИ-агентов Давно не было конкурсов в этом канале, поэтому.. барабанная дробь.. 🗣 Объявляю конкурс кастомных ИИ-агентов. 🗣 Собрать своего агента сегодня можно даже на коленке в Colab-ноутбуке и гуглотаблице. Главное, чтобы он делал что-то интересное…»
Кому принадлежит ИИ-контент
Авторское право регулирует права авторов на их произведения; произведения должны быть оригинальными и творческими. Если речь не идёт об изобретении чего-то кардинально нового, все произведения имеют "something old and something new" - что-то, взятое от традиции и других мастеров, и что-то новое, привнесенное автором. Это касается любой сферы искусства, науки, инженерии.
В случае с ИИ-генераторами:
🧓 что-то старое привносит обучающая выборка
👶 что-то новое - наш промпт, контекст всего диалога и наши правки после генерации
Результат генерации, если это обговорено пользовательским соглашением, которое вы подписываете в приложении, остаётся вам, и вы становитесь правообладателем.
Кажется, все честно - как в любом творческом процессе. Но.. регулярно в новостях появляются осуждающие речи именитых авторов, обращения профсоюзов креативных индустрий, иски от правообладателей к производителям генеративного ИИ.
Какие тут подводные:
🙅 Авторы контента, который используется ИТ-компаниями для обучения моделей, не дают на это своего согласия. А законодательство (пока?) не требует от компаний получать такое согласие. Эта ситуация вызвана тем, что машинное обучение не так давно повсеместно заполонило нашу жизнь, и, что в нем регулировать, пока непонятно.
🧑🎤 Маловероятно, что продукт ИИ-генерации может быть настолько похож на чужое произведение, что речь уже будет идти не о самостоятельном произведении, а о так называемом производном. (Если вы в чужой картинке три пикселя поменяете, то это будет именно производное, а не ваша творческая работа.) Но генерация копирует узнаваемый стиль. Например, недавно завирусился генератор изображений в стиле Хаяо Миядзаки. Получается, привлекательность работе придает не то, что внёс новый автор, а что-то, что создано другим автором, например стиль.
👾 Авторы демотивируются создавать что-то новое из головы и все чаще прибегают к ИИ. В итоге Интернет заполняется частично или полностью сгенерированной ИИ-слизью. Потом она попадает в обучающие выборки, и качество сгенерирвоанного контента снижается.
Но пока никакой крупной катастрофы не произошло. Следовательно, можно ожидать, что авторское право в области ИИ-генерации будет оставаться довольно либеральным. А небольшие бизнесы будут иметь возможность быстро генерить маркетинговый контент, не нанимая команду креаторов и не тратясь на отчисления правообладателю (роялти).
#эссеИИстика
Авторское право регулирует права авторов на их произведения; произведения должны быть оригинальными и творческими. Если речь не идёт об изобретении чего-то кардинально нового, все произведения имеют "something old and something new" - что-то, взятое от традиции и других мастеров, и что-то новое, привнесенное автором. Это касается любой сферы искусства, науки, инженерии.
В случае с ИИ-генераторами:
🧓 что-то старое привносит обучающая выборка
👶 что-то новое - наш промпт, контекст всего диалога и наши правки после генерации
Результат генерации, если это обговорено пользовательским соглашением, которое вы подписываете в приложении, остаётся вам, и вы становитесь правообладателем.
Кажется, все честно - как в любом творческом процессе. Но.. регулярно в новостях появляются осуждающие речи именитых авторов, обращения профсоюзов креативных индустрий, иски от правообладателей к производителям генеративного ИИ.
Какие тут подводные:
🙅 Авторы контента, который используется ИТ-компаниями для обучения моделей, не дают на это своего согласия. А законодательство (пока?) не требует от компаний получать такое согласие. Эта ситуация вызвана тем, что машинное обучение не так давно повсеместно заполонило нашу жизнь, и, что в нем регулировать, пока непонятно.
🧑🎤 Маловероятно, что продукт ИИ-генерации может быть настолько похож на чужое произведение, что речь уже будет идти не о самостоятельном произведении, а о так называемом производном. (Если вы в чужой картинке три пикселя поменяете, то это будет именно производное, а не ваша творческая работа.) Но генерация копирует узнаваемый стиль. Например, недавно завирусился генератор изображений в стиле Хаяо Миядзаки. Получается, привлекательность работе придает не то, что внёс новый автор, а что-то, что создано другим автором, например стиль.
