Обновить
2K+
21
Иван@in6lack

Исследую стык бизнеса, AI, продаж и нейробиологии

6,1
Рейтинг
20
Подписчики
Отправить сообщение

Психоистория Азимова как техническое задание: как я построил мультиагентный AI-прогнозатор

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели15K

Короче, я прочитал «Основание» Азимова лет в четырнадцать и с тех пор не мог отделаться от одной мысли. Гэри Селдон придумал психоисторию – науку, которая предсказывает поведение больших групп людей статистически, как физик предсказывает поведение газа, не зная ничего про отдельную молекулу.

Фантастика, понятно, хоть и годная. Но позавчера я поймал себя на том, что у нас уже есть все кубики. LLM-ы, которые умеют анализировать текст, потоки новостей в реальном времени, байесовская статистика и самое главное – у нас теперь есть вайбкодинг! Это почти, как родная шаурма в Белграде – неожиданно и приятно.

Ну и я подумал, а что если попробовать? Не как метафору, а буквально. Взять психоисторию как техзадание и посмотреть, что получится.

У меня получился Seldon Vault – сайт, который каждый день генерирует прогнозы о том, что произойдёт в мире, и потом честно считает, сколько раз угадал. Бесплатный, конечно же.

Семь аналитиков, скептик и арбитр

Архитектура Seldon устроена как аналитическое бюро, а не как один всезнающий оракул.

Каждый день система собирает сигналы из десятка открытых источников – RSS-ленты мировых СМИ, Reddit, Telegram, Bluesky, предсказательные рынки (Polymarket, Metaculus), макроэкономика (FRED, Fear & Greed Index), базы конфликтов (ACLED, UCDP), катастрофы (GDACS) и геополитические события (GDELT). Первым их обрабатывает процессор сигналов – дешёвая модель (DeepSeek), которая классифицирует: это немедленная новость или структурный тренд? Важно или шум?

Дальше отфильтрованные сигналы уходят параллельно семи аналитикам. Каждый смотрит на одни и те же данные через свою оптику:

Читать далее

Карго-культ в Jira: Почему метрики растут, а продукт гниет (Эффект Хоторна)

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели7.7K

Есть такой специфический момент в жизни любой IT-компании, обычно за неделю до закрытия квартала. Графики в дашбордах вдруг начинают выглядеть подозрительно хорошо.

Велосити команды растет, таски в Жира отлетают в "Дан" как горячие пирожки, а GitHub окрасился в здоровый зеленый цвет ежедневных коммитов. Менеджер смотрит на это, смахивает слезу умиления, открывает праздничное шампанское и думает: «Ну наконец-то процессы заработали!».

Но чаще всего это означает, что команда просто поняла правила игры и начала играть не в разработку продукта, а в разработку отчетности.

И мы все это делаем не со зла, просто это очень дорогой билет на историческую реконструкцию феномена, который называется «Эффект Хоторна».

Вы не просили, но я вам сейчас покажу откуда все пошло.

Читать далее

Эффект Манделы в LLM: Почему галлюцинации — это не баг, а архитектурная неизбежность

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Охват и читатели13K

Закройте глаза и вспомните знаменитое новогоднее обращение Бориса Ельцина 31 декабря 1999 года. В голове сразу звучит хриплый голос и культовая фраза «Я устал, я ухожу».

Однако любой, кто хоть раз интересовался природой памяти, прекрасно знает об отсутствии этих слов в реальности. В оригинальной записи звучит лишь:

«Я ухожу. Я сделал всё, что мог».

Мы привыкли называть подобное Эффектом Манделы или массовым искажением восприятия. Но давайте отбросим социологию и взглянем на ситуацию как на чисто технический процесс обработки данных.

Читать далее

Информация

В рейтинге
1 053-й
Откуда
Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность