AI Mindset
Пераслаў з:
Malakhoverse
09.04.202513:27
Этика искусственного интеллекта. Сегодня
На мой взгляд, статус ведущего образовательного продукта в сфере ИИ на русском языке принадлежит AI Mindset Саши Поваляева и Глеба Калинина. Ребята делают важные вещи и сами, плюс привлекают много людей, которым есть что сказать в своих нишах. И сегодня моя очередь говорить ☺️: более точно, я веду внутренний трек, посвящённый этике и социальным аспектам ИИ.
Мне кажется, это абсолютно фундаментальная и касающаяся каждого тема. Настолько важная, что мы решили сделать сегодняшний эфир открытым — я буду рад всем, и постараюсь ответить на все вопросы, релевантные теме занятия. На самом деле, я планирую затронуть больше тематик, от политэкономии до социологии и психологии, но этика будет выступать гравитационным центром повествования. Мы начнём с самого фундаментального уровня и перейдем к насущным вопросам, включая приватность данных, алгоритмическую дискриминацию, копирайт и переосмысление авторства и многое другое.
Эфир сегодня в 16:00 CET / 17:00 по Москве. Ссылочка на Zoom.
На мой взгляд, статус ведущего образовательного продукта в сфере ИИ на русском языке принадлежит AI Mindset Саши Поваляева и Глеба Калинина. Ребята делают важные вещи и сами, плюс привлекают много людей, которым есть что сказать в своих нишах. И сегодня моя очередь говорить ☺️: более точно, я веду внутренний трек, посвящённый этике и социальным аспектам ИИ.
Мне кажется, это абсолютно фундаментальная и касающаяся каждого тема. Настолько важная, что мы решили сделать сегодняшний эфир открытым — я буду рад всем, и постараюсь ответить на все вопросы, релевантные теме занятия. На самом деле, я планирую затронуть больше тематик, от политэкономии до социологии и психологии, но этика будет выступать гравитационным центром повествования. Мы начнём с самого фундаментального уровня и перейдем к насущным вопросам, включая приватность данных, алгоритмическую дискриминацию, копирайт и переосмысление авторства и многое другое.
Эфир сегодня в 16:00 CET / 17:00 по Москве. Ссылочка на Zoom.
13.03.202513:06
лаборатории AI mindset 🤖
В конце марта (18 и 24 числа) у нас стартуют сразу две лаборатории! Наши программы проверены временем. С 2022 года мы провели 10+ потоков и их прошли более 300 человек. Как всегда, это 4-6 недель активной практики, еженедельных воркшопов, совместного коворкинга и office hours.
AI Mindset Lab — теперь это не просто работа с AI инструментами, а полноценные рабочие процессы и создание продуктов. Участники предыдущих потоков создали сервисы для анализа эмоционального состояния по голосу, системы для автоматизации работы с данными и контентом, множество личных ассистентов и агентов.
Obsidian [Knowledge Lab] — про умное управления знаниями. Вы научитесь создавать свой «второй мозг», обогащенный возможностями AI, и превращать информацию в структурированные знания, настроите поток сбора информации.
Более подробно о треках и обеих лабораториях можно узнать почитать на сатах или написать нашему боту.
[спросить у бота]
но главная фишка этого потока — наши треки! За последние потоки мы создали настоящую экосистему лабораторий, где основными авторами стали сами участники и приглашенные эксперты. В этот раз мы запускаем расширенные треки, каждый из которых — мини-лаборатория со своим фокусом:
🔎 research track: системная работа с информацией с Аглаей Черемных (Independent Researcher & Research Lead, GoTech Innovation). Аглая организовала более 200 исследований для крупнейших компаний.
⚙️automation track: освобождение времени для новых идей с Леной Шакуровой (основательница ParsLabs и платформы Chatbotly) и Сергеем Хабаровым (эксперт по системному подходу к автоматизации) – @alliknowisthatidontknownothing
🔃 startup track: от идеи до запуска технологического бизнеса с командой предпринимателей:
- Гоша Левин (основатель CRMchat ai с опытом привлечения $2.5M и успешной продажи компании) расскажет, когда и как привлекать инвестиции и правильно оценивать стартап – @gosha_from_the_block
- Мик Вайсман (предприниматель и разработчик запустивший более 10 стартапов) поделится проверенными фреймворками для валидации идей и создания MVP с использованием современных технологий – @wisemantalks
- Саша Стельмах (бизнес-ментор, построивший компанию со штатом 150 человек и оценкой $15M+) проведет мастермайнд, чтобы помочь участникам разобраться с текущими вопросами по проектам - @AhaStelmakha
- Максим Журило (со-основатель UK-based стартапа Stayf.app, в прошлом основатель I Love Supersport, Ironstar) расскажет о поиске кофаундеров, команды и инвестиций в глобальном мире.
📸 ethics track: от этики до будущего человечества с Александром Малаховым. Исследование AI через призму гуманитарных наук и философии. – @malaverse
🎓 logos track: философия и творческое мышление с группой философов-практиков. Методы фрирайтинга, разбора мифов, и анализа парадоксов.
👨🎨 imagine track: развитие воображения и генерация идей с Глебом Калининым и Юлией Катан . Вы раскроете свою нейропластичность и научитесь генерировать креативные идеи. – @aurotic_agent
Будем рады вас видеть на ближайших потоках! Команда AI Mindset 🤖
В конце марта (18 и 24 числа) у нас стартуют сразу две лаборатории! Наши программы проверены временем. С 2022 года мы провели 10+ потоков и их прошли более 300 человек. Как всегда, это 4-6 недель активной практики, еженедельных воркшопов, совместного коворкинга и office hours.