👾 Авторы демотивируются создавать что-то новое из головы и все чаще прибегают к ИИ. В итоге Интернет заполняется частично или полностью сгенерированной ИИ-слизью. Потом она попадает в обучающие выборки, и качество сгенерирвоанного контента снижается.
Но пока никакой крупной катастрофы не произошло. Следовательно, можно ожидать, что авторское право в области ИИ-генерации будет оставаться довольно либеральным. А небольшие бизнесы будут иметь возможность быстро генерить маркетинговый контент, не нанимая команду креаторов и не тратясь на отчисления правообладателю (роялти).
#эссеИИстика
👍3💘2❤1
Этика ИИ: ответственность - это новая нефть
Заканчиваю заявленные в сентябре посты редакторской колонкой.
А завтра будет.. барабанная дробь.. анонс на октябрь.
И да не устану я напоминать, что весь октябрь жду ваших ИИ-агентов - на конкурс с ценными призами 😍 См. пост в закрепе.
Этика ИИ - это скучная тема, которая прозвучала уже примерно из каждого утюга. При этом она, конечно, важная, т.к. затрагивает такие вопросы, как, например, ответственность разработчиков..
А что тут особо про ответственность разработчиков обсуждать? По-моему, обычно споры доходят до двух крайностей:
☝ если мы не разработаем, то кто-то другой это сделает вперед нас, и мы просто окажемся позади прогресса - "даешь laissez-faire (свободный рынок)"
☝ если разработчиков не обложить бюрократией, они своими разработками убьют экологию и человечество - "даешь вмешательство государства в экономику"
Недавно мне почему-то захотелось пересмотреть фильм 2014 года “Игра в имитацию” с БенедиктомКьюкумбером Камбербетчем.
⚠Внимание ⚠ Дальше будет спойлер.
Алан Тьюринг в команде с инженерами и учеными изобретает первый компьютер, который хакает Энигму - шифровальную машинку нацистов. В фильме это событие - переломный момент всей Второй мировой. При этом, как только команда расшифровывает первое сообщение, они обнаруживают, что на британский корабль планируется атака. И в команде есть человек, чей брат служит на этом корабле. Алан Тьюринг, конечно, делает очень многозначительное лицо и говорит, что нельзя передавать эту информацию военным, чтобы они отразили атаку - иначе немцы поймут, что Энигму хакнули, и сменят алгоритм шифрования.
..И вот тут я неожиданно для себя обнаруживаю, что этот фильм устарел (по крайней мере в моих глазах).
В 2025 г. в США запустили DOGE - департамент государственной эффективности по оптимизации расходов и сокращению бюрократии. Департамент возглавил Илон Маск - он же автор концепции. ИИ был активно задействован в работе. Маск интегрировал чатбот Grok и другие системы для анализа данных, выявления неэффективных расходов, автоматизации отчетности и даже мониторинга переписки сотрудников. Первоначальная цель сэкономить $2 трлн провалилась. Экономия составила $160–175 млрд, а затраты на реализацию достигли $135 млрд, что поставило под сомнение выгоду от проекта. Эксперимент завершился досрочно.
Когда кто-то берет на себя ответственность за большую и важную разработку, главное - это сделать многозначительное лицо. Чтобы все поверили, что именно он это сможет. И дали на это большой правительственный грант. А дальше хоть трава не расти.
Я не отказываю ученому Алану Тьюрингу в гениальности и масштабе его изобретения. Но кинематографический Алан Тьюринг, который еще и в военном деле разбирается, и судьбы людей может вершить, и чуть ли не Вторую мировую выиграл - это too much. В реальности, я думаю, военные сами разобрались, что им делать с расшифрованной Энигмой. Не-кинематографический Илон Маск берет ответственность за DOGE и.. ничего, все ок. Ну не получилось, бывает. Теперь мы знаем, у кого и что не получилось.
Так что сегодня новая нефть - это ответственность, а вовсе не Лабубу 😎
#эссеИИстика
Заканчиваю заявленные в сентябре посты редакторской колонкой.
А завтра будет.. барабанная дробь.. анонс на октябрь.
И да не устану я напоминать, что весь октябрь жду ваших ИИ-агентов - на конкурс с ценными призами 😍 См. пост в закрепе.
