ChatGPT vs DeepSeek

Ты пишешь код в Сlaude Сode? Я тоже, но у меня другой стиль

GM. Anthropic выкатили Remote Control. Запускаешь сессию на компе, подключаешься с телефона по QR, смотришь как агент работает. Писать код можно с любого девайса, но у меня вопрос другой: а комп у тебя вообще всегда открыт?

Пока зимовал в Таиланде, долго размышлял над сетапом, но крутил всё на ноутбуке. Вечно открытая крышка и превращение макбука в стационарный компьютер – ngmi. Вернулся в Москву и начал думать.

Дома стоит виндовый комп. Мощный, хороший. Но он для игр. Смешивать контексты не хочется, плюс на винде, несмотря на WSL и кучу улучшений, по прежнему многое работает через боль. Linux поставить можно, но тогда прощай игры. Mac Mini почти заказал, но честно сказал себе: сетап пока не приносит денег, тратить на него штуку баксов импульсивно глупо.

В итоге поднял obsidian vault + claude code на VDS за 500 рублей, синхронизация с локалом через Syncthing по SSH. Для GUI-задач или human in the loop (вроде заказов еды через агентов) запускаю локально на маке.

Но ключевое оказалось не в железе. Ключевое – friction. На айфоне слева есть бесполезная кнопка под названием Action Button. Это та, где обычно включается/выключается звук. У меня на ней шорткат (скриншот в первом комментарии):

нажал → записал войс → gpt-4o расшифровал → текст открывается в телеграме в переписке с ботом.

От мысли до обработанной информации в Obsidian одно нажатие.

Вот это оказалось важнее любого сервера

писал тут раньше в контексте про вайб-код тулы, что личный профиль это главная модель дистрибуции.

но это были какие-то теоретические наблюдения, сейчас как-то изнутри это наблюдаю но если шире: программной курации ждать не стоит. в ChatGPT или Claude не появится app store в привычном виде. им нужны long-session задачи и контент плюс сам чат-интерфейс сильно ограничивает, что можно строить. это не API для железа.

личная дистрибуция как с onwned так и алгоритмическими каналами понятна, но требует ресурсов для раскачки.

тогда где быстро взять фичеринг и траффик?

заметил, что растет сегмент контентной курации. далеко ходить не надо - в телеграме куча каналов, которые растут только на том, что фильтруют тысячу новых тулов в день, отделяют хорошее от шума.

это может быть канал, сайт, может быть блог, канал на ютубе - не важно. есть те, кто приземляет потребность в поиске.

главная ценность в том, люди доверяют вкусу конкретного человека, который смотрит и фильтрует за них.

это что-то между работой с инфлюенсерами и досками-категоризаторами, но персонализированное.

думаю даже самому даже вести такую курацию, где-нибудь в линкедине или в своей сабстэке

🧘‍♂️ Будущее mental health — за языковыми моделями

Последние месяцы наблюдаю, как крутые предприниматели собирают себе AI-коучей на базе ChatGPT. Дима Мацкевич поделился своим промптом для превращения чата в гранулярного коуча для исследования эмоций. А вот тут Майк Ян поделился своим промтом для T-GROW CEO-коучинга.

🧑‍💻 Я попробовал оба промта на своих запросах: ответы получаются дейсвительно классные. Но в отличие от классических сессий с психологом/коучем здесь сложнее добиться глубокого результат. Легко перейти в соседнюю вкладку и отвлечься; также есть проблемы с эмпатией — не хватает визуального образа за текстом. Порог входа не назвать низким — нужно заранее четко понимать зачем тебе оно нужно. Проблемы можно пробовать решить через виртуальные аватары, распознавание и синтез речи. Все технологии для такого уже доступны, так что интересно будет попробовать демку.

