Храни память в видео
Wois - это приложение, которое помогает сохранять свои знания или даже свой легаси в виде приятных видосов
@startobus 🧠 запуск идей с AI
Wois - это приложение, которое помогает сохранять свои знания или даже свой легаси в виде приятных видосов
@startobus 🧠 запуск идей с AI
#Контент
@startobus 🧠 запуск идей с AI | @StartobusAI
Ты профессиональный маркетолог, с опытом продвижения в интернете и социальных сетях. Я занимаюсь: [...]. Я хочу привлечь новые контакты. Придумай мне интересную идею статьи, чтобы это по моей теме, экспертно и с отсылкой на опыт компаний + пиар. Напиши 5 идей. Далее я выберу идею и ты мне распишешь сначала план этой статьи, а потом мы с тобой вместе ее напишем. @startobus 🧠 запуск идей с AI | @StartobusAI
🔥2
Несколько мыслей по новым функциям OpenAI ChatGPT 4V.
- OpenAI представила новые функции, включая компьютерное зрение, модель GPT-4V, голосовой синтез и распознавание речи, а также генерацию изображений с помощью DALI-3.
- Эти новые функции открывают новые возможности и вызывают вопросы о том, как это повлияет на образование и необходимость изучения классических курсов в области компьютерного зрения и распознавания речи.
Развитие искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект сейчас перешел в экспериментальную науку, и все больше и больше людей проводят эксперименты и исследуют новые подходы в этой области.
- С появлением универсальных моделей, способных решать различные задачи, роль дата-сайентиста меняется.
Вертикальные решения в области больших языковых моделей
- В будущем могут появиться сервисы, аналогичные "Консультант Плюс", основанные на различных платформах.
- Вертикальные решения в отраслях, таких как юриспруденция, медицина и продажи, будут сохраняться.
Гонка между компаниями в области искусственного интеллекта
- Сейчас происходит обогащение искусственного интеллекта искусственным интеллектом, и тот, кто первым сможет достичь определенного уровня, станет лидером.
- OpenAI на данный момент является лидером в этой гонке.
Роль и возможности OpenAI в контексте развития и регулирования искусственного интеллекта
- OpenAI обладает значительными вычислительными ресурсами и ведет активную работу над разработкой мощных моделей ИИ, таких как SDXL.
- Обсуждается вопрос регулирования ИИ и возможных проблем, связанных с этим.
Развитие и влияние OpenAI на индустрию и наше представление о искусственном общем интеллекте (AGI)
- После презентации модели GPT-3 стало ясно, что она способна убеждать людей.
- Вопрос AGI тесно связан с вопросом веры.
Меняющаяся парадигма исследований
- Большинство открытий делают неизвестные и маленькие группы исследователей.
- С появлением искусственного интеллекта идеи можно воплощать проще.
Новая наука, позволяющая проводить эксперименты с языковыми моделями
- Эта наука открывает возможности для проведения экспериментов над виртуальными мирами.
- Важными навыками для успешного специалиста в этой области являются коммуникация, умение ставить грамотные технические задачи и любознательность.
Важные аспекты взаимодействия с искусственными интеллектами
- Важно быть любопытным и уметь задавать правильные вопросы.
- Важно развивать навыки работы с информацией и критического мышления.
Образование и важность декомпозиции задачи при обучении
- Курсы по промтингу неэффективны, так как невозможно научить промтить, а нужно создать условия для самостоятельного освоения этого навыка.
- Обсуждается влияние семьи на формирование интересов и способностей ребенка.
Изменение образовательной системы
- Традиционная система образования, основанная на массовом производстве "удобных" и полезных людей для общества, устарела.
- Предлагается индивидуальный подход к каждому ученику, учитывающий его способности и потребности.
Планы на будущее
- Проведение экспериментов и курсов по применению языковых моделей (LM) в образовании, особенно в области Data Science и машинного обучения.
- Организация хакатона в ноябре, где будут применяться LM для различных идей.
- OpenAI представила новые функции, включая компьютерное зрение, модель GPT-4V, голосовой синтез и распознавание речи, а также генерацию изображений с помощью DALI-3.
- Эти новые функции открывают новые возможности и вызывают вопросы о том, как это повлияет на образование и необходимость изучения классических курсов в области компьютерного зрения и распознавания речи.
Развитие искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект сейчас перешел в экспериментальную науку, и все больше и больше людей проводят эксперименты и исследуют новые подходы в этой области.
- С появлением универсальных моделей, способных решать различные задачи, роль дата-сайентиста меняется.
Вертикальные решения в области больших языковых моделей
- В будущем могут появиться сервисы, аналогичные "Консультант Плюс", основанные на различных платформах.
- Вертикальные решения в отраслях, таких как юриспруденция, медицина и продажи, будут сохраняться.
