Время размышлений о том, заменит ли ИИ человеческий труд, прошло. Вопрос теперь не "если", а "когда" и "как быстро". По данным ОЭСР, 27% занятых на рынке труда развитых стран потеряют работу из-за искусственного интеллекта. К 2030 году около 38% рабочих мест в США и 30% в Великобритании могут оказаться под угрозой автоматизации.

Но есть и хорошая новость: те, кто понимает происходящее и готовится заранее, имеют все шансы не просто выжить, но и процветать. Ключ к успеху — не в конкуренции с ИИ, а в создании эффективного симбиоза, где ИИ усиливает человеческие способности, а не заменяет их.

Современные ИИ, такие как Claude, Grok, DeepSeek или ChatGPT, умеют отвечать на вопросы и объяснять сложные темы. Но у них есть проблема: они "забывают" всё после окончания диалога. Каждый раз приходится заново рассказывать, кто вы, что знаете и как любите учиться. А что, если ИИ мог бы помнить ваш путь обучения и подстраиваться под вас, как хороший учитель? Это возможно с технологией персонального контекста — простым способом сделать ИИ вашим помощником в самообучении.

В этой статье я расскажу, как это работает, чем отличается от привычных методов и как начать использовать прямо сейчас. Основа — открытая технология Personal Context Technology, а примеры — из моего опыта, частично описанного в прошлой статье на Habr («Как я учился учиться»).

Привет, Хабр!

Если вы, как и я, регулярно общаетесь с нейросетями, то наверняка сталкивались с ситуацией, когда приходится раз за разом объяснять ИИ одни и те же вещи: кто вы, чем занимаетесь, какие у вас предпочтения и цели. Каждый новый чат — это знакомство с чистого листа.

Сегодня я хочу рассказать о технологии, которая решает эту проблему — персональном контексте для LLM. Объясню простыми словами, что это такое, как это работает и почему это важное направление в развитии взаимодействия человека с ИИ.

Привет, Хабр!

Если вы, как и я, регулярно общаетесь с нейросетями, то наверняка сталкивались с ситуацией, когда приходится раз за разом объяснять ИИ одни и те же вещи: кто вы, чем занимаетесь, какие у вас предпочтения и цели. Каждый новый чат — это знакомство с чистого листа.

Сегодня я хочу рассказать о технологии, которая решает эту проблему — персональном контексте для LLM. Объясню простыми словами, что это такое, как это работает и почему это важное направление в развитии взаимодействия человека с ИИ.

Представьте, что вы купили видеокарту с 8 ГБ VRAM, а через год игры или иференсы модели стали требовать 32 ГБ. Не проще ли было бы докупить модуль памяти, как с оперативкой? Увы, это невозможно. Почему же производители десятилетиями игнорируют модульность видеопамяти? Давайте разбираться.