AI Mindset Lab — теперь это не просто работа с AI инструментами, а полноценные рабочие процессы и создание продуктов. Участники предыдущих потоков создали сервисы для анализа эмоционального состояния по голосу, системы для автоматизации работы с данными и контентом, множество личных ассистентов и агентов.
Obsidian [Knowledge Lab] — про умное управления знаниями. Вы научитесь создавать свой «второй мозг», обогащенный возможностями AI, и превращать информацию в структурированные знания, настроите поток сбора информации.
Более подробно о треках и обеих лабораториях можно узнать почитать на сатах или написать нашему боту.
[спросить у бота]
но главная фишка этого потока — наши треки! За последние потоки мы создали настоящую экосистему лабораторий, где основными авторами стали сами участники и приглашенные эксперты. В этот раз мы запускаем расширенные треки, каждый из которых — мини-лаборатория со своим фокусом:
🔎 research track: системная работа с информацией с Аглаей Черемных (Independent Researcher & Research Lead, GoTech Innovation). Аглая организовала более 200 исследований для крупнейших компаний.
⚙️automation track: освобождение времени для новых идей с Леной Шакуровой (основательница ParsLabs и платформы Chatbotly) и Сергеем Хабаровым (эксперт по системному подходу к автоматизации) – @alliknowisthatidontknownothing
🔃 startup track: от идеи до запуска технологического бизнеса с командой предпринимателей:
- Гоша Левин (основатель CRMchat ai с опытом привлечения $2.5M и успешной продажи компании) расскажет, когда и как привлекать инвестиции и правильно оценивать стартап – @gosha_from_the_block
- Мик Вайсман (предприниматель и разработчик запустивший более 10 стартапов) поделится проверенными фреймворками для валидации идей и создания MVP с использованием современных технологий – @wisemantalks
- Саша Стельмах (бизнес-ментор, построивший компанию со штатом 150 человек и оценкой $15M+) проведет мастермайнд, чтобы помочь участникам разобраться с текущими вопросами по проектам - @AhaStelmakha
- Максим Журило (со-основатель UK-based стартапа Stayf.app, в прошлом основатель I Love Supersport, Ironstar) расскажет о поиске кофаундеров, команды и инвестиций в глобальном мире.
📸 ethics track: от этики до будущего человечества с Александром Малаховым. Исследование AI через призму гуманитарных наук и философии. – @malaverse
🎓 logos track: философия и творческое мышление с группой философов-практиков. Методы фрирайтинга, разбора мифов, и анализа парадоксов.
👨🎨 imagine track: развитие воображения и генерация идей с Глебом Калининым и Юлией Катан . Вы раскроете свою нейропластичность и научитесь генерировать креативные идеи. – @aurotic_agent
Будем рады вас видеть на ближайших потоках! Команда AI Mindset 🤖
14.02.202508:55
Большие языковые модели в чём-то повторяют историю микропроцессоров. Если изначально процессор и доступ к его архитектуре предоставляли огромное преимущество, то с развитием технологии процессоры стали взаимозаменяемыми. Большинство людей даже не задумывается о том, какой процессор внутри их телефона, умных часах или пылесосе.
Гораздо большее значение стал играть софт, приложения, работающие на платформе. Люди покупают не компьютеры, а приложения: текстовый процессор, редактор таблиц, игры. Точно так же, никто не будет покупать GPT-5; купят доступ к определенным возможностям вроде управления компьютером и исследований.
Модели уже сейчас становятся взаимозаменяемыми. Для огромного количества операций мне уже сейчас совершенно всё равно, Claude написал код, Deepseek или o3.
Почему разрыв между ЛЛМ так быстро уменьшается?
- Одни и те же источники данных. LLM обучаются на огромных массивах текстовых данных из интернета. Поскольку эти данные в основном общедоступны, компании, обладающие достаточными ресурсами, могут создавать свои собственные LLM, которые будут похожи на остальные решения.
- Инструменты и техники, используемые для обучения LLM, также становятся все более стандартизированными, в том числе благодаря open source. Компаниям будет проще воспроизводить модели, разработанные другими.
- Уменьшение инноваций. По мере того как мы достигаем «стены данных», когда все доступные данные уже были использованы, инновации в области обучения LLM замедляются. В результате становится труднее создавать модели, которые значительно превосходят уже существующие.
- По мере того как LLM становятся все более распространенными, основное внимание смещается с самих моделей на приложения и пользовательские интерфейсы. Компании будут меньше конкурировать за счет производительности LLM, а больше за счет их интеграции в различные платформы и сервисы. OpenAI сейчас — не только исследователь и разработчик, но и в первую очередь продуктовая компания, пытающаяся сохранить и увеличить долю рынка.
Что это значит для компаний?
- Модели перестанут быть дифференциатором. Пользователи уже сейчас выбирают модели более дешевые и производительные. Важным будет оставаться UX и доступ к экосистеме.
- Использование ИИ будет расти. Для компаний, таких как Amazon, коммодизация LLM означает увеличение спроса на вычислительные ресурсы.
- Открытый исходный код станет для многих компаний единственным бюджетным вариантом ворваться в гонку.
Что это значит для нас как для потребителей?
