Фишка в рекомендуемой информации (помимо её самой) в том когда она появляется. Т.е. не просто глобальные интересы, но реакция на какой-нибудь триггер. Отправляют человека в командировку (видно в HR программе) и вот уже система ему рассказывают как правильно оформить командировку. А после того, как он вернулся из командировки (не раньше) ему нужно рассказать каким образом (и где) заполнить отчет о командировки, приложить расходы и и.т.п.
По поводу интеграций и выхлопа... Надо тестировать. Довольно трудно измерить "выхлоп" от базы знаний, честно говоря. Всякий "уровень удовлетворенности клиентов" это довольно сферическая метрика.
Да, это требует интеграции многих систем, в которых работают сотрудники.
Если для сотрудника не предполагается терминал и учетка, то ответ - никак.
Тут как с любым "универсальным" улучшением - не надо придумывать случаи, где оно не сработает. Их миллионы. Надо найти где оно сработает и принесет x10 пользы по сравнению с традиционным подходом.
Например, в случае замещения: где-нибудь в базе знаний хранятся должностные инструкции (это уже в нормальных фирмах есть). В hr системе есть запись, что Вася с 10 по 20 в отпуске и его замещает Петя. (это тоже уже в нормальных фирмах есть). Задача скинуть Пете должностные инструкии Васи и рассказать, что он должен делать простым языком. Если есть какой-нибудь треккер задач, то тоже довольно легко ввести человека в курс происходящего.
Этот подход не про "А давайте принесем ИИ в деревенский сарай, где даже электричества нет", а про то, что у многих фирм с цифровизацией уже все неплохо и есть много данных, которых можно с помощью ИИ аггрегировать и использовать для рекомендаций и предсказаний полезного контента.
Если сотрудник должен искать и спрашивать, то какая разница что там под капотом: ИИ или просто Confluence - оно не будет работать. Потому что привычки спрашивать, во-первых, может не быть, а, во-вторых, хороший вопрос - это уже больше половины ответа. Т.е. сотрудник должен реально быть в теме, чтобы задать правильный вопрос.
Я уже последние лет 10 говорю, что хорошая корпоративная база знаний должна быть проактивная и работать на триггерах как рекомендательная система. Понятно, что поиск из нее убирать не нужно, но она должна работать как youtube, который прикидывает что может пригодиться сотруднику в настоящий момент в зависимости от его задач.
Проблемы инвесторов это проблемы инвесторов. Они инвестируют исключительно потому, что у них есть лишние деньги, которые в противном случае сожрет инфляция, вот они и носятся по рынку засовывая их в самые хайповые места.
При этом, если посмотреть исторически, то сначала инвестировали в сами ИИ компании, потом начали инвестировать и раскручивать производителей чипов, что обеспечит технологический прогресс.
Т.е. есть спекулянты, которые "Я сегодня вошел в nvidia, а через неделю вышел и заработал 10050 денег", а есть сама, например, nvidia, которой эти деньги позволяют развивать свои технологии, что в масштабах человечества новость скорее позитивная.
Если после одной ошибки относить человека к неудачникам, то да. Проблема сгенерированной музыки в том, что все песни похожи друг на друга. Пример - подборки музыки на Ютюбе. Ухо довольно быстро начинает понимать, что эти "10 песен в стиле рок" как будто "из одной бочки наливали". У человеков, при всей их любви к плагиату, уровень рандомности и по звуку и по музыке сильно выше. Я убежден, что после 10 треков сгенерированных на одной модели человек будет способен определять их почти безошибочно.
А как это технически работает? Он доезжает до подъезда парадной? Как именно он находит в многоквартирном доме (а в Приморском районе в основном здоровенные дома-корабли) где именно подъезд с нужной квартирой?
Т.е. я правильно понимаю, что достаточно, чтобы разместить свой "пиратский" сайт на том же IP Cloudflare, что и какой-нить "нужный важный сервис" и ждать пока LaLiga всех заблочит. Вот, например, испанский MediaMarkt тоже использует Cloudflare CDN. Я подозреваю, что если они прилягут ненадолго, они не очень обрадуются и быстро сходят в суд.
