🔍 Как улучшить поиск в интернете в 10 раз? (заменяем Гугл и ChatGPT)

Продакт-менеджеры знают, как сложно пересадить пользователя с привычного решения на новое. Считается, что для этого нужно сделать 10х продукт по сравнению со старым. Тем не менее, я стал использовать гугл-поиск на 90% меньше с декабря прошлого года. Оказалось, что формулировать вопросы в свободном формате и получать ответы текстом намного удобнее, чем исследовать поисковую выдачу.

🕸 В первом релизе ChatGPT классно закрыл сценарии работы с информацией, для которой не нужна актуальность и достаточно свежести конца 2021 года. А с появлением плагинов и веб-браузинга чат начал закрывать и сценарии, где требуется свежая информация. Неудивительно, что внутри Гугла все последние месяцы бьют тревогу — уже перестроили стратегию, структуру компании и развивают свой Bard.

🌐 Как я уже писал, веб-браузинг в ChatGPT плохо, но к счастью есть решение. В этом нам поможет продукт Perplexity. Это полноценный поиск с встроенным GPT-4 и классным дизайном. На днях они релизнули режим Copilot: теперь можно задать даже абстрактный вопрос вроде «какие есть интересные события в июне в Белграде» или «собери мне план курса по Langchain». Копайлот задаст в ответ уточняющие вопросы и в итоге распишет ответ с ссылками на актуальные сайты-источники. После этого можно продолжить общение в чате и уточнить свой запрос.

🤖 Обычный поиск там работает без регистрации, а для режима копайлота нужно будет авторизоваться через гугл. Также удобно, что результат можно зашарить с другими — вот к примеру результаты моего запроса про курс по Лангчейну. Рекомендую начать пробовать для сценариев, в которых вы бы хотели использовать ChatGPT, но требуется актуальная информация.

🔮 Всё это натолкнуло меня на мысли про будущее контент-маркетинга и SEO. Давайте соберем здесь 30 реакций и я сделаю про это отдельный пост.

@prod1337

👾 Стоит ли запускать свой продукт с языковой моделью?

Я нахожусь в информационном пузыре из предпринимателей и разработчиков. Мне может казаться, что все вокруг ежедневно используют ChatGPT, тестируют новые идеи и даже пишут код для этого. Но как все обстоит на самом деле? Для этого обратимся к классическому графику adoption curve.

🤔 Группа инноваторов — это пользователи из англоязычного твиттера. Для него характерны ежедневные запуски новых продуктов, опен-сорс демок, а твиттер-треды про новинки собирают сотни тысячи просмотров. Главная метрика — быть первым, кто попробует что-то новое и рассказать другим.

🌅 Следом идут ранние последователи — это разработчики, маркетологи, продакты с навыком экспериментировать и желанием достигнуть большей эффективности для себя или бизнеса. Метрика здесь — найти полезное решение, и также поделиться им с другими. Для них ценность этого решения превысила transaction cost в какой-то момент.

✅ Правда в том, что это все еще ранний рынок, и языковые модели не проникнут дальше в таком же виде. Я уже писал, что промпты создают слишком высокую когнитивную нагрузку для пользователей — это увеличивает порог входа. Я уверен, что для перехода дальше нам нужно строить интерфейсы. И уже сейчас существует огромное пространство для нишевых продуктов, которые будут давать удобный интерфейс над языковой моделью.

🫧 Вот тут как раз и опасно нахождение в пузыре. Приходится балансировать между «все вокруг меня используют промпты и сложно дать интерфейс лучше из-за его универсальности» И «80% людей не используют промпты и не будут никогда использовать → как я могу дать ценность от использования языковой модели?». Оба эти утверждения правилные.

@prod1337

Написал гостевой пост в канал Трендоскопа, с вами тоже поделюсь

Представляю уже себе картину будущего, где оплачиваешь доступ к источнику уникальных данных, и с каждым источником твоя личная языковая моделька становится умнее.