Этика ИИ - это скучная тема, которая прозвучала уже примерно из каждого утюга. При этом она, конечно, важная, т.к. затрагивает такие вопросы, как, например, ответственность разработчиков..
А что тут особо про ответственность разработчиков обсуждать? По-моему, обычно споры доходят до двух крайностей:
☝ если мы не разработаем, то кто-то другой это сделает вперед нас, и мы просто окажемся позади прогресса - "даешь laissez-faire (свободный рынок)"
☝ если разработчиков не обложить бюрократией, они своими разработками убьют экологию и человечество - "даешь вмешательство государства в экономику"
Недавно мне почему-то захотелось пересмотреть фильм 2014 года “Игра в имитацию” с Бенедиктом
⚠Внимание ⚠ Дальше будет спойлер.
Алан Тьюринг в команде с инженерами и учеными изобретает первый компьютер, который хакает Энигму - шифровальную машинку нацистов. В фильме это событие - переломный момент всей Второй мировой. При этом, как только команда расшифровывает первое сообщение, они обнаруживают, что на британский корабль планируется атака. И в команде есть человек, чей брат служит на этом корабле. Алан Тьюринг, конечно, делает очень многозначительное лицо и говорит, что нельзя передавать эту информацию военным, чтобы они отразили атаку - иначе немцы поймут, что Энигму хакнули, и сменят алгоритм шифрования.
..И вот тут я неожиданно для себя обнаруживаю, что этот фильм устарел (по крайней мере в моих глазах).
В 2025 г. в США запустили DOGE - департамент государственной эффективности по оптимизации расходов и сокращению бюрократии. Департамент возглавил Илон Маск - он же автор концепции. ИИ был активно задействован в работе. Маск интегрировал чатбот Grok и другие системы для анализа данных, выявления неэффективных расходов, автоматизации отчетности и даже мониторинга переписки сотрудников. Первоначальная цель сэкономить $2 трлн провалилась. Экономия составила $160–175 млрд, а затраты на реализацию достигли $135 млрд, что поставило под сомнение выгоду от проекта. Эксперимент завершился досрочно.
Когда кто-то берет на себя ответственность за большую и важную разработку, главное - это сделать многозначительное лицо. Чтобы все поверили, что именно он это сможет. И дали на это большой правительственный грант. А дальше хоть трава не расти.
Я не отказываю ученому Алану Тьюрингу в гениальности и масштабе его изобретения. Но кинематографический Алан Тьюринг, который еще и в военном деле разбирается, и судьбы людей может вершить, и чуть ли не Вторую мировую выиграл - это too much. В реальности, я думаю, военные сами разобрались, что им делать с расшифрованной Энигмой. Не-кинематографический Илон Маск берет ответственность за DOGE и.. ничего, все ок. Ну не получилось, бывает. Теперь мы знаем, у кого и что не получилось.
Так что сегодня новая нефть - это ответственность, а вовсе не Лабубу 😎
#эссеИИстика
🔥5
..Давно пора себе признаться, что я не хочу монтировать подкаст - это долго и муторно.
..С другой стороны, вроде и тема все еще актуальная, и содержание - многообещающее.
В общем, пора мне повзрослеть (((;◔ᴗ◔;))) истать поваром сварить уже этот подкаст: "А смысл?" - в котором я с зумерами и уважаемыми гостями ааа-смысляю пришествие искусственного интеллекта.
Поэтому в октябре-ноябре 2025 я буду постить две вещи:
((ඏ.̫ඏ*))
выпуски подкаста - 20-минутки аудио-рассуждений, примерно один выпуск в неделю
((ඏ.̫ඏ*))
новости конкурса ИИ-агентов - см. закрепленное сообщение
#анонс
..С другой стороны, вроде и тема все еще актуальная, и содержание - многообещающее.
В общем, пора мне повзрослеть (((;◔ᴗ◔;))) и
Поэтому в октябре-ноябре 2025 я буду постить две вещи:
((ඏ.̫ඏ*))
выпуски подкаста - 20-минутки аудио-рассуждений, примерно один выпуск в неделю
((ඏ.̫ඏ*))
новости конкурса ИИ-агентов - см. закрепленное сообщение
#анонс
🔥4❤2🍓1🦄1
И сразу объявляю.. барабанная дробь.. первого эксперта многоуважаемого жюри, которое выберет лучших ИИ-агентов:
Руслан Сибгатуллин
Ведущий разработчик на Go в cloud.ru.
