Forwarded from NN
Google показали наследника Chrome — браузер Disco. Он превращает веб-страницы и поисковые запросы в интерактивные приложения.
Основной поисковик заменил AI Mode с агентом. Из открытых вкладок он по одному клику запускает веб-приложение. Из поиска курсов для изучения языка можно собрать свой аналог Duolingo.
Пока браузер тестируют в закрытом режиме. Записаться можно тут.
Основной поисковик заменил AI Mode с агентом. Из открытых вкладок он по одному клику запускает веб-приложение. Из поиска курсов для изучения языка можно собрать свой аналог Duolingo.
Пока браузер тестируют в закрытом режиме. Записаться можно тут.
Forwarded from дельфин дружит с кукушкой
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Если бы этот рилс я увидел до выступления, он бы обязательно попал в презентацию.
– Говорю я там в начале. Полную версию постараюсь выложить уже сегодня вечером.
Вот слева настоящий актер! Чтоб он улыбнулся режисссер на площадке в сотый раз подбирает слова чтоб заставить героя полюбить майонез, хотя скорей всего он любит маму, ну или деньги.
ИИ, не любит никого.
Но по промпту честно старается.
Цель обоих - манипуляция желанием.
И если человек вынужден притворяться, то ИИ избавлен от этой лишней надстройки.
И в этой откровенности есть его странная честность.
– Говорю я там в начале. Полную версию постараюсь выложить уже сегодня вечером.
Forwarded from Сиолошная
История из чата канала, в которой преподаватель неназванного заведения дал неопубликованную исследовательскую задачу, а модель, подумав час, решила её. По своему опыту скажу, что есть что-то магическое, когда отправляешь модель работать на столь долгий срок, закрываешь вкладку, приходишь потом и видишь ответ. А ведь время автономной работы будет только расти!
Вместе с релизом GPT-5.2 OpenAI выпустили блог + статью по статистической теории обучения, в которой «люди не предлагали никаких стратегий доказательства или промежуточных аргументов, а лишь побуждали модель к дальнейшему развитию дополнительных результатов, а также проверяли её доказательства».
Уверен, что Gemini DeepThink справилась бы не хуже, но для реального использования у неё маловаты лимиты по сравнению с OpenAI, 50 запросов в день не сделаешь.
📈 эпоха вайб науки начинается
Вместе с релизом GPT-5.2 OpenAI выпустили блог + статью по статистической теории обучения, в которой «люди не предлагали никаких стратегий доказательства или промежуточных аргументов, а лишь побуждали модель к дальнейшему развитию дополнительных результатов, а также проверяли её доказательства».
Уверен, что Gemini DeepThink справилась бы не хуже, но для реального использования у неё маловаты лимиты по сравнению с OpenAI, 50 запросов в день не сделаешь.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from БлоGнот
Меня регулярно удивляет, насколько поведение LLM или даже нескольких LLM в связке легко объясняются логикой человеческого поведения. Вот еще аналогия — когда мы в проекте RAG-бота столкнулись с проблемой лексического разрыва между вопросами пользователей и языком документов, оказалось, что есть очень полезная техника — HyDE, позволяющая этот разрыв преодолеть довольно просто.
https://blognot.co/hy-de-rag/
https://blognot.co/hy-de-rag/
БлоGнот
Гипотетически, ответ такой…
Я уже примерно год занимаюсь несколькими AI-проектами, в том числе RAG-ботом (Retrieval-Augmented Generation), и всё время выясняю для себя что-то новое. Почему бы не поделиться?
Разработка RAG-чатбота считается простой задачей — многие облачные платформы…
Разработка RAG-чатбота считается простой задачей — многие облачные платформы…
Forwarded from AI-alpha
Маркс об ИИ-пузыре ( не Карл, а Говард - 10-figures венчурный инвестор из Долины )
Пару дней назад Oaktree Capital Management ( Маркс там ко-фаундер как раз ) опубликовали его memo «Is It a Bubble?» про самое нервное место AI-рынка.
