TechSparks
Қайта жіберілді:
Denis Sexy IT 🤖
19.02.202510:19
А вот и прогнозы по AGI:
Дарио Амодеи, CEO Anthropic:
AGI как модель, способная выполнять всё, что может человек, даже на уровне нобелевского лауреата — ожидается, что будет достигнута в 2026–27 годах
Демис Хассабис:
Система, обладающая всеми когнитивными способностями человека — вероятность достижения ее в течение 5 лет составляет 50%
Я может и не прав, но не припомню от Дарио конкретных дат в предсказаниях – получается, AGI уже неизбежен и ASI, как будущее, видимо тоже
Шпаргалка: AGI – это искусственный интеллект с когнитивными способностями, сопоставимыми с человеческими, тогда как ASI превосходит человеческий интеллект во всех аспектах
Источник видео
Дарио Амодеи, CEO Anthropic:
AGI как модель, способная выполнять всё, что может человек, даже на уровне нобелевского лауреата — ожидается, что будет достигнута в 2026–27 годах
Демис Хассабис:
Система, обладающая всеми когнитивными способностями человека — вероятность достижения ее в течение 5 лет составляет 50%
Я может и не прав, но не припомню от Дарио конкретных дат в предсказаниях – получается, AGI уже неизбежен и ASI, как будущее, видимо тоже
Шпаргалка: AGI – это искусственный интеллект с когнитивными способностями, сопоставимыми с человеческими, тогда как ASI превосходит человеческий интеллект во всех аспектах
Источник видео
08.02.202518:23
С одной стороны, озадачивает, что попытки найти в потоке технологических новостей интересную (на мой вкус) и достойную поста в канале — но при том не связанную с ИИ, оказываются почти безнадежны. С другой — ну так и правда ИИ давно уже не только и не столько про чатики, тем и велик:))
Вот свежий пример из наноматериаловедения. Исследователи в университете Торонто смогли изготовить новый материал, по прочности близкий к титану — при этом по плотности скорее близкий к пенопласту.
Он основан на углеродных волокнах диаметром порядка 300 нм, которые знамениты своей прочностью, но секрет получившегося материала не только в его химическом составе, но и в макроструктуре (макро — по отношению к атомарным размерам).
Сложные пространственные решетки (например, соты) часто обладают прекрасными механическими свойствами, только вот придумать новую структуру, которая будет обладать хорошими свойствами и при этом будет свободна от недостатков — адова задача, методом перебора не решается. Тут-то и удалось припахать ИИ: алгоритм предложил несколько новых геометрий решеток, не ведущих к концентрации напряжений в отдельных точках, а дальше уже вступили в дело изощренные технологии 3D-нанопечати, пиролиза в азотной атмосфере и прочих чудес современного производства.
“Nano-architected materials combine high-performance shapes, like making a bridge out of triangles, at nanoscale sizes, which takes advantage of the ‘smaller is stronger’ effect, to achieve some of the highest strength-to-weight and stiffness-to-weight ratios, of any material”
Пока лабораторная диковинка, но если получится производить такие детали сколь-нибудь крупных размеров, не только аэрокосмическая отрасль возрадуется:)
https://www.zmescience.com/science/news-science/scientists-create-a-material-as-strong-as-steel-but-light-as-styrofoam-using-ai/
Вот свежий пример из наноматериаловедения. Исследователи в университете Торонто смогли изготовить новый материал, по прочности близкий к титану — при этом по плотности скорее близкий к пенопласту.
Он основан на углеродных волокнах диаметром порядка 300 нм, которые знамениты своей прочностью, но секрет получившегося материала не только в его химическом составе, но и в макроструктуре (макро — по отношению к атомарным размерам).
Сложные пространственные решетки (например, соты) часто обладают прекрасными механическими свойствами, только вот придумать новую структуру, которая будет обладать хорошими свойствами и при этом будет свободна от недостатков — адова задача, методом перебора не решается. Тут-то и удалось припахать ИИ: алгоритм предложил несколько новых геометрий решеток, не ведущих к концентрации напряжений в отдельных точках, а дальше уже вступили в дело изощренные технологии 3D-нанопечати, пиролиза в азотной атмосфере и прочих чудес современного производства.
“Nano-architected materials combine high-performance shapes, like making a bridge out of triangles, at nanoscale sizes, which takes advantage of the ‘smaller is stronger’ effect, to achieve some of the highest strength-to-weight and stiffness-to-weight ratios, of any material”
Пока лабораторная диковинка, но если получится производить такие детали сколь-нибудь крупных размеров, не только аэрокосмическая отрасль возрадуется:)
https://www.zmescience.com/science/news-science/scientists-create-a-material-as-strong-as-steel-but-light-as-styrofoam-using-ai/
04.02.202509:40
У Яна Лекуна в Linked-In прекрасный и лаконичный комментарий из трех пунктов по следам истерики вокруг DeepSeek: для разнообразия полностью переведу.
“-- Распространенная в Долине болезнь: неуместный комплекс величия
— Симптом тяжелой стадии: мысль о том, что твой узкий круг имеет монополию на хорошие идеи
— Симптом терминальной стадии: уверенность, что инновации в других краях достижимы только с помощью жульничества”
- A common disease in some Silicon Valley circles: a misplaced superiority complex.
- Symptom of advanced stage: thinking your small tribe has a monopoly on good ideas.
- Symptom of terminal stage: assuming innovations from elsewhere are obtained through cheating.
Эх, если б заболевание ограничивалось Долиной — оно уже вполне черты пандемии носит:(
https://www.linkedin.com/posts/yann-lecun_a-common-disease-in-some-silicon-valley-activity-7291098987984539648-e68s/
“-- Распространенная в Долине болезнь: неуместный комплекс величия
— Симптом тяжелой стадии: мысль о том, что твой узкий круг имеет монополию на хорошие идеи
— Симптом терминальной стадии: уверенность, что инновации в других краях достижимы только с помощью жульничества”
- A common disease in some Silicon Valley circles: a misplaced superiority complex.
- Symptom of advanced stage: thinking your small tribe has a monopoly on good ideas.
- Symptom of terminal stage: assuming innovations from elsewhere are obtained through cheating.
Эх, если б заболевание ограничивалось Долиной — оно уже вполне черты пандемии носит:(
https://www.linkedin.com/posts/yann-lecun_a-common-disease-in-some-silicon-valley-activity-7291098987984539648-e68s/
02.02.202510:07
Раз уж наступил февраль, выступлю в нетипичном для этого канала жанре, напишу отзыв (на рецензию точно не тянет) на художественный фильм.
Седьмого февраля состоится премьерный показ, а с 13-го начнется широкий показ в кинотеатрах ленты “ON и она”. Название как специально чтобы запутать поисковики, поскольку “Он и она” — совершенно другой и уже прошедший фильм:)
Но к делу. Мне повезло (совершенно легально) посмотреть ленту целиком и даже пообщаться с ее создателями. Я, если честно, услышав про искусственный интеллект, сразу заскучал в ожидании очередной страшилки. И по ходу просмотра вздыхал — вот опять это предсказуемое ИИ-зло глумится над несчастной девушкой, и она вот-вот осознает, что “человеку нужен человек” и вообще победит ИИ и потянется к людям…
Но финал — как, на мой взгляд, и должно быть в хорошем кино, картинку перевернул; да еще и оказалось — ретроспективно — что ключики-то были раскиданы по фильму, а я попался на шаблон “плохого робота”, потому что он совсем на поверхности и меня им всю дорогу дразнили.