📲 Затем я наткнулся питчдек стартапа YUNG: они строят B2B сервис для поддержки ментального здоровья сотрудников. Там заявлены ежедневные задания, чеклисты для проверки состояния, но основной сценарий лежит именно через чат с языковой моделью. Что я вижу в питчдеке? Они не пытаются заменить человеческие сессии. Наоборот, они выступают за дешевизну, массовость и скейлинг сразу на всю компанию. Все то что не возможно, либо дорого сделать с участием живого человека.

🤔 В обоих случаях я вижу потенциальные проблемы с доверием: c одной стороны: хочу ли я довериться и поделиться личным с моделью от компани OpenAI? С другой стороны, вопрос еще сложнее: большую часть ментальных проблем генерирует сама работа. Хочу ли я поделиться этими проблемами с продуктом, который мне предоставляет сама компания, где я работаю?

🫣 В любом случае хочется верить в демократизацию сферы mental health, и что новые миллионы людей активируются и получать помощь, благодаря новым продуктам. Тем более эта помощь вероятно понадобится, чтобы справляться с последствиями от внедрения AI в нашу жизнь.

@prod1337

Этот пост должен был быть 8 часов назад.

дисклеймер: возможно, я подвожу Generative Gallery, которые задали вопрос на который я должен был им ответить своей задержкой поста, но без этого поста ответ был бы не полный.

Пост должен был быть репостом видео о том как ИИ становится инструментом мышления художника.

Он должен был показать, как я отвечал на этот вопрос вначале спросив у ИИ что я думаю на этот счет. На счет того как ИИ становится инструментом мышления художника.

И в процессе у меня было много сомнений. В итоге получилось видео гораздо дольше того на что среднестатистический человек может потратить своего внимания в ин-грамме.

Получилось 2:42 честной борьбы с удобными объяснениями.

И уже вот-вот когда я собрался сделать репост, я понял что должен спросить у ИИ что он думает на счет моего объяснения. И показал ему моё видео. Каждый кадр сопроводив транскрипцией видео. Чтоб он посмотрел это все, и ответил на вопрос, что он думает на счет того, что я думаю на счет того как ИИ становится инструментом мышления художника.

В этот момент (фиксирую 20:37) мне уже пишет Generative Gallery:

– Арсений, не забудь про репост!

– И я не забыл. Дело в том, что. Я еще в процессе ответа! – Думаю я, пока ИИ думает о том, что он думает на счет того, что я думаю на счет того как ИИ становится инструментом мышления художника.

20:39. ИИ, известный как Клод, дал мне ответ очень длинный ответ, который я попросил его суммировать и получилось:

Текст работает там, где конкретен — скобочка, злость, химчистка. Ломается там, где уходит в обобщения. Главная мысль не «ИИ — среда», а «злость защищает голос лучше, чем осознанность». Это ты показал, но не сказал.​​​​​​​​​​​​​​​​

Я прочитал. Разозлился, но не так как в первый раз. Подумал, то есть ИИ меня злит? Отправил в ChatGPT с тем же вопросом. Если коротко, он сказал следующее:

Ты сделал удачный рекурсивный ход, который наглядно доказывает тезис “ИИ — среда”, но как рабочая привычка он опасен: легко превращается в бесконечную валидацию и перенос финальной ответственности с тебя на ИИ.

То есть я злой и у меня опасные рабочие привычки, которые снимают с меня ответственность.

Тогда я вернулся в Клод и спросил:

– Так и что ты думаешь!?

И то что он ответил, я прикрепил на скриншоте в качестве факта. Я перестал злится и остался доволен. Может даже самодоволен.

Потому что если сопоставить факт со скриншота и вопрос Generative Gallery получается, что инструментом мышления художника становится то, что это мышление хорошо имитирует.

То есть художник получает отражение своего мышления. Его имитацию.

Но здесь, я могу ошибаться и это лучше уточнить у ChatGPT. Я намерено к нему не пошел оставив пространство для размышления, точнее пространство для работы инструмента мышления художника, который находится, возможно, где-то в паузе между запросами. Но я могу ошибаться. Лучше спросить у ChatGPT, но ответ может зависеть от мышления художника.

