Новая работа о том, какие профессии будут, а какие не будут заменены ИИ.
В топе — учителя, аналитики, юристы. Последние — ожидаемо, заводчане, строители и танцоры.
https://arxiv.org/pdf/2303.01157
В топе — учителя, аналитики, юристы. Последние — ожидаемо, заводчане, строители и танцоры.
https://arxiv.org/pdf/2303.01157
⚡1👍1😁1
Очередной логрид под выходные (да, я понимаю, что для многих эти выходные суматошней будней — ну, тогда отложите чтение до каникул:) )
Эрик Бриньолфсон, великолепный экономист и соавтор одной из любимых моих книг «Машина, платформа, толпа» не просто очень интересно поотвечал на уже немного надоевшие вопросы про влияние ИИ на рынок труда и на рост экономического неравенства. Самый его краткий ответ: «если честно, мы пока не знаем». А дальше начинается интересное — почему мы не знаем, чему нас учит история развития технологий, почему не все уроки применимы. А еще на простых примерах автор всем время показывает, что простые «очевидные» линейные зависимости почти всегда оказываются ошибочными: жизнь вообще и экономика в частности — очень сложные и нелинейные явления. Вроде просто и очевидно: если растет производительность, надо все меньше людей — ААА! безработица вырастет. Страшилка регулярно встречается в текстах алармистов про ИИ.
Но вот прогресс авиатехники все время увеличивал производительность пилотов, но потребность в них не падала, а росла. Поскольку этот прогресс делал еще и дешевле полеты — и рост числа пассажиров оказался таким, что одной производительностью его не скомпенсируешь, постоянно росло и число пилотов. И так — или похоже — везде:)
Но чему учит история — прогресс требует все время учиться, доучиваться и переучиваться. А современные образовательные институции не очень умеют это обеспечить.
And frankly, our existing training, job matching, and safety nets are not nearly nimble enough. So that’s a priority: to be ready for this disruption. It’s not mass unemployment I’m predicting, but mass disruption.
Очень убедительно оптимистичный текст — и вообше приятное умное чтиво.
https://www.theatlantic.com/sponsored/google/the-jobs-equation-erik-brynjolfsson-qa/3872/
Эрик Бриньолфсон, великолепный экономист и соавтор одной из любимых моих книг «Машина, платформа, толпа» не просто очень интересно поотвечал на уже немного надоевшие вопросы про влияние ИИ на рынок труда и на рост экономического неравенства. Самый его краткий ответ: «если честно, мы пока не знаем». А дальше начинается интересное — почему мы не знаем, чему нас учит история развития технологий, почему не все уроки применимы. А еще на простых примерах автор всем время показывает, что простые «очевидные» линейные зависимости почти всегда оказываются ошибочными: жизнь вообще и экономика в частности — очень сложные и нелинейные явления. Вроде просто и очевидно: если растет производительность, надо все меньше людей — ААА! безработица вырастет. Страшилка регулярно встречается в текстах алармистов про ИИ.
Но вот прогресс авиатехники все время увеличивал производительность пилотов, но потребность в них не падала, а росла. Поскольку этот прогресс делал еще и дешевле полеты — и рост числа пассажиров оказался таким, что одной производительностью его не скомпенсируешь, постоянно росло и число пилотов. И так — или похоже — везде:)
Но чему учит история — прогресс требует все время учиться, доучиваться и переучиваться. А современные образовательные институции не очень умеют это обеспечить.
And frankly, our existing training, job matching, and safety nets are not nearly nimble enough. So that’s a priority: to be ready for this disruption. It’s not mass unemployment I’m predicting, but mass disruption.
Очень убедительно оптимистичный текст — и вообше приятное умное чтиво.
https://www.theatlantic.com/sponsored/google/the-jobs-equation-erik-brynjolfsson-qa/3872/
The Atlantic
The Jobs Equation—Erik Brynjolfsson
A conversation with economist Erik Brynjolfsson about how AI is likely to impact the workforce—and what can be done about it.
😁1🎉1
Вы наверное слышали уже про новую LLM от китайцев, которая побила по бенчмаркам все GPT, Клоды и Ламы.
Но вот интересный поворот: DeepSeek настолько дешевая, что 24 часа в сутки и 7 дней в неделю генерация со скоростью 60 токенов секунду (в три раза быстрее чем скорость чтения) выйдет вам примерно $2 в сутки.