Я не умею писать тизеры так, чтоб не спойлернуть случайно, поэтому даже не буду пробовать пересказывать сюжет приключений столичной стартаперши Ксюши в слишком умном доме на Тайланде. Мне встречались слова “остросюжетная мелодрама” в отзывах на фильм (он был показан на фестивале “Зимний”), и это хорошее определение жанра. Юле Пересильд выпала непростая задача — бОльшую часть времени у нее в кадре нет биологических партнеров — и этот почти моноспектакль она, на мой вкус, просто прекрасно сыграла.
Спасибо режиссеру (Евгений Корчагин) и сценаристу (Константин Трофимов), что на горячую и одновременно засиженную тему сняли кино неожиданно доброе (еще одно подтверждение близкой мне мысли, что все хорошее получается только из любви, а из ненависти и неприятия выходит лишь отвратительная желчь) и, не побоюсь этого слова, умное. Там много разбросано хороших вопросов и никто не пытается накормить готовыми ответами.
В общем, рекомендую к просмотру:) Фильм не случайно выходит к 14 февраля :))
https://www.kinopoisk.ru/film/5235276/
Седьмого февраля состоится премьерный показ, а с 13-го начнется широкий показ в кинотеатрах ленты “ON и она”. Название как специально чтобы запутать поисковики, поскольку “Он и она” — совершенно другой и уже прошедший фильм:)
Но к делу. Мне повезло (совершенно легально) посмотреть ленту целиком и даже пообщаться с ее создателями. Я, если честно, услышав про искусственный интеллект, сразу заскучал в ожидании очередной страшилки. И по ходу просмотра вздыхал — вот опять это предсказуемое ИИ-зло глумится над несчастной девушкой, и она вот-вот осознает, что “человеку нужен человек” и вообще победит ИИ и потянется к людям…
Но финал — как, на мой взгляд, и должно быть в хорошем кино, картинку перевернул; да еще и оказалось — ретроспективно — что ключики-то были раскиданы по фильму, а я попался на шаблон “плохого робота”, потому что он совсем на поверхности и меня им всю дорогу дразнили.
Я не умею писать тизеры так, чтоб не спойлернуть случайно, поэтому даже не буду пробовать пересказывать сюжет приключений столичной стартаперши Ксюши в слишком умном доме на Тайланде. Мне встречались слова “остросюжетная мелодрама” в отзывах на фильм (он был показан на фестивале “Зимний”), и это хорошее определение жанра. Юле Пересильд выпала непростая задача — бОльшую часть времени у нее в кадре нет биологических партнеров — и этот почти моноспектакль она, на мой вкус, просто прекрасно сыграла.
Спасибо режиссеру (Евгений Корчагин) и сценаристу (Константин Трофимов), что на горячую и одновременно засиженную тему сняли кино неожиданно доброе (еще одно подтверждение близкой мне мысли, что все хорошее получается только из любви, а из ненависти и неприятия выходит лишь отвратительная желчь) и, не побоюсь этого слова, умное. Там много разбросано хороших вопросов и никто не пытается накормить готовыми ответами.
В общем, рекомендую к просмотру:) Фильм не случайно выходит к 14 февраля :))
https://www.kinopoisk.ru/film/5235276/
06.12.202416:44
Этот анонс сейчас быстренько завирусит — особенно среди людей нервных и впечатлительных: робот, подозрительно смахивающий на обитателей “Мира дикого запада” — только не на съемочной площадке, а на рынке: предзаказы уже принимают.
Человекоподобный робот Clone Alpha построен на биомиметических принципах: в его механике активно использованы синтетические аналоги органов человека, пусть и работающие на иных принципах. Технология Myofiber, к примеру, — это аналог мышечной ткани, которая способна сокращаться на 30% за счет напора воды в специальном материале, а его полимерный скелет довольно близко копирует структуру человеческого скелета.
Публичных демонстраций робота с вызывающе человеческой пластикой пока не было, основатели стартапа традиционно позиционирует свое детище as a step toward robots that can handle everyday tasks in homes and workplaces.
Про интеллект изделия известно мало; фраза the robot includes four depth cameras and runs on what Clone calls "Cybernet," their visuomotor foundation model” не сильно просветляет.
https://www.maginative.com/article/meet-clone-alpha-a-humanoid-robot-built-with-synthetic-organs-and-artificial-muscles/
Есть видео, но там много очевидных рендеров и неясно, насколько движения автономны — или, в стиле Оптимуса, — являются повтором движений удаленного оператора: https://www.youtube.com/watch?v=C6u08rIa8o4
Человекоподобный робот Clone Alpha построен на биомиметических принципах: в его механике активно использованы синтетические аналоги органов человека, пусть и работающие на иных принципах. Технология Myofiber, к примеру, — это аналог мышечной ткани, которая способна сокращаться на 30% за счет напора воды в специальном материале, а его полимерный скелет довольно близко копирует структуру человеческого скелета.
Публичных демонстраций робота с вызывающе человеческой пластикой пока не было, основатели стартапа традиционно позиционирует свое детище as a step toward robots that can handle everyday tasks in homes and workplaces.
Про интеллект изделия известно мало; фраза the robot includes four depth cameras and runs on what Clone calls "Cybernet," their visuomotor foundation model” не сильно просветляет.
https://www.maginative.com/article/meet-clone-alpha-a-humanoid-robot-built-with-synthetic-organs-and-artificial-muscles/
Есть видео, но там много очевидных рендеров и неясно, насколько движения автономны — или, в стиле Оптимуса, — являются повтором движений удаленного оператора: https://www.youtube.com/watch?v=C6u08rIa8o4
27.11.202402:13
Ну наконец-то кто-то вслух высказался на тему бесконечных пузомерок из мира ИИ-моделей, называемых умным словом benchmarks, которые не только маркетологи в хвост и в гриву используют, но и более техничные ребята начали воспринимать всерьез — ну потому что как жить без пузомерки? Ленты новостей и каналы про ИИ завалены ежедневными сводками с полей разных арен и бенчмарков; мне вспоминаются времена, когда в еще некрупном Рунете было принято по утрам изучать счетчик Рамблера и делать из этого глубокомысленные выводы. Технологии изменились, людская (а разработчики тоже люди) психология — нет.
Так вот, группа исследователей решила разобраться с тем, что these benchmarks are poorly designed, the results hard to replicate, and the metrics they use are frequently arbitrary. Это становится уже серьезной проблемой, потому что за бенчмарки схватились и законодатели, которым же надо порегулировать на якобы объективной основе.
Авторы работы подтвердили и наличие, и серьезность проблемы и, как положено, предложили свои способы решения. Интересно, что из этого возьмет на вооружение сообщество. Есть у меня некий скепсис…
https://www.technologyreview.com/2024/11/26/1107346/the-way-we-measure-progress-in-ai-is-terrible/
Оригинал работы - https://arxiv.org/abs/2411.12990
Так вот, группа исследователей решила разобраться с тем, что these benchmarks are poorly designed, the results hard to replicate, and the metrics they use are frequently arbitrary. Это становится уже серьезной проблемой, потому что за бенчмарки схватились и законодатели, которым же надо порегулировать на якобы объективной основе.