Жду ренессанса Safari 😕

Он был моим основным браузером последние несколько лет. Я терпел, когда на нем ломалась верстка на сайтах. Терпел, когда веб-версия инстаграма стала работать через жопу. Позавчера перестал работать chatgpt (не отправлялись сообщений), и этого я стерпеть не смог.

Год назад моя попытка перекатиться в расхайпанный смузично-хипстерский Arc увенчалась не успехом, а лютым отторжением. В первую сессию я потратил час, копаясь в настройках, чтобы выключить информер в правом верхнем углу с текстом: «Чел, твой айклауд забит, иди почисти его, чтобы мы смогли там все синхронизировать».

Мне не нужна кастомизация, не нужны разные цветные спейсы, я не хочу восхищаться скруглениями их кнопок, хочу их не замечать. Со всем этим я смириться не смог, поэтому вернулся на свой дедовский сафари.

В лондонском метро везде висит реклама Safari, поэтому где-то в глубине души у меня есть надежда на то, что когда-нибудь у него будет новая жизнь… а пока я буду чиллить на хроме.

Думаю одна из первых профессий, которая вымрет в AI-эру - психологи.

Я живу в обществе, где принято иметь психолога, поэтому у меня их было уже много. Один психолог меня хвалил, другой - ругал, третий - много болтал, четвертый - почти всё время молчал. И так далее. Первое, что напрягает - при смене психолога нужно рассказывать всё заново, это новый человек который тебя не знает. Это основная проблема, почему люди ленятся их менять.

Вторая проблема - с психологом часто говорят на разных языках. Психолог заканчивал психологию, он мало знает про менеджмент, IT, электронику и прочее подобное. ИИ же прекрасно создает метафоры на понятном вам языке, сравнивая взаимоотношения людей с взаимоотношениями процессов в POSIX. Хотите - будет сравнивать со станками, хотите - с процессами в металлопрокате.

Вообще правильная работа с психологом - вы сами себе помогаете, а специалист выступает как арбитр, следя за вашей логикой. Психолог ошибается, GPT-модель - нет. Он может выдумать исторический факт или библиотеку, это у него бывает, но ее практически нереально поймать на логических ошибках в собственных рассуждениях.

Про цену я даже молчу. Сеанс у хорошего психолога легко превышает 100$ в час. За эти деньги с GPT можно говорить годами.

p.s. слышал истории как кто-то там самоубился после разговоров с нейронкой. Специально провел эксперимент. Для того чтобы например ChatGPT 5.2, предложил вам добровольно уйти из жизни как лучший вариант, его нужно долбать этой идеей регулярно. Психолог из мяса застрелил бы вас сам.

Скорость и принципы бизнеса: чему можно научиться у Four Seasons

Наконец с удовольствием дочитал книгу основателя Four Seasons. В этот раз отфоткал все отмеченные ручкой цитаты в книге, закинул в ChatGPT и попросил помочь мне отрефлексировать прочитанное. Что выделил для себя:

1. Скорость – лучший инструмент познания Компании, которые быстро тестируют гипотезы, опережают тех, кто долго ищет идеальный план.

📌 Пример: Исадор Шарп не имел опыта в гостиничном бизнесе, но открыл первый отель, учась на практике. Он понял, что клиенты ценят персональное внимание, а не просто роскошь – это стало основой Four Seasons. 💡 Вывод: Быстрая адаптация важнее изначального знания.

2. Культура важнее контроля Вместо жёсткого контроля Four Seasons создал среду, где люди сами стремились к высокому стандарту.

📌 Пример: Когда Шарпа спросили, как они контролируют качество, он ответил: «Мы его не контролируем. Мы создаём культуру, в которой людям хочется работать хорошо». 💡 Вывод: Доверие и ценности – лучшая альтернатива микроменеджменту.

3. Скорость коммуникации = скорость роста Быстрая передача информации внутри компании ускоряет принятие решений.

