4323
Авторский контент Рвачева Никиты (@rvnikita): о чем думаю, мечтаю, что читаю.
Ребята, немного странный вопрос, который меня давно мучает, и мне нужны вы, чтобы его проверить.
Я периодически смотрю статистику канала и вижу иногда достаточно много “шарингов” постов, а так же промотры атрибуцированные к PM. У меня есть гипотеза, что это не вы делитесь с кем-то из друзей, а сохраняете в “Saved Messages,” чтобы потом на досуге почитать. Документация молчит на этот счет, и я, как настоящий инженер, решил провести эксперимент.
Мне нужно, чтобы вы этот пост просто сохранили себе в Saved Messages и пошли на него “глянули” в сохраненных, а я посмотрю через какое-то время на статистику, все пойму и поделюсь с вами. Чтобы было проще, давайте вы поставите эмодзи 👌 как будет готово.
P.S. Кстати похожим образом удалось выяснить, что количество просмотров в посте (цифра рядом с глазиком) это количество уникальных пользователей которые увидели пост, а, например, количество промотров в Youtube это именно просмотры (т.е. когда у Дудя ролик набрал 20М просмотров, это далеко не 20М человек, а вполне может быть и 8М которые по 3 раза возвращались чтобы его досмотреть)
—————————
Мысли Рвачева
—————————
“Based on what you know about my life, draw a picture of me.” - сейчас модно спрашивать этот вопрос у ChatGPT. Покажите свои варианты.
Удивительно, что на столе нет ноутбука :) Видимо уже вживлен neuralink
#ai
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Невероятно крутой эфир от Андрея Мовчана про прошедшие выборы. Хочется подписаться практически под каждым словом
- если нелегальная эмиграция хороша - сделайте ее легальной
- наибольший перевес трамп получил в когорте 45-60, людей которые определяют науку, бизнес и тд, а не глупые реднеки как принято считать
- как работает дерегуляция
- если богатые не будут становиться богаче, то бедные будут становиться беднее
https://www.youtube.com/live/HWhjDCuVxpU?si=HrqKbHid0JtIIYbw
#donald_trump@rvnikita_blog #andrey_mochan@rvnikita_blog #politics@rvnikita_blog #elections@rvnikita_blog #economics@rvnikita_blog
🇺🇸 Судя по всему 🐶 и 🐱 на ближайшие 4 года в безопасности
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Почему программисты не видят разницы между Хеллоуином и Рождеством? Потому что oct 31 = dec 25.
#fun
—————————
Мысли Рвачева
—————————
🧠 AI всё больше и больше (порой пугающе) становится похож на мозг: как AI понимает понятия
Недавно учёные, включая David Baek, обнаружили интересные детали о том, как модель Sparse Autoencoder (SAE) представляет понятия. Они выделили три уровня, которые помогают понять, как AI "видит" наш мир.
Атомный уровень – мелкий. Здесь SAE собирает похожие понятия в "кристаллы" с параллелограммами или трапециями, наподобие известных примеров "мужчина-женщина" и "король-королева". Эти формы улучшаются, если убрать мешающие факторы (например, длину слова) с помощью линейного дискриминантного анализа, который помогает фокусироваться на важных признаках.
Мозговой уровень – средний. Тут понятия вроде "математика" и "кодинг" группируются вместе, напоминая области мозга человека. Они создают аналог "долей", как в нашем мозге, где каждый участок отвечает за свою функцию. Например, в мозге есть области для языка или зрения, а здесь AI выделяет "области" для связанных концепций.
Галактический уровень – крупный. На этом уровне модель формирует целую "вселенную" понятий, где разные концепты находятся на разных расстояниях друг от друга. Эти расстояния не случайны, а подчиняются закону степени: чем дальше от центра, тем менее схожи понятия. Это напоминает распределение галактик во вселенной.
