Мысли об ИИ

На загнивающих западах по сей день шумиха из-за Sora 2, для понимания масштаба — скандал с Голливудом, и так себя и не исчерпал

В тоже время гуглы выпустили Veo 3.1 fast, на деле ничего особенного
Для наглядности

Кто может похвастаться Sora 2 вот промпт

К моему удивлению Петя сгенерил (оказывается он умеет видео) почти тоже самое

Курсы условно четырех типов

Обычные курсы на Udemy

Их делают простые люди, иногда спецы, иногда нет, ты тоже можешь сделать, это открытый маркет. Есть полезные, есть как обычно. Можно отобрать отличные по отзывам

Вводные курсы

Как правило это 1-3 часа курсик для первого понимания от крупных компаний. Пример Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence от Amazon

Их надо проходить обязательно чтобы понять нравится ли тебе эта тема и готов ли ты ей посвятить следующие полгода

Курсы сертифицированные

Это курсы основных компаний, в частности, Microsoft и Google, пример https://www.coursera.org/professional-certificates/microsoft-ai-and-ml-engineering

Прохождение такого курса на Курсере дает официальный сертификат, который затем верифицируется в Linkedin, может быть проверен работодателем и т.д.

Такие курсы обычно длятся полгода и представляют собой уже серьезное, де факто предвузовское обучение

Другой пример Microsoft JavaScript Starter Kit Professional Certificate

Сертифицированные курсы с баллами для ВУЗа

Это курсы, которые кроме сертификата засчитываются при желании учиться в американском (британском, австралийском) ВУЗе, где бальная система

Чтобы получить диплом нужно, допустим, 140 баллов. Курс даст 20-30 и засчитается ВУЗом. Это курсы либо от крупных компаний, либо от самих ВУЗов

Например. Курс Google Digital Marketing & E-commerce Professional Certificate по цифровому маркетингу (мастхев в эпоху ии-шек где любой приложение то напишет, да продать его не сможет) длится полгода, дает профессиональный сертификат и баллы для диплома ибо засчитывается в следующих ВУЗах



Или уже упомянутый полугодовой курс Microsoft AI & ML Engineering Professional Certificate — он входит в систему ACE т.е. официально засчитывается по кредитам для ряда колледжей и университетов США, о чем можно узнавать после прохождение

Как пройти обучение — дипломные программы американских ВУЗов доступны онлайн на Coursera. Т.е. можно получить диплом полностью удаленно. Но это будет серьезное университетское обучение с соответствующей стоимостью, порядка 10-15 тысяч долларов в год для 3-4 летней программы

Делать это, понятно, не обязательно, просто проходишь курс и будешь знать что ты сделал немало — это засчитается для американского университета, если тебе когда-то понадобится. Сами же курсы по курсера+ идут по подписке

Итого

Просто курсы
Вводные курсы
Сертифицированные курсы
Сертифицированные курсы (для ВУЗа)

Выбираешь что тебе надо и пошел. Для прохождение курса надо сдавать тесты. Все онлайн, жопу поднимать не надо

Уау!! Спасибо!!!
А ты пробовал какие-нибудь проходить? Я видел, кажется, ты писал, что проходишь обучение(я). Извини, что спрашиваю, у меня наверняка в скринах — копаться надо.
#upd
Тут вы с Automador обсуждали

Я прохожу 2 полугодовых курса от гугла и майкрософта на курсере и вот этот курс тоже от гугла https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

Как много в среднем времени тратишь в день на это?

ndr

А кого-то побуждают к карьере электрика

Чего не так в карьере электрика? Имеешь че против электриков?

Sanchelo
Напротив, прочат. Если можешь что посоветовать, буду рад) Я люблю копаться в технике, даже скажем чинить и экономить, а провода и пайка
@Sanchelo, как хорошо, что ты ответил. Теперь мне не так страшно эту стезю будет постигать.

Хех... человечек еще что-то может)

Забавный факт: месяц реальной работы над проектом прокачивает скиллы и понимание в сто раз лучше, чем тонны теории и тупое чтиво. Потому что тебе НАДО — надо решить эту долбанную проблему. А твой ИИ — олигофрен, и другой ИИ — олигофрен, а может, дело вообще не в них

Потом ты вдруг понимаешь, как к этому подступиться, и теперь у тебя есть свой «кейс» — решение, которое ты откроешь в следующий раз, если встречаешь что-то похожее. И вот на этих кейсах ты и едешь дальше — на своей красной «Феррари» без тормозов, пытаясь ей управлять.