Авторы работы подтвердили и наличие, и серьезность проблемы и, как положено, предложили свои способы решения. Интересно, что из этого возьмет на вооружение сообщество. Есть у меня некий скепсис…
https://www.technologyreview.com/2024/11/26/1107346/the-way-we-measure-progress-in-ai-is-terrible/
Оригинал работы - https://arxiv.org/abs/2411.12990
09.02.202506:56
McKinsey выпустили большой отчет по внедрениям и использованию ИИ в корпорациях; предсказуемо уже в заголовке возникает упоминание агентов: Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential
Unlike any invention before, AI-powered software can adapt, plan, guide—and even make—decisions.
Констатируется довольно очевидный факт: все согласны насчет долгосрочных выгод, мало кто видит возможность быстро вернуть необходимые инвестиции.
Опросы показывают, что сотрудники уже вполне готовы к появлению ИИ на рабочих местах, так что сейчас дело за руководителями. Прикольно, насколько сильно — судя по опросам — руководители недооценивают и текущее использование ИИ сотрудниками, и оптимизм сотрудников по этому поводу.
Поэтому вывод неожиданно оптимистичный:
Leaders might realize that all the pieces are in place for AI superagency in the workplace.
Ну а 40+ страниц подробностей читайте по ссылке:)
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
Unlike any invention before, AI-powered software can adapt, plan, guide—and even make—decisions.
Констатируется довольно очевидный факт: все согласны насчет долгосрочных выгод, мало кто видит возможность быстро вернуть необходимые инвестиции.
Опросы показывают, что сотрудники уже вполне готовы к появлению ИИ на рабочих местах, так что сейчас дело за руководителями. Прикольно, насколько сильно — судя по опросам — руководители недооценивают и текущее использование ИИ сотрудниками, и оптимизм сотрудников по этому поводу.
Поэтому вывод неожиданно оптимистичный:
Leaders might realize that all the pieces are in place for AI superagency in the workplace.
Ну а 40+ страниц подробностей читайте по ссылке:)
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
05.02.202509:55
На любимую тему гуманоидных роботов. Agile — это не только про организацию разработческого труда, это еще и крайне необходимое свойство робота, которому предстоит функционировать в мире людей и зачастую хрупких предметов. Но пока часто движения роботов угловаты и резки, неуклюжи и неторопливы; человеческая плавность, причем быстрая плавность, даются с трудом.
Техническую сторону дела можно поизучать по ссылке на научную работу со страницы — а саму ее интересно смотреть ради видео. Разработчики (среди которых не случайно специалисты Nvidia, сильно вкладывающейся в робототехнику) гордятся тем, что во многих роликах движения роботов ускоряют, чтоб не бросалась в глаза медлительность, а им приходится замедлять — чтобы показать плавность быстрых движений:)
https://agile.human2humanoid.com
Техническую сторону дела можно поизучать по ссылке на научную работу со страницы — а саму ее интересно смотреть ради видео. Разработчики (среди которых не случайно специалисты Nvidia, сильно вкладывающейся в робототехнику) гордятся тем, что во многих роликах движения роботов ускоряют, чтоб не бросалась в глаза медлительность, а им приходится замедлять — чтобы показать плавность быстрых движений:)
https://agile.human2humanoid.com
Қайта жіберілді:Denis Sexy IT 🤖
04.02.202508:32
ChatGPT Deep research после дня тестов:
— Отчеты действительно качественные и 100 запросов для Pro в месяц могут даже закончится — я уже потратил 15
— Deep research сам понимает когда ссылка имеет мало ценности и может ее не включить в отчет, даже если нашел
— Мгновенная ценность для бизнеса: за 10 минут получил полный отчет конкурентов, сильной и слабой стороны neural.love, рекомендации как поступить — и он правда угадал почти по всем пунктам, процитировав те направления развития которые мы и так уже развиваем; я теперь туда буду носить все что требует проработки на уровне бизнеса
— Статьи правда большие: ради интереса заказал на английском про общество и рабочие места после AGI — вышло примерно 30 минут если перегнать в аудио
— По наполнению сгенерированная статья полностью покрывает заданную тему: перед началом подготовки отчета, Deep research уточнит детали которые считает нужными – при этом вы можете давать сложные инструкции, оно будет следовать
— Это все еще нейронка и она может ошибиться, поэтому сложные темы за ней нужно проверять; я пока не встречал такую ошибку в сферах в которых разбираюсь, но мне кажется важно про это упомянуть
— Уверен, люди будут очень много использовать Deep research в медицинских целях — будут искать решения на основе доказательной медицины конкретно под себя и историю болезни
В общем, скоро это добавят в Plus план где будет 10 запросов в месяц — мой совет не тратить их сразу на глупости, а подумать, есть ли в жизни что-то важное настолько, что хотелось бы качественно решить — Deep research правда ценный продукт, и может помочь и вам, и близким
P.S. Я пользовался всеми возможными популярными и отрытыми агентскими системами которые были до Deep research для поиска данных в интернете, какие-то делал сам ради экспериментов – у OpenAI получился очень качественный инструмент уровень которого я пока не встречал
— Отчеты действительно качественные и 100 запросов для Pro в месяц могут даже закончится — я уже потратил 15
— Deep research сам понимает когда ссылка имеет мало ценности и может ее не включить в отчет, даже если нашел
— Мгновенная ценность для бизнеса: за 10 минут получил полный отчет конкурентов, сильной и слабой стороны neural.love, рекомендации как поступить — и он правда угадал почти по всем пунктам, процитировав те направления развития которые мы и так уже развиваем; я теперь туда буду носить все что требует проработки на уровне бизнеса
— Статьи правда большие: ради интереса заказал на английском про общество и рабочие места после AGI — вышло примерно 30 минут если перегнать в аудио
— По наполнению сгенерированная статья полностью покрывает заданную тему: перед началом подготовки отчета, Deep research уточнит детали которые считает нужными – при этом вы можете давать сложные инструкции, оно будет следовать
— Это все еще нейронка и она может ошибиться, поэтому сложные темы за ней нужно проверять; я пока не встречал такую ошибку в сферах в которых разбираюсь, но мне кажется важно про это упомянуть
— Уверен, люди будут очень много использовать Deep research в медицинских целях — будут искать решения на основе доказательной медицины конкретно под себя и историю болезни
В общем, скоро это добавят в Plus план где будет 10 запросов в месяц — мой совет не тратить их сразу на глупости, а подумать, есть ли в жизни что-то важное настолько, что хотелось бы качественно решить — Deep research правда ценный продукт, и может помочь и вам, и близким
P.S. Я пользовался всеми возможными популярными и отрытыми агентскими системами которые были до Deep research для поиска данных в интернете, какие-то делал сам ради экспериментов – у OpenAI получился очень качественный инструмент уровень которого я пока не встречал
01.02.202513:29
Попалось на глаза аж октябрьское выступление Ноама Брауна из OpenAI, которое сейчас, пожалуй, стало только актуальней. Там недолго — 12 минут; очень полезно послушать.
Ноам напоминает, что для тех ИИ алгоритмов, которые использовались для побед в го или покере, была показана и доказана сильная зависимость времени, затрачиваемого на ответ, — и конечного результата. Еще создатели Alfa Go отмечали, что для обыгрывания топовых игроков, система должна размышлять над каждым ходом не менее 2 минут; если это время заметно сократить, то алгоритм начнет проигрывать отнюдь не только чемпионам.