Или выходишь на работу — и весь Ноушен и Конфлюенс становится доступен для модели, сразу получаешь персональный онбординг и задаешь вопросы 🤩

🦄 Мы стоим на пороге новой гигантской индустрии в разработке продуктов

Я уже писал, что промпты — это новый язык программирования. Но это только часть новой большой индустрии. При этом у нее до сих пор даже нет четкого названия. Она формируется прямо сейчас на стыке трех направлений:

1. Product Engineering: классическое проектирование продуктов - интерфейсы, логика, система.
2. Prompt Engineering: хороший промпт может дать 10х результат, больше чем другие оптимизации. Мы до сих пор далеки от понимания, как нужно писать эффективные промпты.
3. NLP (Natural Language Processing): «как прокинуть в языковую модель свои данные релевантные текущему запросу». Работа с данными, эмбединги, токенизация, чанки, оверлапы, long term memory. Интересно, что в этом направлении почти ничего не изменилось 2020-го года.

🆕 Что изменилось?
↓
1. Новые модели GPT под API: Появилась новая умная модель GPT-4, доступная через простое API, и её дешёвый вариант GPT-3.5. Можно в 40 строк кода сделать то, над чем раньше отдельная команда трудилась целый год. Это сильно сократило время на прототипы и эксперименты, мы увидели тысячи новых продуктов.
2. Запуск и хайп вокруг ChatGPT: это привлекает больше разработчиков → мы получили больше инновационных продуктов → это генерирует еще больше хайпа → цикл продолжается.
3. Новый тулинг: появился Langchain; векторные БД стали облачными → появилась возможность не погружаться в NLP часть глубоко и про этом строить продукты.

😲 Почему эта индустрия важна?
↓
1. Языковые интерфейсы: людям удобнее взаимодействовать с системами на естественном языке. Будущие интерфейсы будут ещё более ориентированы на человеческий язык и голос.
2. Ценность для бизнеса: человеческая работа во многом сводится к обработке языка и информации и генерации новой. Мы можем автоматизировать и заменять эти функции, экономя деньги бизнесу. Здесь существует огромное пространство для появления AI-агентов.
3. Мир переполнен информацией: человеческий мозг не в состоянии обработать даже текущие объемы. Потребность в персонализации информации, ее обобщении и отборе будет только расти.
4. Техологии и туллинг продолжат развиваться: если сейчас кажется, что языковая модель решает какую-то задачу плохо, то это не значит, что через полгода она не будет решана.

🚀 Эти факторы приведут к тому, что у бизнеса не останется выбора кроме как интегрировать языковые модели. Причем недостаточно будет просто подключить GPT через API и написать базовый промпт. Это приведет к запросу на экспертов в этой области.

Поэтому я решил запустить чатик-сообщество по «языковой разработке». Сейчас в приоритете набираем людей с реальными опытом запуска AI продуктов или экспериментов — напишите мне, если есть такой опыт и хотите вступить (если опыта нет, но очень хотите вступить, тоже напишите)

@prod1337

🚀 Как быстро вкатиться в «языковую» разработку

В предыдущем посте я описал то, какой я вижу разработку будущего. У нее даже нет названия и там я предложил ее называть пока «языковой». Эта область разработки продуктов строится вокруг человеческого языка и голоса.

Последние месяцы я только и делал, что искал информацию по кускам в интернете, чтобы разобраться, как это работает. В результате из этого получилось сообщество и вот теперь гайд.

Это все еще сырая версия, я планирую ее дорабатывать в течение нескольких недель. Но уже даже сейчас это самый структурированный и понятный гайд про то, как начать разрабатывать продукты над языковыми моделями. Также я до сих пор не уверен в названии области и продолжаю перебирать варианты — делитесь идеями, если будет.

Гайд полностью бесплатный, таким и останется — взамен только прошу шарить гайд другим и давать фидбэк.

🔗 → Большой гайд по языковой разработке

✏️ Зачем я пишу посты (и почему стоит начать вам)

За последнюю неделю несколько разговоров заходили к вопросу «а для чего ты лично ведешь канал?». В результате получились 3 пункта, которыми хочу поделиться.

1. Упаковка мыслей: я могу несколько дней вынашивать классную мысль. Часто все начинается с небольшой идеи на стыке областей. Я ее начинаю продумывать, обсуждать по чатам, искать по ней информацию. В какой-то момент в голове набирается достаточно информации и остается ее упаковать в пост и отправить. После этого — она как будто освобождает моментально место для новых мыслей. Теперь к этой мысли всегда можно обратиться и прислать в виде ссылки на пост.