Очень умные специализированные ИИ будут буквально в любом утюге, умном холодильнике, на телефоне — к месту и не к месту. Варианты эти моделей под любые нужды будут появляться постоянно, решая специфические задачи лучше их предшественников и лучше любых больших моделей. Учиться работать с этими система уже сейчас — разумная личная стратегия.
Глеб | Commodization
Гораздо большее значение стал играть софт, приложения, работающие на платформе. Люди покупают не компьютеры, а приложения: текстовый процессор, редактор таблиц, игры. Точно так же, никто не будет покупать GPT-5; купят доступ к определенным возможностям вроде управления компьютером и исследований.
Модели уже сейчас становятся взаимозаменяемыми. Для огромного количества операций мне уже сейчас совершенно всё равно, Claude написал код, Deepseek или o3.
Почему разрыв между ЛЛМ так быстро уменьшается?
- Одни и те же источники данных. LLM обучаются на огромных массивах текстовых данных из интернета. Поскольку эти данные в основном общедоступны, компании, обладающие достаточными ресурсами, могут создавать свои собственные LLM, которые будут похожи на остальные решения.
- Инструменты и техники, используемые для обучения LLM, также становятся все более стандартизированными, в том числе благодаря open source. Компаниям будет проще воспроизводить модели, разработанные другими.
- Уменьшение инноваций. По мере того как мы достигаем «стены данных», когда все доступные данные уже были использованы, инновации в области обучения LLM замедляются. В результате становится труднее создавать модели, которые значительно превосходят уже существующие.
- По мере того как LLM становятся все более распространенными, основное внимание смещается с самих моделей на приложения и пользовательские интерфейсы. Компании будут меньше конкурировать за счет производительности LLM, а больше за счет их интеграции в различные платформы и сервисы. OpenAI сейчас — не только исследователь и разработчик, но и в первую очередь продуктовая компания, пытающаяся сохранить и увеличить долю рынка.
Что это значит для компаний?
- Модели перестанут быть дифференциатором. Пользователи уже сейчас выбирают модели более дешевые и производительные. Важным будет оставаться UX и доступ к экосистеме.
- Использование ИИ будет расти. Для компаний, таких как Amazon, коммодизация LLM означает увеличение спроса на вычислительные ресурсы.
- Открытый исходный код станет для многих компаний единственным бюджетным вариантом ворваться в гонку.
Что это значит для нас как для потребителей?
Очень умные специализированные ИИ будут буквально в любом утюге, умном холодильнике, на телефоне — к месту и не к месту. Варианты эти моделей под любые нужды будут появляться постоянно, решая специфические задачи лучше их предшественников и лучше любых больших моделей. Учиться работать с этими система уже сейчас — разумная личная стратегия.
Глеб | Commodization
27.03.202514:30
logos: философия и мышление в эпоху AI
анонс трека в рамках нашей лабы
мы запустил новый трек в рамках AI Mindset – Logos. Глубинное исследование взаимодействия человеческого мышления и искусственного интеллекта через призму философии.
у нас есть много коммерческих инициатив, но этот трек мы решили сделать бесплатным для внешней аудитории. Мы верим, что философская рефлексия вокруг AI должна быть доступна всем заинтересованным.
этот трек – не про "раскачку мышления" и не про "трансформацию реальности". Это пространство для вдумчивого (и интуитивного) исследования взаимодействия человека и искусственного интеллекта через призму философской рефлексии и практик мышления.
мы будем опираться на ваш повседневный опыт, чтобы вместе задавать и разбираться в сложных вопросах, используя как классические философские инструменты, так и возможности современных AI-технологий.
что мы будем делать:
От повседневности к абстракции
- Начнем с анализа вашего личного опыта взаимодействия с AI
- Будем находить парадоксы и противоречия в обыденных ситуациях
- Перейдем от конкретных ситуаций к философским концепциям
Практики мышления
- Фрирайтинг с последующим AI-анализом
- "Надевание философских шляп" (ролевые игры с позициями разных философов)
- Работа с идиомами, мифами, баснями и парадоксами
Интеграция с AI
- Анализ ваших текстов с помощью AI
- Эксперименты с генерацией текста в различных стилях
- AI как модератор дискуссий и участник ролевых игр
- Создание когнитивных карт и неологизмов
Создание финального артефакта.
- В конце трека мы вместе создадим артефакт(карту, граф, иное), отражающий результаты нашей работы.
- Этот артефакт станет инструментом, к которому вы сможете возвращаться для дальнейшей рефлексии и исследований.
Как присоединиться?
Для участия в треке нужно написать эссе (300-500 слов) на тему:
Какие проблемы/возможности взаимодействия с ИИ для человеческого мышления меня лично задевают и как? Что мне хочется исследовать за месяц еженедельных встреч и занятий?
Количество мест ограничено. Отбор участников будет проводиться на основе присланных эссе.
👩🎨 [заполнить форму и отправить эссе]
Заявки принимаются до 12:00 CET 28.03
Первое занятие: 18:00 CET 28.03
🤖 Alex | AI Mindset Lab
анонс трека в рамках нашей лабы
мы запустил новый трек в рамках AI Mindset – Logos. Глубинное исследование взаимодействия человеческого мышления и искусственного интеллекта через призму философии.
у нас есть много коммерческих инициатив, но этот трек мы решили сделать бесплатным для внешней аудитории. Мы верим, что философская рефлексия вокруг AI должна быть доступна всем заинтересованным.