Ноам утверждает, что похожая ситуация и с языковыми моделями и вспоминает Канемана с его системой-1 быстрых эвристик и системой-2 долгих рассуждений: первая выигрывает в оперативности, но нередко ошибается.
Тренируя модели за миллиард долларов, их создатели стремятся получить одновременно и хороший и быстрый ответ — что разумно, если модель будет в основном чатиться: люди не станут общаться с даже умным тормозом. Ответ модели в такой ситуации очень дешевый: на него не расходуются вычислительные мощности, тот самый компьют (да, пора привыкать к этому слову). Но если дать возможность модели вычислительно потрудиться в процессе ответа, то его качество резко возрастает, и несколько подрастает цена — растет и расход ресурсов.
Собственно, это рассказ о том, почему была придумана и в итоге выпущена рассуждающая o1. Но настоящий потенциал таких моделей — не в чатиках, а в помощи в решении научных и технических проблем. Там нет “разговорных” требований к скорости и цене ответа: качественный ответ на сложный научный вопрос стоит того, чтоб его подождать хоть минуты, хоть часы, чтоб платить за него даже и тысячи долларов.
И это означает, что меняется парадигма: от скейлинга только возможностей системы-1, разработчики переходят к скейлингу рассуждений в системе-2 — и это означает, что та самая “стена”, которой пугают некоторые эксперты, существует лишь в первой парадигме. На ближайшие годы понятно куда масштабироваться, ни во что не упираясь и не снижая темп новых достижений.
(вот прямо вспоминается, сколько лет скептики старательно и безуспешно хоронили закон Мура… 🙂 )
https://www.ted.com/talks/noam_brown_ai_won_t_plateau_if_we_give_it_time_to_think
Ноам напоминает, что для тех ИИ алгоритмов, которые использовались для побед в го или покере, была показана и доказана сильная зависимость времени, затрачиваемого на ответ, — и конечного результата. Еще создатели Alfa Go отмечали, что для обыгрывания топовых игроков, система должна размышлять над каждым ходом не менее 2 минут; если это время заметно сократить, то алгоритм начнет проигрывать отнюдь не только чемпионам.
Ноам утверждает, что похожая ситуация и с языковыми моделями и вспоминает Канемана с его системой-1 быстрых эвристик и системой-2 долгих рассуждений: первая выигрывает в оперативности, но нередко ошибается.
Тренируя модели за миллиард долларов, их создатели стремятся получить одновременно и хороший и быстрый ответ — что разумно, если модель будет в основном чатиться: люди не станут общаться с даже умным тормозом. Ответ модели в такой ситуации очень дешевый: на него не расходуются вычислительные мощности, тот самый компьют (да, пора привыкать к этому слову). Но если дать возможность модели вычислительно потрудиться в процессе ответа, то его качество резко возрастает, и несколько подрастает цена — растет и расход ресурсов.
Собственно, это рассказ о том, почему была придумана и в итоге выпущена рассуждающая o1. Но настоящий потенциал таких моделей — не в чатиках, а в помощи в решении научных и технических проблем. Там нет “разговорных” требований к скорости и цене ответа: качественный ответ на сложный научный вопрос стоит того, чтоб его подождать хоть минуты, хоть часы, чтоб платить за него даже и тысячи долларов.
И это означает, что меняется парадигма: от скейлинга только возможностей системы-1, разработчики переходят к скейлингу рассуждений в системе-2 — и это означает, что та самая “стена”, которой пугают некоторые эксперты, существует лишь в первой парадигме. На ближайшие годы понятно куда масштабироваться, ни во что не упираясь и не снижая темп новых достижений.
(вот прямо вспоминается, сколько лет скептики старательно и безуспешно хоронили закон Мура… 🙂 )
https://www.ted.com/talks/noam_brown_ai_won_t_plateau_if_we_give_it_time_to_think
29.11.202418:52
ChatGPT отмечает двухлетнюю годовщину. Читать интернет на эту тему прикольно. Кто-то иронизирует «уже два года прошло, а я еще не потерял свою работу», а кто-то как раз рассказывает, что ее потерял; кто-то причитает, что апокалипсис теперь совсем уже завтра, а другие рассказывают о начавшихся сбываться крутых ожиданиях. Одни восторгаются достигнутым, другие считают, что ИИ провалился в овраг разочарований на гартнеровской кривой и там и сгниет. Как всегда — реакция определяется верой и убеждениями: технофобы стенают, технофилы рукоплещут:)
Некий формальный и безэмоциональный анализ можно почитать в тексте от IBM (хотя, конечно, это позиция технологической компании, и потому скорее оптимистическая).
Основные пункты:
1. Демократизация ИИ. “Now people can leverage these tools without needing millions of dollars of investment. We will soon see one-person unicorns.”
2. Коллаборация людей и машин
3. Достигнута мультимодальность
4. Началось развертывание рассуждающих моделей
5. Прогресс в области малых моделей
6. Идут обсуждения пределов возможного для современных моделей, но плохо с метриками и вообще методами их оценок. “We don’t want AI to replicate humans; we want AI to be really good at what it does.”
7. Гонка инноваций, в которой не обязательно будет единственный победитель, хотя пока OpenAI похож на лидера.
С этой подборкой я скорее согласен:) И в любом случае — всяческие поздравления команде по случаю двухлетия малыша! или уже и не малыша…
https://www.ibm.com/think/news/chatgpt-turns-2.
Тем, кому этот оптимизм неприятен, можно посоветовать, например, посты в X от Gary Marcus, его прогноз таков:
Within 12 months, the GenAI bubble will have burst.
• The economics don’t work
• The current approach has reached a plateau
• There is no killer app
• Hallucinations remain
• Boneheaded errors remain
• Nobody has a moat
• People are starting to realize all of the above.
Некий формальный и безэмоциональный анализ можно почитать в тексте от IBM (хотя, конечно, это позиция технологической компании, и потому скорее оптимистическая).
Основные пункты:
1. Демократизация ИИ. “Now people can leverage these tools without needing millions of dollars of investment. We will soon see one-person unicorns.”
2. Коллаборация людей и машин
3. Достигнута мультимодальность
4. Началось развертывание рассуждающих моделей
5. Прогресс в области малых моделей
6. Идут обсуждения пределов возможного для современных моделей, но плохо с метриками и вообще методами их оценок. “We don’t want AI to replicate humans; we want AI to be really good at what it does.”
7. Гонка инноваций, в которой не обязательно будет единственный победитель, хотя пока OpenAI похож на лидера.
С этой подборкой я скорее согласен:) И в любом случае — всяческие поздравления команде по случаю двухлетия малыша! или уже и не малыша…
https://www.ibm.com/think/news/chatgpt-turns-2.
Тем, кому этот оптимизм неприятен, можно посоветовать, например, посты в X от Gary Marcus, его прогноз таков:
Within 12 months, the GenAI bubble will have burst.
• The economics don’t work
• The current approach has reached a plateau
• There is no killer app
• Hallucinations remain
• Boneheaded errors remain
• Nobody has a moat
• People are starting to realize all of the above.