Мы прочитали его за вас и собрали 15 ключевых мыслей в формате тезисов:
- Пузыри рождает не технология, а психология.
- Спорить о слове “пузырь” бесполезно - важнее смотреть на поведение рынка.
- "Находимся ли мы в фазе, когда инвесторы в целом чрезмерно возбуждены из-за ИИ? На мой взгляд - да. Является ли ИИ самым важным событием за очень долгое время? На мой взгляд - тоже да"
- Бывают пузыри “бессмысленные” (схлопнулись и забыли) и “инфлекционные” (после них мир уже не откатывается назад - как после интернета).
- Даже “технологический” пузырь может ускорить прогресс, но при этом сжечь капитал большинства инвесторов.
- ИИ уже влияет на рынки непропорционально сильно: гигантские capex, инфраструктура, и большая часть “нарратива роста” завязана на AI.
- Главная неизвестность: что ИИ реально сможет, когда и как это будет монетизироваться.
- Где останутся деньги - у чипов/облаков, у приложений или у пользователей? Пока не очевидно.
- В AI-гонке часто winner-takes-most: много проигравших и несколько победителей.
- Самое опасное начинается, когда рост начинают финансировать долгом.
- Долг хорош там, где есть предсказуемый cash flow; технологическая неопределённость - территория equity.
- Отдельный риск: инфраструктура (дата-центры/железо) может устаревать быстрее, чем окупаться.
- SPV и “долг не на балансе” делают картину мутнее: рынку сложнее увидеть реальную нагрузку.
- Если capex окажутся “сверх нормы”, возможны избыток мощностей, давление на цены и болезненные перераспределения.
- Сравнение с dot-com неизбежно: аргументы “за” и “против” есть - но уверенно сказать заранее почти невозможно.
- Финальная мысль Маркса: эйфория вокруг ИИ очевидна, но назвать её “иррациональной” трудно - потенциал огромный, неизвестных ещё больше. Пузыри обычно распознают задним числом.
Чем умнее рынок, тем меньше он может требовать простого ответа.
Все-таки стоит верить исследованиям, которые показывают: чем выше IQ человека, тем он более толерантный к неопределенности ( не ставит все на один сценарий, а разумно оценивает вероятности ).
*На картинке данные Goldman Sachs: в 1988-2000г P/E Microsoft, Cisco и Oracle были в разы выше, чем сегодня у Nvidia, Microsoft, Alphabet, Amazon и Meta.
Ваши мысли по теме ждем в комментариях.
Пару дней назад Oaktree Capital Management ( Маркс там ко-фаундер как раз ) опубликовали его memo «Is It a Bubble?» про самое нервное место AI-рынка.
Мы прочитали его за вас и собрали 15 ключевых мыслей в формате тезисов:
- Пузыри рождает не технология, а психология.
- Спорить о слове “пузырь” бесполезно - важнее смотреть на поведение рынка.
- "Находимся ли мы в фазе, когда инвесторы в целом чрезмерно возбуждены из-за ИИ? На мой взгляд - да. Является ли ИИ самым важным событием за очень долгое время? На мой взгляд - тоже да"
- Бывают пузыри “бессмысленные” (схлопнулись и забыли) и “инфлекционные” (после них мир уже не откатывается назад - как после интернета).
- Даже “технологический” пузырь может ускорить прогресс, но при этом сжечь капитал большинства инвесторов.
- ИИ уже влияет на рынки непропорционально сильно: гигантские capex, инфраструктура, и большая часть “нарратива роста” завязана на AI.
- Главная неизвестность: что ИИ реально сможет, когда и как это будет монетизироваться.
- Где останутся деньги - у чипов/облаков, у приложений или у пользователей? Пока не очевидно.
- В AI-гонке часто winner-takes-most: много проигравших и несколько победителей.
- Самое опасное начинается, когда рост начинают финансировать долгом.
- Долг хорош там, где есть предсказуемый cash flow; технологическая неопределённость - территория equity.
- Отдельный риск: инфраструктура (дата-центры/железо) может устаревать быстрее, чем окупаться.
