Тем временем Adsense проапрувил первый мой сайт. Я переживал. Нервничал. Но получилось. Через год, по моим расчетам, их должно быть не меньше 100.

"А есть ли смысл?" Это вопрос, который мы часто используем, как волшебную мантру что бы объяснить свое безразличие. Он всегда присутствует где то рядом, на языке.

Как привлекательно просто забить на все. Это легкий путь. Путь в никуда. Поддаться течению, делать абсолютный минимум. Зачем беспокоиться, правда? В конце концов, вам ничего не изменить.

Но безразличие - путь к заурядности. Да, вы защищены от душевных страданий и разочарований, но вместе с тем лишены возможности ощутить волнение от того, что вы в силах попытаться что-то сделать. От переживаний, связанных с участием в создании будущего.

Забота требует риска. Она подставляет вас, делает уязвимым. Но она также открывает путь для вашего вложения, воздействия на перемены. Она предоставляет шанс заменить банальное на существенное.

Выбрав заботу, мы ступаем на тропу значимости. Мы даём себе разрешение оставить заметный след, оставить отметину. Забота - это не просто эмоция; это мужество изменить обстоятельства.

У Apple ушло почти 10 лет на то что бы сделать Apple Watch удобными для меня. Если iPhone зашел с первой модели, то часы были куплены раза 4, куплены и не носились. Пока не появились Ultra. Интересно, что будет с этим монстром ;)

Но что бы не было, и сколько бы это не заняло. Это - удивительное, чуть чуть страшное будущее, которое ждёт всех нас. Пройдёт 10 лет и 90% людей, 90% времени будут проводить в таких очках. Конечно же в очках, выпущенных Samsung, Xiaomi, Huawei, Oppo итд. В очках Apple тоже кто-то будет. Их будет меньше. Но, как водится, у них, будет больше платежеспособность. А самое главное, на зумах можно транслировать свой отсканированный аватар. А если это аватар, то не факт что нужно говорить ему что говорить. Уже сейчас достаточно просто задать вектор…

Кремниевая долина, края, где концепт "дизрупции" подается на завтрак, обед и ужин. Мы видели это сотни раз. Стартапы, заявляющие, что они - будущее, на самом деле, старые идеи в новом цифровом обрамлении. Водители грузовиков Amazon, мочатся в бутылки, в то время как "дизрупторы" расслабляются в капсулах, подпитываясь миндальным латте. Забавно, правда?

Много лет назад мне довелось прочитать книгу "Дилемма инноватора". Книгу о деструктивных инновациях. Это была настоящая дизрупция. Она взорвала мое представление о мире. Но когда смотришь вокруг, столько ли изменилось? Тысячи кенийцев работают за копейки, обучая инновационные модели ИИ, пока люди в деловых костюмах (или майках и трусах) спекулируют на рынках. Справедливо? Я улыбаюсь.

В свои 17 лет я писал гороскопы для местной радио станции в обмен на доступ в интернет. Ну типа на базе программного пакета, установленного на моем ПК. Было очень муторно из огромного текста сделать несколько строчек. Вскоре работа была передана perl скрипту. Он каждый день создавал Word документ из случайного набора пре-заданных мной предложений. Их было около 1000. Мой гороскоп выходил каждый день почти пол года.

И что теперь? Я продолжаю наблюдать, как каждый день мои скрипты генерируют десятки текстов на основе миллиардов источников. Эта музыкальная какофония продолжается, темпы меняются, шум становится все громче. А кто всем управляет? Одни и те же лентяи. Кто знает, может быть, однажды они действительно станут дизрупторами, новаторами, пионерами, какими они себя считают.

Тем временем OpenAI выложили GPT best practices, много интересных советов, часть уже известных, но и новых не мало.

Третий день по семейным обстоятельствам гостим на Пхукете. Впервые попал на Boat Avenue, понравилось. Удивительно, но больше всего похоже на второй даунтаун Пало Альто - California Ave. Погоды - тоже стоят вполне калифорнийские. Прохладно и ветрено. Так что и тут можно жить. Но у нас, на Самуи, конечно же лучше.