Таким образом, на среднем уровне работа AI действительно похожа на то, как мозг человека разделяет функции на отдельные зоны. Это важный шаг для понимания того, как AI может изучать и обрабатывать сложные концепции, имитируя нашу природную способность организовывать информацию.
📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2410.19750
#ai #brain #agi #research
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Массовая внедрение AR устройств изменит многие индустрии, в том числе рекламную.
Как думаете будем жить в мире без рекламы благодаря эдблокерам или просто получим еще больше рекламы, вдобавок персонализированной?
#ai #ar #ads
—————————
Мысли Рвачева
—————————
4️⃣0️⃣0️⃣0️⃣ Давайте знакомиться!
На самом деле я давно хотел написать этот пост (кажется, первый раз – в районе 2500 подписчиков, потом 3500, и вот сейчас уже 4000 – время пришло).
Я – Никита Рвачев, в интернете известен под ником rvnikita. Родился в России, окончил МГТУ им. Баумана по технической специальности. Интересовался технологиями ещё с тех пор, когда компьютер подключался к телевизору. Помню, как был восхищён тем, что каждая нажатая клавиша на клавиатуре отображалась на экране телевизора. Тогда это казалось чем-то магическим. Подобное ощущение я испытал лишь дважды в жизни – когда впервые попал в интернет и когда впервые пообщался с ChatGPT. Я немного пожил в Манчестере (Англия) пока учился в школе Hyper Island - это был невероятно крутой опыт, который позволил посмотреть как все работает вне РФ и думаю на один шаг приблизил меня к переезду в США.
Последние 6 лет я живу в Нью-Йорке, США. До этого всё время жил в Москве и занимался проектами на стыке технологий и маркетинга. Являюсь сооснователем технологического агентства Айтаргет.
В последнее время, как и многие, я сосредоточился на AI, в частности на ML и LLM. В крупной корпорации из списка Fortune 100 работаю в лаборатории, где мы исследуем развитие различных технологий (я занимаюсь в основном AI) и анализируем, как они изменят бизнес и жизнь в целом.
Кроме того, с первых дней в Нью-Йорке я строю русскоязычное сообщество для талантливых молодых предпринимателей и специалистов. Сейчас мы – крупнейшие по некоторым направлениям, например, миграция через визу талантов в США (@o1eb1eb2) и мероприятия, посвящённые культуре (@culture_nyc).
Ну и, конечно, я продолжаю создавать небольшие AI pet-проекты, погружаюсь в тему и делюсь интересными находками в этом блоге.
Итак:
- Если вы окажетесь в Нью-Йорке – пишите! Буду рад встретиться на кофе, расскажу, что посмотреть туристического и нетуристического – я очень люблю этот город.
- Если вы работаете над проектом с AI-компонентой и вам нужна сторонняя экспертиза или «взгляд со стороны» – пишите в личку @rvnikita, буду рад помочь.
- Напишите в комментариях пару слов о себе, чем занимаетесь, чем можете быть полезны другим. Очень интересно узнать, кому этот блог кажется полезным!
#nikita_rvachev #ai #tech
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Finally: OpenAI выкатывает фичу поиска по предыдущим чатам общения с ChatGPT
P.S. Особенно, конечно, приятно, что поддержали адекватную комбинацию CMD+K. Прям спасибо человеку, который за это отвечает. Невероятный кайф попробовать нажать комбинацию не зная сработает ли и увидеть, что она делает именно то, что ожидаешь.
#openai #gpt
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Нужно признать, что Apple Intelligence это пока разочарование.
За несколько недель пока я тестирую бету - я ни разу не воспользовался Apple AI фичой в обычной жизни, а Siri как была болью, так и осталось.
Очень надеялся, что перестану постоянно запускать приложение ChatGPT и буду пользоваться более удобными встроенными фичами, но пока нет ☹️
А вы как? Довольны?
