the Future of Search
#interfaces #mindset
Готовясь к очередному занятию лаборатории, я погрузился в привычный ритуал поиска информации. Но на этот раз что-то изменилось. Видимо, наши разговоры о mindset и новых подходах к работе с информацией не прошли даром, и вместо привычного гугления я обратился к AI поиску. И тут уже есть о чем поговорить.
Рынок поиска сейчас невероятно динамичен. OpenAI, верная своему стилю "анонсировать сегодня, выпустить когда-нибудь", заявила о SearchGPT. Microsoft внедрил поиск в своей барузер и даже потенциально в свое железо с Copilot + PC. Google, удерживающий около 92% рынка поиска, на последней I/O 2024 представил свои AI Overviews, но опять же без реальных дат. Гигант уже не чувствует себя таким "lucky", как обещала его легендарная кнопка. Приход AI и новых игроков заставляет Google переосмысливать свой revenue stream, и это только начало.
А помните, как выглядела главная страница Yahoo? Поисковая строка была погребенная под слоями рекламы. Новые системы поиска обещают более чистый и интуитивный интерфейс. С развитием мультимодального поиска, интегрирующего текст, голос и изображения, мы, возможно, вообще забудем, как выглядит традиционная поисковая строка.
Интересно наблюдать, как поиск перестает быть отдельной сущностью и интегрируется в различные платформы и приложения. Встроенный (вертикальный) поиск становится нормой, размывая границы между поисковиком и остальным цифровым опытом. Consensus.app меняет поиск научных статей, Arc Search встраивает продвинутый поиск прямо в браузер. Интеллектуальные чатботы на сайтах становятся de facto поисковиками по контенту, а сложные продукты внедряют AI-поиск по своей документации.
Строка поиска или командная палета сейчас по дефолту встроена в любой современный инструмент. ⌘+T и я уже ищу по всем вкладкам Arc или функциям RayCast... дополнительное нажатие ⇧(shift) переведет этот запрос в Google, ⇥(tab) сделает запрос к выбранной LLM. Это не говоря уже про небольшие продукты которые внедряю AI поиск в браузер, Obsidian и другие продукты.
Экономика поиска тоже меняется. Perplexity запустила программу разделения доходов с издателями, и это может серьезно повлиять на медиа-индустрию. Представьте, как изменится подход к созданию контента, если за каждое его использование в поисковых результатах издатель будет получать компенсацию. Это так называемая экономика "нулевого клика", где фокус смещается на actionable информацию, а не воронку проплаченных переходов.
В этом новом мире поиска мы не просто ищем информацию – мы вступаем в диалог с ней. Но готовы ли мы к этому разговору? Можно проверить уже сейчас позвонив Arc и осознать, что для эффективного общения с современным поиском нужно как минимум уметь четко формулировать мысли.
Поиск перестает быть просто инструментом и становится непрерывным процессом взаимодействия с информационным пространством. И в этом новом мире наша человеческая способность связывать неочевидное и создавать новые смыслы становится еще более ценной. Ведь как бы ни развивались технологии поиска, именно наша способность задавать правильные вопросы и интерпретировать ответы останется ключевым навыком в эпоху AI.
👤 Alex P
#interfaces #mindset
Готовясь к очередному занятию лаборатории, я погрузился в привычный ритуал поиска информации. Но на этот раз что-то изменилось. Видимо, наши разговоры о mindset и новых подходах к работе с информацией не прошли даром, и вместо привычного гугления я обратился к AI поиску. И тут уже есть о чем поговорить.
Рынок поиска сейчас невероятно динамичен. OpenAI, верная своему стилю "анонсировать сегодня, выпустить когда-нибудь", заявила о SearchGPT. Microsoft внедрил поиск в своей барузер и даже потенциально в свое железо с Copilot + PC. Google, удерживающий около 92% рынка поиска, на последней I/O 2024 представил свои AI Overviews, но опять же без реальных дат. Гигант уже не чувствует себя таким "lucky", как обещала его легендарная кнопка. Приход AI и новых игроков заставляет Google переосмысливать свой revenue stream, и это только начало.
А помните, как выглядела главная страница Yahoo? Поисковая строка была погребенная под слоями рекламы. Новые системы поиска обещают более чистый и интуитивный интерфейс. С развитием мультимодального поиска, интегрирующего текст, голос и изображения, мы, возможно, вообще забудем, как выглядит традиционная поисковая строка.
Интересно наблюдать, как поиск перестает быть отдельной сущностью и интегрируется в различные платформы и приложения. Встроенный (вертикальный) поиск становится нормой, размывая границы между поисковиком и остальным цифровым опытом. Consensus.app меняет поиск научных статей, Arc Search встраивает продвинутый поиск прямо в браузер. Интеллектуальные чатботы на сайтах становятся de facto поисковиками по контенту, а сложные продукты внедряют AI-поиск по своей документации.
Строка поиска или командная палета сейчас по дефолту встроена в любой современный инструмент. ⌘+T и я уже ищу по всем вкладкам Arc или функциям RayCast... дополнительное нажатие ⇧(shift) переведет этот запрос в Google, ⇥(tab) сделает запрос к выбранной LLM. Это не говоря уже про небольшие продукты которые внедряю AI поиск в браузер, Obsidian и другие продукты.
Экономика поиска тоже меняется. Perplexity запустила программу разделения доходов с издателями, и это может серьезно повлиять на медиа-индустрию. Представьте, как изменится подход к созданию контента, если за каждое его использование в поисковых результатах издатель будет получать компенсацию. Это так называемая экономика "нулевого клика", где фокус смещается на actionable информацию, а не воронку проплаченных переходов.
В этом новом мире поиска мы не просто ищем информацию – мы вступаем в диалог с ней. Но готовы ли мы к этому разговору? Можно проверить уже сейчас позвонив Arc и осознать, что для эффективного общения с современным поиском нужно как минимум уметь четко формулировать мысли.
Поиск перестает быть просто инструментом и становится непрерывным процессом взаимодействия с информационным пространством. И в этом новом мире наша человеческая способность связывать неочевидное и создавать новые смыслы становится еще более ценной. Ведь как бы ни развивались технологии поиска, именно наша способность задавать правильные вопросы и интерпретировать ответы останется ключевым навыком в эпоху AI.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
пустота как инновация
#mindset #mindfulness
Мы тут никогда не были про технологии в чистом виде. AI mindset — это не бесконечная погоня за новыми фреймворками или восхищение каждой свежей моделью. Это способ мышления, позволяющий видеть за хайпом реальные возможности и ограничения.