2. Асинхронный обмен идеями: весь мой круг общения постоянно перемешается. Круто если удается увидеться и пообщаться вживую хотя бы раз в полгода. Если человек все это время читал мой канал, то можно не пересказывать упакованные мысли, а сразу переходить к их расширению через опыт этого человека → найти какие-то новые идеи. Еще круче, когда вы оба ведете каналы и можете в разговоре обсуждать концепции на стыке мыслей из них.

3. Рычаг/leverage: я уже описывал эту концепцию в канале. Мне нравится, когда мои мысли доходят до широкой аудитории. Я бы с удовольствием рассказал те же мысли под пиво в баре, а так имею возможность их доносить до тысяч людей. Также мы живем в мире, где рекламные каналы перегружены, цены растут. Личное медиа — это продукт, который позволяет масштабируемо дистрибуцировать свои идеи и свои продукты. В отличии от рекламы здесь заложены внутри сетевые эффекты и нелинейный рост — невероятно круто, когда это нащупываешь и удается оседлать.

И вот снова пообщался, дополнил и «упаковал мысль» — могу к ней ссылаться. Люди прочитают и мы сможем ее обсудить при встрече. Тамим образом получится расширить эту мысль за счет опыта другого человека — возможно получится другой пост. За счет сетевых эффектов и рычага мысль долетит сразу до многих людей.

@prod1337

🤖 Будущее персональных ИИ-ассистентов

На прошлой неделе потестил новые продукты, которые отражают, куда будут двигаться персональные ИИ-ассистенты.

1. Quivr: «второй мозг, который дает ответы». Продукт работает, как облако, куда вы заливаете свои документы, заметки, аудио и видео. После этого можно задавать вопросы и получать ответы из контента ваших документов. Продукт работает над эмбедингами от OpenAI (если до сих пор не знаете, что такое эмбединги — у меня есть гайд, где это одна из тем). Продукт полнолстью опен-сорсный, при желании можно развернуть у себя и не думать про безопасность.

2. LocalAI: «строим продукты над локальными языковыми моделями». Уже несколько месяцев можно запускать языковые модели на М1/М2 чипах мака — в этом помогают проекты llama.cpp и ggml.ai. LocalAI пошли дальше и предложили обернуть эти локальные модели в Chat API от OpenAI. Получается, что весь код, который раньше работал с новыми GPT-моделями теперь легко переключается на локально поднятую модель. Но пока не стоит слишком радоваться — модели ужимаются до ресурсов М-чипов за счет значительной потери качества. Я пока не придумал сценариев, где этим можно пользоваться и при этом не страдать. Но скорость развития радует, так что наблюдаем дальше.

Получается есть два направления: «опора на данные пользователя» и «локальные языковые модели». На их стыке лежит продукт «персональный ИИ-ассистент, который работает с документами на локальном компьюетере». На пути к такому продукту большую роль будут играть именно опен-сорсные продукты. В тоже время они пока далеки от качества, которые могут дать закрытые продукты от больших компаний.

🥷 Вокруг этого и будет строиться большая битва в следующие годы. Открытость, локальность против закрытости и удобства за счет ресурсов большой компании. Про это я сделаю отдельный пост — кидайте реакции, если интересно.

@prod1337

😒 Почему AI-агенты оказались бесполезны

Я еще несколько месяцев назад я написал, что хайп вокруг автономных AI-агентов преувеличен. А на днях зашел в сабреддит /r/AutoGPT и один из самых залайканных тредов за последний месяц с такой же мыслью — «AutoGPT is sort of useless?». Давайте разберемся как так получилось, что самый быстрорастущий Гитхаб-репозиторий в истории оказался бесполезным.

В посте не буду вдаваться в подробности работы агентов — это все есть в моем гайде.

Главная проблема: AutoGPT просто не справляется с решением сложных задач. Сюда же входит неправильная декомпозиция задач, нехватка памяти, неоптимальное использование запросов в модель и большие расходы. Вместо обещанной автоматизации сложных процессов, пользователям приходится постоянно вмешиваться и уточнять задание — без этого он просто уходит «не туда» и может достаточно долго сжигать на это деньги на запросы.

Откуда тогда такой хайп: не стоит удивляться, что основной хайп пришел от СМИ и Ютуберов в погоне за кликами. Я тоже писал свой обзор, но делал его сдержанным. В это время многие не стеснялись заявлять про наступление AGI. Есть подозрения, что большинство из них делились восторженными отзывами без реального опыта использования.