26.11.202406:35
А вот Nvidia продолжает демонстрировать, что компания не только про чипы, но и про собственные модели, иллюстрирующие красоту генеративного ИИ и крутость продуктов Nvidia — full version uses 2.5 billion parameters and was trained on a bank of Nviidia DGX systems packing 32 H100 Tensor Core GPUs 🙂
Модель по имени Fugatto (от Foundational Generative Audio Transformer Opus 1) описывается как a Swiss Army knife for sound, а сравнение ее с другими моделями звучит немножко токсично: some AI models can compose a song or modify a voice, none have the dexterity of the new offering 🙂
Музыкантам предлагается использовать новый инструмент на разных стадиях процесса — от прототипирования до улучшения качества имеющихся треков. Модель умеет создавать неожиданные эффекты: For instance, Fugatto can make a trumpet bark or a saxophone meow. Whatever users can describe, the model can create. Черрипики в приложенном треке звучат впечатляюще.
Осталось дождаться реакции и без того в последнее время нервных музыкантов:)
https://blogs.nvidia.com/blog/fugatto-gen-ai-sound-model/
Модель по имени Fugatto (от Foundational Generative Audio Transformer Opus 1) описывается как a Swiss Army knife for sound, а сравнение ее с другими моделями звучит немножко токсично: some AI models can compose a song or modify a voice, none have the dexterity of the new offering 🙂
Музыкантам предлагается использовать новый инструмент на разных стадиях процесса — от прототипирования до улучшения качества имеющихся треков. Модель умеет создавать неожиданные эффекты: For instance, Fugatto can make a trumpet bark or a saxophone meow. Whatever users can describe, the model can create. Черрипики в приложенном треке звучат впечатляюще.
Осталось дождаться реакции и без того в последнее время нервных музыкантов:)
https://blogs.nvidia.com/blog/fugatto-gen-ai-sound-model/
Қайта жіберілді:
эйай ньюз
08.02.202519:57
SSI Ильи Суцкевера ведёт переговоры о раунде инвестирования с оценкой в 20 миллиардов
Оцените скорость роста - компания появилась в начале лета, через три месяца она уже оценивалась в 5 миллиардов долларов и привлекла миллиард. И полгода не прошло - уже ходят слухи о привлечении денег при оценк в 4 раза выше.
При этом компания не планирует выпускать никаких продуктов в ближайшее время - они пропускают все промежуточные этапы и идут напрямую к "безопасному сверхинтеллекту".
Интересно, что такое Илья показывает инвесторам?
@ai_newz
Оцените скорость роста - компания появилась в начале лета, через три месяца она уже оценивалась в 5 миллиардов долларов и привлекла миллиард. И полгода не прошло - уже ходят слухи о привлечении денег при оценк в 4 раза выше.
При этом компания не планирует выпускать никаких продуктов в ближайшее время - они пропускают все промежуточные этапы и идут напрямую к "безопасному сверхинтеллекту".
Интересно, что такое Илья показывает инвесторам?
@ai_newz
Қайта жіберілді:Kostya Gorsky’s Channel
KG
05.02.202509:04
Андрей Карпаты — известный разработчик, бывший директор по машинному обучения Tesla, а также сооснователь и бывший сотрудник OpenAI — написал тут твит (на скриншоте), из-за которого уже третий день бурлят сообщества.
Очень рекомендую прочитать оригинал.
Cуть примерно в следующем: появился новый способ программировать — Андрей назвал этот способ «вайб-кодингом». Это когда ты просто говоришь LLM, что хочешь сделать, и она пишет код. (Голосом, кстати, говоришь, через superwhisper.com или wisprflow.ai.) Модель отдаёт код, ты его даже не читаешь. Если возникают ошибки, копируешь их, и LLM обычно их исправляет. «Это уже не совсем кодинг — я просто что-то вижу, что-то говорю, что-то запускаю и что-то копипащу, и оно в основном работает.»
Я может и не обратил бы такого внимания на этот твит, если бы не бурление сообществ. И не тот факт, что наш СТО Слава (будучи очень опытным разработчиком, вообще одним из самых сильных, с кем мне доводилось работать), уже какое-то время рассказывает про похожий стиль программирования, и в целом как будто идёт тем же путём. Ему даже cursor.com уже мало, потому что Курсор не учитывает контекст всей кодовой базы одновременно.
Мне кажется, это всё — самый настоящий проблеск будущего работы.
Разработчик — это теперь скорее такой тимлид AI-агентов. Код можно самому не писать, надо только хорошо ставить задачи и уметь оценивать результат работы. Для этого всё ещё желательно уметь писать код, но может скоро и это требование отпадёт.
У разработчиков будущее наступает уже в 2025, у дизайнеров наступит может в 2026 или 2027.
И у всех нас наступит в какой-то момент.
Очень рекомендую прочитать оригинал.
Cуть примерно в следующем: появился новый способ программировать — Андрей назвал этот способ «вайб-кодингом». Это когда ты просто говоришь LLM, что хочешь сделать, и она пишет код. (Голосом, кстати, говоришь, через superwhisper.com или wisprflow.ai.) Модель отдаёт код, ты его даже не читаешь. Если возникают ошибки, копируешь их, и LLM обычно их исправляет. «Это уже не совсем кодинг — я просто что-то вижу, что-то говорю, что-то запускаю и что-то копипащу, и оно в основном работает.»
Я может и не обратил бы такого внимания на этот твит, если бы не бурление сообществ. И не тот факт, что наш СТО Слава (будучи очень опытным разработчиком, вообще одним из самых сильных, с кем мне доводилось работать), уже какое-то время рассказывает про похожий стиль программирования, и в целом как будто идёт тем же путём. Ему даже cursor.com уже мало, потому что Курсор не учитывает контекст всей кодовой базы одновременно.
Мне кажется, это всё — самый настоящий проблеск будущего работы.
Разработчик — это теперь скорее такой тимлид AI-агентов. Код можно самому не писать, надо только хорошо ставить задачи и уметь оценивать результат работы. Для этого всё ещё желательно уметь писать код, но может скоро и это требование отпадёт.
У разработчиков будущее наступает уже в 2025, у дизайнеров наступит может в 2026 или 2027.
И у всех нас наступит в какой-то момент.
03.02.202512:03
Ниже -- вполне официальный манифест ЭйАйЛеры, очень интересной российской художницы.
31.01.202513:28
Опубликована очередная моя колонка на Форбсе; там ничего особо нового для читателей этого канала нет, но вот для читателей Форбса есть полезная напоминалка: сложился вполне консенсус на тему того, что 2025 станет годом автономных агентов.
И в связи с этим все представители техногигантов перестали стесняться говорить про нарастающее влияние своих продуктов на рынок труда. Тема “инструментов”, “вторых пилотов” довольно быстро уходит в прошлое, а у автономных агентов основной selling point как раз в том, что им уже можно в ряде случаев поручать решение практических задач почти как белковым сотрудникам. Отсюда все модные разговоры про возникновение гибридных
команд, раздражающие публику левых взглядов. Но, например, в недавнем Давосе лидеры отрасли перестали сдерживать себя:)
https://www.forbes.ru/tekhnologii/529612-aktivnyj-agent-pocemu-vtorye-piloty-lis-sag-na-puti-k-dal-nejsej-evolucii-ii
И в связи с этим все представители техногигантов перестали стесняться говорить про нарастающее влияние своих продуктов на рынок труда. Тема “инструментов”, “вторых пилотов” довольно быстро уходит в прошлое, а у автономных агентов основной selling point как раз в том, что им уже можно в ряде случаев поручать решение практических задач почти как белковым сотрудникам. Отсюда все модные разговоры про возникновение гибридных
команд, раздражающие публику левых взглядов. Но, например, в недавнем Давосе лидеры отрасли перестали сдерживать себя:)
https://www.forbes.ru/tekhnologii/529612-aktivnyj-agent-pocemu-vtorye-piloty-lis-sag-na-puti-k-dal-nejsej-evolucii-ii
28.11.202418:04
У меня сегодня в новостных лентах — сплошь КМУ в Сочи и выступления о важности для науки цифровых технологий вообще и ИИ в частности. На этом фоне контекстно выглядит интересный и глубокий (простите за невольный каламбур) манифест DeepMind о роли ИИ в науке. Там 30 с небольшим страниц, стоят того, чтоб всем интересующимся прочитать: и про возможности, и про суть, и про риски.