Go - это язык программирования, изобретенный в компании Google (поэтому и называется Go). Его отличают простота и эффективность (благодаря удобному набору готовых функций). Go - один из самых популярных языков для микросервисных архитектур и фронтенда.
Микросервисы - это такие маленькие программы, которые выполняют одну четко поставленную задачу. Удобно для веб-разработки и приложений для бизнеса.
Cloud.ru - платформа, которая предоставляет облачные услуги: хранилища данных, сервисы, включая развертывание моделей машинного обучения.
#конкурс
Руслан Сибгатуллин
Ведущий разработчик на Go в cloud.ru.
Go - это язык программирования, изобретенный в компании Google (поэтому и называется Go). Его отличают простота и эффективность (благодаря удобному набору готовых функций). Go - один из самых популярных языков для микросервисных архитектур и фронтенда.
Микросервисы - это такие маленькие программы, которые выполняют одну четко поставленную задачу. Удобно для веб-разработки и приложений для бизнеса.
Cloud.ru - платформа, которая предоставляет облачные услуги: хранилища данных, сервисы, включая развертывание моделей машинного обучения.
#конкурс
🔥6👍3🙏2
Представляю следующего эксперта в жюри моего конкурса кастомных ИИ-агентов:
Анна Глазкова
Кандидат технических наук, доцент Тюменского госуниверситета, специалист группы нейроразметки в НКРЯ
Нейроразметка - это автоматическая разметка данных при помощи нейронных сетей. Что-то супер-сложное пока нейросетям доверять рано - за ними приходится много править. Но вот разбиение на отдельные слова и предложения, например, вполне себе делегируемая задача.
НКРЯ - Национальный корпус русского языка - это самая большая частично размеченная коллекция текстов на русском языке. Посмотреть можно тут.
А еще хочу немного сказать о критериях оценки. Каждый эксперт будет оценивать ваш проект по одному параметру по шкале от 1 до 5:
Руслан из Cloud.ru оценит масштабируемость решения - насколько современные платформы позволяют сделать вашего агента доступным для широких масс.
Анна из НКРЯ оценит адекватность ИИ-моделей, которые вы используете - хороши ли они для той задачи, которую вы им ставите.
#конкурс
Анна Глазкова
Кандидат технических наук, доцент Тюменского госуниверситета, специалист группы нейроразметки в НКРЯ
Нейроразметка - это автоматическая разметка данных при помощи нейронных сетей. Что-то супер-сложное пока нейросетям доверять рано - за ними приходится много править. Но вот разбиение на отдельные слова и предложения, например, вполне себе делегируемая задача.
НКРЯ - Национальный корпус русского языка - это самая большая частично размеченная коллекция текстов на русском языке. Посмотреть можно тут.
А еще хочу немного сказать о критериях оценки. Каждый эксперт будет оценивать ваш проект по одному параметру по шкале от 1 до 5:
Руслан из Cloud.ru оценит масштабируемость решения - насколько современные платформы позволяют сделать вашего агента доступным для широких масс.
Анна из НКРЯ оценит адекватность ИИ-моделей, которые вы используете - хороши ли они для той задачи, которую вы им ставите.
#конкурс
❤5👍2
Напоминаю, что жду ваших ИИ-агентов до 27 октября включительно - все подробности в закрепленном сообщении.
И следующий эксперт в жюри:
Александр Хлюпин
Вот так он себя представил:
Александр оценит безопасность вашего решения. Он реально работает в конторе, которая занимается кибербезопасностью - я точно знаю, т.к. это мой двоюродный братишка
ヾ(・ω・)メ(・ω・)ノ
#конкурс
И следующий эксперт в жюри:
Александр Хлюпин
Вот так он себя представил:
Безопасник. С ИИшками взаимодействую, когда припрет. Ранее пытался в них разбираться.
Александр оценит безопасность вашего решения. Он реально работает в конторе, которая занимается кибербезопасностью - я точно знаю, т.к. это мой двоюродный братишка
ヾ(・ω・)メ(・ω・)ノ
#конкурс
❤2🔥1🙏1
RAG в хату в Google Colab
ИИ-агентам нужны не только навыки хорошей коммуникации на любые темы, но и умение хранить и быстро искать специфическую информацию - например, о предыдущем диалоге с пользователем или о конкретных фактах или сущностях, которые не входят в круг общих тем. Это могут быть документы конкретной фирмы, или ваша дипломная работа, или архивные записи, которые не попали в Интернет. В общем какая-то коллекция информации в виде текстов.
