Все потоки

DeepSeek представила V3.2-Exp с механизмом разреженного внимания для длинного контекста

Китайская компания DeepSeek выпустила экспериментальную модель V3.2-Exp с внедренным механизмом DeepSeek Sparse Attention. Новая архитектура оптимизирует обработку длинных контекстов, снижая вычислительные затраты в несколько раз при сохранении качества вывода на уровне V3.1-Terminus.

Архитектура разреженного внимания

DeepSeek Sparse Attention (DSA) реализует мелкозернистое разреженное внимание на уровне токенов. Механизм выбирает только релевантные части длинных текстов для обработки, радикально снижая требуемую вычислительную мощность.

Принцип работы DSA:

• Динамическая иерархическая стратегия разреживания

• Сочетание грубозернистого сжатия токенов с мелкозернистым отбором

• Аппаратно-оптимизированный дизайн для эффективной реализации

• Нативная интеграция в процесс обучения без постобработки

Традиционные механизмы внимания рассматривают каждое слово относительно всех других слов, что требует экспоненциально больше вычислительной мощности для длинных текстов. DSA решает эту проблему через селективную обработку.

Технические характеристики

V3.2-Exp построена на базе V3.1-Terminus с идентичными конфигурациями обучения для изоляции эффекта архитектурных изменений. Команда сознательно не оптимизировала модель под бенчмарки, чтобы продемонстрировать чистый прирост эффективности.

Результаты бенчмарков:

• Производительность практически идентична V3.1-Terminus в тестах на рассуждение и кодинг

• Небольшие просадки в тестах, чувствительных к количеству токенов рассуждения

• Разрыв исчезает при сопоставимом бюджете токенов

• Существенный прирост эффективности обработки длинного контекста

Снижение стоимости API

Архитектурные улучшения позволили существенно снизить стоимость использования через API. DeepSeek установила цены $0.28/$0.42 за миллион входных/выходных токенов — в 2 и 4 раза ниже соответственно, чем у V3.1-Terminus.

Это снижение цен более чем на 50% является частью стратегии DeepSeek в условиях жесткой ценовой конкуренции на китайском рынке ИИ с такими игроками как Z.ai (Zhipu) и Alibaba Qwen.

Контекст релиза и геополитика

V3.2-Exp представляет стратегический поворот после неопределенной задержки модели R2 в середине 2025 года. Задержка стала прямым следствием американо-китайской технологической войны, ограничившей доступ к высокопроизводительным чипам Nvidia.

DeepSeek столкнулась с техническими проблемами при попытке завершить успешный цикл обучения на отечественных чипах Huawei Ascend, что вынудило компанию вернуться к проверенному оборудованию Nvidia для вычислительно-интенсивной фазы обучения.

Open-source стратегия

Модель доступна на платформе Hugging Face под лицензией MIT, что поощряет широкое внедрение. DeepSeek также выпустила open-source ядра для исследований и высокопроизводительного использования.

Доступность:

• Hugging Face под MIT-лицензией

• Бесплатный доступ на сайте DeepSeek

• Мобильные приложения для iOS и Android

• API с низкой стоимостью использования

Техническая реализация

Native Sparse Attention (NSA) интегрирует алгоритмические инновации с аппаратно-ориентированными оптимизациями. Механизм обеспечивает эффективное моделирование длинного контекста, значительно ускоряя обработку без потери точности.

Архитектурные особенности:

• Динамический отбор токенов на основе релевантности

• Иерархическое сжатие для снижения размерности

• Оптимизация под аппаратные ускорители

• Нативная обучаемость без дополнительных этапов

Конкурентное позиционирование

Релиз происходит на фоне интенсивной ценовой войны в китайском ИИ-секторе, где конкуренты вроде Z.ai с моделью GLM-4.5 и Alibaba с Qwen3-Max активно подрывают позиции DeepSeek.

Многофронтовая стратегия компании включает открытие исходного кода, снижение цен и сигнал о продолжающихся инновациях даже в условиях глобальной чиповой войны.

Практические применения

V3.2-Exp оптимизирована для задач с длинным контекстом: анализ больших документов, обработка кодовых баз, многошаговые рассуждения. Снижение вычислительных затрат делает такие задачи более доступными.

Вспомнил холивары на первой работе на тему: что такое Activity?