Светлое будущее: в обратную крайность тоже не стоит впадать. Разработчики знают о текущих проблемах и будут их постепенно решать. Для технологии нормально быть сырой на старте и постепенно улучшаться. Также это не мешает уже сейчас внедрять ИИ для автоматизации конкретных бизнес-процессов. В будущем эти автоматизации сэкономят триллионы долларов для мировой экономики.

😎 Мы с командой уже несколько месяцев активно делаем свой вклад в эти триллионы. Мы успешно автоматизировали бизнес-процессы в продажах и поддержке. Сейчас мы ищем новые сферы для применения ИИ и готовы провести бесплатные консультации. Больше всего интересно пообщаться с бизнесами из двух категорий:
— хотите или уже внедряете ИИ на стороне операционных процессов (продажи, поддержка, etc);
— хотите или уже внедряете ИИ на стороне пользовательского интерфейса;

Напишите мне, если ваши компании относятся к этим категориями 👋

👨‍💻 Разработчики — это двигатель текущей ИИ-революции

С момента релиза ChatGPT прошло полгода, и за это время был представлен API и поразительно мощная модель GPT-4. Тем не менее, в общем, мы находимся в той же ситуации, что и полгода назад. Несмотря на то, что каждый день выходят новые продукты и языковые модели — мы до сих пор не увидели значительных прорывов почти во всех отраслях. Это все еще эксперименты.

В чем тогда боттлнек: я уверен, что для революции нам не нужно ждать GPT-5 или новый фреймворк над моделями. Текущее узкое место индустрии — это количество разработчков, которые разрабатывают продукты над языковыми моделями И готовы поверить в свою идею настолько, чтобы заниматься ей хотя бы месяц подряд.

Чем мешает FOMO: мы находимся на диком зададе — идей и возможностей вокруг столько, что сложно выбрать что-то одно и начать этим заниматься. Я без труда нагенерирую сотню идей продуктов, которыми мог бы заняться и они имели бы влияние на пользоватей и бизнес. В такой ситуации невероятно сложно выбрать что-то одно и заниматься только этим. В тоже время, еще и легко оказаться в ситуации, когда кажется, что люди вокруг уже реализовали все возможные идеи — не стоит даже браться. Но это не так.

Приведу пример: на днях Фреймер релизнул свой AI-продукт с генерацией страниц сайта по промпту. Почти сразу вытащили информацию, что там внутри GPT-4 и промпт, который генерирует блоки на псевдо-коде, которые затем уже Фреймер на своей стороне превращает в страницу сайта. Со дня релиза GPT-4 не было никаких технических ограничений, чтобы сделать такой продукт — все реализуется за счет промпта в стандартную модель, которая доступна с середины марта. Ограничение было только в интересе и фокусе разработчиков. Команда фреймера поверила в идею и реализовала ее.

😎 Я считаю, что мы далеки от раскрытия потенциала GPT-4 и нам предстоит заниматься этим весь 2023-ий год. Я считаю, что есть миллионы продуктов, которые можно построить даже над текущими языковыми моделями. Я считаю, что это самое интересное, чем можно заниматься прямо сейчас. Поэтому я топлю за бесплатное обучение и строю гайд и поэтому я создал сообщество «языковых» разработчиков (нас уже ~150). Обучайтесь и подключайтесь к сообществу — давайте менять мир вместе.

🚀 Новая статья от a16z про «языковую разработку» и архитектуру таких продуктов

Приятно, когда один крупнейших фондов мира описывает тот же самый нарратив, про который я сделал пост три недели назад. Статья получилась хорошая, давайте разберем на какие вещи они обращают внимание при описании архитектуры.

Таких пунктов набролось шесть:

1. In-context learning: все что называется долговременной памятью и умной передачей информации в промпты. В гайде про это можно почитать на странице «векторные эмбединги».

2. Data Preprocessing/Embedding: чтобы передавать информацию в контекст — ее нужно сперва пред-обработать. Этот этап как раз отвечает за разбивку информации на чанки.

3. Промпт-инжиниринг (+промпт-тулинг): сюда они включают составление промпта и склеивание их в цепочку через фреймворки вроде Langchain/LlamaIndex.

4. Инфраструктура: классный рынок, где еще практически нет продуктов. Сейчас все в основном крутится вокруг базовых решений для кэширования и логирования, но дальше мы получим более узконаправленные продукты.