этот трек – не про "раскачку мышления" и не про "трансформацию реальности". Это пространство для вдумчивого (и интуитивного) исследования взаимодействия человека и искусственного интеллекта через призму философской рефлексии и практик мышления.
мы будем опираться на ваш повседневный опыт, чтобы вместе задавать и разбираться в сложных вопросах, используя как классические философские инструменты, так и возможности современных AI-технологий.
что мы будем делать:
От повседневности к абстракции
- Начнем с анализа вашего личного опыта взаимодействия с AI
- Будем находить парадоксы и противоречия в обыденных ситуациях
- Перейдем от конкретных ситуаций к философским концепциям
Практики мышления
- Фрирайтинг с последующим AI-анализом
- "Надевание философских шляп" (ролевые игры с позициями разных философов)
- Работа с идиомами, мифами, баснями и парадоксами
Интеграция с AI
- Анализ ваших текстов с помощью AI
- Эксперименты с генерацией текста в различных стилях
- AI как модератор дискуссий и участник ролевых игр
- Создание когнитивных карт и неологизмов
Создание финального артефакта.
- В конце трека мы вместе создадим артефакт(карту, граф, иное), отражающий результаты нашей работы.
- Этот артефакт станет инструментом, к которому вы сможете возвращаться для дальнейшей рефлексии и исследований.
Как присоединиться?
Для участия в треке нужно написать эссе (300-500 слов) на тему:
Какие проблемы/возможности взаимодействия с ИИ для человеческого мышления меня лично задевают и как? Что мне хочется исследовать за месяц еженедельных встреч и занятий?
Количество мест ограничено. Отбор участников будет проводиться на основе присланных эссе.
👩🎨 [заполнить форму и отправить эссе]
Заявки принимаются до 12:00 CET 28.03
Первое занятие: 18:00 CET 28.03
🤖 Alex | AI Mindset Lab
10.03.202518:21
В новом выпуске подкаста подводим итоги масштабной лаборатории по искусственному интеллекту, в которой приняло участие около 120 человек. В этот раз, помимо основных ведущих, в программе приняли участие около десяти экспертов – ведущих треков, в рамках которых делились своими знаниями на стыке ИИ и различных областей: от автоматизации до творчества и трендвотчинга.
Откровенно говорим о сложностях обучения столь разнородной аудитории, признавая, что невозможно угодить всем: для кого-то уровень был слишком высоким, для кого-то – недостаточным. Подчеркиваем, что главный принцип лаборатории – самостоятельность. Хотя вокруг много единомышленников, никто не может решить за участника, что для него важно и подходит именно ему.
Отмечаем, что некоторые треки переросли в мини-сообщества, где люди продолжают общаться и после окончания лаборатории. Эту трансформацию от "одноразовых продуктов" к созданию устойчивого сообщества вокруг технологий воспринимаем как большое достижение.
Обсуждаем важность вдохновения и мотивации в обучении новым технологиям, а также необходимость толерантности к ошибкам. Отмечаем, что для эффективного освоения новых инструментов требуется значительное время – не десятки, а сотни часов, но эти инвестиции окупаются, освобождая время для действительно важных вещей в будущем.
В подкасте затрагиваем также философский аспект технологий: как они меняют наше мышление, как помогают или мешают думать, как влияют на нашу идентичность. Делимся наблюдениями о том, как участники расширяют представление о своих возможностях, пробуя новые инструменты и подходы.
В заключение обсуждаем планы на будущее: как развивать лабораторию дальше, как лучше персонализировать обучение и как поддерживать сформировавшееся сообщество. Подкаст будет интересен тем, кто интересуется образованием в сфере ИИ, созданием обучающих программ и комьюнити-билдингом вокруг новых технологий.
Youtube × Spotify × Apple Podcasts × другие сервисы
🤖 Глеб | Alex | Podcast | AI Mindset Lab
Откровенно говорим о сложностях обучения столь разнородной аудитории, признавая, что невозможно угодить всем: для кого-то уровень был слишком высоким, для кого-то – недостаточным. Подчеркиваем, что главный принцип лаборатории – самостоятельность. Хотя вокруг много единомышленников, никто не может решить за участника, что для него важно и подходит именно ему.
Отмечаем, что некоторые треки переросли в мини-сообщества, где люди продолжают общаться и после окончания лаборатории. Эту трансформацию от "одноразовых продуктов" к созданию устойчивого сообщества вокруг технологий воспринимаем как большое достижение.
Обсуждаем важность вдохновения и мотивации в обучении новым технологиям, а также необходимость толерантности к ошибкам. Отмечаем, что для эффективного освоения новых инструментов требуется значительное время – не десятки, а сотни часов, но эти инвестиции окупаются, освобождая время для действительно важных вещей в будущем.
В подкасте затрагиваем также философский аспект технологий: как они меняют наше мышление, как помогают или мешают думать, как влияют на нашу идентичность. Делимся наблюдениями о том, как участники расширяют представление о своих возможностях, пробуя новые инструменты и подходы.
В заключение обсуждаем планы на будущее: как развивать лабораторию дальше, как лучше персонализировать обучение и как поддерживать сформировавшееся сообщество. Подкаст будет интересен тем, кто интересуется образованием в сфере ИИ, созданием обучающих программ и комьюнити-билдингом вокруг новых технологий.