Недавно я устроил себе недельный офлайн-ретрит. Никакого интернета, никаких гаджетов. Только пустота и самоосознание. И это неожиданно напомнило мне о том, как многие подходят к AI-технологиям.
Возьмем Випассану и AI. Обе практики обещают трансформацию: одна — сознания, другая — бизнеса. Люди погружаются в них, часто не понимая зачем. Сидят в тишине 10 дней, страдая от боли или внедряют нейросети, потому что "так надо". Но без четкой цели оба опыта рискуют стать просто модным, но бесполезным упражнением.
Осознанность в технологиях [mindful tech] — это не про использование всех новых моделей и продуктов. Это про понимание, зачем ты что-то делаешь. Или не делаешь... ведь иногда отказ от освоения очередной порции знаний — это более здоровое решение.
Например, зачем нам расти? Просто чтобы вырастить аудиторию до 1000 человек? (кстати, спасибо за это!) Или, чтобы делиться действительно ценными идеями с [[1000 true fans]], формирую в первую очередь для себя самих круг общения, в котором просто интересно жить.
Для того, чтобы увидеть что-то важное, нужно сформировать пустое место для этого. Пустоту. Только в этом утонченном восприятии "нового" можно найти реальную ценность. Не так важно, в каком домене работаем: с технологией или с психикой, с телесными переживаниями или кодом. Это все одно. Для того, чтобы видеть объект clearly нужно убрать лишнее в фон, выбрать на что не нужно тратить столько внимания.
Мир не умер за эту неделю, AGI не случился, и вы ничего не потеряете, пропустив эту статью в телеге, но спасибо что читаете.
До встречи в сентябре, тогда мы вернемся с новыми проектами и программами обучения. А пока — дадим себе время на "пустоту". Кто знает, какие инновации она породит в вашем сознании...
🤖 Alex P
#mindset #mindfulness
Мы тут никогда не были про технологии в чистом виде. AI mindset — это не бесконечная погоня за новыми фреймворками или восхищение каждой свежей моделью. Это способ мышления, позволяющий видеть за хайпом реальные возможности и ограничения.
Недавно я устроил себе недельный офлайн-ретрит. Никакого интернета, никаких гаджетов. Только пустота и самоосознание. И это неожиданно напомнило мне о том, как многие подходят к AI-технологиям.
Возьмем Випассану и AI. Обе практики обещают трансформацию: одна — сознания, другая — бизнеса. Люди погружаются в них, часто не понимая зачем. Сидят в тишине 10 дней, страдая от боли или внедряют нейросети, потому что "так надо". Но без четкой цели оба опыта рискуют стать просто модным, но бесполезным упражнением.
Осознанность в технологиях [mindful tech] — это не про использование всех новых моделей и продуктов. Это про понимание, зачем ты что-то делаешь. Или не делаешь... ведь иногда отказ от освоения очередной порции знаний — это более здоровое решение.
Например, зачем нам расти? Просто чтобы вырастить аудиторию до 1000 человек? (кстати, спасибо за это!) Или, чтобы делиться действительно ценными идеями с [[1000 true fans]], формирую в первую очередь для себя самих круг общения, в котором просто интересно жить.
Для того, чтобы увидеть что-то важное, нужно сформировать пустое место для этого. Пустоту. Только в этом утонченном восприятии "нового" можно найти реальную ценность. Не так важно, в каком домене работаем: с технологией или с психикой, с телесными переживаниями или кодом. Это все одно. Для того, чтобы видеть объект clearly нужно убрать лишнее в фон, выбрать на что не нужно тратить столько внимания.
Мир не умер за эту неделю, AGI не случился, и вы ничего не потеряете, пропустив эту статью в телеге, но спасибо что читаете.
До встречи в сентябре, тогда мы вернемся с новыми проектами и программами обучения. А пока — дадим себе время на "пустоту". Кто знает, какие инновации она породит в вашем сознании...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
От Notion к Obsidian: переосмысление работы с информацией
#tools
Помните, мы недавно говорили о пустоте как источнике инноваций? Кто бы мог подумать, что эта пустота так скоро постучится к нам в виде ухода Notion с российского рынка. Интересный поворот в мире работы со знаниями. Но будем надеяться это заставит задуматься о том, как мы работаем с информацией и где ее храним....
Что произошло? Notion объявил о прекращении обслуживания пользователей из России
✍️ [note 1]: причины ухода Notion из России
Notion – это мощный и гибкий инструмент для организации информации и совместной работы. Он объединяет в себе функции заметок, баз данных, канбан-досок и вики-страниц. С его помощью можно создавать сложные системы управления проектами, вести личные дневники, организовывать командную работу и многое другое.
Однако у Notion есть и свои ограничения. Как закрытая система, он полностью зависит от облачного хранения. Ниже можно подробнее почитать об основных ограничениях Notion с точки зрения пользователей:
✍️ [note 2]: ограничения Notion
Несмотря на эти недостатки, Notion остается одним из самых популярных инструментов в своей категории. Его уход с российского рынка заставляет многих пользователей искать альтернативы, которые могли бы предложить схожую функциональность, но с большей независимостью и контролем над данными.
На рынке действительно присутствуют альтернативы Notion. Многие из них предлагают интересные функции, некоторые даже обещают локальное хранение данных. Однако большинство остаются закрытыми решениями с ограниченными возможностями настройки. Без специфических инструментов этих платформ ваши данные рискуют превратиться в сухие текстовые файлы.
✍️ [note 3]: обзор альтернатив Notion
В этой ситуации наш выбор – Obsidian. Мы используем его уже несколько лет для личных и рабочих задач. Obsidian предлагает локальное хранение данных в открытом формате Markdown. Это значит, что ваши заметки всегда доступны и читаемы, даже без самого Obsidian. Ключевое преимущество Obsidian – его гибкость. Благодаря системе плагинов, вы можете настроить практически любой аспект работы с информацией: от внешнего вида до сложных функций автоматизации.