#apple #ai #gpt #siri
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Tesla Cybercab спроектированы таким образом, чтобы их можно было заряжать и чистить полностью автоматически. Еще один шаг в сторону радикального снижения стоимости за милю пути.
#ai #agi #selfdriving_cars #tesla #elon_musk
—————————
Мысли Рвачева
—————————
#lifehack 8:
Когда нужно в ChatGPT создать несколько файлов, вместо того чтобы генерировать их по одному, проще сгенерировать bash-файл, который создаст все нужные каталоги, файлы и сразу заполнит их содержимым. Этот файл также может автоматически настроить права доступа и переменные окружения. Это значительно ускоряет процесс.
#lifehack #bash #productivity #coding #chatgpt
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Наконец вышла Beta iOS 18.2 в которой доступна интеграция ChatGPT на уровне системы в Siri и Клавиатуру.
Шаги для активации:
1) Установить 18.2 Developer Beta (нужна именно бета версия)
2) Перейти в Settings > Apple Intelligence & Siri
#apple #ai #gpt #siri
Все боялись, что с ChatGPT люди отупеют, а вместо этого они начали быстрее разбираться в новом и четче ставить задачи.
#ai@rvnikita_blog #chatgpt@rvnikita_blog #agi@rvnikita_blog
—————————
Мысли Рвачева
—————————
👀 Поиск удаленного ассистента
Всем привет. Я в очередной раз делаю попытку делегировать часть рутины на удаленного сотрудника. В целом кажется, что как минимум 80% из этих задач должен делать AI, но реальность пока менее оптимистичная чем я хочу.
Чаще всего задачи связанны
- с одним из проектов (различные медиа проекты/блоги) - собрать информацию, написать пост, опубликовать в разных каналах
- операционного характера - договориться на рекламу, собрать информацию, зарегистировать и т.д.
Часть задач повторяемые (например подборка мероприятий в Нью-Йорке @bears_nyc) часть скорее каждый раз разные. Хочется найти человека/сервис который примет в работу задачу, разберется в ней и не нужно будет за него контроллировать сроки.
Собственно хочу спросить совета у тех, кто смог выстроить процесс:
1) Как правильно это сделать? Может есть книга какая-то на эту тему?
2) Поделитесь секретами в целом как увеличить эффективность и качество
3) Где вы ищите таких сотрудников?
Ну и PS. если вы интересуетесь такого рода вакансией - напишите мне в личку (@rvnikita), может этот канал и поможет найти такого человека 🙂
#personal_assistant
—————————
Мысли Рвачева
—————————
⚙️ Пошаговая оптимизация LLM от OpenAI
В свое время все бросились на finetuning, но быстро стало понятно, что это дорого и сложно, требуя качественного датасета и серьезных ресурсов. Finetuning — это крайняя мера, которая должна применяться только в случае необходимости. Именно поэтому так ценна поэтапная схема от OpenAI, которая позволяет достичь отличных результатов, продвигаясь от простых методов к более сложным:
1. Prompt Engineering: начальный этап — оптимизация запросов. Простой prompt с четкими инструкциями уже может улучшить результат.
2. Few-shot prompting: добавление нескольких примеров, чтобы повысить стабильность модели на схожих запросах.
3. Retrieval-Augmented Generation (RAG): если требуются специфические знания, добавляем динамическую подгрузку данных в prompt, что позволяет модели работать в нужном контексте.
4. Fine-tuning: завершающий шаг, когда необходима абсолютная точность и стабильность. Здесь уже создается специализированный датасет для обучения модели в реальных условиях.