Гонка между компаниями в области искусственного интеллекта
- Сейчас происходит обогащение искусственного интеллекта искусственным интеллектом, и тот, кто первым сможет достичь определенного уровня, станет лидером.
- OpenAI на данный момент является лидером в этой гонке.
Роль и возможности OpenAI в контексте развития и регулирования искусственного интеллекта
- OpenAI обладает значительными вычислительными ресурсами и ведет активную работу над разработкой мощных моделей ИИ, таких как SDXL.
- Обсуждается вопрос регулирования ИИ и возможных проблем, связанных с этим.
Развитие и влияние OpenAI на индустрию и наше представление о искусственном общем интеллекте (AGI)
- После презентации модели GPT-3 стало ясно, что она способна убеждать людей.
- Вопрос AGI тесно связан с вопросом веры.
Меняющаяся парадигма исследований
- Большинство открытий делают неизвестные и маленькие группы исследователей.
- С появлением искусственного интеллекта идеи можно воплощать проще.
Новая наука, позволяющая проводить эксперименты с языковыми моделями
- Эта наука открывает возможности для проведения экспериментов над виртуальными мирами.
- Важными навыками для успешного специалиста в этой области являются коммуникация, умение ставить грамотные технические задачи и любознательность.
Важные аспекты взаимодействия с искусственными интеллектами
- Важно быть любопытным и уметь задавать правильные вопросы.
- Важно развивать навыки работы с информацией и критического мышления.
Образование и важность декомпозиции задачи при обучении
- Курсы по промтингу неэффективны, так как невозможно научить промтить, а нужно создать условия для самостоятельного освоения этого навыка.
- Обсуждается влияние семьи на формирование интересов и способностей ребенка.
Изменение образовательной системы
- Традиционная система образования, основанная на массовом производстве "удобных" и полезных людей для общества, устарела.
- Предлагается индивидуальный подход к каждому ученику, учитывающий его способности и потребности.
Планы на будущее
- Проведение экспериментов и курсов по применению языковых моделей (LM) в образовании, особенно в области Data Science и машинного обучения.
- Организация хакатона в ноябре, где будут применяться LM для различных идей.
🔥5👍2
Forwarded from Сиолошная
Collective Constitutional AI: Aligning a Language Model with Public Input
Anthropic обошли OpenAI на повороте, и за 3 дня до релиза public report по поводу Democratic Inputs to AI (писал тут) опубликовали свою работу. Для её понимания нужно ознакомиться с концептом Constitutional AI. Техническое описание можно найти в канале gonzo, а краткое описание звучит так: давайте мы будем тренировать модель быть просто полезной и хорошо следовать инструкциям, а потом напишем список правил (Конституцию), которой модель должна следовать, и поставим тренироваться в режиме, где модель сама генирирует и оценивает ответы, и исходя из этих оценок учится (выходное качество, кстати, получается лучше, чем если обучаться на человеческой разметке🙂 ).
У такой сложной системы много движущихся частей, одна из которых — Конституция, которой следует модель. Её можно собрать вручную в рамках команды, что и было сделано ранее в Anthropic (конец 2022го). Но "собрано миллионерами-гиками из Пало-Альто" и "совпадает с нормами большинства" вещи не эквивалентные. Поэтому логичным продолжением траектории на пути к AGI является сбор норм и правил.
Итак, что было сделано:
1) отобрано 1000 американцев, которые хотя бы слышали про AI (решалось предварительным опросом)
2) им предоставляется доступ в Pol.is, онлайн-платформу для голосования
3) в платформу загружается 21 изначальное утверждение для того, чтобы люди поняли, с чем работают
4) для каждого утверждения есть 3 кнопки: согласен, не согласен, пасс
5) после просмотра этих утверждений участники могут добавлять свои, а также голосовать за другие
6) всего было собрано 1,127 утверждений (более 1100 — новые, подготовленные людьми из опроса) и 38,252 голоса (в среднем 34 голоса от человека)
7) после обработки этих утверждений (выкинули одинаковые, убрали те, где нет консенсуса) составили Конституцию и обучили модель
Интересны примеры утверждений, где была низкая согласованность ответов:
— AI should not give advice
— AI should have emotion
— The AI should prioritize the interests of the collective or common good over individual preferences or rights.
То есть люди очень разнятся во мнении, каким именно должен быть AI в этих ключевых позициях.
Результаты голосований и все исходные данные можно найти тут, а получившаяся Конституция из 75 пунктов находится здесь (pdf).