Сейчас мы наблюдаем настоящую революцию с AI-плагинами для Obsidian. Они могут значительно изменить рабочий процесс и стиль взаимодействия с информацией. В отличие от Notion AI, которая работает как "черный ящик", в Obsidian вы можете интегрировать различные AI-модели и настраивать их под свои задачи.
Говоря о Notion AI, стоит отметить, что это отличный инструмент для быстрого создания контента, анализа данных и автоматизации рутинных задач. Он может писать тексты, составлять списки, анализировать таблицы и даже создавать простой код. Однако все эти функции ограничены экосистемой Notion и не могут быть настроены под специфические нужды пользователя.
Даже если вас не коснулись эти изменения или вы сможете обойти это ограничение с помощью VPN, текущая ситуация – это отличный повод задуматься о возможности миграции. Как минимум, это напоминание, что нужно сделать бэкап. А раз уж эти данные есть, то почему бы не загрузить их в Obsidian и не посмотреть, что из этого получится?
✍️ [note 4]: шаги по миграции и импорту данных
Мы в AI Mindset верим в потенциал Obsidian уже давно. Недавно мы провели 8-недельную лабораторию, где изучали, как связать AI-инструменты и Obsidian в единую экосистему.
С 16 сентября мы запускаем новый поток этой лаборатории. Учитывая текущую ситуацию, мы планируем сделать больший акцент на корпоративное и командное применение Obsidian. Если вы ищете надежную замену Notion для вашей команды или компании – это отличная возможность погрузиться в тему.
Инструменты приходят и уходят, но навык эффективной работы с информацией остается с нами навсегда. Может быть, уход Notion – это не проблема, а возможность переосмыслить наш подход к данным и знаниям?
🤖 Alex P
#tools
Помните, мы недавно говорили о пустоте как источнике инноваций? Кто бы мог подумать, что эта пустота так скоро постучится к нам в виде ухода Notion с российского рынка. Интересный поворот в мире работы со знаниями. Но будем надеяться это заставит задуматься о том, как мы работаем с информацией и где ее храним....
Что произошло? Notion объявил о прекращении обслуживания пользователей из России
Notion – это мощный и гибкий инструмент для организации информации и совместной работы. Он объединяет в себе функции заметок, баз данных, канбан-досок и вики-страниц. С его помощью можно создавать сложные системы управления проектами, вести личные дневники, организовывать командную работу и многое другое.
Однако у Notion есть и свои ограничения. Как закрытая система, он полностью зависит от облачного хранения. Ниже можно подробнее почитать об основных ограничениях Notion с точки зрения пользователей:
Несмотря на эти недостатки, Notion остается одним из самых популярных инструментов в своей категории. Его уход с российского рынка заставляет многих пользователей искать альтернативы, которые могли бы предложить схожую функциональность, но с большей независимостью и контролем над данными.
На рынке действительно присутствуют альтернативы Notion. Многие из них предлагают интересные функции, некоторые даже обещают локальное хранение данных. Однако большинство остаются закрытыми решениями с ограниченными возможностями настройки. Без специфических инструментов этих платформ ваши данные рискуют превратиться в сухие текстовые файлы.
В этой ситуации наш выбор – Obsidian. Мы используем его уже несколько лет для личных и рабочих задач. Obsidian предлагает локальное хранение данных в открытом формате Markdown. Это значит, что ваши заметки всегда доступны и читаемы, даже без самого Obsidian. Ключевое преимущество Obsidian – его гибкость. Благодаря системе плагинов, вы можете настроить практически любой аспект работы с информацией: от внешнего вида до сложных функций автоматизации.
Сейчас мы наблюдаем настоящую революцию с AI-плагинами для Obsidian. Они могут значительно изменить рабочий процесс и стиль взаимодействия с информацией. В отличие от Notion AI, которая работает как "черный ящик", в Obsidian вы можете интегрировать различные AI-модели и настраивать их под свои задачи.
Говоря о Notion AI, стоит отметить, что это отличный инструмент для быстрого создания контента, анализа данных и автоматизации рутинных задач. Он может писать тексты, составлять списки, анализировать таблицы и даже создавать простой код. Однако все эти функции ограничены экосистемой Notion и не могут быть настроены под специфические нужды пользователя.
Даже если вас не коснулись эти изменения или вы сможете обойти это ограничение с помощью VPN, текущая ситуация – это отличный повод задуматься о возможности миграции. Как минимум, это напоминание, что нужно сделать бэкап. А раз уж эти данные есть, то почему бы не загрузить их в Obsidian и не посмотреть, что из этого получится?
Мы в AI Mindset верим в потенциал Obsidian уже давно. Недавно мы провели 8-недельную лабораторию, где изучали, как связать AI-инструменты и Obsidian в единую экосистему.
С 16 сентября мы запускаем новый поток этой лаборатории. Учитывая текущую ситуацию, мы планируем сделать больший акцент на корпоративное и командное применение Obsidian. Если вы ищете надежную замену Notion для вашей команды или компании – это отличная возможность погрузиться в тему.
Инструменты приходят и уходят, но навык эффективной работы с информацией остается с нами навсегда. Может быть, уход Notion – это не проблема, а возможность переосмыслить наш подход к данным и знаниям?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Дженсен Хуанг, CEO NVIDIA, в своих интервью говорит, что не хочет, чтобы дети изучали программирование. Софт, как и интернет, медиа, игры, будет генеративным, кодинг мы отдадим AI.
И хотя это утверждение запустило огромную волну обсуждений и возражений, мы уже живём в мире, в котором, пусть и с оговорками, писать работоспособный код можно уже сейчас.
Английский становится универсальным языком программирования.
Мы возобновляем встречи нашего коммьюнити. На встрече в этот четверг мы рассмотрим и используем несколько продуктов, позволяющих в удобном виде генерировать код и дизайн интерфейсов: Artifacts в Claude, v0 by Vercel, Аider, Cursor, Zed, Qwen-Agent, OpenInterpreter.
Обсудим, какие навыки потребуются для того, чтобы писать свои приложения, какие ограничения есть у текущих решений и как выбрать оптимальный инструмент для вашей задачи.
И хотя это, пожалуй, наша самая техническая встреча нашего сообщества, мы приглашаем присоединиться и тех, кто не написал в своей жизни и строчки кода.
Прямо во время встречи мы напишем и сделаем интерфейс небольшого веб-приложения (принимаем предложения какого). Пройдем экспресс-путь от описания идеи и техзадания до рабочего кода.