Я бы еще добавил идею мультиагентности и одновременное использование моделей от разных производителей, но понятно, что не стоит ожидать этого в документации OpenAI
📝 Подробнее: https://platform.openai.com/docs/guides/optimizing-llm-accuracy
#ai #openai #coding #llm #prompting #finetunning #rag
—————————
Мысли Рвачева
—————————
🤖 Данные – ключ к будущему робототехники
В современном мире робототехники сбор данных становится критически важным, но остается сложным и дорогостоящим процессом. Проект DART от MIT предлагает решение: теперь любой пользователь, имея только Apple Vision Pro, может управлять роботами через дополненную реальность и собирать данные для обучения. Система позволяет записывать демо для нескольких роботов одновременно и автоматически загружать их в DexHub – открытую базу данных в облаке. Эти данные доступны для свободного использования через Python API.
🔗 Source: https://dexhub.ai
#robotics #ai #dart #ar #data
—————————
Мысли Рвачева
—————————
После суток использования ChatGPT Search уверенно могу сказать что это бомба и у Google и Perplexity теперь действительно появились проблемы.
Я понял, что часть запросов по прежнему хочется уводить в гугл, но больше и больше - в ChatGPT. А то, что теперь это удобно делать прям из адресной строки - нереально круто.
Как вам? Довольны?
#openai #chatgpt #perplexity #google
—————————
Мысли Рвачева
—————————
OpenAI добавил поиск по интернету в ChatGPT.
Кажется, что уже была одна попытка это сделать, но не очень успешная, теперь обещают, что будет все работать сильно лучше.
Perplexity и Google напряглись.
Source: https://openai.com/index/introducing-chatgpt-search/
#ai #agi #search #google #perplexity #openai #chatgpt
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Больше 25% нового кода в Google написал AI - заявил Sundar Pichai (CEO Google) на последнем звонке по финансовым результатам за Q3.
Sundar Pichai (CEO Google): "Today, more than a quarter of all new code at Google is generated by AI, then reviewed and accepted by engineers."
Source: https://abc.xyz/2024-q3-earnings-call/
#google #ai #coding
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Хах, забавно как Claude и ChatGPT взаимно неправильно пишут код использующий конкурирующее API, а так же при рефакторинге намеренно переключают версию LLM на устаревшую.
#llm #openai #anthropic #ai #chatgpt #claude #coding #api
—————————
Мысли Рвачева
—————————
OpenAI добавили генератор системных промптов в свою песочницу.
Потестировал - делает хорошие промпты.
#openai #ai #coding
—————————
Мысли Рвачева
—————————
🥇 Python - номер один по популярности язык на Github
Меня переодически спрашивают (родители детей или взрослые для себя) с какого языка стоит начать обучение программированию. В такие моменты я мысленно ностальгирую по лабораторным на языке Си в МГТУ им. Баумана "в аквариуме" и уверенно отвечаю Python. Теперь к тому, чтобы это язык с низким порогом входа, добавился аргумент, что он самый популярный и скорее всего проще будет найти уже похожий проект на тот, что вы делаете. Ну и конечно от количества знаний и LLM на нем писать будут лучше.
Другая интересная статистика Github (в том числе по популярности стран, использования Docker и др) доступна по ссылке https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-2024/
#coding #python #github
—————————
Мысли Рвачева
—————————
💥 Microsoft и GitHub убивают Cursor
🛠 GitHub и Microsoft представили Spark — новый AI-инструмент для создания микро-приложений.
GitHub Spark позволяет разработчикам и пользователям легко создавать и делиться микро-приложениями (“sparks”), без необходимости писать и разворачивать код. Эти “sparks” можно использовать на компьютере или мобильных устройствах, они настраиваются под конкретные нужды и предпочтения.
Spark поддерживает редактор на базе NL (естественного языка), который позволяет описывать идеи и развивать их со временем. Сначала вы вводите идею на естественном языке, и редактор генерирует интерактивные предварительные версии, предлагая возможные варианты, которые можно изменять. Это делает процесс разработки максимально интуитивным.
Кроме того, GitHub Spark предоставляет управляемую среду выполнения, что упрощает размещение, хранение данных и добавление функций AI. Платформа также предлагает возможности для совместного использования sparks с другими пользователями, позволяя им адаптировать и изменять созданные приложения.
