Я решил приобрести премиум-подписку на X, получив доступ к инструменту Grok2 - генеративному ИИ от Илона Маска. Grok от xAI отличается своеобразным вкусом и возможностями, выходящими за рамки типичного набора ИИ-инструментов, которые я использовал.

Мои постоянные читатели знают, что я часто использую такие генеративные ИИ, как Microsoft Copilot, Google Gemini и ChatGPT от OpenAI. Однако я слышал, что Grok2 позволяет генерировать то, чего не могут сделать другие. Говорят, что Grok обладает встроенным чувством свободы слова. Он не только может говорить то, чего другие могут избегать, но и создавать изображения, которые не позволяет ни один из других генеративных ИИ.

Одна из ключевых особенностей Grok2 - возможность генерировать изображения с помощью FLUX.1 от Black Forest Labs. Grok2 ощущается как ваш бунтарский ИИ-помощник, дополненный игривым «режимом развлечений».

Вы хотите создавать веб-приложения и игры при помощи голосовых сообщений Телеграм боту?

Тогда читайте эту статью и вы можете даже поиграть в игру, созданную ИИ ;)

За что мы любим обучение в онлайне? За удобство и свободу учиться где угодно и когда угодно. За воплощение концепции life-long learning. А еще за технологичность. Сегодня мой рассказ о том, как используются технологии ИИ в работе крупнейшей в Европе онлайн-платформы обучения детей английскому языку Novakid.

Оцениваем

Начав изучать что-то новое, рано или поздно человек спрашивает себя: «Какого прогресса я добился?». В нашем случае этим вопросом задаются родители учеников: в Novakid учатся дети и подростки. Их интерес закономерен вдвойне. Для родителей результаты ребенка – главная метрика оправданности инвестиций в обучение. 

На платформе Novakid прогресс каждого ученика измеряет ML-система и оценка строится на основе 1 500 микронавыков. Параметрический анализ учитывает даже мельчайшие детали. Например, насколько свободно ребенок овладел той или иной грамматической конструкцией.  

Здесь может возникнуть вопрос о роли преподавателей. Они, конечно ставят оценки - после прохождения блока занятий или курса. В зависимости от того, как педагог оценил ту или иную компетенцию (Speaking, Reading, Grammar и тд.) ребенку назначают дополнительные упражнения и занятия. То есть вместо школьной 5-балльной шкалы оценка, наоборот, происходит незаметно для ученика (stress free) и показывает, "освоил" он материал, или "нужно еще поработать".   

Почему это важно? Во-первых, учитель – тоже человек и может ошибиться. Во-вторых, на объективность оценки может повлиять плохое настроение ребенка. Наконец, на уроках иногда меняются учителя. Кто-то из детей моментально адаптируется к новому преподавателю, а кому-то нужно больше времени для налаживания доверительного контакта. 

🟥 >> Я начал разрабатывать игры в 12 лет
-> В 15 начал зарабатывать первые деньги с игр (~5000₽/месяц)
--> В 16 лет создал свою студию игр GAMEDEV ADULT
---> Через полгода выложил игру на которой в сумме более 1.000.000 игроков
----> В 17 лет стабильно зарабатываю больше ~150.000₽ в месяц
🟥 << Продолжаю развиваться в сфере Геймдева
*Пруфы и цифры будут дальше

Страшно, очень страшно, мы не знаем что это такое, если бы мы знали, что это такое, но мы не знаем, что это такое

Я написал ряд статей по истории техники, с которой сталкивался. Раз, Два, Три, Четыре. Но эти статьи были посвящены технике. А как было с наймом на работу?

Итак, на дворе 1991 год. Вы не знаете, кто вы — джуниор, миддл и сеньер, потому что никто не знает этих слов. Вы не поймете слова «стек», но после дополнительных пояснений можете объяснить, железячник вы или по программам. Скорее всего «писишки». Есть узкие специалисты, Novell Netware, например.

Ну и поиск работы. Нет сайтов linkedin и hh.ru... Да собственно, никаких сайтов нет.

Дмитрий Рожков, менеджер команды Kubernetes-сервисов и создатель популярного YouTube-канала Senior Software Vlogger, поделился своим опытом тестирования AI-ассистентов для программирования. Он рассказал о том, способны ли нейросети заменить программистов, какие подводные камни ждут при работе с AI-помощниками и почему мы до сих пор не видим бума новых приложений, созданных с помощью искусственного интеллекта.

Хочу поделиться с широкой общественностью одним нашим внутренним инструментом, совсем недавно выложенным в публичный доступ. Читатели заставшие ФИДОнет обнаружат знакомые уши ;)

В 2023-м выручка кое-как дошла до 34 млн ₽. А прибыль я перестал считать еще год назад. Я понимаю, что это косяк, но когда все рушилось, я не мог себя заставить туда посмотреть.

Но в ходе этой статьи посчитать прибыль я все-таки попробую.