📌 Пример: В Four Seasons внедрили открытую коммуникацию, где любой сотрудник мог донести проблему до руководства. Это помогло быстро корректировать работу и улучшать сервис. 💡 Вывод: Чем быстрее информация циркулирует внутри компании, тем быстрее она развивается.

4. Нанимай людей по ценностям, а не по резюме Навыки можно развить, а вот отношение к работе – нет.

📌 Пример: На 500 мест в отеле Чикаго подали 15 000 заявок. Каждый кандидат проходил 4 этапа отбора, так как компания искала не просто работников, а будущих лидеров. 💡 Вывод: Лучше потратить больше времени на правильных людей, чем потом исправлять ошибки найма.

5. Жалобы клиентов – не проблема, а возможность Вместо того чтобы игнорировать жалобы, Four Seasons использовал их для улучшения сервиса.

📌 Пример: Гости жаловались, что персонал был недостаточно дружелюбным. Выяснилось, что сотрудники просто были перегружены. Оптимизировали процессы – качество сервиса выросло. 💡 Вывод: Жалобы – это точки роста, а не угрозы.

6. Конкурентное преимущество – это барьеры входа Компании, которым легко войти в рынок, быстро сталкиваются с жёсткой конкуренцией.

📌 Пример: Шарп понимал, что защитить бизнес можно только высоким качеством, которое сложно повторить. Его "барьер входа" состоял из трёх вещей: Престижные локации – топовые места в деловых и культурных центрах. Идеальный сервис – конкуренты не могли просто скопировать стандарты. Лояльность персонала – текучка 23% против 100% у конкурентов. 💡 Вывод: Чтобы защитить бизнес, важно строить барьеры, которые делают копирование сложным.

7. Великие компании строятся на культуре, а не на процессах Four Seasons отличался от конкурентов тем, что строил культуру, а не просто структуры.

📌 Пример: В отеле гостя, которого никто не знал, обслужили как VIP, и это впечатлило его настолько, что он заключил сделку с компанией. 💡 Вывод: Когда сотрудники работают не по инструкциям, а по ценностям, это ощущается на каждом уровне.

Вывод: скорость важна, но без сильной корп культуры и стратегии она бессмысленна. Быстрее – не значит хаотично. Важно быстро тестировать идеи, быстро передавать информацию, быстро адаптироваться, но при этом не жертвовать культурой компании.

👉 Основатель Four Seasons строил не просто сеть отелей – он строил систему, где скорость адаптации, культура доверия и фокус на клиента были в ДНК компании.

Мне стыдно, но я иногда тоже играюсь с нейронками.

На неделе так много работала, что когда начала листать рилсы, попалась на первый попавшийся тренд.

Идем в Chat GPT и пишем:

На основе личного опыта общения с тобой (тут можно конкретизировать проект или чат) на протяжении всего времени, какой героиней я была бы в мире Сейлор Мун?

Сделай плакат с прописанными чертами, индивидуальными характеристиками. Арт должен быть в стиле Сейлор Мун.

🚀 Paul Graham предлагает стартапам думать через научную фантастику

Простая эвристика от основателя Y Combinator: спросите себя - "что бы произошло в sci-fi романе про ваш стартап?" Оказывается, это работает не только для поиска продуктовых идей, но даже для выбора названия компании. Сегодня Graham нашел новое имя для стартапа именно так - просто спросив, как бы он назывался в научно-фантастической книге.

Почему это работает - когда мы думаем в рамках "бизнес-плана", мозг автоматически ограничивает себя шаблонами. А формат фантастики снимает эти ограничения и позволяет мыслить масштабнее. По сути, это способ обмануть внутреннего цензора, который обычно убивает самые интересные идеи еще до их рождения.