Четверг, 5 сентября, 18:00 CET.
Бесплатная регистрация (VPN)
— Глеб
И хотя это утверждение запустило огромную волну обсуждений и возражений, мы уже живём в мире, в котором, пусть и с оговорками, писать работоспособный код можно уже сейчас.
Английский становится универсальным языком программирования.
Мы возобновляем встречи нашего коммьюнити. На встрече в этот четверг мы рассмотрим и используем несколько продуктов, позволяющих в удобном виде генерировать код и дизайн интерфейсов: Artifacts в Claude, v0 by Vercel, Аider, Cursor, Zed, Qwen-Agent, OpenInterpreter.
Обсудим, какие навыки потребуются для того, чтобы писать свои приложения, какие ограничения есть у текущих решений и как выбрать оптимальный инструмент для вашей задачи.
И хотя это, пожалуй, наша самая техническая встреча нашего сообщества, мы приглашаем присоединиться и тех, кто не написал в своей жизни и строчки кода.
Прямо во время встречи мы напишем и сделаем интерфейс небольшого веб-приложения (принимаем предложения какого). Пройдем экспресс-путь от описания идеи и техзадания до рабочего кода.
Четверг, 5 сентября, 18:00 CET.
Бесплатная регистрация (VPN)
— Глеб
lu.ma
AI Mindset Community: пишем код · Zoom · Luma
Большие языковые модели всё лучше и лучше пишут программный код на десятках языков программирования. Говорят, что английский становится универсальным языком…
В прошлый четверг провели встречу с кратким обзором ассистентов по написанию кода.
Почему это вообще должно нас волновать? В теории, способность машин писать работающий код ускоряет разработку софта (экономит деньги), уменьшает количество ошибок, позволяет непрограммистам создавать приложения — софта станет больше (про качество пока помолчим).
Разработка ПО вносит огромный вклад в ВВП развитых стран, повышение эффективности этого процесса может иметь благоприятные последствия для экономики. Уже есть примеры интеграций, в которых ИИ-системы массово закрывают баги, экономя компаниям миллионы человекочасов.
Для того, чтобы мы ИИ-системы могли заниматься автономными научными исследованиями, они должны формулировать гипотезы, строить модели, проводить эксперименты и анализировать результаты, то есть работать с данными. Для этого ИИ должен уметь писать код — языковые модели с цифрами работают плохо и с трудом справляются с простейшими операциями. Разумеется, нейросети должны иметь возможность тренировать другие специализированные нейросети и пользоваться результатами их работы (это не фантастика, пример такой тренировки показывают разработчики Devin).
Зачем учиться программировать используя ИИ простым смертным — вопрос для другого поста. Мне так веселее — за пару месяцев я написал уже 4 плагина для Обсидиана, которых мне самому не хватало, и планирую продолжать.
Мы начали встречу с обсуждения SWE-Bench — датасета, который помогает тестировать способность ии-систем автоматически решать реальные задачи с GitHub. В датасете 2294 пар Issue-Pull Request из 12 популярных репозиториев на Python (это важно учитывать — в тесте проверяется только один язык, хоть и один из самых популярных). Научная публикация, на момент публикации которой топовая тогда модель Claude-2 решала всего 1.96% задач. Gru.ai, лидер в SWE Bench по Verified версии теста, которая считается более качественной для оценки способности системы решать реальные задачи, решает уже 45.2% задач (!).
SWE-Bench — отличный способ выбрать инструмент, который на тестах справляется с большим количеством задач.
Несколько инструментов, на которые имеет смысл обратить внимание в сентябре 2024:
- GRU.ai — открытый и бесплатный (!) инструмент, похожий на нашумевший Devin. Вы описываете задачу естественным языком
- Replit Agent. Написание кода — это только часть работы, необходимой для запуска приложения. Replit — интегрированная онлайн-среда разработки, а агент не только пишет код, но и помогает его задеплоить и сделать доступными для использования. Мой опыт использования в течение нескольких дней показал, что ограничений у этого сервиса очень много и сложные задачи (например, Телеграм-бот с админкой) решить с ним пока что нельзя, а вот относительно простые — вроде игр, карт, скачивания и обработки данных — вполне. 25$ в месяц при помесячной оплате, $10 при оплате за год
- Artifacts в Claude — Клод может генерировать и сразу же показывать фронтэнд-код. Хорош для прототипирования и создания несложных программ без бэкэнда. Часто использую его, чтобы создать прототип интерфейса, с которым потом иду в Aider.
- v0 by Vercel. Генерирует готовый к использованию код на React and Tailwind CSS, и в этом похож на Artifacts.
- Aider — мой фаворит, «парное программирование» в терминале. Утилита пишет код (может работать с существующей кодовой базой) — работает по умолчанию, коммитит его, может запускать код и автоматически фиксить ошибки. Пока что это и правда больше похоже на парное программирование — вам всё ещё нужно понимать, как что устроено, но писать относительно сложный код, не написав фактически ни строчки, уже возможно.
Почему это вообще должно нас волновать? В теории, способность машин писать работающий код ускоряет разработку софта (экономит деньги), уменьшает количество ошибок, позволяет непрограммистам создавать приложения — софта станет больше (про качество пока помолчим).
Разработка ПО вносит огромный вклад в ВВП развитых стран, повышение эффективности этого процесса может иметь благоприятные последствия для экономики. Уже есть примеры интеграций, в которых ИИ-системы массово закрывают баги, экономя компаниям миллионы человекочасов.
Для того, чтобы мы ИИ-системы могли заниматься автономными научными исследованиями, они должны формулировать гипотезы, строить модели, проводить эксперименты и анализировать результаты, то есть работать с данными. Для этого ИИ должен уметь писать код — языковые модели с цифрами работают плохо и с трудом справляются с простейшими операциями. Разумеется, нейросети должны иметь возможность тренировать другие специализированные нейросети и пользоваться результатами их работы (это не фантастика, пример такой тренировки показывают разработчики Devin).
Зачем учиться программировать используя ИИ простым смертным — вопрос для другого поста. Мне так веселее — за пару месяцев я написал уже 4 плагина для Обсидиана, которых мне самому не хватало, и планирую продолжать.