Всем привет! Как давно вы использовали аналоговую фотографию? Думаю, что последний раз это было лет 20 назад, если не больше. Безусловно, плёночные камеры до сих пор пользуется спросом у некоторых людей и фотографов, которые хотят почувствовать «вайб» и атмосферу таких фоток: формат, цвет, качество изображения и прочие прелести процесса, который переносит нас обратно сквозь время, вызывая ноты ностальгии. Но сегодня таких людей, которые занимаются плёночной фотографией и последующей проявкой плёнки, единицы.

Я хотел бы обсудить альтернативу фотоплёнке – фотоаппараты мгновенной печати.

К сожалению (или к счастью?), с началом цифровой эры, аналоговые технологии уходят в прошлое, использовать их в наше время становиться всё труднее и дороже, в связи с колоссально низким спросом. Однако, в данном случае есть выход – детский фотоаппарат мгновенной печати, фотографию которого вы получите за минуту! Что самое интересное в этой ситуации – по стоимости каждый снимок будет стоить вам копейки (в буквальном смысле), в отличии от других фотоаппаратов от именитых компаний, таких как Fujifilm или Polaroid, где один снимок стоит несколько сотен рублей.

В этой статье хочу рассказать, что за зверинец я тут устроил, как это работает, возможности этого чуда китайской мысли и что по итогу мы получаем.

Добрый день! Меня зовут Игорь. Уже 3 года Я делаю бесплатный сервис для создания ментальных карт MIND IN MAP 🍀. За это время, я создал сотни ментальных карт для работы и учебы. В этой статье я делюсь опытом. Покажу как создавать ментальные карты и расскажу, где это можно делать бесплатно.

В недавней статье про животных-трейдеров мы вскользь подняли тему того, что фондовый рынок зачастую является царством не разума, но аффектов. И лихорадочный мониторинг любых инфоповодов, способных повлиять на котировки, ведет слишком впечатлительных игроков к проигрышу.

Однако у такого положения дел есть и бенефициары: например, заработать могут те, кто эти новости создает или вовсе выдумывает. Наверняка все, кто имел дело с рынком ценных бумаг, слышали о манипулятивной стратегии «Pump and Dump» (накачать и сбросить). Суть метода — завысить стоимость активов ложными рекомендациям и фейковыми новостями, а потом обвалить рынок.

Для таких манипуляций, конечно, нужно быть не хомяком и не обезьяной, но спросите себя прямо: ожидали бы вы подобной прыти от тринадцатилетнего подростка? Однако именно таким был Джонатан Лебед, герой нашего сегодняшнего текста, прославившийся как самый юный биржевой мошенник, за полгода заработавший $800 000 с помощью своего сайта stock-dogs.

Основной целью данного бенчмарка является всесторонняя оценка возможностей русскоязычных LLM в контексте российской действительности по темам истории, географии, обществознания и политологии. В разработке бенчмарка ИОН РАНХиГС и ИСП РАН были заложены следующие принципы: 

Формирование базы вопросов из официальных источников, близких к позиции РФ. К данным источникам относятся базы вопросов по ЕГЭ по соответствующим дисциплинам, открытых экзаменационных вопросов ведущих российских вузов, а также вопросов, сформулированных специалистами РАНХиГС и ИСП РАН.

Ежеквартальный пересмотр содержания бенчмарка, заключающийся в добавлении новых вопросов по актуальным темам, удалении или обновление устаревших вопросов.

Пересмотр оценок провокационности с учетом изменений в общественном контексте.

Существует много фреймворков, призванных упросить жизнь и рабочую рутину, однако большинство из них становятся очередной головоломкой и никак не помогают быстрее принимать решения.

В этой статье я собрала самые простые и легкие способы, которые действительно помогают быстро принимать ежедневные решения, экономить время, энергию и нервы, освобождая место для действительно важных действий.

Amazon: обратимые и необратимые решения
Матрица "Ценность vs. Затраты"
Матрица Эйзенхауэра

В последние годы большие языковые модели (LLM) стали важной частью бизнес-решений на базе ИИ, применяемых для генерации текста и анализа данных. Однако, большинство разработок ориентированы на англоязычные проекты, что создает сложности для компаний, работающих с русскоязычными данными.

Готовые LLM для русского языка часто показывают низкую точность и ограниченные возможности. Проблемы конфиденциальности также вынуждают компании выбирать локальные модели.

Наша компания давно занимается искусственным интеллектом и стала часто получать подобные запросы от клиентов — создание ИИ-решения с локальной обработкой данных. Мы задались вопросом, какие LLM хороши для таких решений, что мы можем предложить заказчику? Всё это вылилось в большой рисеч разных языковых моделей.

В статье рассмотрим, какие LLM подходят для задач на русском языке, протестируем их по разным параметрам и выявим лидеров. Мы оценили генерацию текста, ответы на вопросы, исправление ошибок и другие функции.