Тогда, среди Android-разработчиков, в моде была MVC и общение было примерно такое:

"Activity - это контроллер" - говорили одни.

"Activity - это вью" - говорили другие.

"Activity - это модель" - так к сожалению никто не говорил, иначе было бы еще интереснее 😁

Позиции противоположные и бескомпромиссные, противостояние зацикливалось и вызывало бурю эмоций. Пока не договорились (читай как одни продавили других)

Кто из них прав?

Никто.

Или и те и другие.

Правильный же ответ такой:

Я создатель приложения и какую роль я дам этому классу(Activity) такую он и будет выполнять.

Это если смотреть со стороны архитектуры приложения.

А если смотреть со стороны OS Android, то Activity - это интерфейс через который пользовательское приложение взаимодействует с операционной системой.

Вот и всё :)

P.S. А какие холивары вспоминаются вам?)

Небольшой анонс: издательство БХВ теперь ведет собственный корпоративный блог на Хабре

Рады вам сообщить, что теперь вы сможете чаще читать рецензии на книги по ИТ от БХВ, Alist, Фолиант и наверняка что-то выберите себе для роста личных хард-скилов и компетенций.

Мы, в свою очередь — контент-команда SSP SOFT — уже около двух лет публикуем в нашем блоге рецензии на книги БХВ, но делаем это выборочно: только те издания, которые пересекаются с нашей основной деятельностью — заказным программированием, системным ПО, ИТ-аутсорсингом, внутренней архитектурой ПО и смежными темами.

Хотим поддержать почин у издательства БХВ и начать публиковать на Хабре посты-анонсы вышедших рецензий на книги в блоге БХВ, дополняя таким образом обзорную перспективу той литературы, которую на наш взгляд полезно или интересно прочесть практикующему разработчику или архитектору.

И вот первый такой анонс.

📘 «Чистовики патриарха. О трёх последних книгах Олега Цилюрика»

В своей статье БХВ публикует обзор трех недавних работ известного Линукс-гуру и автора технической литературы Олега Цилюрика.

• Первая рекомендуемая книгиа — «Расширения ядра Linux. Драйверы и модули», книга объёмом ~688 страниц по версии ядра 5.15, детально раскрывающая внутренние API ядра, взаимодействие с периферией, USB, PCI и многое другое (ссылку на книгу).

• Также БХВ рассказывает о книге «Linux и Go» — экспериментальном проекте объединения низкоуровневого программирования и Go, где автор исследует переход некоторых подсистем ядра и функций на Go, и подробно рассматривает вопросы производительности, взаимодействия C и Go, многопроцессорности.

• Третья книга — а это перевод «Изучаем eBPF» — показывает, что авторские компетенции охватывали не только ядро, но и современные технологии мониторинга, безопасности и расширения функций ядра.

Статья в блоге БХВ лампово освещает рабочие моменты сотрудничества издательства и автора: как проходила верстка, как уточнялись детали кода, как велись обсуждения правок. Материал про творчество Олега Цилюрика важен для профессионального сообщества — чтобы вызвать готовность «заглянуть за обложку».

Привет, сообщество!

Я — Татьяна Демидова, предприниматель, экономист, юрист. Долго не решалась писать на Хабр, ну чему я могу вас научить, я не айтишник, не программист, это будет просто смешно если я возьмусь тут вам ликбезы писать.

Но мне сильно не хватает качественного экспертного общения на площадках с умными людьми. Поэтому если даже вы будете немного хейтить, я не обижусь. Только сильно не бейте: если темы не зайдут, я не буду "насиловать" ваш мозг и глазки.

Вижу, что очень мало тем в СМИ, сообществах, о том, как организованы процессы работающего бизнеса. Статьи о том какую CRM выбрать, написаны продавцами CRM. Статьи о том, как настроить телефонию или общение в мессенджерах, написаны продавцами телефоний и мессенджеров. Всяк кулик свое болото хвалит.

А я за 19 лет прошла очень многое. Я сменила несколько CRM, несколько телефоний, несколько таск-трекеров, несколько нейронок. Сейчас, например, мы в компании используем 6 нейронок для рабочих целей.

О чем я могу рассказать:

Технологии и инструменты

• Как мы пережили три смены CRM и какая прижилась.

• Зачем мы сделали ЭЦП всем сотрудникам, где делали и сколько это стоит.

