Обновить
16K+
8
Максим Савостьянов@AppCrafter

Мобильные iOS приложения.

13,9
Рейтинг
7
Подписчики
Отправить сообщение

Надо было по другому бизнесмодель строить. Ты заходишь, платишь 1000 рублей. Если не выучил некоторое количество слов, то они тебе не возвращаются :D

А можно и вот такую бизнес-модель, прочитал где-то в книжке про шпионов. Если не запомнил слово - тебя бьют током. Не сильно, но чувствительно.

В книжке говорили, что такой подход работает 😊

P.S. Самое смешное, что одно время на Duolingo было что-то похожее. Там, если неправильно что-то сделал, то включался резкий звук и вроде была ещё нервная вибрация. Но потом, наверное, по "просьбе трудящихся" эту опцию убрали.

А мне так немного и нравилось. Типа такая эмоциональная встряска, чтобы не засыпал на уроке и был в тонусе. И вроде даже запоминать помогало))

Возможно, вам понравится мое приложение (оно полностью бесплатное):

Мне понравилось. А как в вашем приложении подбираются предложения? У меня есть похожая, но пока смутная, идея как это можно было бы сделать с помощью ИИ.

Причём, не просто подобрать, а как-то систематизировать и приспособить для запоминания. Мне, имхо, представляется, что там гораздо более глубокая механика, чем просто интервальное повторение, что-то вроде волновой природы, с приливами и отливами.

А могли бы дать прямую ссылку на ваш проект, а то меня гугл выводит на какие-то разные сайты. Поскольку мне эта тема в определённой мере интересна, то хотелось бы посмотреть как оно работает.

И ещё. Насколько понимаю из описания в статье, самок узкое место - это собрать предварительно информацию об интересах пользователя. На мой взгляд, ИМХО, можно это стимулировать следующим образом: взять те же уже готовые профили из датасета и предожить пользователю выбрать, какие ему нравятся, какие нет. Для него это не сложно и даже интересно.

весь процесс начинается с формальной спецификации (контракта) интерфейсов, форматов данных или архитектурных правил. Спецификация становится единственным «источником истины» для всех участников проекта. 

Это всё хорошо. Но как вы поступаете в ситуации, когда по ходу разработки оказывается, что в спецификации не всё учтено, или допущены ошибки? Мы ведь все знаем, что наибольшее количество изменений и дополнений и у пользователей, и у самих разработчиков, возникает на этапе, когда создан прототип.

Например, создана подробная спецификация, которая покрывает все вопросы. Но потом оказывается, что в одной или нескольких задачах требуются существенные изменения, некоторые задачи вообще убираются, а некоторые, наоборот, появляются только по ходу разработки. Получается, что спецификацию надо переписывать. И хорошо, если это достаточно локальные задачи, а если они взаимосвязаны с другими? Тогда объёмы переписывания спецификации возрастают кратно.

В эту тему напрашивается и вопрос о том, откуда берётся цвет в восприятии человека? Также, как кстати, как и звук. Ведь физически ни того, ни другого не существует, есть только физические параметры того, что мы называем световыми и звуковыми волнами. Цвета и звуки появляются и существуют только в голове человека. И если их нет в природе, то откуда человек их берет? Очень подходят на роль галлюцинаций.

Автор упустил пару интересных моментов:

Когда пишут "тот самый учёный", то возникает образ такого зрелого мужчины. На самом деле, ему тогда было порядка 25-28 лет. Он иммигрант из Гватемалы и получил работу в Carnegie Mellon University (Питтсбург, США). Если не ошибаюсь, он там работает и сейчас.

Он тогда был там профессором компьютерных наук, но выглядел как недавний выпускник, такой живой пацан.

Важно отметить, что обе идеи (CAPTCHA и ReCAPTCHA) появились именно в академической среде как исследовательские проекты вместе со студентами и коллегами.

Потом, действительно, его проект reCAPTCHA был выкуплен  Google и стал использоваться в том числе для защиты сервисов и оцифровки книг в Google Books.

Когда первый раз узнал об этом, то как-то сильно позавидовал преподам и студентам таких универов. Это вот не просто написать эссе и выполнить лабораторку, а сделать эксперимент, в котором участвуют не десятки или сотни, а миллионы пользователей!

Ну и вишенка на тортике. Потом, он же, с одним из своих очередных студентов, замутили проект, который сейчас называется Duolingo! На сегодняшний день количество пользователей этого сервиса более 50 миллионов в день!

Вот здесь ссылка с видео его давнего выступления на TED. Там он рассказывает и про CAPTCHA, и про то как им пришла в голову идея сделать бесплатный сервис для изучения иностранных языков. Тогда это была только идея.

https://www.ted.com/talks/luis_von_ahn_massive_scale_online_collaboration#t-313580

Enjoy!