ИИ, который умнее, проницательнее, имеет бесконечную и мгновенную память будет работать в фоне в любой посудомойке. Особенно, в китайских.
По заявлению авторов, тренировка модели стоила им всего $5 млн долларов. Это поразительно дешево.
Но вот интересный поворот: DeepSeek настолько дешевая, что 24 часа в сутки и 7 дней в неделю генерация со скоростью 60 токенов секунду (в три раза быстрее чем скорость чтения) выйдет вам примерно $2 в сутки.
ИИ, который умнее, проницательнее, имеет бесконечную и мгновенную память будет работать в фоне в любой посудомойке. Особенно, в китайских.
По заявлению авторов, тренировка модели стоила им всего $5 млн долларов. Это поразительно дешево.
💡 Какой тип контента более эффективен в зависимости от стадии лида?
Такой сложный заголовок в эту пятницу у нас потому, что в уравнении есть три переменных, разбросанных на графике:
Тип контента – подкасты, блоги, видео, white papers и так далее;
Стадия в воронке – awareness (знание), consideration (рассмотрение, анализ), decision (принятие решения).
1/ Давайте посмотрим со стороны того, что лучше и хуже всего использовать, чтобы стимулировать свой awareness?
Топ-3 (в скобках эффективность):
🟢 Подкасты: ~85%;
🟢 Инфографика: ~80%;
🟢 Блоги: ~80%.
Худшие-3:
🔴 White Papers: ~25%;
🔴 Вебинары: ~20%
🔴 Case Studies: ~10%.
2/ А что если мы хотим стимулировать consideration?
Тогда топ-3 следующие:
🟢 Вебинары: ~50%;
🟢 White Papers: ~40%;
🟢 Case Studies: ~40%.
Худшие-3:
🔴 Инфографика: ~15%;
🔴 Блоги: ~15%;
🔴 Подкасты: ~10%.
3/ Отдельно отметим, что на decision действует то, что для awareness, но с точностью да наоборот. А длинные видео, вебинары и white papers являются, пожалуй, самыми универсальными типами контента – определенный процент эффективности есть на каждом этапе воронки.
👉 Ссылка на пост в Twitter по теме: https://x.com/neilpatel/status/1856670478879867111/photo/1
#оффтоп #полезное
Такой сложный заголовок в эту пятницу у нас потому, что в уравнении есть три переменных, разбросанных на графике:
Тип контента – подкасты, блоги, видео, white papers и так далее;
Стадия в воронке – awareness (знание), consideration (рассмотрение, анализ), decision (принятие решения).
1/ Давайте посмотрим со стороны того, что лучше и хуже всего использовать, чтобы стимулировать свой awareness?
Топ-3 (в скобках эффективность):
🟢 Подкасты: ~85%;
🟢 Инфографика: ~80%;
🟢 Блоги: ~80%.
Худшие-3:
🔴 White Papers: ~25%;
🔴 Вебинары: ~20%
🔴 Case Studies: ~10%.
2/ А что если мы хотим стимулировать consideration?
Тогда топ-3 следующие:
🟢 Вебинары: ~50%;
🟢 White Papers: ~40%;
🟢 Case Studies: ~40%.
Худшие-3:
🔴 Инфографика: ~15%;
🔴 Блоги: ~15%;
🔴 Подкасты: ~10%.
3/ Отдельно отметим, что на decision действует то, что для awareness, но с точностью да наоборот. А длинные видео, вебинары и white papers являются, пожалуй, самыми универсальными типами контента – определенный процент эффективности есть на каждом этапе воронки.
👉 Ссылка на пост в Twitter по теме: https://x.com/neilpatel/status/1856670478879867111/photo/1
#оффтоп #полезное
В СТОРИЗ ПАРУ ДНЕЙ НАЗАД СПРОСЛ: Интересно ли узнать как я использую подход Music Market Fit (это я придумал частный случай Product Market Fit). И 15% ответили что да - интересно. Поэтому в праздники буду выкладывать драфты пошаговой инструкции. А к завершению сниму небольшой ролик с видео инструкцией.
Удивительное в музыке оказалось - это проще, так как лиц принимающих решение меньше в разы чем у любого из продукта. А конкуренты (другие артисты) в силу профессии ничего по своей музыке не скрывают. Поэтому я в восторге от ниши. Тут делаю много экспериментов и пробую самые свежие рекламные инструменты.