Youtube × Spotify × Apple Podcasts × другие сервисы
🤖 Глеб | Alex | Podcast | AI Mindset Lab
07.02.202517:18
Участвую в AI Mindset Lab — и мышление правда меняется
У меня сложные отношения с LLM как с рабочим инструментом. В конце 2022 года и по понятным общим причинам уровень стресса был довольно высоким, плюс мои собственные обстоятельства явно не способствовали ни интеграции новых знаний, ни восторженному восприятию технологий.
В итоге почти весь 2023 год я лишь несколько раз мельком касался темы и не осознавал, что перемены впереди не как после изобретения интернета, а скорее как после изобретения колеса.
В 2024-м уровень стресса снизился, и я начал потихоньку интегрировать работу с LLM в жизнь — но скорее как "уверенный пользователь ПеКа", а не как пионер.
В начале 2025-го решил, что готов к полному контакту с фронтиром технологий. Не можешь победить — возглавь.
Поэтому пошел в очередной запуск AI Mindset от Глеба Калинина и Александра Поваляева. Ребята формулируют цель проекта так:
Сейчас курс прошел примерно наполовину, но результаты уже есть — и на уровне мышления, и на уровне процессов, и на уровне инструментов.
✅ Оптимизация рутины
Раньше гораздо хуже понимал, где можно автоматизировать процессы. Например, теперь я могу обработать пачку учебных PDF одним скриптом и вытащить нужную информацию, вместо того чтобы вручную перечитывать материалы и выписывать важное.
📡 Лучшее понимание технологий
Я <strike>стал лучше</strike> начал хоть немного разбираться в трендах и деталях: что возможно, а что нет. О многих моделях и инструментах услышал впервые.
🎨 Творческое применение LLM
Начал думать о том, как применять AI для решения своих задач и создания ценности.
Особенно вдохновляет пример ребят: они круто интегрируют инструменты, классно работают с информацией и знаниями.
В плане эмоций пока эмоциональные качели: шатает от восторга ("Ничего себе, и так можно!") до экзистенциального ужаса ("Меня реально заменит ИИ?!"). Но я справляюсь и продолжаю интеграцию.
Я решил выстраивать свою работу на пересечении трех доменов: коучинг, IFS-терапия и AI. Каждый из них обладает огромным потенциалом, и это будет мой персональный коктейль.
Что уже сделал
🎤 Голосовые заметки
Начал активно пользоваться голосом для экономии времени. К примеру, записываю аудиосообщения на улице, расшифровываю, дорабатываю в ChatGPT и загружаю в Obsidian. Получаются обширные дневниковые записи с датами, темами и инсайтами. Похожим образом готовлю материалы для блога.
📊 Анализ данных
Хотя Python я почти забыл, с помощью ChatGPT подключился к данным в Google Sheets через API и проанализировал записи о сессиях.
💰 Финансовые модели
Совместно с ChatGPT сделал две финансовые модели для коучинговой практики — попроще и посложнее. В результате полностью обновился фреймворк работы с финансами и планированием.
💬 Отзывы клиентов
Собрал все отзывы о коучинге, попросил ChatGPT сделать обзор. Усредненное описание того, что клиенты ценят и какую я даю ценность, растрогало сильнее, чем отдельные отзывы, плюс кое-что пригодилось для маркетинга.
📝 Промты для анализа сессий
Провел несколько итераций улучшения промтов для анализа клиентских сессий — качество вывода становится всё глубже.
💡 AI-ассистент для практики
Сейчас работаю над AI-ассистентом на no-code/low-code платформе.
В общем, участие в лаборатории уже окупилось. А впереди еще несколько встреч.
P.S. В AI Mindset собрались очень крутые люди, и потенциал для нетворкинга колоссальный. У меня даже больше FOMO на общение, чем на технологии — хочется не упустить возможности для совместных движух. 🚀
У меня сложные отношения с LLM как с рабочим инструментом. В конце 2022 года и по понятным общим причинам уровень стресса был довольно высоким, плюс мои собственные обстоятельства явно не способствовали ни интеграции новых знаний, ни восторженному восприятию технологий.
В итоге почти весь 2023 год я лишь несколько раз мельком касался темы и не осознавал, что перемены впереди не как после изобретения интернета, а скорее как после изобретения колеса.
В 2024-м уровень стресса снизился, и я начал потихоньку интегрировать работу с LLM в жизнь — но скорее как "уверенный пользователь ПеКа", а не как пионер.
В начале 2025-го решил, что готов к полному контакту с фронтиром технологий. Не можешь победить — возглавь.
Поэтому пошел в очередной запуск AI Mindset от Глеба Калинина и Александра Поваляева. Ребята формулируют цель проекта так:
Начните ежедневно пользоваться инструментами, выработайте привычку и способ мыслить о мире, бизнесе, работе и себе в парадигме AI.
Сейчас курс прошел примерно наполовину, но результаты уже есть — и на уровне мышления, и на уровне процессов, и на уровне инструментов.
✅ Оптимизация рутины
Раньше гораздо хуже понимал, где можно автоматизировать процессы. Например, теперь я могу обработать пачку учебных PDF одним скриптом и вытащить нужную информацию, вместо того чтобы вручную перечитывать материалы и выписывать важное.
📡 Лучшее понимание технологий
Я <strike>стал лучше</strike> начал хоть немного разбираться в трендах и деталях: что возможно, а что нет. О многих моделях и инструментах услышал впервые.