Мы начали встречу с обсуждения SWE-Bench — датасета, который помогает тестировать способность ии-систем автоматически решать реальные задачи с GitHub. В датасете 2294 пар Issue-Pull Request из 12 популярных репозиториев на Python (это важно учитывать — в тесте проверяется только один язык, хоть и один из самых популярных). Научная публикация, на момент публикации которой топовая тогда модель Claude-2 решала всего 1.96% задач. Gru.ai, лидер в SWE Bench по Verified версии теста, которая считается более качественной для оценки способности системы решать реальные задачи, решает уже 45.2% задач (!).
SWE-Bench — отличный способ выбрать инструмент, который на тестах справляется с большим количеством задач.
Несколько инструментов, на которые имеет смысл обратить внимание в сентябре 2024:
- GRU.ai — открытый и бесплатный (!) инструмент, похожий на нашумевший Devin. Вы описываете задачу естественным языком
- Replit Agent. Написание кода — это только часть работы, необходимой для запуска приложения. Replit — интегрированная онлайн-среда разработки, а агент не только пишет код, но и помогает его задеплоить и сделать доступными для использования. Мой опыт использования в течение нескольких дней показал, что ограничений у этого сервиса очень много и сложные задачи (например, Телеграм-бот с админкой) решить с ним пока что нельзя, а вот относительно простые — вроде игр, карт, скачивания и обработки данных — вполне. 25$ в месяц при помесячной оплате, $10 при оплате за год
- Artifacts в Claude — Клод может генерировать и сразу же показывать фронтэнд-код. Хорош для прототипирования и создания несложных программ без бэкэнда. Часто использую его, чтобы создать прототип интерфейса, с которым потом иду в Aider.
- v0 by Vercel. Генерирует готовый к использованию код на React and Tailwind CSS, и в этом похож на Artifacts.
- Aider — мой фаворит, «парное программирование» в терминале. Утилита пишет код (может работать с существующей кодовой базой) — работает по умолчанию, коммитит его, может запускать код и автоматически фиксить ошибки. Пока что это и правда больше похоже на парное программирование — вам всё ещё нужно понимать, как что устроено, но писать относительно сложный код, не написав фактически ни строчки, уже возможно.
YouTube
AI trains an AI!
Devin, an AI software engineer, is training its own AI!
Learn more about Devin and Cognition at https://www.cognition-labs.com/blog and follow us on Twitter at https://twitter.com/cognition_labs
Learn more about Devin and Cognition at https://www.cognition-labs.com/blog and follow us on Twitter at https://twitter.com/cognition_labs
- Zed — бесплатный AI-first редактор кода «для взаимодействия человек и ИИ», альтернатива популярному Cursor. Можно пользоваться со своим ключом, можно заплатить за ИИ-фичи и не думать про ключи.
- The Open Interpreter Project заслуживает почётного упоминания, так как умеет, помимо написания кода, управлять компьютером на MacOS.
- OpenHands, ранее известный как OpenDevin. Проект, начавшийся как клон Devin, превратился в одну из самых активно развивающихся открытых платформ для разработки ПО используя агентов.
— Глеб
- The Open Interpreter Project заслуживает почётного упоминания, так как умеет, помимо написания кода, управлять компьютером на MacOS.
- OpenHands, ранее известный как OpenDevin. Проект, начавшийся как клон Devin, превратился в одну из самых активно развивающихся открытых платформ для разработки ПО используя агентов.
— Глеб
YouTube
AI trains an AI!
Devin, an AI software engineer, is training its own AI!
Learn more about Devin and Cognition at https://www.cognition-labs.com/blog and follow us on Twitter at https://twitter.com/cognition_labs
Learn more about Devin and Cognition at https://www.cognition-labs.com/blog and follow us on Twitter at https://twitter.com/cognition_labs
Через неделю стартуем наша вторая лабораторию по управлениями знаниями с помощью ИИ-инструментов AI Mindset [knowledge]. Будем с участниками формулировать цели и выстраивать систему работы с информацией и её обработки в Obsidian с помощью LLM. Подробная программа.
Как и в прошлые разы, у нас есть места для представителей независимых негосударственных некоммерческих организаций и фондов, занимающихся значимыми проектами в области науки, культуры и социальной сферы. В предыдущие разы мы отдавали эти места сотрудникам НКО, художникам и организаторам сообществ, которые улучшали свои процессы работы с информацией, проектами и целями, и начинали использовать ии-инструменты в своей работе.
Мы хотим отдать это место замотивированным и просим соискателей подробно заполнить форму с и описать свою мотивацию по ссылке.
Картинка: Midjourney
Как и в прошлые разы, у нас есть места для представителей независимых негосударственных некоммерческих организаций и фондов, занимающихся значимыми проектами в области науки, культуры и социальной сферы. В предыдущие разы мы отдавали эти места сотрудникам НКО, художникам и организаторам сообществ, которые улучшали свои процессы работы с информацией, проектами и целями, и начинали использовать ии-инструменты в своей работе.
Мы хотим отдать это место замотивированным и просим соискателей подробно заполнить форму с и описать свою мотивацию по ссылке.
Картинка: Midjourney
Мы выпустили наш первый подкаст по итогам лаборатории AI Mindset [knowledge]. В нём мы делимся историей создания лаборатории, проектами участников, обсуждаем их (и наши) переживания и рассказываем о планах на будущее.
Итоги 8 недель лаборатории управления знаниям с Obsidian и AI
А уже через неделю, 16 сентября, мы повторим эту лабораторию, конечно же, постаравшись её улучшить ;)
🤖 Подробности тут
Итоги 8 недель лаборатории управления знаниям с Obsidian и AI
А уже через неделю, 16 сентября, мы повторим эту лабораторию, конечно же, постаравшись её улучшить ;)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
AI mindset [knowledge]: Итоги 8 недель лаборатории управления знаниям с Obsidian и AI
Результаты 8-недельной лаборатории AI mindset [knowledge]: как Obsidian и AI трансформируют управление знаниями
Глеб Калинин и Александр Поваляев, авторы программы AI mindset, делятся итогами первой лаборатории:
- Истоки идеи и целевая аудитория проекта…
Глеб Калинин и Александр Поваляев, авторы программы AI mindset, делятся итогами первой лаборатории:
- Истоки идеи и целевая аудитория проекта…
OpenAI начали раскатывать продвинутый голосовой режим всем платным пользователям. Официально — только в США, но с VPN режим запускается и в других локациях (tldr: VPN в штатах, перелогиниться с включенным VPN, некоторые пишут о переустановке приложения, но кажется перелогиниться достаточно).