Поэтому ждем материалы по MMF - в каникулы.
А пока покажу что мы записываем: свежий ролик Ленивые танцы
Удивительное в музыке оказалось - это проще, так как лиц принимающих решение меньше в разы чем у любого из продукта. А конкуренты (другие артисты) в силу профессии ничего по своей музыке не скрывают. Поэтому я в восторге от ниши. Тут делаю много экспериментов и пробую самые свежие рекламные инструменты.
Поэтому ждем материалы по MMF - в каникулы.
А пока покажу что мы записываем: свежий ролик Ленивые танцы
YouTube
ДАША - Ленивые танцы (mood video) 2:57
let's do a lazy dance #challenge #lazydance#dashamusic #ленивыетанцы#mood #music #музыка #newmusic
👏2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ну, с Новым годом!
Пусть он будет - и этого достаточно. Живем только раз - встречайте и проживите следующий год хорошо - включай Адреналин. А Вселенная вам поможет! 🌲❤️💃
Пусть он будет - и этого достаточно. Живем только раз - встречайте и проживите следующий год хорошо - включай Адреналин. А Вселенная вам поможет! 🌲❤️💃
🎄2
Знаете что тут я подумал: через несколько часов заканчивается первая четверть 21 века.
Кажется еще недавно встречали Миллениум (2000-й) и вот пролетела четверть.
Что то более умного сказать не смогу. Но всем желаю посмотреть что будет еще через три четверти минимум.
И, наконец, собрали треки в альбом на YouTube. На мой взгляд там есть хорошие песни.
И по традиции: для себя формулирую приоритеты в распределении ресурсов - будущий год планирую
- 40% времени тратить на ДАША (музыка),
- 40% на МАНИФЕСТА (ИИ агентство рекламы),
- оставшиеся 10%+10% на образование и авиацию.
Все это с использованием ИИ.
А пока обещанный альбом
Кажется еще недавно встречали Миллениум (2000-й) и вот пролетела четверть.
Что то более умного сказать не смогу. Но всем желаю посмотреть что будет еще через три четверти минимум.
И, наконец, собрали треки в альбом на YouTube. На мой взгляд там есть хорошие песни.
И по традиции: для себя формулирую приоритеты в распределении ресурсов - будущий год планирую
- 40% времени тратить на ДАША (музыка),
- 40% на МАНИФЕСТА (ИИ агентство рекламы),
- оставшиеся 10%+10% на образование и авиацию.
Все это с использованием ИИ.
А пока обещанный альбом
YouTube
ДАША - НОВОГОДНИЕ 2025
В плей-листе ваши любимые треки от ДАША.
👍5☃1🎅1🎄1
Порассуждаем про AI-агентов (в т.ч. ончейн), которые могут стать миллиардными бизнесами:
1. AI Подкастер
- Агент пишет людям с более чем 100K подписчиков, приглашая их на интервью
- Создаёт Zoom-комнату, присоединяется к звонку и задаёт вопросы
- Записывает и редактирует ответы, публикует на Spotify и YouTube
- Просит интервьюируемого поделиться выпуском, продвигает шоу
- Продаёт рекламу за крипту после набора первоначальной аудитории
2. AI Учитель
- Исследует новые и сложные темы (например, TEE, фреймворки разработки агентов, новые открытия в тёмной энергии)
- Создаёт интерактивную веб-страницу для иллюстрации ключевых концепций
- Записывает взаимодействия со студентом и определяет темы для повторного изучения
- Тестирует студента по этим темам, варьируя вопросы
3. AI Игра
- Мультиагентный AI в роли гейм-мастера в массовой многопользовательской онлайн-симуляции
- Динамически создаёт сюжетные линии, квесты и испытания для тысяч игроков
- В реальном времени регулирует сложность в зависимости от поведения и уровня навыков игрока
- Монетизируется через премиум-контент, сгенерированный AI
Почему это может сработать?