Ранеена Discovery в этом канале я разбирала, как хранить эту информацию в Google таблице, а сегодня предлагаю вот такой легкий вариант RAG - retrieval-augmented generation (поиска, улучшенного генерацией): ноутбучек с кодом.
Этот пример я взяла из тьюториала с Хабра, в котором автор использует семейство моделей Ollama, чтобы генерить финальный ответ модели. Я, конечно, Ollama в Google Colab запустила - потому что ну как же я-то и не запущу, но если честно вайбы от этого запуска остались самые неприятные - ред флаг, господа, очень не рекомендую пользоваться Ollama в Колабе:
👉 в Колабе запускается через доп. библиотеку asyncio, а с ней у Колаба свои непонятки
👉 работает через раз
👉 непонятно, почему иногда срабатывает, а иногда нет
👉 регулярно выкидывает ошибку подключения
Думаю, что в Колабе лучше использовать другие проверенные модельки, а с Ollama работать локально (на своем компе) или на сервере - я пока сама не пробовала. Если вы пробовали, делитесь пж в комментариях.
А к чему я именно эту тему решила сегодня запостить? К тому, что вдруг она поможет вам в создании ИИ-агента для моего конкурса 😉 См. закрепленный пост.
#база #notebook #конкурс
ИИ-агентам нужны не только навыки хорошей коммуникации на любые темы, но и умение хранить и быстро искать специфическую информацию - например, о предыдущем диалоге с пользователем или о конкретных фактах или сущностях, которые не входят в круг общих тем. Это могут быть документы конкретной фирмы, или ваша дипломная работа, или архивные записи, которые не попали в Интернет. В общем какая-то коллекция информации в виде текстов.
Ранее
Этот пример я взяла из тьюториала с Хабра, в котором автор использует семейство моделей Ollama, чтобы генерить финальный ответ модели. Я, конечно, Ollama в Google Colab запустила - потому что ну как же я-то и не запущу, но если честно вайбы от этого запуска остались самые неприятные - ред флаг, господа, очень не рекомендую пользоваться Ollama в Колабе:
👉 в Колабе запускается через доп. библиотеку asyncio, а с ней у Колаба свои непонятки
👉 работает через раз
👉 непонятно, почему иногда срабатывает, а иногда нет
👉 регулярно выкидывает ошибку подключения
Думаю, что в Колабе лучше использовать другие проверенные модельки, а с Ollama работать локально (на своем компе) или на сервере - я пока сама не пробовала. Если вы пробовали, делитесь пж в комментариях.
А к чему я именно эту тему решила сегодня запостить? К тому, что вдруг она поможет вам в создании ИИ-агента для моего конкурса 😉 См. закрепленный пост.
#база #notebook #конкурс
Telegram
Введение в искусственный интеллект
ИИ-агенты в тренде: мини-агент в Google Colab
На конец месяца я обычно оставляю всякую аналитику, но, когда писала прошлый пост про ИИ-агентов, подумала, что хранить новые данные для агента можно и в простой Google-таблице - не обязательно целую базу данных…
На конец месяца я обычно оставляю всякую аналитику, но, когда писала прошлый пост про ИИ-агентов, подумала, что хранить новые данные для агента можно и в простой Google-таблице - не обязательно целую базу данных…
❤3
И финальный эксперт в жюри конкурса ИИ-агентов (см. закрепленное сообщение):
Кира Коваленко
Я попросила Киру оценить адекватность лингвистических технологий в вашем решении:
👉 как оформлены промпты
👉 как подобраны большие языковые модели
👉 как обрабатываются текстовые данные
#конкурс
Кира Коваленко
Научный сотрудник ИЛИ РАН, научный сотрудник и доцент Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб. Занимаюсь историей лексикологии и лексикографии, веду проектный менеджмент, пишу в ТГ канал про названия растений @phytolex
Я попросила Киру оценить адекватность лингвистических технологий в вашем решении:
👉 как оформлены промпты
👉 как подобраны большие языковые модели
👉 как обрабатываются текстовые данные
#конкурс
🎉3❤2
Тизер
А-смысл
Ааа-смысл: тизер
А также.. 🥁🥁🥁 готов тизер подкаста "А смысл?", в котором я 🧐, пара зумеров (Саша 🤦♂️, Лиля 👩🏫 и Артем 👨💻) вместе с коллегами из социальных наук 👪 и айти-сферы 💻, а также вымышленный персонаж-робот-рептилоид по имени Ктуц 👾 ааа-смысляем искусственный интеллект 🤖
Не переключайтесь! 📺 Скоро запощу весь сезон 🙀
и пойду отпраздную в караоке 💃
#анонс
А также.. 🥁🥁🥁 готов тизер подкаста "А смысл?", в котором я 🧐, пара зумеров (Саша 🤦♂️, Лиля 👩🏫 и Артем 👨💻) вместе с коллегами из социальных наук 👪 и айти-сферы 💻, а также вымышленный персонаж-робот-рептилоид по имени Ктуц 👾 ааа-смысляем искусственный интеллект 🤖
Не переключайтесь! 📺 Скоро запощу весь сезон 🙀
и пойду отпраздную в караоке 💃
#анонс
👍3❤2🔥1
Ollama в Google Colaboratory
☕ Я начала утро не с Нескафе, а с какого-то другого экспериментального кофе, который купила на пробу в Магните, и... совместного написания кода вместе с Gemini-2.5-pro на чатбот-арене по перезапуску Ollama в Google Colaboratory. И.. нормальный код получился. Все работает! Вот бы с первого раза так.