На WWDC Apple анонсировала четыре связанных между собой приложения. Дневник, трекер настроения, отчёт об эмоциональных трендах в Здоровье, а так же тестирование на состояния тревожности и депрессии. Вместе они явно создают основу для чего то необычного.

Трекер настроения обещает улучшить контроль над негативными эмоциями. По себе знаю, что просто возможность обозначить их, может помочь чётче справляться с ними. Именование, навешивание ярлыков - всё это работает.

Очевидно, что при лечении психических расстройств, самым первым и важным этапом является осознание. Нужно понять _почему_ что-то случается, прежде чем пытаться это изменить. Нужно найти причину этих состояний. В мире постоянно проводятся десятки исследований на эту тему. А тут, выходит, - полный цикл. В дневнике - причины, в трекере - факты, в трендах - анализ, при оценке состояния - последствия.

Похоже в Apple решили провести действительно очень большое исследование. Собрать масштабную базу данных на тему нашего настроения и душевного состояния. Да, конечно вести все эти дневники будут мизерные проценты пользователей. Но даже мизерные проценты пользователей айфонов - это миллионы людей. Таких глобальных медицинских исследований не проводилось никогда.

Конечно же дальше на результатах будет обучен очередной искусственный интеллект, а собранных данных хватит на прогнозирование поведения всех остальных - тех кто и не думал ничего записывать. Но я радуюсь. Считаю это - на пользу нам всем.

Сегодня настроил себе среду для разработки приложения на django с dev и prod серверами (впервые в жизни), nginx на два сервера с SSL (первый раз в жизни), потом настроил автоматическое обновление кода на проде через github после мерджа в главную ветку (тоже первый раз в жизни). Все под руководством сами знаете кого. Буду делать хобби проект выходного дня под названием flashbacks.ai.

Любить ребенка - это совсем не то что пить ром с колой или стирать 5 батовой монетой лотерейку. Ты имеешь дело с миллиардом клеток и мечтаний и домыслов и детских максим. И внезапно оказывается, что у руля - ты. Ну временно, конечно, но пока - ты. Проще всего пожать плечами, кивнуть, сказать - делай то что хочется. Дать конфеток, или нутеллы, и побольше. Позволить им пойти к тому влажному счастью, такому живому, яркому и реальному. Они же понимают что все понимают. Выросли и знают все.

Приходится нехило напрягаться, что бы говорить «Нет». Держать себя в руках и не сдаваться. Тратить массу усилий на отклонение на градус или два. Но для меня - это и есть любовь. Любовь не в потакании, а в том что бы не отступать перед сложностями.

Стал увлекаться Reddit, он должен стать важной составляющей моей омни ченнел стратегии по дополнительному продвижению моих блогов.

За эти выходные у Flashbacks.ai появилась полноценная временная заглушка и Твиттер аккаунт. А я разобрался что такое стили в вёрстке (в мои времена стилей еще не было). Научился создавать прикольные живые видео. Можно пообновлять страничку. Ну и с Django разбирался. Такое там всё интересное и крутое внутри. Год назад, когда смотрел на него в первый раз - мне так не казалось…

Вчера OpenAI представила новые версии своих моделей gpt-4 и gpt-3.5-turbo, а также версию gpt-3.5-turbo с контекстом 16k. Это обновление будет особенно полезно для языков, использующих кириллицу, так как они обычно токенизируются в большее количество токенов, чем английский.

В то же время было объявлено о начале процесса вывода из эксплуатации старых моделей: gpt-3.5-turbo-0301 и gpt-4-0314. Они будут доступны до 13 сентября 2023 года.