GitHub Copilot также интегрирован в Spark, обеспечивая поддержку таких функций, как Copilot Edits, Copilot Chat и рецензирование кода с помощью Copilot. Copilot помогает быстро вносить изменения в код, проводить обзор изменений и добавлять описание к методам и классам. Это делает процесс разработки более продуктивным и поддерживает совместную работу разработчиков.
🔗 Source: https://githubnext.com/projects/github-spark
#github #ai #microsoft #cursor #agi #coding #copilot
———————————————
Мысли Рвачева
———————————————
Так, мы кажется в шаге от того, чтобы AI заменил всех офисных работников
#friday #fun
—————————
Мысли Рвачева
—————————
🚂 Как AI повторяет судьбу парового двигателя?
Многие уверены, что технологические инновации быстро вытесняют старые решения, но история показывает обратное. Паровой двигатель, изобретённый в 1712 году, мог казаться революцией, способной вскоре заменить лошадей и ручной труд, но на деле прошло почти сто лет, прежде чем паровые машины начали использоваться в транспорте, и ещё полвека — в промышленности. Даже такие гиганты, как железные дороги и пароходы, долго ждали своей эры, пока технологии не догнали ожидания.
Почему так долго? Виной тому низкая эффективность первых моделей, огромный вес и зависимость от дешёвого топлива. Прорывы, такие как усовершенствования Джеймса Уатта, дали толчок, но требовались десятилетия для их внедрения.
Сегодня подобные проблемы наблюдаются и в развитии AI. Хотя модели вроде GPT впечатляют, реальное внедрение в повседневные процессы — это долгий путь. Проблемы масштабирования, огромные энергетические потребности и необходимость в данных — всё это тормозит прогресс.
Исторически, технологии, которые меняют мир, часто встречаются с неожиданными барьерами. Вспомним радиоактивные исследования конца XIX века или первых компьютеров в середине XX века: время между открытием и повсеместным применением всегда оказывается гораздо дольше, чем предсказывали энтузиасты.
Так сколько десятилетий займёт полный переход на AI и генеративные модели? История учит нас, что даже самые мощные инновации требуют времени, чтобы стать повседневностью.
#ai #agi #gpt #technology #history #future
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Смерть основателя Flibusta (известного пиратского проекта) через эвтаназию вновь поднимает множество вопросов о ассистированном суициде: этических аспектах, технических нюансах и границах допустимого.
Интересно, что люди задумывались об эвтаназии еще со времен Древней Греции. Сегодня многие страны узаконили эту практику в той или иной форме, но всегда с рядом строгих ограничений.
Везде, где эвтаназия разрешена, ключевыми остаются прозрачность процесса и явное согласие пациента.
Задумываясь об этом на личном уровне, для меня решение "нажать кнопку" кажется крайне пугающим. Однако идея "вероятностной эвтаназии" воспринимается как более мягкий вариант. Суть в том, что человек каждый вечер получает дозу снотворного, и хотя смерть гарантированно наступит в ближайшие Х месяцев, точный день неизвестен. Перед каждым приемом пациент подтверждает свою готовность. Удивительно, но подобного подхода нет ни в одной стране.
Что думаете про эту мысль? Считаете ли вы, что такой подход может быть психологически легче?
#death #euthanasia
—————————
Мысли Рвачева
—————————
🧬 Исследователи создали самую детализированную модель человеческой клетки
Используя данные рентгеновской съемки, NMR и криоэлектронной микроскопии, ученые представили самый подробный срез эукариотической клетки. Эта модель помогает лучше понять структуру клетки на молекулярном уровне и открывает новые горизонты для изучения биологии клетки и разработки лекарств.
Выглядит немного сложнее чем я помню из уроков биологии. 🤣
Source: https://gaelmcgill.artstation.com/projects/Pm0JL1
#biology #tech #science #interesting_fact #evan_ingersoll #gael_mcgill