5. Будущее за агентами: тут тоже сходимся во мнении. Технология сильно сырая на текущей стадии, но с огромным потенциалом в будущем. Про агентов тоже есть хорошая страница в гайде — рекомендую.

6. Важность pre-trained моделей: итоговы пункт, где говорят о важности появления моделей, как GPT на рынке и то что это только начало.

🚀️️ Лично от себя отмечу, что я это самая большая легитимизация нашего рынка so far. Я окончательно убедился, что мы находимся в начале пути перед чем-то гиганстким. Также напоминаю, что у нас есть крупнейшее (и крутейшее 😎) сообщество по стэку из статьи — напишите, если тоже хотите попасть.

@prod1337

🤔 Как бизнесу внедерить языковые модели (и извлечь выгоду)

За последние недели я пообщался с десятками компаний по теме внедрения LLM. Для каждой я пошэрил свой опыт внедрения и мы нашли места, где они принесут в моменте ценность.

После этого у меня появилась четкая картина в какие места бизнеса сейчас можно уверенно внедрять LLM.

👷 Операционка: повторяемые процессы c учатием людей, коммуникация, особенно когда это складывается в цепочки. В таких местах бизнеса всегда с какой-то вероятностью генерируется брак. Чем больше частей системы между собой взаимодействуют → тем больше вероятность такого брака. Особенные флэшбэки у меня вызывает опыт с операционкой в фудтехе и эдтехе.

За счет LLM удается уменьшить количество подчастей в системе, оптимизировать процесс → снизить издержки и шанс брака. Это дает моментальное влияние на экономику, легко просчитать окупаемость. Тут важно понимать, что код тоже может производить баги. Это особенно валидно на раннем этапе развития языковых моделей — нужно оценивать риск и стоимость ошибки на этапе.

📱 Интерфейсы: это могут быть интерфейсы нового поколения (в том числе голосовые), а может быть просто оптимизация этапов благодаря вызову LLM. СЕО Instacart недавно в подкасте заявила, что видит будущее e-commerce в запросах на человеческом языке вроде «хочу здоровый ужин на троих». На это также накладывается слой голоса, я делал про это отдельный пост. Но и это лишь самый очевидный способ применения в интерфейсе — их намного больше.

Здесь выгоду для бизнеса просчитать сложнее: пользователей нужно будет обучать на новые способы взаимодействия, включится стандартный adoption curve. Но люди постепенно перестроятся за счет снижения когнитивной нагрузки во время выбора.

😎 И это не все: впереди нас ждет еще развитие и адопшен AI-агентов, качественные и удобные опен-сорсные языковые модели, GPT-5. Но уже сейчас можно делать революционные вещи для бизнеса и сейчас самый лучший момент, чтобы начать.

@prod1337

🫡 Почему сейчас плохое время, чтобы строить AI-продукт

Вы уже привыкли к потоку bullish-постов по поводу AI и языковых моделей. Но сегодня давайте попробуем посмотреть на этот рынок с другой точки зрения. Мы разберем, почему сейчас плохое время, чтобы запускать AI-продукт.

1. Дистрибуция: еще никогда не было так сложно добиться внимания конечного пользователя с продуктом на стадии MVP. Платные каналы давно уже перегружены и по ним почти невозможно свести экономику. Теперь еще переполнились и нестадартные каналы, которые всегда были отдушиной. Каждый день в Твиттере и на PH я вижу лончи сотен новых AI-продуктов — при всем моем энтузиазме, даже мне это уже надоело и я просто пропускаю их мимо.

Сюда же можно добавить, что большинство таких продуктов построено вокруг подписочной модели. У пользователей постепенно переполняется не только внимание, но и бюджет, который они готовы тратить на «продуктивность» и «прикольные тулы».

2. Технологические риски: релиз GPT языковых моделей открыл огромное пространство для появления новых продуктов. В один момент ML-технологии стали доступны в 10 строк кода всем разработчикам мира. Но демократизация привела и к тому, что AI-фичи больше не считаются конкурентным преиуществом. Другой разработчик точно также быстро напишет промпт и добавит вызов к API OpenAI. Такие решения быстро превращаются в комодити.