• Как мы избавились от всех бумаг, в том числе актов, кадровых и прочей фигни.

• Как мы уходили с гугл диска: Яндекс, Мейл, Битрикс24 — что попробовали, что выбрали, почему.

• Какую 1С-ку мы выбрали и почему всему малому бизнесу рекомендуем это же решение.

• Как мы интегрировали все возможные мессенджеры, радовались, а недавно они все отвалились.

• Как мы настраивали айпи-телефонию и сначала "ничего не было слышно". Какое решение помогло.

• Где и когда нам помогла запись звонков. Почему мы храним архив звонков за 4 года.

• Какие мы попробовали платформы для базы знаний и на чем остановились.

• No-code инструменты, которые прижились и мы используем их в своей работе.

• Как мы автоматизировали финансовый дашборд и в итоге пришли к "сообщению в чатике".

Люди и команда

• Как мы учили бухгалтеров клиентоориентированности.

• Как мы учили бухгалтеров проактивности и так и не научили, и уже не будем.

• Как мы организовали отдел продаж и продаем ли мы вхолодную.

• Как наше понимание "хорошего бухучета" диаметрально расходится с пониманием клиентов. И кто прав.

• Как мы три года оплачиваем образовательные платформы сотрудникам, а ими почти никто не пользуется. И что мы сделали сейчас.

Управление бизнесом и процессы

• Как мы организовали удаленную работу и работаем так уже 12 лет.

• Как мы контролируем задачи бухгалтерского производства.

• Как мы решали, выводить ли продакшен на прямую коммуникацию с клиентом или нет.

• Почему у нас нет тайм-трекеров и мы не контролируем часы специалистов, хотя начинали именно с этого.

Если этот пост наберет больше плюсов, чем минусов, тогда начну рассказывать. Нет — ну значит нет, продолжу читать и комментировать вас. 

Да, мне немного страшно писать сюда впервые, но это важный софт-скилл предпринимателя — перебороть свой страх и делать то, что должен.

В продолжение темы про Социальную рекламу

На РИФ 2025 Владислав Шилов из ЕРИР обозначил, что в актаx ОРД появится специальная галочка, что имеет место размещение социальной рекламы, чтобы робот ЕРИР не начислял по нему рекламный сбор.

На данный момент, несмотря на то, что токен получен с галочкой Социальная реклама, избавиться от начисление рекламного сбора можно только по специальному обращению в ЕРИР

Напомню, что это касается Социальной рекламе сверх квоты, так как при ее оформлении в ОРД будет иметь место указание полноценной суммы в Акте ОРД, а базу для расчета рекламного сбора Роскомнадзор берет именно из акта ОРД (поле суммы без НДС в разаллокации по изначальному договору)

А Социальная реклама по квоте (проводится через ИРИ) будет отображаться с нулевыми суммами в акте ОРД и во всех бухгалтерских закрывающих официальных документах, следовательно начисления рекламного сбора по определению не будет иметь место

А вы помните, как всё начиналось? Как ровно 6 лет назад — вот в эти же осенние дни — был представлен самый первый полноразмерный прототип 2-й ступени Starship? Как Илон Маск толкал речь — стоя перед этой громадой — о неизбежной колонизации Марса и резервной копии Человечества...

А потом этот корабль лопнул... его баки, сваренные наугад и без особых представлений о предполагаемых нагрузках, не выдержали самого первого криогенного испытания. Но были сварены новые баки, и они были испытаны вновь. И тоже взорвались. С некоторой попытки баки научились держать нагрузку, а следующие прототипы уже поднимались на реактивной струе и совершали управляемую посадку.

В апреле 2023 мы стали свидетелями первого полёта ракеты в полном сборе. И хотя, тогда удалось успешно лишь оторваться от стартового стола, а всё остальное — нет, следующие полёты демонстрировали поступательное развитие.

В середине октября 2025 ожидается уже 11-й интегрированный полёт.

Разработка системы Starship продолжается уже 7-й год.

Долго ли это?

Привет, Хабр!

Делимся анонсом нашего следующего вебинара по печатным платам!
Приглашаем принять участие всех желающих!

🗓 Ждём вас 14 октября в 11:00!

Регистрация на вебинар

Обсудим 2 темы:

⁃ Финишные покрытия.

- Зачем нужны разные финишные покрытия и каково их назначение?