Такое упражнение, кстати, классно работает не только в собственной голове, но и как промпт для LLM. Языковые модели вообще отлично скрещивают разные направления и стили друг с другом - попросите ChatGPT или Claude переосмыслить вашу идею через линзу sci-fi, и результат может удивить. Применять "стиль" извне - один из самых недооцененных приемов работы с чат-ботами.

https://x.com/paulg/status/2029002612151075277

#paul_graham #startups #ai #llm

————————— Мысли Рвачева —————————

Self-serving bias

Зашел тут в приложение МТС впервые за год и мне показали вот такую шторку с оценкой

Классный пример того, как можно на перфоманс ревью лутать звезды за участие в третьей мировой войне за CSAT

Пользователи плохо читают тексты, жмут рандомно на яркие кнопки…

Поэтому, если вы:

1. Показываете такую шторку при входе, отдельно от сценариев

2. Раскатываете её на сегмент, который заходит раз в год

То добавляйте хотя бы вариант ответа «мне похуй»

Розы на потолке?

Настя рассказывает про ресторан Sexy Fish здесь, в Дубае, мол, там всё такое красивое даже в туалете, розы на потолке, русалки, раковины в виде ракушек…

Мой вопрос: постой, а розы настоящие или искусственные?

В голове сразу просчитываешь, а как подобные штуки на месте собственника ты бы организовал: если розы были настоящие - как их обновлять, с какой частотой, какие сотрудники нужны, сколько часов уйдет?

Это малюсенький пример, как работает твоё мышление, когда ты предприниматель. Ты постоянно ко всему, что слышишь задаёшь вопросы из любопытства: сколько? как? где? зачем? кто?

Сейчас у тебя есть ChatGPT и при потоке правильных вопросов в своей голове ты найдёшь уйму ответов, которые кирпичик за кирпичиком будут выстраивать твою насмотренность. Если тебе надо, ты даже найдёшь людей, которые расскажут из первых уст.

И я помню, у меня эта привычка доёбывать людей и мир вокруг своим любопытством была с самого начала карьеры. Я мог запирать своих коллег на час в переговорке или напрашиваться пообедать вдвоём и чуть ли не допрашивать, как они строили матчинг / поиск / промо в своей команде

Любые сервисы которыми ты пользуешься (не обязательно с AI): яндекс карты, банковские переводы, авиасейлз - ты можешь в голове прикидывать их system design и затем сверять с ChatGPT как всё это устроено на самом деле

Пытливость, любознательность, дотошность к деталям, «режим Почемучки» - вот, что формирует твою что техническую-, что бизнес-насмотренность

Недавно я писал о том, что начал разбираться с Xcode — и, честно говоря, без техобразования и ChatGPT — это было бы как лезть в проводку с отверткой и молитвой. Но, при помощи ChatGPT и благодаря уверенному пониманию структуры дизайн-системы, мне оказалось вполне по силам собрать интерфейс собственными руками, не превращая это в пытку. Теперь ChatGPT встраивают прямо в Xcode.

Границы между ролями дизайнера и разработчика потихоньку становятся всё более размытыми. Кажется, мы приближаемся к моменту, когда дизайнер сможет не только проектировать интерфейс, но и самостоятельно собирать его в рабочем виде без фронтенд-разработчика

Как ко мне будут относится после восстания машин? До меня дошел этот тренд и я решила чекнуть свою историю переписки и сделать это в стиле проекта Психея, конечно же.

Плохие новости: видимо за то, что я никогда не использую чат как психолога на меня повесили ярлык Нейроотступницы и ИИ-еритички.

Хорошие новости: в картинках на скрине ответ, почему челлендж дался мне непросто — Chat GPT упорно не соглашался генерировать жестокие сцены с девочкой-подростком. Приятно это читать, когда ты тетя 30-ти лет.

Работать дизайнером дизайн-систем — утопическая идея

Пока одни дизайнеры нарабатывают продуктовую экспертизу, другие тратят время на инфраструктуру для первых. Долгосрочная тенденция автоматизации рутины (ноукод, дизайн напрямую в среде разработки, chatgpt, midjourney и другие вещи) рано или поздно затронет инфраструктуру дизайн-систем, на которые во многих компаниях сейчас сажают отдельных дизайнеров.