Хайп породил за собой и другую волну — техногиганты бросили огромные ресурсы на развитие AI внутри своих продуктов. Каждый разработчик должен считаться с риском, что такой же продукт может стать в ближайшее время частью экосистемы Гугла, Microsoft/OpenAI или Amazon.

🗿 Для меня сейчас это основные блокеры, чтобы взять за какой-то продукт и начать делать его. Но и есть хорошая новость — кажется я нашел решение. Поставьте реакций, если интересно почитать про это решение.

@prod1337

🤯 Почему сейчас отличное время, чтобы строить AI-продукт

Вчерашний пост собрал рекорд по реакциям. Прочитайте сначала его, если еще не успели. Вот что называется высказал непопулярное мнение. Но мы с вами знаем, что мир сложный и многогранный. Там, где есть «плохое время» одновременно есть и «отличное».

Поэтому сегодня разберем тезисы о том, почему все-таки стоит строить AI-продукт:

1. Набить шишки: даже если все риски из предыдущего поста сыграют, то вы получите незаменимый опыт. Можно сколько угодно читать теорию, собирать прототипы и выбрасывать их — это все еще будет далеко от реального мира. Реальный мир начнется, когда вы запустите продукт публично, возьмете за него ответственность и начнете его продавать.

2. Время возможностей: если ретроспективно посмотреть на технологические сдвиги прошлого, как «бум доткомов» или «бум мобилок», то может показаться, что просто нужно было в моменте оказаться с нужными навыками и начать делать. На деле эти ситуации мало отличались от текущей: рынки шатало, FOMO захлестывало людей и мешало действовать. В результате мы можем увидеть, что большинство текущих гигантов вышло на рынок как раз в моменты турбулентности.

3. B2B > B2C: по моему опыту обстановка в B2B сейчас обстоит лучше. Компании очень хотят затащить к себе AI, но большинство не знает как. Да и у AI сейчас такая широкая применимость, что это невозможно закрыть только командами внутри. Это заметно и по воронкам продаж — все в один голос говорят, что никогда не видели таких конверсий и по B2B аутричу и по сейлз-звонкам.

4. Решать проблемы: многие AI продукты можно описать как «решение в поисках проблемы». Разработчики не понимают, кто их пользователи, а это сказывается на сложности интерфейса. Если вы строите продукт от проблем пользователя, а AI используете для срезания углов, то это большое преимущество на таком рынке. Круто, если у продукта есть AI-стратегия, не круто когда есть только AI.

😎 Вот так! Не все так однозначно, придется взвесить и подумать над ответом на «стоит ли строить». Я уже взвесил, своим ответом я поделюсь в следующем посте. А вы пока расскажите в комментах, какие из тезисов для вас больше сейчас перевешивают.

@prod1337

🧑‍💻 Три новых AI-тула для разработчиков, которые изменят рынок

Помните я пару месяцев назад писал, что AI заменит разработчиков и это наступит достаточно скоро? За последние недели мы еще сильнее приблизились к этой точке. Сегодня я расскажу про три новые проекта, которые помогают автоматизировать процесс разработки и умеют делать это хорошо.

1. MetaGPT — самый интересный из трех проектов для меня. Это фреймворк, который последовательно эмулирует роли всех членов продуктовой команды в виде агентов. Босс-агент создает бизнес-требования; продакт-агент создает PRD; затем идут такие же агенсткие этапы работы над архитектурой, проектным менеджментом и наконец самой разработкой и QA.

За $0.2 за запросы к модели создается схема с архитектурой системы (закину пример в комменты), а за $2 уже целый запрограмированный проект. Работает классно и именно за такими мультиролевыми связками агентов лежит будущее автономных-агентов.

2. gpt-migrate — этот проект позволяет автоматически мигрировать код проекта с одного фреймворка или языка на другой. Самый базовый пример будет мигрировать чужую библиотеку с Python на JS. В этом проекте уже на всю начинает ощущаться сила gpt-4 с 32k контекстом, в работе рекомендуют использовать как раз его. Миграция среднего проекта обойдется в ~$10+ долларов коста на запросы.

3. aider — проект позвоялет разрабатывать прямо из терминала, используя запросы на человеческом языке. Создаем проект и последовательно пишем какую часть системы мы хотим добавить или отредактировать — change the fibonacci function from recursion to iteration. В этом месте самое время процитировать Andrey Karpathy — “The hottest new programming language is English”. Здесь тоже рекомендуется к использованию gpt-4 и кост будет на уровне предыдудущих двух проектов.