Но есть одна мааааааленькая проблемка, и сидит она в тебе.
Сейчас не нужны длинные статьи, которые жрут кучу времени — ИИ тебе всё разжует как для нубаса.
Но если у тебя нет своего видения, если ты не любишь создавать, то он тебе не поможет — потому что ты не сможешь помочь ему. Вот такой вот парадокс

Сами курсы рассчитаны, по программе, на 1 час в день. Я трачу где-то полтора, на 2 курса получается 2-3 часа/день

да, ровно как и reverse engineeringмасштабируемость

Радует что сам по себе machine learning не настолько сложный, как его рисуют. Статистика, линейная алгебра, calculus на минималках, векторы, матрицы и базовые навыки в том же Питоне. Что в принципе не является чем-то недостижимым. Не так страшен волк как его рисуют

Учитывая что есть полно крутых ресурсов по типу Khan Academy

Имея рядом бессмертного помощника растолкующего любую фразу и любую формулу вообще больше нет в мире ничего сложного

Теперь сложности не с ними, хех, а с нами, с тугостью сознания. Если математика плохо шла в школе, ибо совок умеет делать солдат, а не свободных и думающих людей, этот сапог в голове мешает познать эти все материи как светлую такую головоломку

Поэтому трудности я вижу в себе изучая это все, психологические все как одна. А так-то сами темы абсолютно не сложные, что такое сложность — любая самая сложная проблема на Земле разбивается на простейшие подзадачи. Сложность это сумма малых элементарных вещей

Уже ранее обсуждалось что школы в текущем виде — это самый настоящий бред. Ибо и правда становится обидно за эти выброшенные годы жизни. И когда тебе в голову вбивали что ты просто тупой и не понимаешь математику. Хотя оказалось что просто кто-то (много кто) понятия не имеет как заинтересовать ученика. Я убежден что любой может выучить что угодно если его замотивировать достаточно. Сложные темы сложные потому что там тяжело держать высокий уровень мотивации, если учиться по дефолтным лекалам

Нужно найти для себя индивидуальный подход. Визуальный, креативный. И чтобы постоянно практика и примеры были перед носом, из реального мира

Сейчас в инстаграме появляется образовательный медицинский контент, в виде мемов с котами и чем угодно. Вроде бред, а по факту легко запоминается. Кальций, железо — хм, ну там был мем я помню что кальций — это здоровая накаченная собака, а железо — всратая собака. Понятно, вспомнил. Кальций и железо конкурируют друг с другом и кальций побеждает

Или что время — это base-60 система в секундах. 10 минут и 5 секунд — это 10 раз надо взять по 60^1 и 5 раз взять по 60^0. И вообще, в древнем Вавилоне эту систему очень любили и много использовали. И тут уже ИИ должно накидывать кучу интересных фактов, картинок, примеров. Вот прям погрузить в этот Вавилон того времени. После этого какие-то там бинарные и прочие системы покажутся проще простого

Мы не чмо. Нас просто плохо учили. И нужно под себя индивидуальную ИИ-школу строить

не ну, вы тоже не перегибайте, я не пойду к стоматологу гпт-шнику или я бы не пустил к ядерному реактору химика который в нейронке по ходу дела чето узнаёт)

Речь о том что ИИ меняет парадигму образования

И можно попробовать, например, получить новое высшее, сертифицированное или вообще в любых отраслях, за которые ты бы раньше не взялся

Но теперь имея всемогущего копилота под рукой, т.е. репетитора который доступен 24/7, можно взяться за любую образовательную задачу, о которой раньше ты и подумать не мог, ибо думал что слишком сложно

Стоматологи же и т.д. используют гпт массово. Разница лишь в сумме практического опыта, он набирается

ИИ это просто учебник стал «живым», интерактивным, бесплатным и доступным 24/7. Самое время этим воспользоваться

@ndr
А как ты справляешься с тем, что ИИ игнорит правила, которые ему прописали?