- Чем обусловлен выбор того или иного финишного покрытия?

- Как можно классифицировать финишные покрытия по технологии изготовления и применению.

⁃ Заполнение сквозных и глухих отверстий.

Обсудим основные типы заполнения сквозных и глухих отверстий. А также рассмотрим примеры плат с разными типами заполнения отверстий.

Семинары и вебинары ГРАН всегда бесплатные.

Всегда ли наследование должно идти от родителя к потомкам?

Возможно, этот вопрос уже давно обсосан кучей способов, но я дошел до него только сейчас: всегда ли наследование должно идти от родителя к потомкам?

Стандартно во всяких учебниках для начинающих рассказывают, что наследование является аналогом связи «Является». Например, яблоко является фруктом, поэтому в коде класс Яблока должен наследоваться от класса Фрукт.

Что еще нужно учитывать, чтобы усомниться в утвердительном ответе на вопрос в заголовке?

1. Наследник может изменять методы родителя

2. Наследник может хранить больше полей, чем родитель

3. Наследник не может удалять поля родителя

Что получается тогда? Возьмем пример с геометрическими фигурами. Есть у нас прямоугольник, площадь которого вычисляется по формуле . Получается, что в прямоугольнике нам нужно два поля — стороны . Но есть квадрат, который является прямоугольником, поэтому и класс Квадрат должен наследоваться от класса Прямоугольник. Проблемы, с учетом правил выше, возникают уже на этом этапе: если формула площади квадрата то зачем нам хранить дополнительно сторону , которая равна стороне ? Получается, что мы впустую тратим память.

Если пойти еще выше по родителям, то прямоугольник является параллелограммом. Площадь параллелограмма вычисляется по формуле , где Q - угол между сторонами. Получается, что в прямоугольнике и, следовательно, в квадрате нам тоже нужно хранить этот угол, а использовать его мы никак не будем. Снова тратим память впустую.

Другим видом параллелограмма является ромб (), в котором мы снова бесполезно храним размерность второй стороны.

И если так подумать, то параллелограмм является выпуклым прямоугольником, который вписывается в окружность. В общем случае , где . Получается, что в параллелограмме нужно хранить не только две стороны и угол, которые затем тянутся выше, но и еще две стороны, которые также тянутся выше. Вот и получается, что в квадрате у нас хранятся отдельно все четыре стороны и угол между двумя из них.

Рассматривая наследование как метод расширения функционала, здесь гораздо «правильнее» в качестве родителя выбрать квадрат. Он хранит всего лишь одну сторону.

Далее от него потомки идут в две стороны.

Сторона первая: квадрат ->  ромб (добавляем угол) -> параллелограмм (добавляем вторую сторону)
Сторона вторая: квадрат -> прямоугольник (добавляем вторую сторону) -> выпуклый четырехугольник (добавляем еще две стороны)

Как будто, это выглядит более логично? Или я где-то ошибся? Очень жду профессионального мнения в комментариях

Как проходят собеседования аналитиков в международной продуктовой IT-компании Garage Eight

Недавно наш Head of Product Analytics Олег Игнатов в прямом эфире провел публичное интервью с продуктовым аналитиком Юрой. 

Процесс собеседования можно посмотреть на YouTube или VK Видео, а концовку готовы проспойлерить прямо здесь — Юра прошел все этапы интервью, принял наш оффер и уже скоро начнет онбординг в Garage Eight. 

А если интересно узнать, как сам Олег 6 лет назад зашел в аналитику без опыта, то рекомендуем почитать его интервью для блога Хабр Карьера. В нем он рассказал, как из авиационного инженера за несколько месяцев переучился на продуктового аналитика, поработал в S7 и Литрес, а потом пришел в Garage Eight. 

Читай и узнаешь: 
> что помогло Олегу найти первую работу в IT, и какие советы он дает тем, у кого опыта еще нет;
> какой была его первая зарплата;
> чему его научили провальные собеседования;
> как устроена аналитика у нас в компании.

Карьерный трек продуктового аналитика с разбивкой по скилам на каждый грейд ждет в конце статьи. А открытые вакансии к нам в аналитику — на карьерном сайте и в нашем telegram-канале ;-)

Юридический форум Гаранта и форум Правотеха.