Основная идея: сегодня все науки, от генетики до метеорологии, сталкиваются с ростом масштабов и сложности во всей деятельности ученого, от работы с потоком литературы до сложнейших экспериментов, генерящих массу данных. Но именно с проблемами нарастания масштабов и сложности отлично работает глубокое ML.
Но внедрение ИИ-центричных подходов к научным исследованиям требует серьезной стратегии, а не попыток прикрутить ИИ любой ценой.
our essay can inform such a strategy. It is aimed at those who make and influence science policy, and funding decisions. We first identify 5 opportunities where there is a growing imperative to use AI in science and examine the primary ingredients needed to make breakthroughs in these areas. We then explore the most commonly-cited risks from using AI in science
Перечисленные пять возможностей:
1. Работа со знаниями
2. Работа с данными
3. Подготовка, моделирование и проведение сложных экспериментов
4. Построение моделей сложных систем и взаимодействий
5. Поиск новых решений в областях с очень большим пространством возможных решений (проблема синтеза белков тому примером)
Перечисленные пять рисков:
1. Не снизит ли ИИ креативность и новизну научных прорывов
2. Не пострадает ли надежность и воспроизводимость результатов, способность науки корректрировать собственные ошибки
3. Не заменят ли полезные работающие решения глубокое понимание их сути
4. Не затруднит ли ИИ доступ к науке представителям уязвимых групп
5. Не затормозит ли ИИ старания снизить углеродный след человечества
Как в начале прошлого века Гильберт сформулировал 23 проблемы, решение которых во многом определило математику XX века, так и сейчас ученым совместно со специалистами по ИИ предстоит определить направления, в которых использование ИИ важней всего.
Есть, правда, серьезная засада: scientific data is uncollected, partial, uncurated or inaccessible, making it unavailable to train AI models
И ее тоже придется решать, если мы хотим реально ускорить научный прогресс.
https://deepmind.google/public-policy/ai-for-science/
Основная идея: сегодня все науки, от генетики до метеорологии, сталкиваются с ростом масштабов и сложности во всей деятельности ученого, от работы с потоком литературы до сложнейших экспериментов, генерящих массу данных. Но именно с проблемами нарастания масштабов и сложности отлично работает глубокое ML.
Но внедрение ИИ-центричных подходов к научным исследованиям требует серьезной стратегии, а не попыток прикрутить ИИ любой ценой.
our essay can inform such a strategy. It is aimed at those who make and influence science policy, and funding decisions. We first identify 5 opportunities where there is a growing imperative to use AI in science and examine the primary ingredients needed to make breakthroughs in these areas. We then explore the most commonly-cited risks from using AI in science
Перечисленные пять возможностей:
1. Работа со знаниями
2. Работа с данными
3. Подготовка, моделирование и проведение сложных экспериментов
4. Построение моделей сложных систем и взаимодействий
5. Поиск новых решений в областях с очень большим пространством возможных решений (проблема синтеза белков тому примером)
Перечисленные пять рисков:
1. Не снизит ли ИИ креативность и новизну научных прорывов
2. Не пострадает ли надежность и воспроизводимость результатов, способность науки корректрировать собственные ошибки
3. Не заменят ли полезные работающие решения глубокое понимание их сути
4. Не затруднит ли ИИ доступ к науке представителям уязвимых групп
5. Не затормозит ли ИИ старания снизить углеродный след человечества
Как в начале прошлого века Гильберт сформулировал 23 проблемы, решение которых во многом определило математику XX века, так и сейчас ученым совместно со специалистами по ИИ предстоит определить направления, в которых использование ИИ важней всего.
Есть, правда, серьезная засада: scientific data is uncollected, partial, uncurated or inaccessible, making it unavailable to train AI models
И ее тоже придется решать, если мы хотим реально ускорить научный прогресс.
https://deepmind.google/public-policy/ai-for-science/
26.11.202406:09
Добрый старый Zoom решил освежить бренд: после окончания пандемийного бума бороться с конкуренцией техногигантов все сложнее. Да и слово Video в названии компании не очень уже соблазняет в эпоху всеобщего ИИ.
Так что предлагается ознакомиться с Zoom 2.0: AI-first company delivering modern, hybrid work solutions that enable you to collaborate seamlessly.
Прямо сейчас трансформация выглядит довольно скромно, следуя привычной уже модели ИИ-помощников: By summarizing meeting tasks, drafting email responses, and preparing you for meetings, AI Companion is your digital assistant that reduces your overall workload.
А в будущем обещают полноценного цифрового двойника — главная фишка которого в том, что с его помощью можно будет перейти на 4-дневную рабочую неделю. Забавно, что сейчас такие заявления уже не возбуждают, и даже хочется заботливо спросить: “Ребята, у вас точно все норм?” Обычно заявления типа “we’re still just as committed to delivering happiness as we were in 2011” (2011 — год основания компании) делаются не от хорошей жизни.
А продукт ведь вполне крутой.
https://www.zoom.com/en/blog/introducing-zoom-communications-inc/
Так что предлагается ознакомиться с Zoom 2.0: AI-first company delivering modern, hybrid work solutions that enable you to collaborate seamlessly.
Прямо сейчас трансформация выглядит довольно скромно, следуя привычной уже модели ИИ-помощников: By summarizing meeting tasks, drafting email responses, and preparing you for meetings, AI Companion is your digital assistant that reduces your overall workload.
А в будущем обещают полноценного цифрового двойника — главная фишка которого в том, что с его помощью можно будет перейти на 4-дневную рабочую неделю. Забавно, что сейчас такие заявления уже не возбуждают, и даже хочется заботливо спросить: “Ребята, у вас точно все норм?” Обычно заявления типа “we’re still just as committed to delivering happiness as we were in 2011” (2011 — год основания компании) делаются не от хорошей жизни.
А продукт ведь вполне крутой.
https://www.zoom.com/en/blog/introducing-zoom-communications-inc/
08.02.202519:45
Эврика! :) Совершенно прекрасное, и безо всяких ИИ.
Анализ особенности поведения людей в аэропортах с точки зрения психогеографии (заодно узнаем о такой дисциплине, если кто как я сам еще не знает).
Автор напоминает, что в кельтских культурах существует концепция «тонких мест» — таких локаций, где грань между материальным миром и миром духов необычайно тонка. В таких местах не всегда понятно, в каком из миров мы сейчас пребываем.
Аэропорт тоже можно рассматривать в некотором смысле как тонкое место. Здесь национальные границы устроены так, что можно попасть — и мы попадаем — в пространство вне границ любого государства. Здесь спутано время разных стран и надо быть готовым к его прыжку как вперед, так и назад.