Ноутбучек с нормальным кодом для Ollama в Colaboratory.
Важно☝ В параметрах ноутбука нужно выбрать T4 - запуск на графическом процессоре. Иначе будет долго грузить.
В чем плюсы Ollama - много моделей (ламы, квены, геммы, дипсики, фаи), довольно легковесных, без смс и регистрации, прямо тут, в вашем браузере.
И, конечно, напоминаю, что сегодня - дэдлайн для подачи ИИ-агентов на конкурс.
#notebook #конкурс
☕ Я начала утро не с Нескафе, а с какого-то другого экспериментального кофе, который купила на пробу в Магните, и... совместного написания кода вместе с Gemini-2.5-pro на чатбот-арене по перезапуску Ollama в Google Colaboratory. И.. нормальный код получился. Все работает! Вот бы с первого раза так.
Ноутбучек с нормальным кодом для Ollama в Colaboratory.
Важно☝ В параметрах ноутбука нужно выбрать T4 - запуск на графическом процессоре. Иначе будет долго грузить.
В чем плюсы Ollama - много моделей (ламы, квены, геммы, дипсики, фаи), довольно легковесных, без смс и регистрации, прямо тут, в вашем браузере.
И, конечно, напоминаю, что сегодня - дэдлайн для подачи ИИ-агентов на конкурс.
#notebook #конкурс
Google
llama_in_colab.ipynb
Colab notebook
🔥4
Промпт-инжиниринг эволюционирует в контекст-инжиниринг
Спасибо Интернету и анализу данных, мы теперь очень хорошо видим, что эволюция примерно любой технологии идет скачками. Вот и большие языковые модели достигли ограничений по длине контекста. Производители моделей больше не пытаются увеличить длину нашего диалога с моделью, чтобы мы поместили в него описание задачи и все данные, опираясь на которые эту задачу нужно решить. Теперь технология осваивает, как можно по-разному подавать данные и делать версию модели (ИИ-агента) под конкретную задачу.
Если ваш промпт состоит из задачи на 5% и из данных на 95%, то задача в нем как бы затирается, зашумляется данными. Следовательно, можно давать модели не все данные, а выжимку из них. Это можно сделать, отобрав данные вручную или создав отдельного ИИ-агента, который отберет их за вас. Тогда у вас будет уже мультиагентная архитектура. Отдельно надо продумать, какие данные релевантны, необходимы для вашей задачи, и организовать их в хранилище (пусть это будет даже обычная гуглотаблица).
Разрабы из компании Anthropic предлагают называть этот этап эволюции БЯМ контекст-инжинирингом. Уже не так важно, как вы задаете промпт - важнее, на какие специфические данные или выжимку из них должна опираться модель.
Перевод статьи от Антропика тут.
Цимес статьи и практические советы тут.
🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉
А пока новости по конкурсу: прислано всего два ИИ-агента. Это не очень интересно с точки зрения выбора победителей. И возможно, задача создания своего ИИ-агента пока что кажется слишком сложной и долгой.
❗Поэтому я решила продлить сроки конкурса до Нового года ❗
(Ребята, кто прислал свои работы, надеюсь вы не против подождать результатов.)