Давно я с таким трепетом не ждал релиза какой-либо технологии. С самого появления голосовых режимов в LLM-ках, я старался как можно больше взаимодействовать с ними именно так. Ведь круто же — ехать на велосипеде или идти по парку, и закрывать задачи, или получать из хаотичного вороха мыслей стройный список этих самых задач.
Даже в старом режиме, где общение было откровенно роботическим, у меня случились сессии по 30-40 минут, за которые удавалось, не трогая ни компьютер, ни телефон, перейти от идеи к реализации — например, к готовому коду.
OpenAI сильно затянули с релизом нового продвинутого голосового режиме, насколько мы знаем из появляющихся в ютубе видео — в основном потому, что модель была достаточно непредсказуема в своём поведении: то вместе с голосом начинала генерировать аудио-эффекты, то подражала голосу говорящего. И вот теперь этап тестирования завершен, и мы получили продукт, отличающийся от того, что демонстрировали OpenAI в этом году.
Модель отказывается выполнять команды, которые мы видели в демо: например, говорит, что не умеет петь, подражать голосам или сопровождать речь спецэффектами. У нового голосового режима есть ограничение по времени — точно они не указаны, но в моём случае это около полутора часов. Поэтому, увы, открыть помощника в фоне на весь день, как я рассчитывал, пока не получится.
Учитывая мои сферы интересов, попробовал голосовой режим в качестве тренера по гиревому спорту и инструктора по практиками осознанности. Пока что это работает очень ненадежно — модель подвисает (приложенное аудио мне пришлось несколько подрезать), но сам факт, что она умеет регулировать собственную громкость и вообще, похоже, получила некоторое представление о времени, радует — теперь, когда модель дает инструкции, можно попросить её делать это медленнее. В одной сессии мне удалось натренировать пару режимов — в аудио слышно, как я переключаю модель из крикливого «тренера» в «терапевтический» режим, и она становится медленнее и тише.
Понятно, что это худшая версия модели, к которой у нас когда-либо будет доступ, но уже сейчас это очень многообещающий опыт, который точно изменит то, как мы взаимодействуем с компьютерами. Очевидно, не только хорошее вырастет из такого взаимодействия — например, таки ассистенты — не решение проблемы одиночество, а её усугубление.
— Глеб
Давно я с таким трепетом не ждал релиза какой-либо технологии. С самого появления голосовых режимов в LLM-ках, я старался как можно больше взаимодействовать с ними именно так. Ведь круто же — ехать на велосипеде или идти по парку, и закрывать задачи, или получать из хаотичного вороха мыслей стройный список этих самых задач.
Даже в старом режиме, где общение было откровенно роботическим, у меня случились сессии по 30-40 минут, за которые удавалось, не трогая ни компьютер, ни телефон, перейти от идеи к реализации — например, к готовому коду.
OpenAI сильно затянули с релизом нового продвинутого голосового режиме, насколько мы знаем из появляющихся в ютубе видео — в основном потому, что модель была достаточно непредсказуема в своём поведении: то вместе с голосом начинала генерировать аудио-эффекты, то подражала голосу говорящего. И вот теперь этап тестирования завершен, и мы получили продукт, отличающийся от того, что демонстрировали OpenAI в этом году.
Модель отказывается выполнять команды, которые мы видели в демо: например, говорит, что не умеет петь, подражать голосам или сопровождать речь спецэффектами. У нового голосового режима есть ограничение по времени — точно они не указаны, но в моём случае это около полутора часов. Поэтому, увы, открыть помощника в фоне на весь день, как я рассчитывал, пока не получится.
Учитывая мои сферы интересов, попробовал голосовой режим в качестве тренера по гиревому спорту и инструктора по практиками осознанности. Пока что это работает очень ненадежно — модель подвисает (приложенное аудио мне пришлось несколько подрезать), но сам факт, что она умеет регулировать собственную громкость и вообще, похоже, получила некоторое представление о времени, радует — теперь, когда модель дает инструкции, можно попросить её делать это медленнее. В одной сессии мне удалось натренировать пару режимов — в аудио слышно, как я переключаю модель из крикливого «тренера» в «терапевтический» режим, и она становится медленнее и тише.
Понятно, что это худшая версия модели, к которой у нас когда-либо будет доступ, но уже сейчас это очень многообещающий опыт, который точно изменит то, как мы взаимодействуем с компьютерами. Очевидно, не только хорошее вырастет из такого взаимодействия — например, таки ассистенты — не решение проблемы одиночество, а её усугубление.
— Глеб
В эту пятницу выступаю в Берлине на панельной дискуссии о будущем дейтинга и романтических ии-компаньонов перед показом фильма Her. Фильм, что называется, aged very well.
Язык дискуссии: английский, описание ниже. Хостит мероприятия Monica Jiang, которая исследует тему одиночества и ведёт рассылку и онлайн-встречи про это, рекомендую.
— Глеб
Dystopian Dating
Will #artificialintelligence make dating even more Dystopian? Is that even possible???
Before you make up your mind, join us for a thought-provoking evening at the cinema, as we revisit the romantic sci-fi classic HER. Beforehand, world-class community builder and public speaker Monika Jiang will lead a panel discussion featuring innovators and scholars who just might change your mind about companionship, dating, and love in the era of AI
Whether you're excited or terrified, there's no point in sticking your head in the sand. Let's face the future of #dystopiandating together.
Tickets on sale now at filmrausch.de
Filmrauschpalast Moabit
Lehrter Strasse 35, Berlin, Germany 10557
Язык дискуссии: английский, описание ниже. Хостит мероприятия Monica Jiang, которая исследует тему одиночества и ведёт рассылку и онлайн-встречи про это, рекомендую.
— Глеб
Dystopian Dating
Will #artificialintelligence make dating even more Dystopian? Is that even possible???
Before you make up your mind, join us for a thought-provoking evening at the cinema, as we revisit the romantic sci-fi classic HER. Beforehand, world-class community builder and public speaker Monika Jiang will lead a panel discussion featuring innovators and scholars who just might change your mind about companionship, dating, and love in the era of AI
Whether you're excited or terrified, there's no point in sticking your head in the sand. Let's face the future of #dystopiandating together.