Два дня - 24 и 25 сентября, у меня были невероятно интересными насыщенными

Совмещая с работой последовательно приняла онлайн участие в двух крупных юридических форумах - «Гарант» и «ПравоТех» и хочу поделиться впечатлениями.

💼 Всероссийский юридический форум «Гарант"

Выше всяких похвал. Невероятно интересный и вдохновляющий форум.
Принимали участие метры права, на книгах которых я училась, которых очень редко, но иногда видела раньше на обучениях.

Мероприятие было посвящено четырем большим блокам: корпоративное право, договоры, банкротство и недвижимость: история права, актуальные изменения в законодательстве, новейшая судебная практика.

Для меня стало новостью, что большая часть нашего права построена на американской системе права.

И еще прозвучала обнадеживающая для многих юристов новость - совместными усилиями профессионального сообщества адвокатскую монополию снова удастся отбить.

Это меня очень радует.

🤖 Форум «ПравоТех»: ИИ как помощник юриста

Его главная тема - цифровая трансформация и искусственный интеллект в юридической практике.

Да, было интересно, полезно, но гораздо меньше чем Форум Гаранта.
Много дискуссий и мало практических знаний для меня. Хотя я очень интересуюсь этой темой и по немногу внедряю.

И немного повеселило - даже на форуме видно, что юристы так категория, которая весьма скептически относится к искусственному интеллекту.

Теперь очень хочется попасть на какое-то крупное профессиональное обучение. Пока этому препятствуют отсутствие времени,мало качественных курсов для юристов и они весьма недешевы.

Активно обсуждали все выходные эти темы на моем канале .

© Бочарникова Е.В. 2025 Публикация и иное использование возможно только со ссылкой на указание автора.

Продолжаю серию о винтажном веб-дизайне.

4/5 — в 2013 Windows 8 была на волне трендов у заказчиков. И каждый заказ получался, как очередная Nokia (в виде помады, например)

Авторы из AI Institute, University of Montreal, Princeton University. Статья внушает доверие. Она также подтверждается моими собственными наблюдениями

Ребята говорят о экономии токенов на модельках, 46% меньше потребление ресурса + как следствие ускорение

Суть в том, что модели много рассуждают об известных фактах. Например, если модель попросить решить уравнение с геометрической прогрессией. Она сначала его выведет, а потом будет решать. И так шагов может быть много. У больших моделей есть привычка «думать вслух». Они, когда решают задачу, раскладывают всё по шагам — иногда очень длинно. Это классно для качества, но плохо для скорости и денег: чем больше токенов, тем дороже и медленнее

Пример на прогрессии

Ты просишь модель: «реши уравнение с геометрической прогрессией»

Что она делает?

• Сначала начинает выводить саму формулу суммы прогрессии: пишет длинное рассуждение, как она получается.

• Потом подставляет числа.

• Потом делает вычисления.

• И только в конце даёт ответ.

Каждый раз она повторяет эту историю, как будто «заново изобретает велосипед».

Что предлагают авторы статьи

Ребята говорят: зачем каждый раз заново выводить одно и то же? Давайте выделим такие повторяющиеся шаги в маленькие «карточки-подсказки» (они называют их behaviors).

Например, поведение:
«Сумма первых n членов геометрической прогрессии = (a₁(1–qⁿ)) / (1–q)».

Теперь, когда модель решает задачу, мы ей сразу даём эту карточку. Она не тратит сотни слов на то, чтобы вывести формулу, а сразу использует её.

Почему это полезно

• Экономия ресурсов: в экспериментах до 46% меньше токенов.

• Ускорение: модель тратит меньше времени на текст.

• Качество не падает, а иногда даже лучше — потому что меньше места для ошибок.

Итог

• Классика: модель сама думает длинно, это дорого и долго.

• Новый подход: мы даём ей готовые «кирпичики рассуждений» (behaviors), она использует их и отвечает быстрее.

• В общем виде: решение = текст задачи + набор подсказок.

Тут можно формулы привести со всякими условными вероятностями. Душнить не буду. И так надо форточку открывать

Ссылка на статью, как обычно, в моём канале

——————
Менеджер? Давай сюда!
Ищи работу здесь
Технологии и архитектура

Представлен репозиторий Free Certifications с бесплатными сертификациями по IT-технологиям от Google, Oracle Microsoft и других компаний. Все сертификаты строго разделены по категориям: фронтенд, бэкенд, SQL, Data Science, информбезопасность, аналитика и ещё множество тем.