🎨 Творческое применение LLM
Начал думать о том, как применять AI для решения своих задач и создания ценности.
Особенно вдохновляет пример ребят: они круто интегрируют инструменты, классно работают с информацией и знаниями.
В плане эмоций пока эмоциональные качели: шатает от восторга ("Ничего себе, и так можно!") до экзистенциального ужаса ("Меня реально заменит ИИ?!"). Но я справляюсь и продолжаю интеграцию.
Я решил выстраивать свою работу на пересечении трех доменов: коучинг, IFS-терапия и AI. Каждый из них обладает огромным потенциалом, и это будет мой персональный коктейль.
Что уже сделал
🎤 Голосовые заметки
Начал активно пользоваться голосом для экономии времени. К примеру, записываю аудиосообщения на улице, расшифровываю, дорабатываю в ChatGPT и загружаю в Obsidian. Получаются обширные дневниковые записи с датами, темами и инсайтами. Похожим образом готовлю материалы для блога.
📊 Анализ данных
Хотя Python я почти забыл, с помощью ChatGPT подключился к данным в Google Sheets через API и проанализировал записи о сессиях.
💰 Финансовые модели
Совместно с ChatGPT сделал две финансовые модели для коучинговой практики — попроще и посложнее. В результате полностью обновился фреймворк работы с финансами и планированием.
💬 Отзывы клиентов
Собрал все отзывы о коучинге, попросил ChatGPT сделать обзор. Усредненное описание того, что клиенты ценят и какую я даю ценность, растрогало сильнее, чем отдельные отзывы, плюс кое-что пригодилось для маркетинга.
📝 Промты для анализа сессий
Провел несколько итераций улучшения промтов для анализа клиентских сессий — качество вывода становится всё глубже.
💡 AI-ассистент для практики
Сейчас работаю над AI-ассистентом на no-code/low-code платформе.
В общем, участие в лаборатории уже окупилось. А впереди еще несколько встреч.
P.S. В AI Mindset собрались очень крутые люди, и потенциал для нетворкинга колоссальный. У меня даже больше FOMO на общение, чем на технологии — хочется не упустить возможности для совместных движух. 🚀
24.03.202513:39
Хотите помочь нам строить лучшие среды для освоедние ии-инструментов? Мы ищем асситента, присоединяйтесь.
03.03.202517:48
Птицы, рыбы, насекомые и другие животные объединяются в большме группы, чтобы эффективнее добывать пищу, обеспечивать себе защиту и решать сложные задачи.
Роевой интеллект (swarm intelligence) — таким термином описывают коллективное поведение, увеличивающее интеллект больших децентрализованных групп. Вспоминаем муравьев, обошедших в решении задачи группу людей (впрочем, один человек всё равно оказывается умнее).
Могут ли люди проявлять роевой интеллект? Безусловно, да — от скоординированного движения толпы, адаптирующейся под изменения среды, до масштабных децентрализованных проектов с открытым кодом.
Создатели платформы Thinkscape задались вопросом — возможно ли повысить коллективный интеллект человека?
Мы знаем, что эффективное обдумывание в формате беседы (conversational deliberation) — когда группе нужно что-то спланировать или принять решение — наиболее комфортно проходит в группе от 4 до 7 человек. В таком формате каждый получает возможность внести свой вклад в разговор.
Thinkscape предлагает разбивать большие группы людей (сейчас до 400 человек, но в перспективе — безлимитно) на группы по 4-7 человек, наподобие breakout rooms в Зуме. Каждая группа ведёт отдельное обсуждение на заданную тему. Разговоры всех групп в реальном времени мониторит и анализирует ИИ-агент, обнаруживая в разговоре консенсусы, несогласие и инсайты. Эти данные передаются всем агентам, которые делятся ими с участниками других групп.
Например, если группа обсуждает планирование большого пикник, агент может периодически указывать на нюансы, упомянутые в других группах, но упущенные в этой, например, что делать в случае плохой погоды.
Как рассказывают в интервью один из создателей, доктор Луис Розенберг, одним из самых сложных аспектов, помимо разработки, была калибровка того, когда и что именно говорит агент. Агент вмешивается слишком часто? Это воспринимается навязчиво. Люди, со слов Розенберга, воспринимают агентов как полноценных участников разговора, и доверие здесь — ключевой фактор.
В небольшом исследовании группы в 75 человек, участники отметили, что такой формат был эффективней, чем простые чаты, был более продуктивным, чем сессии мозгового штурма, способствовал появлению идей более высокого качества, более сильное чувство причастности к итоговым решениям, ощущение, что их голоса были лучше услышаны.
Пока Thinkscape работает в закрытом режиме, но можно записаться на участие в тестовых разговорах.
🤖 Глеб | Swarm Intelligence | Conversational deliberation
Роевой интеллект (swarm intelligence) — таким термином описывают коллективное поведение, увеличивающее интеллект больших децентрализованных групп. Вспоминаем муравьев, обошедших в решении задачи группу людей (впрочем, один человек всё равно оказывается умнее).
Могут ли люди проявлять роевой интеллект? Безусловно, да — от скоординированного движения толпы, адаптирующейся под изменения среды, до масштабных децентрализованных проектов с открытым кодом.
Создатели платформы Thinkscape задались вопросом — возможно ли повысить коллективный интеллект человека?
Мы знаем, что эффективное обдумывание в формате беседы (conversational deliberation) — когда группе нужно что-то спланировать или принять решение — наиболее комфортно проходит в группе от 4 до 7 человек. В таком формате каждый получает возможность внести свой вклад в разговор.