— фокус на больших и растущих рынках: подкастинг, образование, игры
— автоматизация самых рутинных задач
— снижение затрат на производство и нелинейное масштабирование (замена дорогой человеческой работы)
1. AI Подкастер
- Агент пишет людям с более чем 100K подписчиков, приглашая их на интервью
- Создаёт Zoom-комнату, присоединяется к звонку и задаёт вопросы
- Записывает и редактирует ответы, публикует на Spotify и YouTube
- Просит интервьюируемого поделиться выпуском, продвигает шоу
- Продаёт рекламу за крипту после набора первоначальной аудитории
2. AI Учитель
- Исследует новые и сложные темы (например, TEE, фреймворки разработки агентов, новые открытия в тёмной энергии)
- Создаёт интерактивную веб-страницу для иллюстрации ключевых концепций
- Записывает взаимодействия со студентом и определяет темы для повторного изучения
- Тестирует студента по этим темам, варьируя вопросы
3. AI Игра
- Мультиагентный AI в роли гейм-мастера в массовой многопользовательской онлайн-симуляции
- Динамически создаёт сюжетные линии, квесты и испытания для тысяч игроков
- В реальном времени регулирует сложность в зависимости от поведения и уровня навыков игрока
- Монетизируется через премиум-контент, сгенерированный AI
Почему это может сработать?
— фокус на больших и растущих рынках: подкастинг, образование, игры
— автоматизация самых рутинных задач
— снижение затрат на производство и нелинейное масштабирование (замена дорогой человеческой работы)
👍2❤1💩1
Прозалипал целый цень в ШТОРМ от Стенфонда с новой фичей — conversation mode.
Эта штука делает тонну онлайн рисерча (по 30-60 минут гуглежа за раз навскидку) и пишет исследовательские статьи. А теперь еще в ней появилась фича чата между экспертами, которые помогают раскрыть сложные темы с точки зрения разных дисциплин.
Поиграться бесплатно: https://storm.genie.stanford.edu/
Вот, например, статья о влиянии ИИ на рынок труда или обсуждение влияния снижения ставок ФРС.
Написано лучше, чем 90% «экспертов» по теме, с цифрами и цитированиями работ.
Эта штука делает тонну онлайн рисерча (по 30-60 минут гуглежа за раз навскидку) и пишет исследовательские статьи. А теперь еще в ней появилась фича чата между экспертами, которые помогают раскрыть сложные темы с точки зрения разных дисциплин.
Поиграться бесплатно: https://storm.genie.stanford.edu/
Вот, например, статья о влиянии ИИ на рынок труда или обсуждение влияния снижения ставок ФРС.
Написано лучше, чем 90% «экспертов» по теме, с цифрами и цитированиями работ.
👍2❤1💩1
Использовал самый дорогой и сложный АИ из доступных (o1 Pro) для анализа профайла колобка – если коротко, с колобком не дейтимся ❌
Ниже список основных черт и характеристик Колобка, рассматриваемых с точки зрения психологического профайла и выявления «красных флагов» в дейтинге и по жизни:
1. Стремление к побегу от обязательств
– Постоянно «убегает» от тех, с кем вступает в контакт, вместо того чтобы решать возникающие проблемы.
– Демонстрирует инфантильность и неготовность к серьёзным отношениям.
2. Поверхностный подход к общению
– Колобок быстро «знакомится» с новыми персонажами, но не задерживается надолго ни с кем.
– Отсутствие глубины в коммуникациях говорит о нежелании или неспособности строить доверительные отношения.
3. Избыточная самоуверенность
– Постоянно хвастается собственной уникальностью (своим происхождением и «удачей», что ему удалось сбежать).
– Использует самовосхваление как способ снискать симпатию, но в реальности выглядит самовлюблённым.
4. Нарушение личных границ
– Может появиться в жизни собеседника внезапно (как «покатился мимо») и также внезапно исчезнуть, оставляя людей в растерянности.
– Подобное «дальше-ближе» поведение часто вызывает эмоциональное напряжение в отношениях.
5. Манипулятивные черты
– Песенки и лесть (рассказы о собственной значимости) применяет как инструмент, чтобы усыпить бдительность собеседника.
– Использует обаяние и лёгкость на подъём, чтобы заслужить доверие, но не несёт никакой ответственности.
6. Отсутствие эмпатии
– Колобка не волнует, как чувствуют себя оставленные им «партнёры» (Заяц, Волк, Медведь).
– Склонен игнорировать чувства окружающих, фокусируясь лишь на собственном «приключении».
7. Импульсивность и отсутствие плана
– Действует спонтанно, без продуманной стратегии на будущее.
– В романтических отношениях такая непредсказуемость способна создавать нестабильность.
8. Высокая внушаемость
– Несмотря на браваду, Колобок легко поддаётся на комплименты и хитрые уловки (пример: Лиса его в итоге «заговорила»).