такое впечатление, что это переводная статья, наши авторы так не пишут!))

Интересный тренд: раньше была одна новость про ChatGPT, потом две, теперь три новости одна за одной про то как вышла новая версия ChatGPT 5.5

да, стала лучше. В предыдущей версии просил флипнуть изображение справа налево - не получалось ни в какую. Сейчас дал то же задание - сделала легко.

Полезная информация, спасибо за перевод!

А сколько статей с заголовком "Российские X первыми в России сделали Y" можно сгенерировать?

Зависит от количества токенов по тарифному плану

Наверное даты перепутали, вместо 1-го апреля опубликовали 13-го

Российские учёные систему искусственного интеллекта для проведения исследований и генерации научных статей.

Похоже, что данная "система искусственного интеллекта" пишет статьи с ашипками. Да и название то какое эпохальное - "система искусственного интеллекта"! Не какие-то там LLM.

Работа этой системы была принята на неназванную флагманскую международную конференцию в области информационных технологий (класс А*)

Офигеть как круто! "Неназванная", но все равно "флагманская", да ещё и "класс А". Трепещите человеки!

Ну вот, Хабр отстаёт от прогресса, банит, понимаешь, статьи, написанные ИИ. А вот наши учёные опять впереди планеты всей, теперь будут писать статьи через "систему искусственного интеллекта" и посылать их на неназванные флагманские конференции класса А. Как тебе такое, Маск?

Раньше мы теряли второстепенные навыки и сохраняли самые важные - мышление, творчество.

Раньше люди сами строили самолёты, автомобили, радиоприемники и компьютеры. И это были супер творческие задачи, где необходимо было использовать мышление на полную мощь. Теперь это делают только специалисты и редкие энтузиасты. Так что то, что называют "деградацией", уже давно произошло и происходит. Только вот это совсем не деградация, если человек управляет автомобилем или пользуется компьютером и понятия не имеет как оно устроено внутри. И да, если машины сломаются, то обычный человек, не специалист, не сможет ничего сделать. То же самое будет происходить и с ИИ - сломался, процесс остановился. Кто-то сможет без него, кто-то нет. Так что, никогда такого не было и вот опять.

довольно интересно. Тем не менее есть некоторые ассоциации и вопросы. Например:

assets — он уже весит около 800 МБ, потому что там лежат книги, Telegram-экспорты, расшифровки голосовых сообщений и другие источники

А это разве не то же, что и RAG?

Если совсем кратко, сама память держится на четырех вещах: маршрутизация по слоям, чтобы каждый факт попадал в свой тип файлов; нормализация новых данных, чтобы сырые заметки и архивы превращались в короткие структурированные записи; правила обновления базы, чтобы не плодить дубли и не ломать иерархию; и постоянное разделение между источниками и нормализованной памятью.

А не сложно ли поддерживать такое количество вспомогательного контекста? Один раз создать это ещё нормально, но если что-то меняется, добавляется, или наоборот, устаревает и меняется, насколько легко проходить по всем уровням, чтобы находить и исправлять? Не получится ли так, что трудозатраты на поддерживание всего этого набора инструментов в актуальном состоянии превысят ценность результата?

про Cray не так уж много кто слышал, а с комментариями сталкиваются здесь все

profile/ — стабильная информация обо мне areas/ — основные сферы жизни: работа, здоровье, обучение, дом events/ — хронология и важные изменения preferences/ — вкусы, ограничения, паттерны, способы работы roles/ — режимы ответа под разные задачи skills/ — локальные процедуры и правила my-notes/ — короткие заметки и временные фиксации assets/ — источники: книги, Telegram-архивы, внешние индексы inbox/ — сырые, еще не нормализованные штуки

Пару вопросов:

  1. Насколько велики эти файлы?

  2. Каким образом LLM использует эти файлы? Например, прочитывает все заново каждый раз или как-то по-другому?

Если будете продолжать эту тему, то мне лично было бы интересно почитать про то "как устроена сама память"

Спасибо за перевод! Наконец-то нормальная статья, из которой понятно зачем это и как это работает.

Но честно говоря, задачи какие-то немного стрёмноватые. Если посмотреть в тексте: рассортировать файлы на рабочем столе, видеозаписи и чеки. Одна и та же задача, только файлы разные.

автопилот - не ИИ

так вы ведь сами написали в предыдущем комментарии про автоматику

Пилоты, привыкшие к автоматике

Интересно вообще представить, как пилоты летают на ИИ ))

Калькулятор не может галлюцинировать и выдавать неверный результат с умным видом, за ним не нужно проверять, результаты его работы

ой ли?

Информация

В рейтинге
635-й
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Разработчик мобильных приложений, Разработчик игр
Старший
Python
ООП
Оптимизация кода
JavaScript
Swift
SwiftUI
UIKit
Xcode
Разработка под iOS
Разработка мобильных приложений