Thinkscape предлагает разбивать большие группы людей (сейчас до 400 человек, но в перспективе — безлимитно) на группы по 4-7 человек, наподобие breakout rooms в Зуме. Каждая группа ведёт отдельное обсуждение на заданную тему. Разговоры всех групп в реальном времени мониторит и анализирует ИИ-агент, обнаруживая в разговоре консенсусы, несогласие и инсайты. Эти данные передаются всем агентам, которые делятся ими с участниками других групп.
Например, если группа обсуждает планирование большого пикник, агент может периодически указывать на нюансы, упомянутые в других группах, но упущенные в этой, например, что делать в случае плохой погоды.
Как рассказывают в интервью один из создателей, доктор Луис Розенберг, одним из самых сложных аспектов, помимо разработки, была калибровка того, когда и что именно говорит агент. Агент вмешивается слишком часто? Это воспринимается навязчиво. Люди, со слов Розенберга, воспринимают агентов как полноценных участников разговора, и доверие здесь — ключевой фактор.
В небольшом исследовании группы в 75 человек, участники отметили, что такой формат был эффективней, чем простые чаты, был более продуктивным, чем сессии мозгового штурма, способствовал появлению идей более высокого качества, более сильное чувство причастности к итоговым решениям, ощущение, что их голоса были лучше услышаны.
Пока Thinkscape работает в закрытом режиме, но можно записаться на участие в тестовых разговорах.
🤖 Глеб | Swarm Intelligence | Conversational deliberation
24.03.202513:39
Субъективный хит-парад ИИ-инструментов и сервисов, выпуск 01
В новой рубрике коротким списком делимся инструментами, которыми пользуемся каждый или почти каждый день. Добавляйте ваши варианты в комментариях.
Whispr Flow. Голосовой ввод done right. Умеет качественно расшифровывать аудио на нескольких языках, сам пополняет словарь, умеет выполнять ии-команды над выбранным текстом. Простая штука, но пользуюсь есть сотни раз в день. Есть версии для Windows и Mac, iOS дают тестировать платным пользователям.
Sesame conversational voice. Голосовой интерфейс будущего. Диалоги, которые хочется продолжить сразу же, как он закончится. Увы, пока что не продукт, а технологическое демо. Их отрытая модель
ChatGPT4.5. Интересные изменения произошли в работе с языком. Скармливаю ему несколько своих текстов, текст на английском, прошу перевести, и получаю результат, в котором впервые за всю нашу историю не хочется исправить почти ничего. Если текст не художественный — оптимально.
Grok. Я вынужден признать, что ЛЛМ Маска сейчас on par или лучше и OpenAI, из «коробки» умеет быстро искать в интернете, дает щедрые лимиты на deep research — благодаря нему, для меня deep research стал почти таким же привычным, как простой поиск. Когда это быстро и бесплатно, начинаешь пользоваться. Важное уточнение: свежее исследование показывает, что ни один deep research не может заменить ручной поиск — принимать решение на основании таких не стоит, во всяком не из одного рисерча).
Manus. Взорвавший интернет китайский ии-агент, который автономно решает задачи по поиску и обработке информации, написанию кода, создания презентаций, конвертации данных и даже тренировке простеньких нейросетей, как когда-то Devin. У агента есть изолированная виртуальная машина с ОС Ubuntu и правами на запуск написанного софта. Внутри агента, как выяснилось, Claude 3.7 с доступом к 29 инструментам, и работает он совсем не так безукоризненно, как хотелось бы (например, зависает, вероятно, из-за высокой нагрузки, или галлюцинирует), но всё это не важно. Совершенно очевидно, что манусоподобные агенты станут еще более способными (например, простое сочетание агента + MCP открывает почти бесконечные возможности для этих самых агентов). Пока что тормозить прогресс будут цены. Постоянно работающий агент — это не просто футуристично, но и требует энергии и серверных мощностей, но соприкоснуться.
Goose. Джек Дорси, основатель Твиттера, делает новый продукт с открытым кодом — локального ии-агента. Он тоже умеет пользоваться инструментами (например, на Маке может делать скриншоты или управлять календарем), писать и выполнять код, интегрироваться с MCP-серверами. Похож на OpenInterpreter и Aider.
Генерация картинок с Gemini 2.0. Cовершенно новый опыт. Новая мультимодальная нейросеть Гугла умеет то, что раньше было невозможно. Отмечу работу с текстом — прогресс и по сравнению с Flux, можно добавлять длинные тексты. Кажется, не так далеко до качественного генеративного дизайна. Доступно через AI Studio.
Windsurf. ИИ-редактор кода, ставший для меня вторым домом после Obsidian. Подключил к нему MCP, и теперь, например, я ставлю задачу на исследование, а MCP-сервер сам её решает, и закрывает по завершении. Когда в первый раз понял, что софт тебе не только помогает задачки декомпозировать, а реально их решить и сразу же закрыть — осознал, насколько это будет частью нашей реальности уже в ближайшие годы. Самовыполняющаяся работа? Будем еще от этого отбиваться. Windsurf рекомендую, больше чем Cursor, хотя и оба хороши. Для работы со знаниями и кодом — в этой среде особенно легко к нему переходить. За мои несколько месяцев с Windsurf, он стал значительно автономнее, и чаще без моего вмешательства справляется с ошибками.