В очередной раз частично снижены цены. Стоимость популярной модели встраивания text-embedding-ada-002 снижена на 75% до $0.0001 за 1K токенов. Кроме того, введено снижение на 25% стоимости токенов в исходящих сообщениях для gpt-3.5-turbo. Теперь разработчики могут использовать эту модель всего за $0.0015 за 1K входных токенов и $0.002 за 1K выходных токенов. Цена gpt-3.5-turbo-16k составляет $0.003 за 1K входных токенов и $0.004 за 1K выходных токенов.

Надо сказать то что снижение цен очень важно. В своей работе я вынужден экономить и использовать GPT-4 только в особых случаях (скажем только в 15% моего токенного объема), так как разница в цене с GPT-3 составляла 15 раз. Правда сейчас она станет еще больше - ведь на 4-ку цены не поменялись. Но мои общие расходы все равно снизятся.

Midjourney prompt: Small man lost in a neuro network matrix landscape, macro photo, tilt-shift

Еще из интересного, от туда же. Появилась возможность описывать функции для gpt-4-0613 и gpt-3.5-turbo-0613. Это позволит моделям умно создавать объекты JSON с аргументами для вызова этих функций. Конечно же это все делается для всё большего удобства автоматизации запросов.

В качестве примера приводятся преобразование пользовательского запрос типа "Какая сейчас погода в Бостоне?" в вызов функции get_current_weather(location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit'), или "Кто мои десять лучших клиентов в этом месяце?" в вызов API, вроде get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int).

Midjourney prompt: a massive old-fashioned telephone switchboard operator

Викенд прошёл не даром, опять есть продвижения по моему стартапу выходного дня - flashbacks.ai. Пора рассказать по-больше.

Я очень боюсь деменции. Ну вернее как бы ожидаю ее и потихоньку готовлюсь. Готовлюсь к тому что буду меньше помнить. Потихоньку пытаюсь приучить себя вести записи, но получается не очень - наплывами, время от времени. Использую разные красивые инструменты для этого, но это не помогает. Ну не хватает дисциплины и все тут.

Люди, которые меня хорошо знают наверняка замечали, что в моменты приподнятого настроения, когда я очень хочу что то рассказать, чем то поделиться, я начинаю скакать с темы на тему. Говорю об одном, вскользь упоминаю про другое, и тут же, полностью переключаюсь, а к старому могу и не вернуться. Часто я это осознаю, но так же часто - не замечаю. С работой, кстати, у меня такая же история. Потому у меня всегда было много проектов. Я очень рад что сейчас, благодаря моим новым помощникам, я могу заниматься кучей проектов одновременно.

Так вот, недавно я столкнулся с темой векторного представления текстов (Embeddings) и использования его для поиска релевантной информации и работы с ИИ. Сначала было очень не понятно, но когда разобрался - был поражен мощности и удобству инструмента. Он позволяет находить релевантную информацию именно по смыслу, а не по конкретным словам. Например сейчас я использую эту технологию для автоматической расстановки релевантных ссылок на мои старые статьи в новых.

Когда я понял, как это работает, то решил, что обязательно сделаю свою собственную базу знаний, переведу ее в вектора и буду использовать для решения повседневных задач. Этакая память, которая помнит все. Но при этом - именно твоя, а не общая. Отправлять туда можно все что угодно - свои мысли, идеи, наблюдения. Статьи, новости, документы. Голосовые сообщения естественно. Система будет переводить все в вектора и систематизировать. Идей для использования много, например твиты писать за меня. Ну или целую книгу, как я всегда мечтал :) Пока не буду рассказывать все подробности. Будем пробовать.

Итак, проект будет представлять из себя коллекцию телеграм-ботов, с которыми нужно будет общаться. Будет отдельный бот для записи информации, отдельный для работы с ней, а также разные для более мелких задач. Безусловно, ожидается бот-психотерапевт, бот по спорту и бот по питанию. Думаю, набор можно будет формировать динамически в зависимости от тарифного плана.

Также будет веб-интерфейс (сайт) для визуального представления всей собранной информации и работы с ней. Там хочу сделать раздел вроде дневника - где по дням будет саммари общения с ботами за день. Если дело пойдет, то можно будет добавить iOS- и Android-приложения. И да, я пока все собираюсь делать сам. Дальше - видно будет.