– На практике оказывается уязвимым к более «хитрым» стратегиям партнеров.
9. Пренебрежение безопасностью
– Беспечно относился к рискам, которые сопряжены со встречами с потенциально опасными собеседниками (Волк, Медведь, Лиса).
– В реальной жизни подобное поведение может вести к опасным последствиям, особенно в сфере знакомств.
10. Непрожитые эмоции и нежелание учиться на ошибках
– Колобок при каждой новой встрече повторяет тот же паттерн: заводит разговор, хвастается, бежит дальше.
– Отсутствие «урока» из прошлого опыта говорит о том, что развитие личности «застряло» на уровне импульсивного беглеца.
В совокупности эти черты указывают на трудности Колобка в установлении стабильных отношений, склонность к эскапизму, манипуляциям и эмоциональной незрелости. С точки зрения дейтинга (и жизни вообще), это красные флаги, на которые стоит обратить внимание, поскольку демонстрируют нестабильный характер, незрелость и безответственность.
Колобку – дизреспект❓
Ниже список основных черт и характеристик Колобка, рассматриваемых с точки зрения психологического профайла и выявления «красных флагов» в дейтинге и по жизни:
1. Стремление к побегу от обязательств
– Постоянно «убегает» от тех, с кем вступает в контакт, вместо того чтобы решать возникающие проблемы.
– Демонстрирует инфантильность и неготовность к серьёзным отношениям.
2. Поверхностный подход к общению
– Колобок быстро «знакомится» с новыми персонажами, но не задерживается надолго ни с кем.
– Отсутствие глубины в коммуникациях говорит о нежелании или неспособности строить доверительные отношения.
3. Избыточная самоуверенность
– Постоянно хвастается собственной уникальностью (своим происхождением и «удачей», что ему удалось сбежать).
– Использует самовосхваление как способ снискать симпатию, но в реальности выглядит самовлюблённым.
4. Нарушение личных границ
– Может появиться в жизни собеседника внезапно (как «покатился мимо») и также внезапно исчезнуть, оставляя людей в растерянности.
– Подобное «дальше-ближе» поведение часто вызывает эмоциональное напряжение в отношениях.
5. Манипулятивные черты
– Песенки и лесть (рассказы о собственной значимости) применяет как инструмент, чтобы усыпить бдительность собеседника.
– Использует обаяние и лёгкость на подъём, чтобы заслужить доверие, но не несёт никакой ответственности.
6. Отсутствие эмпатии
– Колобка не волнует, как чувствуют себя оставленные им «партнёры» (Заяц, Волк, Медведь).
– Склонен игнорировать чувства окружающих, фокусируясь лишь на собственном «приключении».
7. Импульсивность и отсутствие плана
– Действует спонтанно, без продуманной стратегии на будущее.
– В романтических отношениях такая непредсказуемость способна создавать нестабильность.
8. Высокая внушаемость
– Несмотря на браваду, Колобок легко поддаётся на комплименты и хитрые уловки (пример: Лиса его в итоге «заговорила»).
– На практике оказывается уязвимым к более «хитрым» стратегиям партнеров.
9. Пренебрежение безопасностью
– Беспечно относился к рискам, которые сопряжены со встречами с потенциально опасными собеседниками (Волк, Медведь, Лиса).
– В реальной жизни подобное поведение может вести к опасным последствиям, особенно в сфере знакомств.
10. Непрожитые эмоции и нежелание учиться на ошибках
– Колобок при каждой новой встрече повторяет тот же паттерн: заводит разговор, хвастается, бежит дальше.
– Отсутствие «урока» из прошлого опыта говорит о том, что развитие личности «застряло» на уровне импульсивного беглеца.
В совокупности эти черты указывают на трудности Колобка в установлении стабильных отношений, склонность к эскапизму, манипуляциям и эмоциональной незрелости. С точки зрения дейтинга (и жизни вообще), это красные флаги, на которые стоит обратить внимание, поскольку демонстрируют нестабильный характер, незрелость и безответственность.
Колобку – дизреспект
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁6👍2❤1🔥1👏1
С наступившим. Сэм Альтман в большом блог-посте о том, как он видит себе будущее. Полистайте хотя бы ИИ-саммари, но базово там всё довольно страшно. Потому что, судя по всему, OpenAI нацелились на получение "сверхразума" и настоящего ИИ в ближайшие несколько лет.