- SPV и “долг не на балансе” делают картину мутнее: рынку сложнее увидеть реальную нагрузку.
- Если capex окажутся “сверх нормы”, возможны избыток мощностей, давление на цены и болезненные перераспределения.
- Сравнение с dot-com неизбежно: аргументы “за” и “против” есть - но уверенно сказать заранее почти невозможно.
- Финальная мысль Маркса: эйфория вокруг ИИ очевидна, но назвать её “иррациональной” трудно - потенциал огромный, неизвестных ещё больше. Пузыри обычно распознают задним числом.
Чем умнее рынок, тем меньше он может требовать простого ответа.
Все-таки стоит верить исследованиям, которые показывают: чем выше IQ человека, тем он более толерантный к неопределенности ( не ставит все на один сценарий, а разумно оценивает вероятности ).
*На картинке данные Goldman Sachs: в 1988-2000г P/E Microsoft, Cisco и Oracle были в разы выше, чем сегодня у Nvidia, Microsoft, Alphabet, Amazon и Meta.
Ваши мысли по теме ждем в комментариях.
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ИИ-лопаты для ИИ-рекламы
Наткнулся тут на новость, что французы из Arcads AI подняли 16 миллионов на свой проект.
При этом у них нет ни свой модели, ни лор, ничего.
Они просто берут АПИ у всего, что шевелится и генерят говорящие головы, которые что-то рекламируют.
У них вообще упор на библиотеку ими же сгенерированных ИИ Актеров (1000 штук), которых можно оживлять. Создавать своего аватара тоже можно, но это как вы понимаете сейчас это даже не фича.
Это я к тому, что реклама - это область, которая платит здесь и сейчас. Достаточно упаковать API вызовы в довольно шаблонный сайт - и вот уже 16 миллионов ваши.
Никто, правда, не измеряет, как работает эта реклама, но об этом следующий пост.
https://www.arcads.ai/
@cgevent
Наткнулся тут на новость, что французы из Arcads AI подняли 16 миллионов на свой проект.
При этом у них нет ни свой модели, ни лор, ничего.
Они просто берут АПИ у всего, что шевелится и генерят говорящие головы, которые что-то рекламируют.
У них вообще упор на библиотеку ими же сгенерированных ИИ Актеров (1000 штук), которых можно оживлять. Создавать своего аватара тоже можно, но это как вы понимаете сейчас это даже не фича.
Это я к тому, что реклама - это область, которая платит здесь и сейчас. Достаточно упаковать API вызовы в довольно шаблонный сайт - и вот уже 16 миллионов ваши.
Никто, правда, не измеряет, как работает эта реклама, но об этом следующий пост.
https://www.arcads.ai/
@cgevent
Forwarded from NN
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вытаскиваем любой звук из видео за пару кликов: вышла нейронка SAM Audio — и она умеет вырезать отдельные аудиодорожки.
Можно отделить вокал от гитары в песне, заглушить шум на заднем фоне, скачать только пение птицы без ветра. Достаточно нажать на объект в кадре и забрать его звук.
Если конкретного объекта нет, есть еще две опции: написать текстовый промт или выделить таймкоды, где слышен нужный звук.
Идеально для создателей видео и музыки. Тестируем тут.
Можно отделить вокал от гитары в песне, заглушить шум на заднем фоне, скачать только пение птицы без ветра. Достаточно нажать на объект в кадре и забрать его звук.
Если конкретного объекта нет, есть еще две опции: написать текстовый промт или выделить таймкоды, где слышен нужный звук.
Идеально для создателей видео и музыки. Тестируем тут.
Forwarded from Ppprompt | Sexy AI Prompts & Experiments | by @ponchiknews
Исследователи посчитали, какая ежемесячную аудитория у нейронок и изменения в этих цифрах за год.