Gambo AI — платформа создания игр с автоматической генерацией ассетов и монетизацией

Стартап Gambo AI представил no-code платформу для создания игр по текстовым запросам. Система автоматически генерирует все игровые ассеты — графику, анимации, звуки, музыку — и собирает их в готовую играбельную игру за несколько минут.

Архитектура генерации контента

Gambo AI использует мультимодальный подход для создания игрового контента. Платформа анализирует текстовый промпт и генерирует соответствующие ассеты через специализированные ИИ-модели для каждого типа контента.

Генерируемые компоненты:

• Графические ассеты — спрайты персонажей, тайлсеты, объекты окружения

• Анимации — покадровая анимация персонажей и эффектов

• Аудио контент — фоновая музыка и звуковые эффекты

• Игровая логика — механики взаимодействия и правила геймплея

• Карты уровней — автоматическая генерация игровых локаций

Технология "vibe coding"

Компания позиционирует свой подход как "vibe coding" — создание игр на основе общего описания атмосферы и концепции. Система интерпретирует нечеткие описания типа "ретро-аркада с пиксельной графикой" в конкретные технические решения.

Алгоритм анализирует семантику промпта, определяет жанр, стиль и механики, затем генерирует соответствующие ассеты и собирает их в функциональную игру.

Встроенная система монетизации

Gambo AI интегрирует рекламную систему напрямую в процесс создания игр. Пользователи могут добавлять рекламные блоки одной командой в промпте, что обеспечивает "day-one monetization".

Возможности монетизации:

• Автоматическая интеграция рекламных сетей

• Настройка частоты показа рекламы

• A/B-тестирование рекламных форматов

• Аналитика доходов в реальном времени

Примеры сгенерированных игр

На платформе представлены игры различных жанров: от аркадных шутеров до dating-симуляторов. Система создает игры разных жанров — аркады, головоломки, платформеры, симуляторы знакомств с уникальными игровыми механиками.

Технические характеристики игр:

• HTML5/WebGL рендеринг для кросс-платформенности

• Адаптивный интерфейс под различные разрешения

• Поддержка мультиплеера для некоторых жанров

• Интеграция с социальными сетями для шеринга

Редактор карт и ассетов

В разработке находится визуальный редактор для тонкой настройки сгенерированного контента. Пользователи смогут модифицировать карты, ассеты и игровую логику без программирования.

Редактор будет поддерживать drag-and-drop интерфейс, систему слоев для организации ассетов и preview в реальном времени.

Технические ограничения

Текущая версия генерирует преимущественно 2D-игры в пиксельной стилистике. Сложные 3D-проекты с продвинутой физикой пока не поддерживаются.

Ограничения платформы:

• Ограниченный набор игровых жанров

• Базовые ИИ-противники без сложного поведения

• Отсутствие продвинутых визуальных эффектов

• Ограниченная кастомизация игровых механик

Конкуренция на рынке

Gambo AI конкурирует с другими no-code игровыми движками типа GameMaker Studio, Construct 3, но выделяется полной автоматизацией создания ассетов через ИИ.

Сравнение с конкурентами:

• GameMaker Studio — профессиональный инструмент с ручным созданием ассетов

• Construct 3 — визуальное программирование с импортом графики

• Gamine AI — аналогичная ИИ-платформа с фокусом на скорость

• Gambo AI — полная автоматизация + встроенная монетизация

Модель доступа

Платформа предлагает freemium-модель с базовыми возможностями бесплатно и расширенным функционалом в платной подписке. Бесплатный план включает ограниченное количество генераций в месяц.

Коммерческое использование сгенерированных игр требует платной подписки и соблюдения лицензионных условий платформы.

Перспективы развития

Развитие Gambo AI направлено на расширение жанрового разнообразия и улучшение качества генерируемого контента. Планируется добавление поддержки 3D-игр и интеграции с игровыми движками.

Автоматизация создания игр может снизить барьер входа в геймдев и демократизировать разработку, но поднимает вопросы об оригинальности и художественной ценности автоматически генерируемого контента.

OpenAI представили ресурс Prompt Packs — 300+ готовых промптов под конкретные профессии: от программистов и эйчаров до маркетологов и менеджеров по продажам.