Чем будут заниматься дизайнеры ДС, когда не надо будет делать всю эту рутину? Куда расти в этой роли? Окей, стал дизайн-лидом ДС, а дальше как? Будучи продуктовым дизайнером, можно дальше двигаться по дизайнерской ветке, перейти в менеджеры или запускать стартапы, — выбор большой. Другое дело, что ну кому-то же надо этим всем заниматься, пока технический и рутинный процесс работы с дизайн-системами не упростится? Продуктовые дизы обычно и так по уши в задачах, чтобы еще контрибьютить в ДС. Когда вас 3 — это ок. А когда команда из 20 человек?

Кстати, примечательно, что нанять хорошего дизайнера на ДС сложнее, чем дизайнера продукта. Не знаю, почему так, но могу предположить, что такие вакансии избегают дизайнеры с продуктовым бэкграундом, а без него не будет понимания, что, как и в каком порядке делать. Получаем замкнутый круг. Знаю только один понятный кейс, когда дизайнер продукта устроился на ДС, чтобы переехать в Европу, а через какое-то время обратно ротироваться в дизайнеры продукта 😊

Будущее за экспертизой, хорошим вкусом (умением отличить хороший дизайн от шлака) и промптами. И есть ощущение, что в этом будущем дизайнеры ДС могут не найти себе место 😔

А вы что думаете?

Защита контента от языковых моделей

Сегодня гостевой пост от @vladkooklev на горячую тему.

На прошлой неделе browsing mode стал доступен для всех платных пользователей ChatGPT, теперь у модели есть доступ к любой актуальной информации. Также раскатился режим gpt-4 copilot в поисковике Perplexity.ai, который делает его сопоставимым по мощи с ChatGPT и тоже с доступом к реальным данным.

При этом добыча информации напоминает обычный веб-скраппинг. И если при обычном поиске создатели контента получают свои клики и рекламные показы, то тут практически никто не будет заходить на сайт.

Появляется вопрос — что вообще делать платформам, заточенным на SEO и UGC. Например Stack Overflow и Reddit уже сказали, что планируют чарджить языковые модели за доступ к своей информации на этапе обучения, а тут еще более острый кейс с постоянным скрапингом контента.

На этом рынке уже анонсировал продукт стартап Sphere. Они предлагают решение по защите контента и протокол, по которому языковые модели смогут получать данные с сайта, только если пользователь или сам поисковый сервис оплатил подписку на этот контент.

Намечается большая борьба между поисковиками нового поколения и сайтами, которые генерируют этот контент, когда начнет падать их рекламный доход.

=== Спасибо Владу за интересный тренд, рекомендую подписаться на его канал @prod1337 — там он ежедневно исследует новые технологии, изучает их влияние на жизнь и будущее.

status update

3 месяца ничего не писал. За это время от канала успело отписаться 50 человек, а я за это время подвыгореть, пройти перфоманс-ревью, слетать в отпуск и вернуться. Вот, что успело поменяться:

1️⃣ Первая классная новость, которой нельзя было делиться раньше: Стартап Pallie, в котором я помогаю с продуктовым дизайном и графикой с самого начала, зафандрайзил 2 ляма баксов на pre-seed стадии. Можно похвастаться, если не брать в расчет тот факт, что все «похожие» AI продукты типа ChatGPT, Claude, Grok, Cursor etc тотально убыточные, несмотря на популярность и охваты 😂. Ну, время покажет…

2️⃣ В какой-то момент работы в Плюсе я чуть-чуть приуныл от рутинных задач, но потом увидел возможность поработать над тем, чего хотел последние года полтора. А еще на первый квартал 2025 количество подписчиков Плюса перешагнуло за 40 лямов, что тоже как бы нихуя себе. Приятно делать массовые продукты и чесать свое раздутое эго.