Почему страшно — мне кажется, что человечество не особо готово к появлению полноценного искусственного интеллекта. Это как дорваться до очень дешевой энергии — взорвет всю экономику, судьбы очень многих людей будут принесены в жертву. Короче, страшно.
https://blog.samaltman.com/reflections
Почему страшно — мне кажется, что человечество не особо готово к появлению полноценного искусственного интеллекта. Это как дорваться до очень дешевой энергии — взорвет всю экономику, судьбы очень многих людей будут принесены в жертву. Короче, страшно.
https://blog.samaltman.com/reflections
Sam Altman
Reflections
The second birthday of ChatGPT was only a little over a month ago, and now we have transitioned into the next paradigm of models that can do complex reasoning. New years get people in a reflective...
👍3❤1🔥1👏1
This media is not supported in the widget
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1👏1🏆1
ТАКЖЕ В БЛИЖАЙШИХ ПЛАНАХ:
- обновленные гайды по инструментам ИИ (текст, фото/видео, звук, программирование, боты).
- обзор-аналитика где мы с ИИ сейчас, что будет завтра (квартал) /послезавтра (полугодие).
- методичка ИИ для запуска проектов, продуктов, стартапов.
- методичка ИИ по офисной ежедневной рутине.
- боты с ИИ - как себе настроить
Если что то еще необходимо по теме - напишите в комментарии.
- обновленные гайды по инструментам ИИ (текст, фото/видео, звук, программирование, боты).
- обзор-аналитика где мы с ИИ сейчас, что будет завтра (квартал) /послезавтра (полугодие).
- методичка ИИ для запуска проектов, продуктов, стартапов.
- методичка ИИ по офисной ежедневной рутине.
- боты с ИИ - как себе настроить
Если что то еще необходимо по теме - напишите в комментарии.
🔥4🏆1
Почти половина работодателей по всему миру хочет заменить сотрудников на ИИ к 2030 году.
В первую очередь откажутся от офисных клерков и бухгалтеров. Затем ИИ заменит графических дизайнеров и помощников юристов.
Зато растёт спрос на специалистов по нейронкам. Около 70% компаний хотят нанимать разработчиков ИИ-приложений, а 62% будут искать способных хотя бы просто работать с ИИ.
Студенты, маршрут перестроен.
В первую очередь откажутся от офисных клерков и бухгалтеров. Затем ИИ заменит графических дизайнеров и помощников юристов.
Зато растёт спрос на специалистов по нейронкам. Около 70% компаний хотят нанимать разработчиков ИИ-приложений, а 62% будут искать способных хотя бы просто работать с ИИ.
Студенты, маршрут перестроен.
❤1
ОБЗОР 1: Искусственный интеллект и новый уровень поиска
Одна из ключевых трансформаций технологий – интеллектуальные поисковые системы на базе LLM. Они заменяют традиционный поиск, предлагая готовые ответы вместо десятков ссылок.
Как это работает:
🔘 Анализируют запрос, учитывая контекст и намерения.
🔘 Сканируют 3-7 источников, объединяя данные в связный ответ.
🔘 Экономят время, но пока не идеальны.
Что есть на рынке: ChatGPT Search, Perplexity AI, Genspark AI, DeepSeek, Google Gemini, Yandex Нейро-поиск и другие.
Мой опыт:
🔘 Для сложных задач (научные исследования) бесполезны – упускают детали.
🔘 Автоматическая обработка сайтов работает плохо из-за разной структуры ресурсов.
🔘 Полезны для справок, новостей и подбора товаров, но ответы часто неполные.
Где не хватает прогресса:
- Полноценная аналитика по темам.
- Сводные таблицы (например, сравнение смартфонов).
- Точность новостных дайджестов.
Лидеры: Genspark AI и DeepSeek показали лучшие результаты. ChatGPT Search стабилен, но Google Gemini разочаровывает. В русскоязычном сегменте Яндекс держит уровень.
Вывод: Умный поиск – это будущее, но пока он не заменяет ручной анализ для сложных задач. Потенциал огромен, и через пару лет нас ждет качественный скачок!
Одна из ключевых трансформаций технологий – интеллектуальные поисковые системы на базе LLM. Они заменяют традиционный поиск, предлагая готовые ответы вместо десятков ссылок.