Tickets on sale now at filmrausch.de
Filmrauschpalast Moabit
Lehrter Strasse 35, Berlin, Germany 10557
AI Mindset
Live stream scheduled for
Завтра в 18:00CET проведем встречу нашего сообщества в формате трансляции в этом канале.
Обсудим и покажем практические кейсы применения ИИ-инструментов для продуктивной учёбы, бизнеса и творчества.
Покажем, как мы работаем с большими массивами информации в разных интерфейсах: сфокусируемся на Obsidian как на одной из самых удобных локальных платформ для работы с LLM, но затронем Google AI Studio, NotebookLM, Claude и другие инструменты. Поговорим про голосовой ввод
Коротко затронем вопросы толерантности к ошибкам при работе с ии-инструментами и о том, как поддерживать мотивацию к изучению ИИ-инструментов.
— До встречи,🤖 Alex P и Глеб
Обсудим и покажем практические кейсы применения ИИ-инструментов для продуктивной учёбы, бизнеса и творчества.
Покажем, как мы работаем с большими массивами информации в разных интерфейсах: сфокусируемся на Obsidian как на одной из самых удобных локальных платформ для работы с LLM, но затронем Google AI Studio, NotebookLM, Claude и другие инструменты. Поговорим про голосовой ввод
Коротко затронем вопросы толерантности к ошибкам при работе с ии-инструментами и о том, как поддерживать мотивацию к изучению ИИ-инструментов.
— До встречи,
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Alex P
@ai_mind_set — exploring AI & new froms of art @an_unnamed — exploring psyche
4 разрозненных ссылки недели
1) Гайд AI Jason по ии-кодингу в Cursor.
Полезно, даже если вы кодите в другой среде. Один из важных выводов — проектирование и написание спецификации должны быть максимально подробными и легко могут занимать половину или даже больше времени разработки проекта. Языковой модели нужно помочь, предложив конкретные решения, и даже предварительно установив часть пакетов (Джейсон выясняет у ЛЛМ, какие UX-компоненты подойдут для его задачи и вручную устанавливает их из npm).
Спецификация должна быть подробной (включать в себя конкретные решения) и структурированной, потому что имплементация делается пошагово (реализуй первый раздел, второй, третий).
В очередной раз убеждаемся, что разрабатывая что угодно с помощью ии
1) всё ещё нужно думать, чтобы достичь чего-то значимого
2) владение письменным английским становится самым важным навыком ии-разработчика.
3) доменная экспертиза даёт +100500 к качеству продуктов, которые вы с помощью ии можете реализовать. Если бы Джейсон не был разработчиком, он шёл бы к тем же результатам гораздо дольше.
Ещё один его гайд по Cursor AI
Тизер: готовим новую лабу, где будем делать продукт (или высокофункциональный прототип продукта) с помощью ии-инструментов, но используя лучшие ux-практики (за эту часть будет отвечать опытнейший эксперт).
2) Интервью с Джейсоном Кларком (Anthropic)
Джейсон занимается policies в Anthropic и, в отличие от большинства публичных представителей больших ии-компаний, имеет нетехнический бэкграунд, а поэтому в интервью много интересных перспектив и метафор (мне зашло LLM как страны и нерегулируемые LLM как потенциальные rogue states). На градиенте думеры ←→ e/acc Антропик ближе к думерам, от них вы не услышите манифестов в духе Сэма.
Цитата, с которой мы очень согласны и ассоциируем себя:
Some of it looks more like kind of play and theater and psychology all wrapped into one being done by these people who kind of have a vision and are slightly like off consensus.
3) LLM формулируют гипотезы в социальной психологии так же или лучше учёных
4) Любопытный саммари по state of AI (ссылка на facebook) и интеграции ИИ большими компаниями:
«Кастомные AI решения» это в том числе и решения, при разработке которых был активно использован AI. Например, вашей компании нужно инвойсы из пдф-ок заносить в базу данных. Вместо того чтобы покупать готовый сервис, вы просите AI разработать вам соответствующий микросервис. Через 2 часа в вашем AWS задеплоен ColQwen2 с нужными промптами.
[…]
основное применение для AI сейчас: использовать большие и умные модели чтобы быстро разрабатывать небольшие и очень узкоспециализированные сервисы для решения операционных задач с использованием более слабых моделей, либо вообще без AI.»
Бьётся и с тем, как мы, частные лица, может этот же ИИ применять — и применяем уже.
— Глеб
1) Гайд AI Jason по ии-кодингу в Cursor.
Полезно, даже если вы кодите в другой среде. Один из важных выводов — проектирование и написание спецификации должны быть максимально подробными и легко могут занимать половину или даже больше времени разработки проекта. Языковой модели нужно помочь, предложив конкретные решения, и даже предварительно установив часть пакетов (Джейсон выясняет у ЛЛМ, какие UX-компоненты подойдут для его задачи и вручную устанавливает их из npm).
Спецификация должна быть подробной (включать в себя конкретные решения) и структурированной, потому что имплементация делается пошагово (реализуй первый раздел, второй, третий).
В очередной раз убеждаемся, что разрабатывая что угодно с помощью ии
1) всё ещё нужно думать, чтобы достичь чего-то значимого
2) владение письменным английским становится самым важным навыком ии-разработчика.
3) доменная экспертиза даёт +100500 к качеству продуктов, которые вы с помощью ии можете реализовать. Если бы Джейсон не был разработчиком, он шёл бы к тем же результатам гораздо дольше.
Ещё один его гайд по Cursor AI
Тизер: готовим новую лабу, где будем делать продукт (или высокофункциональный прототип продукта) с помощью ии-инструментов, но используя лучшие ux-практики (за эту часть будет отвечать опытнейший эксперт).
2) Интервью с Джейсоном Кларком (Anthropic)
Джейсон занимается policies в Anthropic и, в отличие от большинства публичных представителей больших ии-компаний, имеет нетехнический бэкграунд, а поэтому в интервью много интересных перспектив и метафор (мне зашло LLM как страны и нерегулируемые LLM как потенциальные rogue states). На градиенте думеры ←→ e/acc Антропик ближе к думерам, от них вы не услышите манифестов в духе Сэма.
Цитата, с которой мы очень согласны и ассоциируем себя:
Some of it looks more like kind of play and theater and psychology all wrapped into one being done by these people who kind of have a vision and are slightly like off consensus.