Все материалы собраны в разделе Prompt Packs на сайте OpenAI Academy. Компания отмечает, что такие шаблоны помогают ускорить выполнение рутинных задач и лучше встроить ChatGPT в повседневную работу специалистов.

Так синяя или красная?

Дед забыл выпить таблетки и понеслось...
Итак - давайте представим что мы находимся в далеком и светлом будущем в котором есть супер-МРТ которое может сделать снэпшот любого куска пространства на уровне атомов (ну или глубже), энергия, спины - вот это вот все.
И раз уж мы в будущем, то у нас определенно есть супер кампуктер который может запустить симуляцию куска мира из этого самого снэпшота.

Эксперимент: Олег и случайное число.
Берем условного Олега и садим его в полностью изолированную комнату. Дополнительно к этому вырубаем Олегу чувствительность какой-нибудь супер таблеткой - мозг полностью изолирован от внешнего воздействия.
Просим Васю подумать 10 секунд и назвать любое случайное число (не важно как мы коммуницируем с изолированным мозгом Олега - не надо душнить).
В тот же самый момент снимаем снэпшот мозга и запускаем симуляцию. Что будет через 10 секунд? Очевидно Олег и симуляция выдадут одинаковые ответы? Любые квантовые эффекты и прочие случайности мы не принимаем в рассчет - считаем что в будущем со всем разобрались и нашли все зависимости.

Далее мы повторяем эксперимент. Но кампуктер запускаем на полную мощность - так что он выдает результат практически мгновенно - 42. Через 10 секунд Олег выдает нам те же 42.

Получается что ответ уже есть в мозге на момент задания вопроса, а возможность что-то решить лишь иллюзия.

Более того - то самое текущее состояние мозга - оно тоже не ваше. Оно сформировано другими "нейросетями" в виде родителей и окружения + случайными событиями, которые тоже не случайны.

Вся история уже написана - мы лишь зрители которые смотрят сезон за сезоном этот сериал.

Осень, грустно, пойду пить таблетки

Почему супермен — хреновый пример для подражания

Как происходит переход из найма в бизнес? Естественно, у всех по-разному, а у многих, кто мечтает о бизнесе, он не происходит вовсе. Я же впервые задумался об этом в 2005 году и тогда же стал искать модели для подражания, на которые можно было опереться. И тогда же совершил ошибку — начал читать биографии известных бизнесменов: Ричарда Брэнсона, Говарда Шульца (основатель Starbucks) и прочих монстров. 

Разумеется, я тут же обнаружил, что совершенно не похож на этих ребят. Например, когда Шульцу понадобились инвестиции для роста сети, он начал искать инвесторов. За год он презентовал свою идею 242 людям и 217 ему отказали. Для меня же тогда было нереально провести даже одну презентацию. Черт, да даже спросить дорогу — было для меня подвигом. А о том, чтобы выслушивать отказы раз за разом и не сдаваться, не могло быть и речи.

И это касалось всего. Предприниматели из книжек казались мне какими-то супергероями, которым все было нипочем. Они на ровном месте видели возможности, воодушевляли людей, проявляли феноменальную выдержку, не паниковали, когда все летело к чертям, легко общались, были готовы брать на себя огромные риски, легко и со вкусом продавали. То есть делали все то, что я даже не мог в то время помыслить. Мне стало казаться, что бизнес не для меня и соваться туда не стоит.

А потом я нашел примеры для подражания попроще, и дело стало налаживаться. Я увидел, как обычные люди открывают бизнесы, постепенно стал учиться у них и набивать свои шишки. Если бы меня спросили, за что я себя ценю, то я бы ответил, что за путь, который проделал от совершенного задрота, который боялся спросить дорогу, до человека, который может собственным делом зарабатывать на жизнь, вести канал, продавать, управлять командой. 

А как вы выбираете у кого учиться? У тех, кто гораздо круче вас, или у тех, кто ушел вперед на 1-2-3 шага?

Размышления визионера про идеи, задачи и реализацию:

Сначала появляется задача, запрос.

Затем появляется идея как эту задачу реализовать, ответ, наводка, подсвеченное решение.

Реализация идеи - это уже другая задача.

Т.к. запрос ставится обычно на конечное, сформированное решение, то в ответе тоже показывается сформированное решение.

Тогда как нам нужно не только конечное решение, но и следующий шаг который приблизит к этому решению.

И этот шаг не обязательно реализация продукта. Это может быть и использование уже чего-то существующего.