Буду писать больше об ИИ-агентах - надеюсь, их создание станет для вас как семечки щелкать.
Ну и если вы вдруг знаете кого-то, кому может быть интересен мой конкурс - перешлите им пж вот это сообщение.
#база #конкурс
Спасибо Интернету и анализу данных, мы теперь очень хорошо видим, что эволюция примерно любой технологии идет скачками. Вот и большие языковые модели достигли ограничений по длине контекста. Производители моделей больше не пытаются увеличить длину нашего диалога с моделью, чтобы мы поместили в него описание задачи и все данные, опираясь на которые эту задачу нужно решить. Теперь технология осваивает, как можно по-разному подавать данные и делать версию модели (ИИ-агента) под конкретную задачу.
Если ваш промпт состоит из задачи на 5% и из данных на 95%, то задача в нем как бы затирается, зашумляется данными. Следовательно, можно давать модели не все данные, а выжимку из них. Это можно сделать, отобрав данные вручную или создав отдельного ИИ-агента, который отберет их за вас. Тогда у вас будет уже мультиагентная архитектура. Отдельно надо продумать, какие данные релевантны, необходимы для вашей задачи, и организовать их в хранилище (пусть это будет даже обычная гуглотаблица).
Разрабы из компании Anthropic предлагают называть этот этап эволюции БЯМ контекст-инжинирингом. Уже не так важно, как вы задаете промпт - важнее, на какие специфические данные или выжимку из них должна опираться модель.
Перевод статьи от Антропика тут.
Цимес статьи и практические советы тут.
🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉🐉
А пока новости по конкурсу: прислано всего два ИИ-агента. Это не очень интересно с точки зрения выбора победителей. И возможно, задача создания своего ИИ-агента пока что кажется слишком сложной и долгой.
❗Поэтому я решила продлить сроки конкурса до Нового года ❗
(Ребята, кто прислал свои работы, надеюсь вы не против подождать результатов.)
Буду писать больше об ИИ-агентах - надеюсь, их создание станет для вас как семечки щелкать.
Ну и если вы вдруг знаете кого-то, кому может быть интересен мой конкурс - перешлите им пж вот это сообщение.
#база #конкурс
🔥3❤2🙏1👌1🤝1
Audio
А смысл? Эпизод 1. Технооптимизм
В октябре 2025 года рыночная капитализация компании NVIDIA выросла до 5 триллионов долларов. Компания стала первой в мире, чья оценка превысила это значение. Кажется, что инвесторы ждут от искусственного интеллекта глобальных изменений, которые принесут прибыль. Какими могут быть эти изменения?
С разрешения автора музыки Александра Школенко в подкасте звучат отрывки композиций Ambrosia, Here & There Pt. I, Leap.
При описании результатов Нобелевской премии за 2025 г. был процитирован вот этот пост.
Посмотреть на акции NVIDIA можно здесь. Вот прямо сейчас капитализация компании: 4.846 трлн 💰
Друзья! Этот подкаст также выходит на YouTube - ссылка. Если будете слушать его там, пожалуйста, жмякните лайк и оставьте комментарий - дабы видео корректно отрекомендовалось потенциальным зрителям.
#асмысл
В октябре 2025 года рыночная капитализация компании NVIDIA выросла до 5 триллионов долларов. Компания стала первой в мире, чья оценка превысила это значение. Кажется, что инвесторы ждут от искусственного интеллекта глобальных изменений, которые принесут прибыль. Какими могут быть эти изменения?
С разрешения автора музыки Александра Школенко в подкасте звучат отрывки композиций Ambrosia, Here & There Pt. I, Leap.
При описании результатов Нобелевской премии за 2025 г. был процитирован вот этот пост.
Посмотреть на акции NVIDIA можно здесь. Вот прямо сейчас капитализация компании: 4.846 трлн 💰
Друзья! Этот подкаст также выходит на YouTube - ссылка. Если будете слушать его там, пожалуйста, жмякните лайк и оставьте комментарий - дабы видео корректно отрекомендовалось потенциальным зрителям.
#асмысл
👍2
Тизер_техноскептицизм
Ктуц
Техноскептицизм
Тизер второго эпизода подкаста "А смысл?"
Ктуц 👾 вместе с кожаными собеседниками 💁 продолжает ааа-смыслять, зачем 🤔 он (Ктуц) нужен нам (человечеству). В этот раз он пытается понять, какие двери 🚪 для него закрыты 🚧, но замечает, что иногда они все-таки открываются 🚦. А поскольку от природы он крайне любопытен 🐕, то он, конечно, просачивается во все щели 🌊.
#анонс
Тизер второго эпизода подкаста "А смысл?"
Ктуц 👾 вместе с кожаными собеседниками 💁 продолжает ааа-смыслять, зачем 🤔 он (Ктуц) нужен нам (человечеству). В этот раз он пытается понять, какие двери 🚪 для него закрыты 🚧, но замечает, что иногда они все-таки открываются 🚦. А поскольку от природы он крайне любопытен 🐕, то он, конечно, просачивается во все щели 🌊.
#анонс
👾2
Forwarded from Q2C
Раньше люди сушили волосы утюгом и пользовались чатботами, а сегодня используют фен Дайсон с дырочкой и заменяют себя ИИ-агентами.
🔥1
Forwarded from Q2C
ИИ-агенты? А чатботы куда делись?..
Никуда, потому что ИИ-агент - это не совсем чатбот.
Что у них общего
💬 Общаются с человеком на естественном языке
🧐 Выполняют функции помощника / эксперта
Что разное
✅ Чатбот успешен, если четко следовал сценарию и выполнил функции, как запланировано
Например: сделать заказ на доставку, забронировать столик, узнать расписание занятий.
👩🎤 Смысл ИИ-агента в том, чтобы он действовал нестандартно, на основе заложенного в него представления о компетенции.
Например: компетенция “анализ конкурентов” - функция “создать стратегию продаж” - здесь играют роль очень много факторов, а представления о результате довольно размытые. По сути агент должен помочь “обойти конкурентов”, но что за этим стоит?..
👓 Чатбот запоминает информацию в строгом виде, например, в базе данных, где у каждой ячейки множество ограничений.
🍊 ИИ-агент анализирует информацию и делает из нее выжимки, обобщения.
🏚 Чатботы ломаются в нестандартных ситуациях и “переводят вас на оператора”.
🦄 ИИ-агенты отказоустойчивы - они дадут решение в любом случае.
🫂 Можно отнестись к термину “чатбот” как к форме общения с ИИ. Тогда ИИ-агента можно обернуть в форму чатбота в мессенджере, но суть у него будет все равно “агентская”.
Набоело делать чатботов? Настает эра ИИ-агентов.
🛸
Попробовать создать своего агента можно с нами на встрече кружка Q2C.
Когда? 30 ноября 2025 в 12:00 (время тюменское)
Где? В ютуб-канале Q2C - будет трансляция и можно будет задавать вопросы в каментах, если что-то не получится.
Никуда, потому что ИИ-агент - это не совсем чатбот.
Что у них общего
💬 Общаются с человеком на естественном языке
🧐 Выполняют функции помощника / эксперта
Что разное
✅ Чатбот успешен, если четко следовал сценарию и выполнил функции, как запланировано
Например: сделать заказ на доставку, забронировать столик, узнать расписание занятий.
👩🎤 Смысл ИИ-агента в том, чтобы он действовал нестандартно, на основе заложенного в него представления о компетенции.
Например: компетенция “анализ конкурентов” - функция “создать стратегию продаж” - здесь играют роль очень много факторов, а представления о результате довольно размытые. По сути агент должен помочь “обойти конкурентов”, но что за этим стоит?..
👓 Чатбот запоминает информацию в строгом виде, например, в базе данных, где у каждой ячейки множество ограничений.
🍊 ИИ-агент анализирует информацию и делает из нее выжимки, обобщения.
🏚 Чатботы ломаются в нестандартных ситуациях и “переводят вас на оператора”.
🦄 ИИ-агенты отказоустойчивы - они дадут решение в любом случае.
🫂 Можно отнестись к термину “чатбот” как к форме общения с ИИ. Тогда ИИ-агента можно обернуть в форму чатбота в мессенджере, но суть у него будет все равно “агентская”.
Набоело делать чатботов? Настает эра ИИ-агентов.
🛸
Попробовать создать своего агента можно с нами на встрече кружка Q2C.
Когда? 30 ноября 2025 в 12:00 (время тюменское)
Где? В ютуб-канале Q2C - будет трансляция и можно будет задавать вопросы в каментах, если что-то не получится.
🦄1