При этом само место не обладает ценностью, люди сконцетрированы на будущем, на пункте назначения — и любая задержка рейса может поэтому вызвать нешуточное огорчение. И в то же время это место, where strangers share their travel and holiday plans, speaking with unusual intimacy. In no-man’s-land, normal social inhibitions don’t apply. And alcohol can further lubricate this social cohesion.
Статью реально интересно читать вплоть до последнего абзаца, где выясняется, что кучу интересного автор понаписал с единственной целью: обосновать необходимость немедленного запрета употребления спиртного в аэропортах… А такое хорошее субботнее чтиво казалось
https://www.wired.com/story/the-weird-psychology-of-airports/
Анализ особенности поведения людей в аэропортах с точки зрения психогеографии (заодно узнаем о такой дисциплине, если кто как я сам еще не знает).
Автор напоминает, что в кельтских культурах существует концепция «тонких мест» — таких локаций, где грань между материальным миром и миром духов необычайно тонка. В таких местах не всегда понятно, в каком из миров мы сейчас пребываем.
Аэропорт тоже можно рассматривать в некотором смысле как тонкое место. Здесь национальные границы устроены так, что можно попасть — и мы попадаем — в пространство вне границ любого государства. Здесь спутано время разных стран и надо быть готовым к его прыжку как вперед, так и назад.
При этом само место не обладает ценностью, люди сконцетрированы на будущем, на пункте назначения — и любая задержка рейса может поэтому вызвать нешуточное огорчение. И в то же время это место, where strangers share their travel and holiday plans, speaking with unusual intimacy. In no-man’s-land, normal social inhibitions don’t apply. And alcohol can further lubricate this social cohesion.
Статью реально интересно читать вплоть до последнего абзаца, где выясняется, что кучу интересного автор понаписал с единственной целью: обосновать необходимость немедленного запрета употребления спиртного в аэропортах… А такое хорошее субботнее чтиво казалось
https://www.wired.com/story/the-weird-psychology-of-airports/
04.02.202514:56
Ну хоть так:))
Музыканты — в числе первых и наиболее яростных и шумных борцов с генеративным ИИ, поэтому особенно важно, что на днях Beatles получили Грэмми за песню Now and Then — которая без ИИ не увидела бы свет. Конечно, всячески подчеркивается, что ИИ ничего не генерил, не пытался исполнять «за Леннона», “To be clear, nothing has been artificially or synthetically created. It’s all real and we all play on it. We cleaned up some existing recordings — a process which has gone on for years. We hope you love it as much as we do.”
Даже забавно, что текст посвящен не столько песне, сколько повторяющимся заверениям, что все натуральное и ничего искусственного:)) Ну хоть такими шажочками в направлении Suno :))
https://readwrite.com/beatles-ai-assisted-grammy-win-now-and-then/
Музыканты — в числе первых и наиболее яростных и шумных борцов с генеративным ИИ, поэтому особенно важно, что на днях Beatles получили Грэмми за песню Now and Then — которая без ИИ не увидела бы свет. Конечно, всячески подчеркивается, что ИИ ничего не генерил, не пытался исполнять «за Леннона», “To be clear, nothing has been artificially or synthetically created. It’s all real and we all play on it. We cleaned up some existing recordings — a process which has gone on for years. We hope you love it as much as we do.”
Даже забавно, что текст посвящен не столько песне, сколько повторяющимся заверениям, что все натуральное и ничего искусственного:)) Ну хоть такими шажочками в направлении Suno :))
https://readwrite.com/beatles-ai-assisted-grammy-win-now-and-then/
Қайта жіберілді:
ЭйАйЛера
03.02.202512:03
Манифест нейросетевого искусства
Художники существовали с начала времен, они работали по-разному, в разных техниках, кто-то пользовался современными технологиями, кто-то старыми. Художники были людьми с разным достатком, верой, темпераментом. Но, что точно их объединяло – они не заглядывали в лицо каждого встречного и не спрашивали: а я художник? а теперь? а вот сейчас?
Быть НЕЙРОхудожником – это вопрос самоопределения. Вы можете добавлять эту приставку, используя нейросети только для эскиза работы, а можете просто генерировать изображения и называть себя просто художником.
Много времени прошло с того момента, когда Малевич создал “Черный квадрат”, а мы все как будто живем в мире, в котором не было ни войн, ни научно-технических революций, ничего плохого, ничего хорошего из богатого, буйного, цветущего и смертельного ХХ века.
Искусство должно быть современным и своевременным. Больше половины времени дня мы проводим у компьютеров и смартфонов. Наши данные уже давно находятся у корпораций, наши близкие знают нас хуже, чем Google, но мы упрямо, до кровавых соплей доказываем обратное. Искусство, созданное с помощью нейросетей отражает жизнь человека, с приколоченным к руке смартфоном. Человека, который каждый день бороздит просторы данных в огромном объеме.
Нейросети обучаются на плохих материалах? А на чем обучаемся мы? Тик-токи, социальные сети, ютуб – все комфортное и пережеванное, удел нынешнего времени. Для преодоления клипового мышления нужно сделать усилие, для листания видосиков – достать телефон из кармана.
Нейросети – зеркало в нашей ванной. Оно честно отражает нас как общество, их можно обучать на любых материалах, но нужно сделать минимальное усилие. Это тонкое техническое орудие художника и необходимо идти от идеи и произведение обретет смысл. Все как с музыкой, живописью, кино.
Все, что не может обучаться и изменяться – отмирает. Мы не должны дать искусству умереть, запирая его в плену НАСТОЯЩИХ медиумов и отказываясь от современных. В конце концов, главное – это смысл сообщения, а не время на него потраченное.
Искусство – это просто еще один язык. Он дан нам Богом, чтобы мы могли объединиться. А не решать, кто лучше его знает и имеет право на нем говорить.
Художники существовали с начала времен, они работали по-разному, в разных техниках, кто-то пользовался современными технологиями, кто-то старыми. Художники были людьми с разным достатком, верой, темпераментом. Но, что точно их объединяло – они не заглядывали в лицо каждого встречного и не спрашивали: а я художник? а теперь? а вот сейчас?
Быть НЕЙРОхудожником – это вопрос самоопределения. Вы можете добавлять эту приставку, используя нейросети только для эскиза работы, а можете просто генерировать изображения и называть себя просто художником.
Много времени прошло с того момента, когда Малевич создал “Черный квадрат”, а мы все как будто живем в мире, в котором не было ни войн, ни научно-технических революций, ничего плохого, ничего хорошего из богатого, буйного, цветущего и смертельного ХХ века.
Искусство должно быть современным и своевременным. Больше половины времени дня мы проводим у компьютеров и смартфонов. Наши данные уже давно находятся у корпораций, наши близкие знают нас хуже, чем Google, но мы упрямо, до кровавых соплей доказываем обратное. Искусство, созданное с помощью нейросетей отражает жизнь человека, с приколоченным к руке смартфоном. Человека, который каждый день бороздит просторы данных в огромном объеме.
Нейросети обучаются на плохих материалах? А на чем обучаемся мы? Тик-токи, социальные сети, ютуб – все комфортное и пережеванное, удел нынешнего времени. Для преодоления клипового мышления нужно сделать усилие, для листания видосиков – достать телефон из кармана.
Нейросети – зеркало в нашей ванной. Оно честно отражает нас как общество, их можно обучать на любых материалах, но нужно сделать минимальное усилие. Это тонкое техническое орудие художника и необходимо идти от идеи и произведение обретет смысл. Все как с музыкой, живописью, кино.