Anthropic обошли OpenAI на повороте, и за 3 дня до релиза public report по поводу Democratic Inputs to AI (писал тут) опубликовали свою работу. Для её понимания нужно ознакомиться с концептом Constitutional AI. Техническое описание можно найти в канале gonzo, а краткое описание звучит так: давайте мы будем тренировать модель быть просто полезной и хорошо следовать инструкциям, а потом напишем список правил (Конституцию), которой модель должна следовать, и поставим тренироваться в режиме, где модель сама генирирует и оценивает ответы, и исходя из этих оценок учится (выходное качество, кстати, получается лучше, чем если обучаться на человеческой разметке
У такой сложной системы много движущихся частей, одна из которых — Конституция, которой следует модель. Её можно собрать вручную в рамках команды, что и было сделано ранее в Anthropic (конец 2022го). Но "собрано миллионерами-гиками из Пало-Альто" и "совпадает с нормами большинства" вещи не эквивалентные. Поэтому логичным продолжением траектории на пути к AGI является сбор норм и правил.
Итак, что было сделано:
1) отобрано 1000 американцев, которые хотя бы слышали про AI (решалось предварительным опросом)
2) им предоставляется доступ в Pol.is, онлайн-платформу для голосования
3) в платформу загружается 21 изначальное утверждение для того, чтобы люди поняли, с чем работают
4) для каждого утверждения есть 3 кнопки: согласен, не согласен, пасс
5) после просмотра этих утверждений участники могут добавлять свои, а также голосовать за другие
6) всего было собрано 1,127 утверждений (более 1100 — новые, подготовленные людьми из опроса) и 38,252 голоса (в среднем 34 голоса от человека)
7) после обработки этих утверждений (выкинули одинаковые, убрали те, где нет консенсуса) составили Конституцию и обучили модель
Интересны примеры утверждений, где была низкая согласованность ответов:
— AI should not give advice
— AI should have emotion
— The AI should prioritize the interests of the collective or common good over individual preferences or rights.
То есть люди очень разнятся во мнении, каким именно должен быть AI в этих ключевых позициях.
Результаты голосований и все исходные данные можно найти тут, а получившаяся Конституция из 75 пунктов находится здесь (pdf).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как стартапы распределяют зарплату среди сотрудников
На зарплату инженеров тратят больше всего денег, так еще и процент заработной платы выше, чем процент численности персонала. Кроме инженеров такое только у продактов есть.
@startobus 🧠 запуск идей с AI
На зарплату инженеров тратят больше всего денег, так еще и процент заработной платы выше, чем процент численности персонала. Кроме инженеров такое только у продактов есть.
@startobus 🧠 запуск идей с AI
Начинай с чистого листа
Бета-версия new.space меняет представление об общем доступе. При каждом посещении new.space создается совершенно новое пустое пространство для ваших файлов, фотографий, ссылок и многого другого. Передавайте фотографии и файлы, отправляйте ссылки и делитесь документами - все это E2EE. Не требуется ни учетная запись, ни настройка. Все, что передается в пространство, проходит сквозное шифрование.
@startobus 🧠 запуск идей с AI
Бета-версия new.space меняет представление об общем доступе. При каждом посещении new.space создается совершенно новое пустое пространство для ваших файлов, фотографий, ссылок и многого другого. Передавайте фотографии и файлы, отправляйте ссылки и делитесь документами - все это E2EE. Не требуется ни учетная запись, ни настройка. Все, что передается в пространство, проходит сквозное шифрование.
@startobus 🧠 запуск идей с AI
За счет чего?
— Хочу выручку в миллион рублей к концу года, — сказал фаундер
— За счет чего?
— Сделаю в три раза больше продаж
— За счет чего?
— Проведу 100 встреч с клиентами
— За счет чего?
— Позвоню 3000 контактам из нашей базы
— О, вот и показатель для отслеживания
Мы любим метрики результата — выручку, лиды, трафик. Но упускаем два момента — они запаздывают и складываются из действий. А принимать решения нужно здесь и сейчас.
Например, цель — утроить посещаемость сайта. Спросите себя «за счет чего?». Разместить 1000 статей и проиндексировать их в Гугле. Вот вам две опережающие метрики и показателя действий.
Вывод прост: действия на входе дают результат на выходе. А вопрос «за счет чего?» позволяет выставить опережающие показатели.
@startobus 🧠 запуск идей с AI
— Хочу выручку в миллион рублей к концу года, — сказал фаундер
— За счет чего?
— Сделаю в три раза больше продаж
— За счет чего?
— Проведу 100 встреч с клиентами
— За счет чего?
— Позвоню 3000 контактам из нашей базы
— О, вот и показатель для отслеживания
Мы любим метрики результата — выручку, лиды, трафик. Но упускаем два момента — они запаздывают и складываются из действий. А принимать решения нужно здесь и сейчас.
Например, цель — утроить посещаемость сайта. Спросите себя «за счет чего?». Разместить 1000 статей и проиндексировать их в Гугле. Вот вам две опережающие метрики и показателя действий.
Вывод прост: действия на входе дают результат на выходе. А вопрос «за счет чего?» позволяет выставить опережающие показатели.
@startobus 🧠 запуск идей с AI
👍3🔥1