Как это работает:
🔘 Анализируют запрос, учитывая контекст и намерения.
🔘 Сканируют 3-7 источников, объединяя данные в связный ответ.
🔘 Экономят время, но пока не идеальны.
Что есть на рынке: ChatGPT Search, Perplexity AI, Genspark AI, DeepSeek, Google Gemini, Yandex Нейро-поиск и другие.
Мой опыт:
🔘 Для сложных задач (научные исследования) бесполезны – упускают детали.
🔘 Автоматическая обработка сайтов работает плохо из-за разной структуры ресурсов.
🔘 Полезны для справок, новостей и подбора товаров, но ответы часто неполные.
Где не хватает прогресса:
- Полноценная аналитика по темам.
- Сводные таблицы (например, сравнение смартфонов).
- Точность новостных дайджестов.
Лидеры: Genspark AI и DeepSeek показали лучшие результаты. ChatGPT Search стабилен, но Google Gemini разочаровывает. В русскоязычном сегменте Яндекс держит уровень.
Вывод: Умный поиск – это будущее, но пока он не заменяет ручной анализ для сложных задач. Потенциал огромен, и через пару лет нас ждет качественный скачок!
ОБЗОР 2: Генерация изображений и видео – что нового за последний год?
Сегмент генерации визуального контента на базе ИИ продолжает стремительно развиваться, предлагая все больше возможностей для творчества. В то время как сложные научные проекты и аналитика остаются недоступными для массового применения, в области изображений и видео прогресс впечатляет.
Технологии позволяют создавать шедевры, но их реальное применение в бизнесе все еще ограничено. Основные проблемы – несогласованность объектов, слабая физическая симуляция и цензура контента. Однако потенциал огромен: от видеоигр и кинематографа до маркетинга, образования и промышленного дизайна.
Топовые инструменты для генерации изображений (на январь 2025):
1. FLUX
2. Midjourney
3. ImageFX от Google
4. Ideogram
5. Recraft
6. Playground
7. DALL-E
8. Artflow
9. Leonardo
10. Stable Diffusion
Рынок быстро меняется: лидеры прошлых лет, такие как DALL-E и Stable Diffusion, уступили позиции новым игрокам вроде FLUX и Midjourney, которые предлагают более развитые инструменты и гибкость.
Топовые инструменты для генерации видео (на январь 2025):
1. Kling (Китай)
2. Runway
3. Sora от OpenAI
4. Voe 2 от Google
5. PixVerse
6. Hailuo MiniMax (Китай)
7. Pika
8. Hunyuan (Китай)
9. Luma Dream Machine
10. Genmo
Видео пока остается сложной областью: реализм страдает из-за проблем с физикой, светом и движением объектов. Китайские компании, такие как Kling и Hailuo MiniMax, вышли в лидеры благодаря высокому темпу инноваций, а Runway сохраняет лидерство благодаря самому развитому инструментарию.
Вывод: Генерация изображений уже достигла высокого уровня качества и может применяться в креативных индустриях, тогда как видео требует доработки для достижения реализма и согласованности. Конкуренция растет, и через год список лидеров может снова измениться!
Сегмент генерации визуального контента на базе ИИ продолжает стремительно развиваться, предлагая все больше возможностей для творчества. В то время как сложные научные проекты и аналитика остаются недоступными для массового применения, в области изображений и видео прогресс впечатляет.
Технологии позволяют создавать шедевры, но их реальное применение в бизнесе все еще ограничено. Основные проблемы – несогласованность объектов, слабая физическая симуляция и цензура контента. Однако потенциал огромен: от видеоигр и кинематографа до маркетинга, образования и промышленного дизайна.
Топовые инструменты для генерации изображений (на январь 2025):
1. FLUX
2. Midjourney
3. ImageFX от Google
4. Ideogram
5. Recraft
6. Playground
7. DALL-E
8. Artflow
9. Leonardo
10. Stable Diffusion
Рынок быстро меняется: лидеры прошлых лет, такие как DALL-E и Stable Diffusion, уступили позиции новым игрокам вроде FLUX и Midjourney, которые предлагают более развитые инструменты и гибкость.