Claude 3.7. Новая версия по-прежнему любимой по стилю и эстетике коммуникации модель. Вместе с MCP Claude из чат-бота превращается в мощного агента — легко и быстро можно загружать контент из внешних источников, управлять файловой системой и внешним софтом вроде blender, искать в интернете и по локальным файлам.
🤖 Глеб | AI Tools
В новой рубрике коротким списком делимся инструментами, которыми пользуемся каждый или почти каждый день. Добавляйте ваши варианты в комментариях.
Whispr Flow. Голосовой ввод done right. Умеет качественно расшифровывать аудио на нескольких языках, сам пополняет словарь, умеет выполнять ии-команды над выбранным текстом. Простая штука, но пользуюсь есть сотни раз в день. Есть версии для Windows и Mac, iOS дают тестировать платным пользователям.
Sesame conversational voice. Голосовой интерфейс будущего. Диалоги, которые хочется продолжить сразу же, как он закончится. Увы, пока что не продукт, а технологическое демо. Их отрытая модель
ChatGPT4.5. Интересные изменения произошли в работе с языком. Скармливаю ему несколько своих текстов, текст на английском, прошу перевести, и получаю результат, в котором впервые за всю нашу историю не хочется исправить почти ничего. Если текст не художественный — оптимально.
Grok. Я вынужден признать, что ЛЛМ Маска сейчас on par или лучше и OpenAI, из «коробки» умеет быстро искать в интернете, дает щедрые лимиты на deep research — благодаря нему, для меня deep research стал почти таким же привычным, как простой поиск. Когда это быстро и бесплатно, начинаешь пользоваться. Важное уточнение: свежее исследование показывает, что ни один deep research не может заменить ручной поиск — принимать решение на основании таких не стоит, во всяком не из одного рисерча).
Manus. Взорвавший интернет китайский ии-агент, который автономно решает задачи по поиску и обработке информации, написанию кода, создания презентаций, конвертации данных и даже тренировке простеньких нейросетей, как когда-то Devin. У агента есть изолированная виртуальная машина с ОС Ubuntu и правами на запуск написанного софта. Внутри агента, как выяснилось, Claude 3.7 с доступом к 29 инструментам, и работает он совсем не так безукоризненно, как хотелось бы (например, зависает, вероятно, из-за высокой нагрузки, или галлюцинирует), но всё это не важно. Совершенно очевидно, что манусоподобные агенты станут еще более способными (например, простое сочетание агента + MCP открывает почти бесконечные возможности для этих самых агентов). Пока что тормозить прогресс будут цены. Постоянно работающий агент — это не просто футуристично, но и требует энергии и серверных мощностей, но соприкоснуться.
Goose. Джек Дорси, основатель Твиттера, делает новый продукт с открытым кодом — локального ии-агента. Он тоже умеет пользоваться инструментами (например, на Маке может делать скриншоты или управлять календарем), писать и выполнять код, интегрироваться с MCP-серверами. Похож на OpenInterpreter и Aider.
Генерация картинок с Gemini 2.0. Cовершенно новый опыт. Новая мультимодальная нейросеть Гугла умеет то, что раньше было невозможно. Отмечу работу с текстом — прогресс и по сравнению с Flux, можно добавлять длинные тексты. Кажется, не так далеко до качественного генеративного дизайна. Доступно через AI Studio.
Windsurf. ИИ-редактор кода, ставший для меня вторым домом после Obsidian. Подключил к нему MCP, и теперь, например, я ставлю задачу на исследование, а MCP-сервер сам её решает, и закрывает по завершении. Когда в первый раз понял, что софт тебе не только помогает задачки декомпозировать, а реально их решить и сразу же закрыть — осознал, насколько это будет частью нашей реальности уже в ближайшие годы. Самовыполняющаяся работа? Будем еще от этого отбиваться. Windsurf рекомендую, больше чем Cursor, хотя и оба хороши. Для работы со знаниями и кодом — в этой среде особенно легко к нему переходить. За мои несколько месяцев с Windsurf, он стал значительно автономнее, и чаще без моего вмешательства справляется с ошибками.
Claude 3.7. Новая версия по-прежнему любимой по стилю и эстетике коммуникации модель. Вместе с MCP Claude из чат-бота превращается в мощного агента — легко и быстро можно загружать контент из внешних источников, управлять файловой системой и внешним софтом вроде blender, искать в интернете и по локальным файлам.
🤖 Глеб | AI Tools
28.02.202515:01
В новом выпуске нашего подкаста мы обсуждаем, как меняется наше представление о продуктивности в эпоху AI.
Говорим о культе продуктивности, переходе от количества задач к их осмысленности, про управление вниманием как ключевой навык, про голосовые интерфейсы и их влияние на рабочие процессы, формулирование задач для искусственного интеллекта как новый софт-скилл, важность генералистов в новой технологической реальности.
Смотреть и слушать:
Ютуб × Spotify × Apple Pocasts × все ссылки
Говорим о культе продуктивности, переходе от количества задач к их осмысленности, про управление вниманием как ключевой навык, про голосовые интерфейсы и их влияние на рабочие процессы, формулирование задач для искусственного интеллекта как новый софт-скилл, важность генералистов в новой технологической реальности.
Смотреть и слушать:
Ютуб × Spotify × Apple Pocasts × все ссылки
Паказана 1 - 10 з 10
Увайдзіце, каб разблакаваць больш функцый.