Все, что не может обучаться и изменяться – отмирает. Мы не должны дать искусству умереть, запирая его в плену НАСТОЯЩИХ медиумов и отказываясь от современных. В конце концов, главное – это смысл сообщения, а не время на него потраченное.
Искусство – это просто еще один язык. Он дан нам Богом, чтобы мы могли объединиться. А не решать, кто лучше его знает и имеет право на нем говорить.
23.01.202511:00
Пятница только еще завтра, но у меня уже есть хороший лонгрид на выходные: про историю проекта Hyperloop — которая на поверку отнюдь не история очередной фантазии взбалмошного Маска.
Как и многие новации, идея транспортировки людей в вакуумированных трубах задокументирована почти 200 лет назад; очень прикольно рассматривать приведенные в статье оригинальные рисунки 1829 года.
Детали варьировались на протяжении всей двухвековой истории: вместимость капсул, давление в трубе, принцип движения.
Но за все это время ни один проект не был завершен и не перевез ни людей, ни грузы.
С другой стороны, пневмопочта — идейно очень похожая, просто масштабы поменьше — была предложена в 1810. И эта идея вполне реализовалась, прижилась и кое-где функционирует по сей день.
Лонгрид на то и лонгрид, что полон вкусных деталей и поворотов сюжета, здесь все не пересказать.
Но чего стоит, например, появление идеи магнитной левитации для транспорта в 1904! И все эти идеи жили своей интересной жизнью, переплетенные с жизнями энтузиастов, даже если и не приводили к успехам.
Короче, любители технологий, почитайте 🙂
https://thereader.mitpress.mit.edu/the-hyperloop-a-200-year-history-of-hype-and-failure/
Как и многие новации, идея транспортировки людей в вакуумированных трубах задокументирована почти 200 лет назад; очень прикольно рассматривать приведенные в статье оригинальные рисунки 1829 года.
Детали варьировались на протяжении всей двухвековой истории: вместимость капсул, давление в трубе, принцип движения.
Но за все это время ни один проект не был завершен и не перевез ни людей, ни грузы.
С другой стороны, пневмопочта — идейно очень похожая, просто масштабы поменьше — была предложена в 1810. И эта идея вполне реализовалась, прижилась и кое-где функционирует по сей день.
Лонгрид на то и лонгрид, что полон вкусных деталей и поворотов сюжета, здесь все не пересказать.
Но чего стоит, например, появление идеи магнитной левитации для транспорта в 1904! И все эти идеи жили своей интересной жизнью, переплетенные с жизнями энтузиастов, даже если и не приводили к успехам.
Короче, любители технологий, почитайте 🙂
https://thereader.mitpress.mit.edu/the-hyperloop-a-200-year-history-of-hype-and-failure/
27.11.202418:43
Название статьи обидное для Apple, но фактически точное: Xiaomi сумел сделать то, чего ждали от Apple, но так и не дождались.
Китайский производитель гаджетов весной этого года представил свой первый электромобиль, который сразу стал хитом: за первые сутки было собрано 90 000 заказов на SU7. Планы продаж до конца года компания подняла до 130 000 штук.
Про технические характеристики можно почитать в статье или на автосайтах, но о многом говорит тот факт, что CEO Ford Джим Фарли, предположительно неплохо разбирающийся в автомобилях и имеющий возможности выбирать, на чем ему ездить, наплевал на корпоративный патриотизм и ездит как раз на SU7 и не устает им восхищаться.
Достойны упоминания еще два факта: операционка автомашины прекрасно работает с iOS и Android, превратив автомобиль в идеально совместимый с устройствами водителя и пассажира гаджет. А сборку компания не аутсорсит (как бывает со стартапами), а построила собственный полномасштабный автозавод.
Тем временем ходят слухи, что готовится выпуск еще двух моделей. Автор статьи иронично отмечает, что наконец-то фанаты получили свой iCar, вот только прибыл он из Китая
https://www.wired.com/story/phone-maker-xiaomi-made-the-car-that-apple-couldnt/
Китайский производитель гаджетов весной этого года представил свой первый электромобиль, который сразу стал хитом: за первые сутки было собрано 90 000 заказов на SU7. Планы продаж до конца года компания подняла до 130 000 штук.
Про технические характеристики можно почитать в статье или на автосайтах, но о многом говорит тот факт, что CEO Ford Джим Фарли, предположительно неплохо разбирающийся в автомобилях и имеющий возможности выбирать, на чем ему ездить, наплевал на корпоративный патриотизм и ездит как раз на SU7 и не устает им восхищаться.
Достойны упоминания еще два факта: операционка автомашины прекрасно работает с iOS и Android, превратив автомобиль в идеально совместимый с устройствами водителя и пассажира гаджет. А сборку компания не аутсорсит (как бывает со стартапами), а построила собственный полномасштабный автозавод.
Тем временем ходят слухи, что готовится выпуск еще двух моделей. Автор статьи иронично отмечает, что наконец-то фанаты получили свой iCar, вот только прибыл он из Китая
https://www.wired.com/story/phone-maker-xiaomi-made-the-car-that-apple-couldnt/
25.11.202419:01
Поразительно, как не нравятся людям зеркала:) Вот вышла очередная тревожная работа команды гуманитарных исследователей из Германии и Великобритании.
Проанализировав сайты, созданные разными популярными генеративными моделями (ChatGPT, Claude 3.5, Gemini 1.5 Flash), они обнаружили, что дизайн содержит различные манипулятивные элементы, побуждающие пользователя к тем или иным действиям.
Вроде нет вопросов, откуда взялся такой стиль: модель училась на вполне человеческих творениях, которые все это добро содержат сплошь и рядом, и там элементы манипуляции были заложены в ТЗ заказчиками или отвечали собственному представлению вебдизайнеров о прекрасном.
Но исследователи волнуются, что модели демонстрируют не самое лучшее и бескорыстное поведение и требуют, как обычно, дополнительного регулирования и ограничений для моделей.
О каких-то ограничениях для людей вопрос даже не ставится. В итоге призыв выглядит как неуклюжая попытка сохранить коммуникационные функции за людьми: только белковым дано право манипулировать себе подобными:)
https://arxiv.org/pdf/2411.03108
Проанализировав сайты, созданные разными популярными генеративными моделями (ChatGPT, Claude 3.5, Gemini 1.5 Flash), они обнаружили, что дизайн содержит различные манипулятивные элементы, побуждающие пользователя к тем или иным действиям.
Вроде нет вопросов, откуда взялся такой стиль: модель училась на вполне человеческих творениях, которые все это добро содержат сплошь и рядом, и там элементы манипуляции были заложены в ТЗ заказчиками или отвечали собственному представлению вебдизайнеров о прекрасном.
Но исследователи волнуются, что модели демонстрируют не самое лучшее и бескорыстное поведение и требуют, как обычно, дополнительного регулирования и ограничений для моделей.
О каких-то ограничениях для людей вопрос даже не ставится. В итоге призыв выглядит как неуклюжая попытка сохранить коммуникационные функции за людьми: только белковым дано право манипулировать себе подобными:)
https://arxiv.org/pdf/2411.03108
Көрсетілген 1 - 24 арасынан 51
Көбірек мүмкіндіктерді ашу үшін кіріңіз.