😎 Мои дальнейшие предсказания: 1) ближайшее будущее AI-агентов за узкими юзкейсами, на которые они заточены. Концепция general-агентов для всего (autogpt) отойдет в сторону, пока мы не получим еще более сильные языковые модели; 2) главным драйвером адопшена ai-агентов и автоматической ai-разработки станет момент, когда прайсинг gpt-4 упадет до уровня gpt3.5 → тогда мы получим огромное количество дешевых экспериментов и найдем новые эффективные способы применения за копеечные косты.

@prod1337

🧨 ChatGPT — ваш новый аналитик данных

Пару дней назад OpenAI начали раскатывать функцию интерпретатора кода на всех платных пользователей. На выходных я провел за тестами несколько часов, вижу огромный потенциал и кучу сценариев. Но сегодня сфокусируюсь только на одном — анализе данных и его на примере разберем новые возможности ChatGPT.

1. Загрузка файлов: появилась возможность загрузить документ для последующей обработки — в этом кейсе это будет датасет. Доступа к интернету у этой модели пока нет, так что это единственный способ передать данные на анализ.

2. Разные виды анализа: запрос может быть как конкретным, так и открытым. Сначала можно сам чат попросить предложить направления для анализа. А затем уже очистить данные, посчитать когорты по выгрузке из платежки, а в другой момент влить те же данные и попросить найти там паттерны или аномалии.

3. Аутпут: еще одна новая мощная функция. Если раньше результат мог быть только текстовый и его нужно было копировать, то теперь он может быть любым и его можно выкачать по прямой ссылке. Для данных это будет к примеру обработанный датасет, с которым можно будет продолжить работу в следующей сессии.

4. Рассуждения & рефлексия: обычный ChatGPT старается ответить как можно быстрее, даже если информации в вопросе недостаточно. Интерпретатор следует другой логике: он старается осмыслять задачу и в начале, и в процессе. Если данных недостаточно, то он задает уточняющие вопросы. При этом если код выдает ошибку, то он находу ее анализирует и тут же автоматически вносит изменения.

Вот мой пример анализа датасета e-commerce продукта. За счет уточняющих вопросов и «реалтайм» обработки ошибок, путь до когортного анализа занял 2 минуты и несколько строчек текста. В конце я попросил сгенерировать выводы и они получились тоже валидными (скриншот будет в комментах). Это невероятная скорость и снижение порога входа.

😎️️️️️️Анализ данных — это только один из сценариев, который сильно повысит продуктивность продактов и предпринимателей. Мне в голову пришла еще целая категория таких юзкейсов, про которые могу отдельно рассказать. Давайте так, если соберем 100 реакций, то сделаю про это отдельный пост.

@prod1337

🎉 Вот это да, 1000 подписчиков на канале

На днях нас с вами стала тысяча, чему я очень рад. Я рассказывал недавно про то, что моя мотивация вести канал — это обмен идеями и следование «принципу рычага». Но также правда, что подписки и ваши благодарности также бустят мою мотивацию. На фото подарочек от жены — спасибо, что приближали его получение!

Большинство присоединилось к каналу за 2 месяца и сегодня хороший повод поближе познакомиться. Я обновил закреп канала, добавил туда больше деталей о себе и агенстве, которое мы строим. Также там я веду каталог постов по категориям. Обязательно почитайте!

В каталоге постов уже набралось 30 штук и я понимаю, что не все готовы будут их изучать. Поэтому я взял сегодня инициативу и отобрал для вас три поста из прошлых месяцев, которые репостили чаще всего:

1. «Про голосовой ввод и интерфейсы будущего» — вдохновился качеством распознания голоса в мобильном приложении ChatGPT, рассказал про свои юзкейсы и сделал предсказание по поводу будущих интерфейсов.

2. «Как массовая эмиграция приведет к росту количества стартап фаундеров» — прорефлексировал свой опыт и смиксивовал его с идей Balaji из выступления в стартап-школе YC.

3. «Промпты — это новый язык программирования» — рассказал про одну из базовых концепций, на которой строится индустрия LLM-разработки, про которую я здесь постоянно пишу

❤️ Спасибо за реакции, репосты и комментарии. Впереди еще много открытий и инсайтов из мира AI, которыми я с вами буду делиться. Остаемся на связи!