Топовые инструменты для генерации видео (на январь 2025):
1. Kling (Китай)
2. Runway
3. Sora от OpenAI
4. Voe 2 от Google
5. PixVerse
6. Hailuo MiniMax (Китай)
7. Pika
8. Hunyuan (Китай)
9. Luma Dream Machine
10. Genmo
Видео пока остается сложной областью: реализм страдает из-за проблем с физикой, светом и движением объектов. Китайские компании, такие как Kling и Hailuo MiniMax, вышли в лидеры благодаря высокому темпу инноваций, а Runway сохраняет лидерство благодаря самому развитому инструментарию.
Вывод: Генерация изображений уже достигла высокого уровня качества и может применяться в креативных индустриях, тогда как видео требует доработки для достижения реализма и согласованности. Конкуренция растет, и через год список лидеров может снова измениться!
Российские ученые вошли в топ-5 мирового ИИ-конкурса
Российские ученые разработали революционную ИИ-архитектуру. Она основана на взаимодействии нескольких специализированных нейросетей-экспертов.
Ключевая инновация заключается в создании динамической системы выбора оптимального "эксперта" для каждой конкретной ситуации.
Команда российских исследователей из ведущих научных центров страны достигла выдающегося успеха на международном конкурсе Concordia Challenge, проводимом в рамках престижной конференции NeurIPS.
В состав команды вошли специалисты из Института искусственного интеллекта AIRI, Института системного программирования РАН, Университета ИТМО и стартапа Coframe.
"Разработка подобных систем приближает нас к созданию универсальных ИИ-ассистентов, способных решать сложные проблемы в реальном мире", — отметил Илья Макаров, ведущий научный сотрудник Института AIRI.
Читать полный текст...
Российские ученые разработали революционную ИИ-архитектуру. Она основана на взаимодействии нескольких специализированных нейросетей-экспертов.
Ключевая инновация заключается в создании динамической системы выбора оптимального "эксперта" для каждой конкретной ситуации.
Команда российских исследователей из ведущих научных центров страны достигла выдающегося успеха на международном конкурсе Concordia Challenge, проводимом в рамках престижной конференции NeurIPS.
В состав команды вошли специалисты из Института искусственного интеллекта AIRI, Института системного программирования РАН, Университета ИТМО и стартапа Coframe.
"Разработка подобных систем приближает нас к созданию универсальных ИИ-ассистентов, способных решать сложные проблемы в реальном мире", — отметил Илья Макаров, ведущий научный сотрудник Института AIRI.
Читать полный текст...
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Привет, друзья! В Gen-3 Alpha появилась возможность повышать разрешение видео до 4K непосредственно в ИИ-генераторе.
Функция доступна сейчас на всех платных тарифных планах
#runway
Функция доступна сейчас на всех платных тарифных планах
#runway
👍1👏1
«Рассуждающую» модель Sky-T1 обучили за 450 долларов
Ученые Калифорнийского университета в Беркли выпустили AI-модель Sky-T1-32B-Preview с открытым кодом и способностью к рассуждению.
Авторы рассказали что обучили Sky-T1 за 450 долларов, при том что обычно обучение подобной модели обходится в миллионы. Таких низких затрат удалось добиться из-за использования синтетических данных. Данные для обучения сгенерировала модель QwQ-32B-Preview от Alibaba, затем GPT-4o-mini провела рефакторинг и привела их в более подходящий формат.
В ряде математических бенчмарков Sky-T1-32B-Preview превзошла o1-preview от OpenAI.
Данные и код опубликованы в блоге проекта: https://novasky-ai.github.io/posts/sky-t1/
https://techcrunch.com/2025/01/11/researchers-open-source-sky-t1-a-reasoning-ai-model-that-can-be-trained-for-less-than-450/
Ученые Калифорнийского университета в Беркли выпустили AI-модель Sky-T1-32B-Preview с открытым кодом и способностью к рассуждению.
Авторы рассказали что обучили Sky-T1 за 450 долларов, при том что обычно обучение подобной модели обходится в миллионы. Таких низких затрат удалось добиться из-за использования синтетических данных. Данные для обучения сгенерировала модель QwQ-32B-Preview от Alibaba, затем GPT-4o-mini провела рефакторинг и привела их в более подходящий формат.
В ряде математических бенчмарков Sky-T1-32B-Preview превзошла o1-preview от OpenAI.
Данные и код опубликованы в блоге проекта: https://novasky-ai.github.io/posts/sky-t1/
https://techcrunch.com/2025/01/11/researchers-open-source-sky-t1-a-reasoning-ai-model-that-can-be-trained-for-less-than-450/
🔥2