Основная фишка в go это утиная типизация. В какой-нить Java вы должны явно указать, что класс реализует интерфейс. В Go так делать не надо. Плюс go-way это объявление интерфейсов в месте использования, а не в месте реализации.
Это значит, что из изначального примера вы можете прям в месте использования определить, что вашей функции нужен интерфейс OrderLoader и там будет только метод Load(), а другой функции нужен OrderSaver только с методом Save(), а в конечной реализации это не обязательно будет один объект (кто же заставляет все методы в один Storage пихать?)
А что показывают подобные бенчмарки? То, что авторы бенчмарков "не смогли"? Тут как с любыми тестами в программировании: у тебя могут быть сами тесты кривые, а не код. А в условиях не детерминированного поведения нейросетей это начинает чувствоваться особенно остро.
Я подозреваю что это весьма неэффективно. Опять же, я подозреваю, что мозги робота до определенного уровня можно "обучить" на симуляторе с продвинутой физикой, а уже потом вставить в железное тело и дообучить на реальных физических данных, которые разумеются будут немного отличаться.
Когда Телега только появились все говорили, что регистрация по номеру телефона это очень плохая идея и потенциально дыра в безопасности..... а теперь оказалось, что это действительно была плохая идея.
Фишка в рекомендуемой информации (помимо её самой) в том когда она появляется. Т.е. не просто глобальные интересы, но реакция на какой-нибудь триггер. Отправляют человека в командировку (видно в HR программе) и вот уже система ему рассказывают как правильно оформить командировку. А после того, как он вернулся из командировки (не раньше) ему нужно рассказать каким образом (и где) заполнить отчет о командировки, приложить расходы и и.т.п.
По поводу интеграций и выхлопа... Надо тестировать. Довольно трудно измерить "выхлоп" от базы знаний, честно говоря. Всякий "уровень удовлетворенности клиентов" это довольно сферическая метрика.
Да, это требует интеграции многих систем, в которых работают сотрудники.
Если для сотрудника не предполагается терминал и учетка, то ответ - никак.
Тут как с любым "универсальным" улучшением - не надо придумывать случаи, где оно не сработает. Их миллионы. Надо найти где оно сработает и принесет x10 пользы по сравнению с традиционным подходом.
Например, в случае замещения: где-нибудь в базе знаний хранятся должностные инструкции (это уже в нормальных фирмах есть). В hr системе есть запись, что Вася с 10 по 20 в отпуске и его замещает Петя. (это тоже уже в нормальных фирмах есть). Задача скинуть Пете должностные инструкии Васи и рассказать, что он должен делать простым языком. Если есть какой-нибудь треккер задач, то тоже довольно легко ввести человека в курс происходящего.
Этот подход не про "А давайте принесем ИИ в деревенский сарай, где даже электричества нет", а про то, что у многих фирм с цифровизацией уже все неплохо и есть много данных, которых можно с помощью ИИ аггрегировать и использовать для рекомендаций и предсказаний полезного контента.
Если сотрудник должен искать и спрашивать, то какая разница что там под капотом: ИИ или просто Confluence - оно не будет работать. Потому что привычки спрашивать, во-первых, может не быть, а, во-вторых, хороший вопрос - это уже больше половины ответа. Т.е. сотрудник должен реально быть в теме, чтобы задать правильный вопрос.
Я уже последние лет 10 говорю, что хорошая корпоративная база знаний должна быть проактивная и работать на триггерах как рекомендательная система. Понятно, что поиск из нее убирать не нужно, но она должна работать как youtube, который прикидывает что может пригодиться сотруднику в настоящий момент в зависимости от его задач.
Проблемы инвесторов это проблемы инвесторов. Они инвестируют исключительно потому, что у них есть лишние деньги, которые в противном случае сожрет инфляция, вот они и носятся по рынку засовывая их в самые хайповые места.
При этом, если посмотреть исторически, то сначала инвестировали в сами ИИ компании, потом начали инвестировать и раскручивать производителей чипов, что обеспечит технологический прогресс.