Базовый веб-интерфейс я сделал еще в прошлые выходные. Там есть регистрация, работает пользовательская зона, где вскоре появится информация. В эти выходные я занимался созданием "пакетного бота-агента" - базового класса, на основе которого я буду писать своих помощников. И прогресс очень большой - тестовый бот умеет пользоваться тремя базовыми моделями (3.5, 3.5-16k и 4-8k), поддерживает бесконечное число контекстов, которые хранятся в Firebase, причем для каждого контекста можно задать и менять модель, температуру и объем.

Отдельно поработал над выводом информации - markdown парсится, програмный код выдается в отдельных сообщениях для удобства копирования. Вчера уже решал программистские задачи через своего бота, а не через ChatGPT Plus: 16k окно - это другой уровень.

Также для каждого запроса высчитывается точная цена (чтобы по бизнес-модели все сходилось). Средний запрос ChatGPT4 на полное контекстное окно по себестоимости обходится почти в 30 центов. Очень дорого. Надеюсь, будут и дальше снижать цены

Так что дело идёт к публичной альфе. Скоро выпущу первого бота на свободу. А для этого решил заранее подумать об аватарах. Аватар важен для бота - он должен выделяться на фоне ваших контактов. И, учитывая, что помощников ожидается много, хочется, чтобы аватары были в одном стиле. В итоге сами-знаете-кто подкинули мне несколько идей, и я поручил MidJourney на ночь генерировать примеры аватаров в различных стилях. Вышло больше 1000 изображений. Смотреть такое количество не очень удобно, поэтому превратил их в анимированные гифки.

Можете перейти по ссылке, посмотреть их все и отметить пальцем или мышкой видео со стилями, которые вам нравятся. Выбрать можно сколько угодно. Не пугайтесь мигания - помните, что это просто набор сгенерированных аватарок, объединённых для удобства в одно видео. Внизу есть кнопочка "Submit", а также поле для комментариев, куда можно написать что угодно или вообще ничего не писать. Заходите и голосуйте - мне очень интересно, что вам понравится.

Последний сезон наследников конечно нечто. Первые две серии плевался, теперь постоянно получаю удовольствие.

Генеративные запросы vs скрипты
Основное отличие между скриптовыми и генеративными решениями заключается в методах формирования ответов в AI-приложениях:

1. Скриптовые решения используют предопределённые ответы или набор заранее подготовленных ответов для конкретных ситуаций или запросов. Эти решения считаются более надёжными и ограниченными, так как они следуют фиксированному набору вариантов. Однако, они обычно менее творческие и человекоподобные, поскольку способны представить результаты только на основе заранее определённого содержания. Часто их применяют там, где требуются строгие рамки - например, в медицине или обучении.

2. Генеративные решения, напротив, способны создавать новые и уникальные ответы, основываясь на входных данных и полученном контексте. Они применяют алгоритмы машинного обучения, в частности глубокого обучения, и модели-трансформеры для обработки входных данных или даже генерации выходных данных, которые не были заранее запрограммированы. Генеративные решения часто считаются более рискованными из-за возможности неожиданных результатов, но они более творческие, увлекательные и человекоподобные, так как могут адаптироваться и импровизировать в процессе взаимодействия с пользователями.

Стартапы в AI вынуждены искать оптимальный баланс между этими двумя подходами, учитывая свой целевой рынок и нишу, а также включая необходимые меры безопасности и стратегии управления рисками при выборе генеративных решений.

Я провожу много экспериментов именно с генерацией входных данных, то есть с генерацией "промптов". Получается, что AI-модель общается сама с собой (точнее, с другой своей сущностью). Этот процесс действительно завораживает.

Midjourney prompt: The night sea journey through two different streams: one straight, the other winding with unexpected turns. Dynamic composition and dramatic lighting,blue, red, turquoise, orange, violet