Flyknit

Системные промпты, разбивка на подзадачи и субагенты

В Клод Коде сначала делается /init он формирует карту всего проекта в .md далее берешь субагента /agents, /todos и пошоль

Методологию такую можно юзать для любых иишек. Чем более однозначными и простыми будут задачи и чем детальнее карта проекта тем лучше

Идеально под каждую задачу чистить контекст, в клод коде /clear и следующая, ну это обычно субагенты делают

В обычных иишках просто открывать новый чат под задачу и не тащить старый контекст

Тренды в цифровом маркетинге следующие — трафик из GPT и Perplexity конвертится в 4.4 раза (!) выше, чем с Гугла

Люди все меньше ищут руками, постепенно отказываются от «гугления», «серфинга» и бесполезной траты времени на кучи говносайтов

Спросил кроссовки Nike — получил оффер от ИИ — в нем же купил — доставка уже в дверях

Альфа смещается в LLMO (Large Language Model Optimization) — то, что приходит на смену SEO. Теперь оптимизируют не для людей и не для роботов гугла, а для GPT и Пети. Структурируя свои данные строго для них

Здесь тоже проведена такая незаметная оптимизация и для Петь добавлен специальный формат данных, чтобы им удобно было шариться по форуму. Результаты видны в статистике — заходы из ГПТ и Пети составляют уже до трети (!) от всего трафика форума

Эпоха гугления завершается

о как, ничего себе

Как вариант для самых простых задач — это маленькие модели типа SmolLM. Т.е. ты просто выстраиваешь структуру в виде оркестрирование и дробления задач. И на самый нижний уровень просто тупую модель пихаешь. Самый умный у тебя будет оркестратор (reasoning/thinking модель). Его гнобишь системными промптами, чтоб не выпендривался. И на каждый уровень ниже просто ставишь модель все тупее и тупее, чтобы выполняли ровно то что нужно.

Грубо говоря, не выбирай умные модели если того не требует задача

Круто. Одно дело когда говорящие головы про какие-то тренды трындят, а другое — реальный, живой кейс. Ты какие-то курсы на эту тему проходил? Или можешь порекомендовать что-то толковое по этой теме что реально дало результат? Спасибо

Точно также как с криптой делаю — сидишь читаешь твитор/редит. Тащищь абсолютно все интересно описанные темки с реальными кейсами. Внимательно читаешь комменты — самое ценное всегда в комментах

Золото коммента это «да, но...» после «но» начинает альфа. Все пихаешь себе в Обсидиан, все ношки, все кейсы, все структуры

Начинаешь реализовать, ошибка ошибка попадание

Прррррофит

ndr

Принято. Спасибо. Буду ковырять палкой. Как раз прокрастинировал разбор этой темы, а тут подкинул кейс для мотивации

Структурированным курсам неоткуда взяться, этой теме считай год. Только в этом году люди стали использовать ИИ интерфейсы и агентские браузеры

Сейчас все с колес, все на практике, любой курс устареет на момент выхода

А курсы в 30е послушаем, будет очень интересно. А теперь значица аткройте окошко... вот это называеца «агент»... нажмите кнопку INIT... о, ваш агент улыбнулся — это хорошее начало!

Не знаю, кто-то уже писал о методах адаптации ответов модели под себя или нет, поэтому возможно повторюсь, заранее сорри.

Небольшая предыстория. Мне до зубной боли надоело каждый раз начиная новый чат с новой моделью объяснять ей как именно мне отвечать. Что не надо подхалимничать, лить мне мед в уши, закидывать психологии или неуместного юмора итд. Объяснение системным промтом немного улучшало ответы и кратно уменьшало время работы, но далеко не идеально.
Пока я не решил пройти KSP — тест (Kognitive System Profiling). Это не психологический тест в классическом смысле, а скорее кастомный когнитивно-поведенческий анализ, который позволяет определить:
1. Тип мышления (структурный, экспериментальный, интуитивный, прагматичный итд).
2. Алгоритм действий под неопределённостью.
3. Эмоциональную архитектуру — как вы проживаете ошибки, риск, успех.
4. Режимы продуктивности (цикличность, перегрев, восстановление).
5. Операционную стратегию — как эффективнее принимать решения, обучаться, взаимодействовать и управлять энергией.