Люди предприимчивые часто берутся воплощать все подряд идеи, как это происходило у меня частенько, а потом понимают что эти идеи уже кем-то реализованы или реализуются параллельно другими командами.

Т.е. нужно обратить внимание не только на идеи, а на связку запрос-решение, тогда можно строить более адекватные запросы и получать более адекватные решения.

P.S. можно потренироваться на поисковых запросах, промтах к нейронкам и на задачах людям 😁

Как дураку MVP разработать

Лежал Иван на печи, скроллил ленту и пришла ему в голову гениальная идея стартапа: «А что, если создать самоходную печь, чтобы за калачами ездить, а не ходить?»

Сказано — сделано. Открыл Иванушка свой лаптоп, кликнул по иконке Волшебной Щуки и пишет ей промпт: «Эй, GPT-Щука! По щучьему велению, по моему хотению, сделай мне волшебную печь, которая повсюду ездит сама, да так, чтобы мне с нее вставать не нужно было!»

Щука рыба глупая, но исполнительная. Зажужжала кулерами и вмиг нагенерила ему печь. Иван и охнуть не успел! Выглядит — чудо! Едет? Едет! «Вот я всех перехитрил! — думает Иван. — Программисты с их смузи и макбуками больше не нужны, у меня есть бесплатный CTO в аквариуме!»

Сел Иван, и поехал прямиком в ближайшую реку угодил. Щука ни архитектуру не продумала, ни фундамент не заложила. Управляется печь как табуретка, да еще и сыплет кирпичами на каждом шагу. Стоит Иван и не может понять, что не работает и где чинить надо. Решил плюнуть и сначала начать.

Пошел тогда он к фрилансерам. Рейт — три копейки в час, в портфолио — золотые горы. «Зачем платить много? — думает Иван. — Это же просто формочки да кнопки, он мне за неделю соберёт!» Накидал ему ТЗ на бересте, мол, «сделай красиво», и стал ждать.

Сам себя вообразил менеджером от бога. Каждое утро шлет соловьиной почтой запрос: «Ну что, готово?». А ему в ответ: «Работаем». Присылают Ивану через месяц печь из дуба, крашеную с одной стороны, а с другой — труха. Фрилансер оплату взял и свистнул в офшорные леса. «Все фрилансеры — обманщики!» — топнул ногой Иван. Так и не понял, что пытался купить печь по цене кофейной кружки.

Отчаялся было Иванушка, но тут увидел рекламу: «Студия „Тридевятое Царство Inc.“ — строим цифровые палаты под ключ! С гарантией и KPI!» «Вот оно! — обрадовался Иван. — Тут-то меня не обманут, тут бояре в смузи-кокошниках, процессы и диаграммы Ганта на пергаменте!»

Приходит он к ним, а они его давай брифовать, скоуп уточнять, юзер-стори составлять. Неделя проходит, другая — а они всё планируют. «Дармоеды! — злится Иван. — Пока вы тут свои диаграммы рисуете, частник бы мне уже три печи сделал! Просто тянете время, чтобы побольше часов выставить!»

Испугался Иван, стал вмешиваться, навязывать технологии, о которых в подкасте слышал. «Пишите на бересте! — кричит. — Она аутентичнее!» Бояре за головы схватились, но сделали, как клиент просит.

В итоге получил Иван через полгода дорогую, медленную, но зато по всем правилам сделанную печь из бересты. Которая, естественно, сгорела при первом же розжиге.

Сел Иванушка на пепелище, и горько заплакал. И понял он, дурак, что искал не то. Хотел сэкономить — потерял вдвойне. Хотел быстро — потратил год. Хотел гарантий — получил процесс вместо результата.

А искал он не дешевого фрилансера, не бесплатный AI и не студию. Искать ему надо было технического партнера, который бы задал ему один простой вопрос: «Иван, а зачем тебе вообще самоходная печь за калачами ездить? Может, быть подойдет простая, в которой их печь можно?».

Разработчик Ли Робинсон (занимается обучением в ИИ-проекте Cursor) представил учебный курс Cursor Learn, который состоит из шести видеоуроков по основам ИИ и суммарно занимает около часа. Проект не посвящён машинному обучению или обучению собственных моделей, а предназначен для начинающих пользователей, которые хотят использовать нейросети в работе.