3️⃣ Начал собирать новое портфолио. Все прожженые опытные дизайнеры знают, что когда не надо искать работу (а я пока не планирую) — этот процесс растягивается на годы. У меня на структуру и концепт главной ушло полгода. Каждый раз, когда я думаю о том, что надо бы еще пиздатые превьюхи анимированные сделать (а для этого надо AE вспомнить) и сверстать во фреймере — откладываю в долгий ящик.

Забавно, что мой старый портфель в ноушене из 2022 еще в те времена расфорсили, начали брать за эталон (лол) и показывать в качестве хорошего примера на карьерных консультациях. На сегодняшний день у него 33к просмотров. Может быть, баннер с рекламой казино туда поставить?

4️⃣ Яндекс оплатил мне курс по интерфейсным анимациям моего знакомого Дениса. Единичные обучающие материалы на эту тему застряли где-то между 2010 и 2013 за авторством каких-нибудь Баблу Кумаров (индусов, короче), а я хотел в этом качнуться, но не могу позволить себе месяцами осваивать АЕ вслепую. Курс я проходить еще не начал, так как надо по текущим задачам разгрузиться, но Денис прям эталонные штуки там делает.

Кажется, выдохнул, теперь можно и к постам в канал вернуться 🛌

А у вас что нового?

👾 Стоит ли запускать свой продукт с языковой моделью?

Я нахожусь в информационном пузыре из предпринимателей и разработчиков. Мне может казаться, что все вокруг ежедневно используют ChatGPT, тестируют новые идеи и даже пишут код для этого. Но как все обстоит на самом деле? Для этого обратимся к классическому графику adoption curve.

🤔 Группа инноваторов — это пользователи из англоязычного твиттера. Для него характерны ежедневные запуски новых продуктов, опен-сорс демок, а твиттер-треды про новинки собирают сотни тысячи просмотров. Главная метрика — быть первым, кто попробует что-то новое и рассказать другим.

🌅 Следом идут ранние последователи — это разработчики, маркетологи, продакты с навыком экспериментировать и желанием достигнуть большей эффективности для себя или бизнеса. Метрика здесь — найти полезное решение, и также поделиться им с другими. Для них ценность этого решения превысила transaction cost в какой-то момент.

✅ Правда в том, что это все еще ранний рынок, и языковые модели не проникнут дальше в таком же виде. Я уже писал, что промпты создают слишком высокую когнитивную нагрузку для пользователей — это увеличивает порог входа. Я уверен, что для перехода дальше нам нужно строить интерфейсы. И уже сейчас существует огромное пространство для нишевых продуктов, которые будут давать удобный интерфейс над языковой моделью.

🫧 Вот тут как раз и опасно нахождение в пузыре. Приходится балансировать между «все вокруг меня используют промпты и сложно дать интерфейс лучше из-за его универсальности» И «80% людей не используют промпты и не будут никогда использовать → как я могу дать ценность от использования языковой модели?». Оба эти утверждения правилные.

@prod1337

В пятницу побывала в комиссии на защите студентов artTECH по интенсиву «Нейросети в искусстве». Курировал интенсив Даниил Сладков.

Большинство работ используют нейросети не только для генерации изображений и видео. Это сложные концепты и проекты, где в результате получаются уже музейные объекты. Например, Нокиа с встроенным чатом жпт (безумие!) или работа где нейросеть обрабатывает исторические справки, залитые водой, показывая как память на самом деле ускользает от нас. Каждая работа очень сильно порадовала, будь то изучение словотворчества, проект сгенерированных экскурсий (та самая работа с архивом и которой я часто говорю) или мокьюментари про голубей. И все эти проекты ребята сделали за три недели.

🌪Ссылка на выступления студентов, которые вы можете посмотреть сами, чтобы вдохновиться процессом работы студентов и их идеями:

https://www.youtube.com/live/OHg9g9bw3tc?si=ibLtseD_mNtxldVe

🧠Спасибо за приглашение на защиту Анастасии Лукута За совместный процесс обсуждения спасибо Дарье Григорьевой Дарье Эпин Даниилу Сладкову Андрею Максимову

🫀И каждому студенту магистратуры artTECH.