3) LLM формулируют гипотезы в социальной психологии так же или лучше учёных
4) Любопытный саммари по state of AI (ссылка на facebook) и интеграции ИИ большими компаниями:
«Кастомные AI решения» это в том числе и решения, при разработке которых был активно использован AI. Например, вашей компании нужно инвойсы из пдф-ок заносить в базу данных. Вместо того чтобы покупать готовый сервис, вы просите AI разработать вам соответствующий микросервис. Через 2 часа в вашем AWS задеплоен ColQwen2 с нужными промптами.
[…]
основное применение для AI сейчас: использовать большие и умные модели чтобы быстро разрабатывать небольшие и очень узкоспециализированные сервисы для решения операционных задач с использованием более слабых моделей, либо вообще без AI.»
Бьётся и с тем, как мы, частные лица, может этот же ИИ применять — и применяем уже.
— Глеб
Мы запустили подкаст! Обсуждаем темы на стыке технологий, культуры и, разумеется, практики.
В первом выпуске говорим о практических моментах — что на самом деле поменялось в наших жизнях с начала бума генеративного ии, какие практики стали устойчивыми. Видео-версия (Youtube).
Во втором выпуске (уже записали, скоро опубликуем) поговорили про персональные стратегии обучения в ии, а в третьем — про ai-first knowledge management (тут для нас на днях произошла небольшая революция, поговорим про неё и в этом канале в ближайшее время).
Все ссылки варианты подписки: https://aimindset.transistor.fm/
— Глеб
В первом выпуске говорим о практических моментах — что на самом деле поменялось в наших жизнях с начала бума генеративного ии, какие практики стали устойчивыми. Видео-версия (Youtube).
Во втором выпуске (уже записали, скоро опубликуем) поговорили про персональные стратегии обучения в ии, а в третьем — про ai-first knowledge management (тут для нас на днях произошла небольшая революция, поговорим про неё и в этом канале в ближайшее время).
Все ссылки варианты подписки: https://aimindset.transistor.fm/
— Глеб
AI Mindset
AI Mindset | AI Mindset Podcast 001: как изменилась наша жизнь благодаря ИИ
В этом разговоре мы обсуждаем влияние искусственного интеллекта на нашу жизнь и работу. Мы говорим про неравномерное распределение технологий, роль исследователей и предпринимателей в интеграции но...
Выпустили второй подкаст: говорим про набирающий популярнойсть редактор кода Cursor AI как инструмент управления знаниями. On the bleeding edge — даже в англоязычном интернете про это всего несколько постов и тредов в x. В следующем посте расскажем про воркшопы в ноябре по ChatGPT + Obsidian + Cursor для управления знаниями, которые проведем в ноябре.
Описание подкаста
В этом разговоре Глеб и Саша обсуждают возможности и функции Cursor AI как инструмента для управления знаниями и программирования.
Cursor — это мощный редактор кода с интегрированным ИИ, который упрощает разработку. Он легко интегрируется с такими инструментами, как Obsidian, поддерживает Markdown и может использоваться для эффективного управления знаниями. Cursor позволяет задавать запросы к заметкам, анализировать их, настраивать предпочтения для проектов и создавать связи между источниками данных. Благодаря своей гибкости и скорости работы, это универсальный инструмент как для программирования, так и для работы с контентом.
Глеб и Саша делятся своим опытом использования Cursor, его интеграции с Obsidian и тем, как AI может помочь в создании и редактировании контента. Также рассматриваются аспекты парного программирования и как Cursor может быть полезен как для разработчиков, так и для неразработчиков.
В этом разговоре обсуждаются возможности и преимущества использования Cursor в управлении знаниями, его гибкость и настройки, а также сравнение с Obsidian. Говорим, как контекст и сохраненные данные могут быть использованы для более эффективного взаимодействия с информацией. Обсуждаем важность сбора и анализа данных для личной эффективности, а также инструменты управления знаниями, интеграцию веб-данных, проблемы и вызовы в управлении знаниями, а также будущее автоматизации и персонализации знаний с использованием AI.
Говорим про будущее умных систем, их переход от Pull к Push, важность контекста и истории пользователя, проблемы конфиденциальности, локальные модели и впечатления от новых технологий, таких как Cursor.
Youtube
Spotify
Apple Podcasts
Описание подкаста
В этом разговоре Глеб и Саша обсуждают возможности и функции Cursor AI как инструмента для управления знаниями и программирования.
Cursor — это мощный редактор кода с интегрированным ИИ, который упрощает разработку. Он легко интегрируется с такими инструментами, как Obsidian, поддерживает Markdown и может использоваться для эффективного управления знаниями. Cursor позволяет задавать запросы к заметкам, анализировать их, настраивать предпочтения для проектов и создавать связи между источниками данных. Благодаря своей гибкости и скорости работы, это универсальный инструмент как для программирования, так и для работы с контентом.
Глеб и Саша делятся своим опытом использования Cursor, его интеграции с Obsidian и тем, как AI может помочь в создании и редактировании контента. Также рассматриваются аспекты парного программирования и как Cursor может быть полезен как для разработчиков, так и для неразработчиков.
В этом разговоре обсуждаются возможности и преимущества использования Cursor в управлении знаниями, его гибкость и настройки, а также сравнение с Obsidian. Говорим, как контекст и сохраненные данные могут быть использованы для более эффективного взаимодействия с информацией. Обсуждаем важность сбора и анализа данных для личной эффективности, а также инструменты управления знаниями, интеграцию веб-данных, проблемы и вызовы в управлении знаниями, а также будущее автоматизации и персонализации знаний с использованием AI.
Говорим про будущее умных систем, их переход от Pull к Push, важность контекста и истории пользователя, проблемы конфиденциальности, локальные модели и впечатления от новых технологий, таких как Cursor.
Youtube
Spotify
Apple Podcasts
YouTube
Cursor для управления знаниями. AI Mindset [podcast]
В этом разговоре Глеб и Саша обсуждают возможности и функции Cursor AI как инструмента для управления знаниями и программирования.
Cursor — это мощный редактор кода с интегрированным ИИ, который упрощает разработку. Он легко интегрируется с такими инструментами…
Cursor — это мощный редактор кода с интегрированным ИИ, который упрощает разработку. Он легко интегрируется с такими инструментами…