Т.е. есть спекулянты, которые "Я сегодня вошел в nvidia, а через неделю вышел и заработал 10050 денег", а есть сама, например, nvidia, которой эти деньги позволяют развивать свои технологии, что в масштабах человечества новость скорее позитивная.
Я прям вижу связку вида ChatGpt(18+) + MCP server + Buttplug.io + {ну, что подключишь, то и будет}
https://github.com/buttplugio
Т.е. ничего умнее, чем вступить в рукопашный бой с роботом их директор не придумал? Можно было еще на танк прыгнуть с тем же эффектом.
Старый анекдот
Чтобы вступить в рукопашный бой, боец спецназа должен:
1) Продолбать на поле боя автомат, пистолет, нож, поясной ремень, лопатку, бронежилет, каску.
2) Найти ровную площадку на которой не валяется ни одного камня или палки.
3) Найти на ней такого же разгильдяя.
И только после этого, вступить с ним в рукопашную схватку.
Возможно, он не читал Азимова
Если после одной ошибки относить человека к неудачникам, то да. Проблема сгенерированной музыки в том, что все песни похожи друг на друга. Пример - подборки музыки на Ютюбе. Ухо довольно быстро начинает понимать, что эти "10 песен в стиле рок" как будто "из одной бочки наливали". У человеков, при всей их любви к плагиату, уровень рандомности и по звуку и по музыке сильно выше. Я убежден, что после 10 треков сгенерированных на одной модели человек будет способен определять их почти безошибочно.
Это вкусовщина, конечно, но у меня от вызова методов на строке каждый раз кровь из глаз. Что в Java, что в Python.
Ну и то, что в Java так можно не означает, что в Java так принято.
Там ещё и рантайм :-)
Ну, в Go так обычно и пишут. Это вам не Java с миллионом абстракций.
А как это технически работает? Он доезжает до
подъездапарадной? Как именно он находит в многоквартирном доме (а в Приморском районе в основном здоровенные дома-корабли) где именно подъезд с нужной квартирой?Т.е. я правильно понимаю, что достаточно, чтобы разместить свой "пиратский" сайт на том же IP Cloudflare, что и какой-нить "нужный важный сервис" и ждать пока LaLiga всех заблочит. Вот, например, испанский MediaMarkt тоже использует Cloudflare CDN. Я подозреваю, что если они прилягут ненадолго, они не очень обрадуются и быстро сходят в суд.
Заметьте, при этом никто не кричит, что ИИ заменит физиков и математиков :-)
Дык оно, имхо, для любого языка так, не? Либо для тестов, либо для лёгкой замены имплементации.
Посыл не очень понятен, честно говоря.
Основная фишка в go это утиная типизация. В какой-нить Java вы должны явно указать, что класс реализует интерфейс. В Go так делать не надо. Плюс go-way это объявление интерфейсов в месте использования, а не в месте реализации.
Это значит, что из изначального примера вы можете прям в месте использования определить, что вашей функции нужен интерфейс OrderLoader и там будет только метод Load(), а другой функции нужен OrderSaver только с методом Save(), а в конечной реализации это не обязательно будет один объект (кто же заставляет все методы в один Storage пихать?)
А что показывают подобные бенчмарки? То, что авторы бенчмарков "не смогли"? Тут как с любыми тестами в программировании: у тебя могут быть сами тесты кривые, а не код. А в условиях не детерминированного поведения нейросетей это начинает чувствоваться особенно остро.
Я подозреваю что это весьма неэффективно.
Опять же, я подозреваю, что мозги робота до определенного уровня можно "обучить" на симуляторе с продвинутой физикой, а уже потом вставить в железное тело и дообучить на реальных физических данных, которые разумеются будут немного отличаться.
так-то у человеков, которые тоже вроде как учатся по обратной связи от среды есть и гироскоп и акселерометр :-)
Когда Телега только появились все говорили, что регистрация по номеру телефона это очень плохая идея и потенциально дыра в безопасности..... а теперь оказалось, что это действительно была плохая идея.