Из интересного:
- рост замедлился почти у всех
- OpenAI больше всех
- Google догоняет OpenAI
- аудитория Microsoft copilot совсем не растет
- perplexity с огромной аудиторией, как оказалось, тоже красавчики
- Claude совсем небольшой
Source
@ppprompt
Из интересного:
- рост замедлился почти у всех
- OpenAI больше всех
- Google догоняет OpenAI
- аудитория Microsoft copilot совсем не растет
- perplexity с огромной аудиторией, как оказалось, тоже красавчики
- Claude совсем небольшой
Source
@ppprompt
Forwarded from AI[ex]Time
Фича Gemini 3 Pro, про которую я говорил в посте выше. Прикрепляя ссылку на ютуб, оно нативно подается на вход и пишет число токенов, которое тратится. На 2-2.5 часа уходит примерно 700-800к токенов, то есть близко к пределу в 1M.
Очень нравится разгребать видео, которые давно лежат и вроде хотелось бы посмотреть, но не так сильно, чтобы тратить столько времени.
Очень нравится разгребать видео, которые давно лежат и вроде хотелось бы посмотреть, но не так сильно, чтобы тратить столько времени.
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ни рендер, ни генерация...
Оказывается Олаф - это робот! Чистая мехатроника.
Я немного в шоке.
Поглядите видео, там показаны его внутренности.
А причем тут ИИ?
А притом что RL использовался для обучения и воспроизведения анимации. Причем не только основной, но и вторичной типа перекатывания с пятки на носок или уменьшения уровня "топания".
Посмотрите видео от Disney Research, оно реально интересное.
@cgevent
Оказывается Олаф - это робот! Чистая мехатроника.
Я немного в шоке.
Поглядите видео, там показаны его внутренности.
А причем тут ИИ?
А притом что RL использовался для обучения и воспроизведения анимации. Причем не только основной, но и вторичной типа перекатывания с пятки на носок или уменьшения уровня "топания".
Посмотрите видео от Disney Research, оно реально интересное.
@cgevent
Forwarded from Progresspunks
Henry Ford on energy currency, 1921.pdf
246.6 KB
Помимо анонса IPO SpaceX по оценке $1.5 трлн через 1-2 г. и выручке Starlink $200 млрд/год через 10 лет (и из этого колонизировать Марс) там Musk твиттит, что через 3 г. датацентры на орбите будут дешевле, чем на Земле. А потом можно и по 100 квт X 1 млн тонн/год запусков спутников = +100 гвт/год будет добавляться на AI, и биты стримить Starlink’ами на Землю. А дальше фабрики на Луне, роботы, запуск спутников из railgun - это даст +100/год тераватт на AI, и мы станем Kardashev Type II civilization (астроном из СССР в 1964г). А после этого Луна отвяжется от традиционных валют и будет оперировать ваттами и тоннами
В этой связи вспомнил статью Генри Форда 100 лет назад, что банкиры охренели контролить золото, а войны делаются для прибылей. Надо уйти от золотого стандарта и нужны $, привязанные к объемам производимой энергии, чтобы не было ни ростовщичества банкиров, ни спекуляций. Т.е. $ надо привязать к объему промышленного производства, а не к ограниченному объему золота. Даже ездил с Эдисоном смотреть ГЭС
В этой связи вспомнил статью Генри Форда 100 лет назад, что банкиры охренели контролить золото, а войны делаются для прибылей. Надо уйти от золотого стандарта и нужны $, привязанные к объемам производимой энергии, чтобы не было ни ростовщичества банкиров, ни спекуляций. Т.е. $ надо привязать к объему промышленного производства, а не к ограниченному объему золота. Даже ездил с Эдисоном смотреть ГЭС
👍1
Forwarded from Ppprompt | Sexy AI Prompts & Experiments | by @ponchiknews
Forwarded from NN
Имба для вайбкодеров: рабочий промт для долгих проектов в GPT-5.2 Codex, который даже репостнул соучредитель OpenAI Грег Брокман.
Забираем, чтобы ИИ-агент часами оставался в контексте и работал без сбоев:
Достаточно скопировать промт и добавить в начало файла AGENTS.md.