На выходе получается операционный профиль личности, который мало того что будет очень полезен для личного пользования, так ещё и замечательно записывается как системный промт. И качество работы с таким промтом выходит на совершенно другой уровень.

Первые впечатления:

Стало в разы меньше уточняющих вопросов от меня модели и как следствие значительная экономия токенов.

Сами ответы персонализированы как никогда. Практически полностью ушли «паразитные» фразы типа «давай разберёмся вместе» или «отличный вопрос, ты на верном пути» или это типичное гптшное «я понимаю твои чувства» (що ты там понимаешь, кек))

Тест можно пройти на ресурсах типа Relaza.com или же прям с моделью. Лучшие результаты для меня показал gpt5. Клод полез излишне в философию, и рефлексию.

В общем я доволен)
Может быть кому-то тоже будет полезно

Вот промт для гпт5:

Проведи со мной KSP-тест (Cognitive System Profiling).
Цель — определить мой когнитивно-системный профиль личности:
как я обрабатываю информацию, принимаю решения, обучаюсь, реагирую на ошибки и взаимодействую с людьми.

Не используй шаблонные типологии вроде MBTI или Big Five.
Строй индивидуальную модель мышления и поведения на основе ответов.

Раздели тест на 5 блоков:
1) когнитивное ядро (мышление и восприятие),
2) эмоциональная архитектура,
3) динамика решений и рисков,
4) социальное взаимодействие,
5) сценарий реализации (работа, цели, продуктивность).

После завершения всех блоков выдай итоговый профиль:
— тип личности (в инженерно-прикладном описании);
— когнитивная структура (ведущие функции и паттерны);
— сильные и слабые стороны;
— операционная стратегия (как действовать, обучаться, восстанавливаться);
— рекомендации по применению в работе, обучении, финансах и жизни.

Пиши структурно, логично и без психологических клише.

Парни, мне страшна

И дело не в том что это практически никак не отличимо визуально от реальности, а в том НАСКОЛЬКО подобного слопа навалом абсолютно везде. Я раз 20 пересмотрел пытаясь заметить хоть одну деталь, хоть что-то что выдавало бы синтетику и единственное что спорно это физика воды (видно как волны и колебания слишком малы для того физического воздействия которое на воду оказывается. И...все. (Сюжет, понятно дело, не в счет)

Может теория мертвого интернета вовсе не теория...

собсно это и есть вопрос этики, первые звоночки

Новость выше надо читать как «OpenAI и Сэм лично читает ВСЕ твои переписки» и также знает твои паспортные данные, ибо ты ж зарегистрирован, оплачиваешь со своей карты, непрерывно делишься личными переживаниями и интимными подробностями

В офисе OpenAI наверняка есть стена плача для самых неудачников, над которыми все ржут и в которых кидают дротики

ndr
я бы еще и ставки сразу прикрутил к такой стене, ну а там и монетизация, трансляция, ну вы поняли

уйди красиво и на публику аки гладиатор чтобы дочурке на школу заработать
о дивный новый мир

smellmybum
Не могу понять где я что пропустил, уже возвращался на несколько страниц назад, но так и не нашёл, толи уже глаз замылился от информации, короче ребят сокращение БД расшифруйте , в вашем диалоге с Андреем много раз упоминается.

Ага я тоже посмотрел такие истории, прикольно, корова спасла котенка и вот вместе они ходят в школу

Вообще мне нравится. Реализм тут непричем. Это буквально сказка, просто визуальная. Нам всем в детстве читали про колобка, а это ж абсолютный треш, попробуйте перечитать его во взрослом возрасте, адище вот и выросли дебилами

Сказки это символизм который мы визуализируем в голове, теперь можно визуализировать в реале, это здорово. Первое что надо таким образом экранизировать это любимые рассказы например, а потом и книги

Пока это чудовищно дорого по компьюту, так что пока истории такие. Миллионы просмотров не случайность, люди смотреть будут, мы все такое любим

Сказку надо уметь рассказать, так что они тоже будут очень сильно отличаться в зависимости от умения визуального сторителлера. Сказочник с 5 ИИ под капотом это уже новая профессия