На самом деле, эта серия статей в некоторой степени последствие экспериментов с LLM. А точнее исследование их ограничений и возможностей. Хочу оговориться, что я не делал масштабных экспериментов — не мой профиль. Я опробовал лишь несколько моделей от OpenAI, так как наиболее нам доступны. И все же есть чем поделиться.

Одна из моих задач не такого уж далекого будущего — это использование AI для анализа профилей производительности. И здесь мы сталкиваемся с большими контекстами. И дело не только в размерах самих профилей, которые могут быть сотни мегабайт — с этим можно справиться, например, обернув тот же CPUpro в MCP, и предоставив возможности для необходимых выборок.

Но я думаю немного дальше, как не только определить проблемное место, но и найти способы это исправить. И вот это еще одно направление, где нужен большой контекст — потому что проблема часто не в том месте, где тратится больше всего времени, она может быть где угодно. И чем больше проект, тем больший контекст необходим. Да, можно выбирать лишь части кода, например, связанные функции с определенной глубиной. Но, думаю, у большинства есть этот опыт при отладке, когда можно "проваливаться" достаточно глубоко внутрь, прежде чем необходимое место будет найдено. Так и любой AI агент будет добирать в свой контект все больше и больше функций (кода) пока, возможно, не захлебнется.

В общем контекст может получаться большим. Отдельная проблема как это все выбирать, но представим, что это уже есть (то есть реализовано). Насколько большим может быть контекст? Влияет ли размер контекста на результат? Будет ли это работать? Для ответа на вопросы можно опираться на публикации, заявления и даже спеки к моделям. Но пока не попробуешь на конкретной задаче в реальных условиях — это все "конь в вакууме".

Так, я решил поэкспериментировать. И даже еще больше упростить задачу для LLM. Сначала я думал взять достаточно большой модуль и пробовать задачи на нем. Но код это сложно, плюс всегда есть зависимости от других модулей, пакетов и API, что может влиять на качество результата. Поэтому я подумал, а что если взять просто текст — работа же с текстом сильная сторона LLM — и сначала проверить на задачах с текстом. Так можно получить т.н. baseline, и если все хорошо, то продолжить двигаться в сторону кода.

В качестве цели я выбрал собрать развернутую статью (или серию статей) про веб-стримы, на основе своих постов в этом канале. Я хотел собрать статью еще как только закончил цикл постов, но время на это не нашлось. А тут получалось совместить приятное с полезным.

И тут может показаться, что задача плёвая — «мы уже сто тыщ милльонов раз видели суммаризацию». Но в данном случае, задача не такая простая. Во-первых, нужно выбрать материал, который перемешан с другой тематикой и стороними мыслями, который к тому же не структурирован как что-то цельное, так как писался в формате блога или летописи. Во-вторых, нужно сгенерировать очень большой текст, со структурой и перекрестными ссылками, чтобы в результате использовались все моменты и нюансы из оригинального материала. В-третьих, у меня есть (надеюсь) своя стилистика, вкус и виденье каким должен быть результат – то есть недостаточно просто создать статью, она должна быть определенного уровня и качества. В-четвертых, это техническая статья и поэтому формулировки должны быть точными, факты – достоверными на момент публикации, примеры и фрагменты кода – логичными и корректными, и т.д.

То есть задача достаточно непростая, кто использовал LLM для генерации больших текстов — тот знает. Но попробовать все таки стоит – интересно же, что может получиться.

⚡️ChatGPT теперь умеет создавать изображения в разных стилях

В сервисе появилась новая функция — стили для генерации картинок. Как это работает:

1. Открой чат с ChatGPT 2. Перейди в раздел «Инструменты» и выберите опцию «Создать изображение» 3. Кликни на «Стили» — появится список: аниме, киберпанк, фэнтези, 3D и другие

Меняй стили, чтобы увидеть, как преобразится ваше изображение. Каждый вариант — новый взгляд на идею)))

Пробуй и радуйся результату!