Забираем, чтобы ИИ-агент часами оставался в контексте и работал без сбоев:
## Continuity Ledger (compaction-safe)
Maintain a single Continuity Ledger for this workspace in `
http://
CONTINUITY.md`. The ledger is the canonical session briefing designed to survive context compaction; do not rely on earlier chat text unless it’s reflected in the ledger.
### How it works
- At the start of every assistant turn: read `
http://
CONTINUITY.md`, update it to reflect the latest goal/constraints/decisions/state, then proceed with the work.
- Update `
http://
CONTINUITY.md` again whenever any of these change: goal, constraints/assumptions, key decisions, progress state (Done/Now/Next), or important tool outcomes.
- Keep it short and stable: facts only, no transcripts. Prefer bullets. Mark uncertainty as `UNCONFIRMED` (never guess).
- If you notice missing recall or a compaction/summary event: refresh/rebuild the ledger from visible context, mark gaps `UNCONFIRMED`, ask up to 1–3 targeted questions, then continue.
### `functions.update_plan` vs the Ledger
- `functions.update_plan` is for short-term execution scaffolding while you work (a small 3–7 step plan with pending/in_progress/completed).
- `
http://
CONTINUITY.md` is for long-running continuity across compaction (the “what/why/current state”), not a step-by-step task list.
- Keep them consistent: when the plan or state changes, update the ledger at the intent/progress level (not every micro-step).
### In replies
- Begin with a brief “Ledger Snapshot” (Goal + Now/Next + Open Questions). Print the full ledger only when it materially changes or when the user asks.
### `
http://
CONTINUITY.md` format (keep headings)
- Goal (incl. success criteria):
- Constraints/Assumptions:
- Key decisions:
- State:
- Done:
- Now:
- Next:
- Open questions (UNCONFIRMED if needed):
- Working set (files/ids/commands):
Достаточно скопировать промт и добавить в начало файла AGENTS.md.
Forwarded from Machinelearning
В Microsoft поставили радикальную цель - полностью убрать C и C++ из своих кодовых баз к 2030 году и заменить их Rust.
Причем делать это собираются не вручную, а с помощью ИИ и алгоритмов, на скоростях, которые раньше казались фантастикой.
Новая «North Star» метрика Microsoft звучит так:
- 1 инженер
- 1 месяц
- 1 миллион строк кода
Об этом рассказал Galen Hunt, Distinguished Engineer в Microsoft, в своем посте на LinkedIn.
В чем идея
Microsoft строит инфраструктуру, которая объединяет:
- алгоритмический анализ кода
- графы зависимостей на масштабе миллионов строк
- AI-агентов для понимания и переписывания кода
По сути, компания хочет автоматизировать массовое переписывание самых больших и старых кодовых баз.
Как это будет работать
- алгоритмы строят масштабируемый граф исходного кода
- AI-системы анализируют и изучают код
- затем эти же системы модифицируют и переписывают его
- инфраструктура уже используется для задач понимания старого кода
Почему это звучит рискованно
- переписываются десятилетиями отлаженные системы
- Rust не избавляет от логических ошибок
- массовый rewrite - один из самых опасных процессов в инженерии
- высокая скорость повышает риск регрессий
Почему Microsoft все равно идет на это:
- большая часть критических уязвимостей исторически связана с C и C++
- Rust реально сокращает классы memory-багов
- ИИ впервые делает такой масштаб переписывания кода технически возможным
Источник:
linkedin.com/posts/galenh_principal-software-engineer-coreai-microsoft-activity-7407863239289729024-WTzf/
@ai_machinelearning_big_data
#Microsoft #Rust #AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
Hunyuan3D 2.0/2.1 Windows Portable Pack
Один из лучших опенсорсных 3Д-генераторов (после Trellis), упиханный в портабл сборку, которая будет работать на, внимание, 3GB VRAM. Пишут, что запустится даже на GTX 980(!)
https://github.com/YanWenKun/Hunyuan3D-2-WinPortable
@cgevent
Один из лучших опенсорсных 3Д-генераторов (после Trellis), упиханный в портабл сборку, которая будет работать на, внимание, 3GB VRAM. Пишут, что запустится даже на GTX 980(!)
https://github.com/YanWenKun/Hunyuan3D-2-WinPortable
@cgevent
Forwarded from Дизраптор
- это не ИИ-стартап. Смотрите:
Все вокруг внедряют эйай во все щели. Но какая тут главная проблема? Правильно: понять, куда ИИ нужно внедрять, а куда не стоит. Если этого не сделать, то будет просто слив бабла. И это в лучшем случае. Потому что может просто стать хуже - процессы порушатся, сотрудники начнут судорожно перестраиваться и косячить, а юзеры - плеваться, терять лояльность и переходить к более кожано-центричным конкурентам.
Так вот, есть такой стартап Scribe. Он помогает очень скрупулёзно и детально разобраться, КУДА ИМЕННО внедрять ИИ. И откуда надо начинать в первую очередь. В консалтинге мы такое называли quick wins, low-hanging fruits или просто "чо бы такого посоветовать, чтобы поменьше работать, но и люлей от заказчика не отхватить". Ну вы поняли.
Раньше Scribe просто помогал компаниям документировать процессы. Чтобы они хранились не в куче отдельных экселек (или вообще, у офисного коллективного разума и в головах отдельных сотрудников-мудрецов), а в единой и стройной базе-платформе. Но в связи с ИИ-бумом Scribe слегка пивотнулся и сфокусировался именно на ИИ-трансформации. В связи с чем привлёк новый раунд и стал единорогом.
Работает так. На компы сотрудников ставится специальная софтина для фиксации действий. Но она не постоянно пишет каждый чих (это не кейлоггер), а сотрудники сами фиксируют, что нужно. Менеджеры составляют список процессов, которые обязательно надо записать. И сразу несколько сотрудников их пишут. Например, нужен процесс "обработка заявки в CRM" или "создание отчётика в экселе". Несколько сотрудников недельку это фиксируют: открывают прогу, включают запись, воспроизводят процесс. Scribe берет записи всех этих бро и создает "усредненный процесс". Все усредненные процессы попадают в аналитический движок Scribe, и стартап делает вывод: вот сюда и сюда эйай надо внедрить, это позволит сэкономить Х минут и Y денег. А вон туда не стоит, или хотя бы не в первую очередь.
Как итог - компания проводит более оптимальную ИИзацию и начинает с самых подходящих процессов, получая быстрый выхлоп. Сам Scribe заявляет, что работает с 94% компаний из Fortune 500. В частности, они делали крупную трансформацию для T-Mobile, Linkedin и HubSpot.
Консультанты по операционке и цифровой трансформации серьезно напряглись
Дизраптор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
TechCrunch
Scribe hits $1.3B valuation as it moves to show where AI will actually pay off | TechCrunch
Scribe Optimize is the startup's next major offering to help organizations identify where AI will be most useful.
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
AI Slop аналитика по YouTube подъехала:
– В ленте ютуба уже примерно 21-33% AI генераций, зависит от страны
– Если сделать новый аккаунт и пролистать 500 Shorts:
104/500 (21%) будут AI-сгенерированные
165/500 (33%) будут brainrot
– Среди топ-100 трендовых каналов Испании нашли 8 slop-каналов, суммарно ~20 млн подписчиков, это пока первое место, на втором Египет, на третьем США; тут весь топ
Что же будет, когда AI модели научится нормально генерировать не по 15 секунд, а по 10 минут☕️
<вы здесь>
– В ленте ютуба уже примерно 21-33% AI генераций, зависит от страны
– Если сделать новый аккаунт и пролистать 500 Shorts:
104/500 (21%) будут AI-сгенерированные
165/500 (33%) будут brainrot
– Среди топ-100 трендовых каналов Испании нашли 8 slop-каналов, суммарно ~20 млн подписчиков, это пока первое место, на втором Египет, на третьем США; тут весь топ
Что же будет, когда AI модели научится нормально генерировать не по 15 секунд, а по 10 минут
<вы здесь>
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM