Лёха ведет дневник
1.01K subscribers
60 photos
17 videos
5 files
48 links
Co-founder NDT by red_mad_robot и gptdaisy.com

лс @Zhdanov_Alexey
Download Telegram
Сегодня будет пост не про AI)

По средам мы ходим в тренажерный зал с моим другом Мишей.

Эта традиция у нас появилась после окончания института (с 2011 года)

И, скажу я вам, это очень крутая площадка для общения, т.к. мы живем далековато друг от друга и работаем в разных компаниях.

Просто так встретиться, в условную пятницу, достаточно проблематично — у всех семьи, дела и прочая хурма. Получается достаточно редко, примерно, раз в квартал (

Кто-то скажет, что можно поддерживать отношения в онлайне… но живое общение это никак не заменит

Какие у вас площадки общения с друзьями?

Ну, и тренировчка, которую сегодня оформил:

Жим штанги лежа

🟡50 кг × 15 повторений🟡
Интервал отдыха - 6 минут
(В интервал отдыха входит один подход отжиманий от пола:
25 повторений);

🟡85 кг × 35 повторений🟡
Интервал отдыха - 11 минут
(В интервал отдыха входит один подход отжиманий от пола:
35 повторений);

🟡85 кг × 26 повторений🟡
Интервал отдыха - 8 минут:
(В интервал отдыха входит один подход отжиманий от пола:
45 повторений);

🟡57,5 кг × 45 повторений🟡
Интервал отдыха - 7 минут:
(В интервал отдыха входит один подход приседаний со штангой - 80 кг:
24 повторения).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍95🔥2
Воскресенье — день поделок)

Сегодня довайбкодил для друга, работающего юристом, несложного бота, который выполняет одну функцию — автоматически рассчитывает неустойку (пени) за просрочку передачи объекта долевого строительства по договорам долевого участия (ДДУ) в соответствии с российским законодательством.

Вроде бы все просто — бери, да, считай на калькуляторе. Но есть некоторые нюансы, которые нужно учитывать.. и банальный расчет может занять достаточно много времени

Возможности бота:

1️⃣ Расчет неустоек
- Автоматический расчет пени по ст. 6 ФЗ-214
- Учет ключевой ставки ЦБ РФ на разные периоды
- Поддержка разных типов объектов недвижимости
- Точные формулы в соответствии с законодательством

2️⃣ Управление пользователями
- Система администрирования с контролем доступа
- Статистика использования и мониторинг
- Многопользовательский режим работы

3️⃣ Система бэкапов
- Автоматическое определение расположения приложения
- Автоматические бэкапы по расписанию (данные, полный, конфигурация)
- Поддержка Docker и обычного развертывания
- Простое восстановление с подтверждением и резервным копированием
- Автоматическая очистка старых бэкапов (хранит последние 7)

4️⃣ Администрирование
- Docker контейнеризация для легкого развертывания
- Подробное логирование и мониторинг
- Автоматизированные скрипты развертывания


Считаю, что вайбкодеры должны помогать людям и упрощать им жизнь))

Демо версия бота — @neustoyka_ddu_bot

Если кому будет интересно, могу поделиться ссылочкой на github

@alexs_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
11🔥8👍5👨‍💻3
Сегодня в рамках Tech Week принимал участие в модерируемой дискуссии «Как мультиагентные архитектуры изменят AI-ландшафт»

Выступающий модератор:
Алексей Фролов,
Председатель совета АЛРИИ, Учредитель Биометриклабс

Спикеры:
Ярослав Беспалов,
Руководитель группы «Мультимодальные архитектурыИИ» лаборатории «Сильный ИИ в медицине» AIRI

Дмитрий Демаков, Основатель Умка ИИ Сооснователь Avtechno.ru boxglass.ru

и Я)

Интересный состав спикеров — все не понаслышке знают, активно используют и исследуют вопросы применения инструментов на базе ИИ.

Крутой модератор, который в теме темы)

Сама дискуссия прошла довольно неплохо — живая аудитория, интересные вопросы из зала.

Качественный разговор перед встречей, где мы составом спикеров поделились друг с другом вестями с полей и обменялись некоторыми идеями.

Ах, да, еще встретились вживую (до этого только в онлайне) с Ромой Куцевым (рекомендую его канал, от души)

@alexs_journal
👍11🔥95
Сколько денег уже приносят LLM-решения: не самая свежая статистика McKinsey

1. Масштаб внедрения растет быстрыми темпами
- 78 % компаний используют ИИ хотя бы в одной функции (год назад — 55 %).
- 71 % уже регулярно применяют именно генеративный ИИ (в начале 2024 было 65 %).

2. Деньги пошли в реальный P&L
- 17 % опрошенных заявляют: ≥ 5 % их годового EBIT уже обеспечил Gen AI.
- Где чаще всего растёт выручка за последние пол-года:
– Strategy & Finance: 70 % (было 43 %).
– Supply Chain: 67 % (было 53 %).
– Marketing & Sales: 66 % (было 53 %).
– Service Ops: 63 % (было 45 %).
– Software Engineering: 57 % (было 46 %).

3. Экономия затрат — тоже в плюсе
Большинство функций уже фиксируют снижение операционных расходов


Статистика хорошая (по версии Макинзи)

Знаю, что на меня подписано много специалистов, которые внедряют различные решения с LLM под капотом в реальный бизнес.

К вам вопрос: как вы считаете эффект от внедрения решений в B2B и есть ли кейсы, которые реально окупают себя?

@alexs_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8👍4🔥3
Крутейший отчет от "Королевы интернета" Mary Meeker, которая известна своими "Internet Trends Report" в соавторстве с Jay Simons — бывшим президентом Atlassian (2008-2020)

300+!!! страниц с красивыми графиками по любимым вопросам))

https://www.bondcap.com/report/pdf/Trends_Artificial_Intelligence.pdf


Изучайте, господа 💡

@alexs_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
11🔥6👍2🙏1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Запустил риалтайм демку с вот этого гит репозитория на Маке М1)

Object detection работает неплохо даже на такой легковесной модельке.

Осталось придумать юзкейсов)

Накидвайте варианты в комменты (Валера, ты не кидай, ты мне уже парочку прислал))

@alexs_journal
😁97🔥5👍1👏1🐳1
LLM Explained_ From Matrices to Reasoning.wav
17.6 MB
🔥 Полезнейший дроп от @data_secrets был в мае.. А я только сегодня добрался ознакомиться.

Речь про "Конспект LLM" (файлик в комментариях), где на очень понятном языке рассказывают про многие аспекты — от матриц до ризонинга.

Куски кода для файнтюнинга LLM, много красивых иллюстраций — в общем, рекомендую к прочтению.

🎙 Закинул в notebooklm и подготовил аудиопересказ для тех, кто за рулём)

Делитесь с друзьями и изучайте сами — точно пригодится)

@alexs_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🔥54🤝1
🔥 Убойная подборка постов по Vibe кодингу.

Здесь собраны заметки (скромненько в подборочку и свой пост добавил) крутых ребят из индустрии, которые ведут свои авторские каналы без буллшита и инфоцыганства.

Я сам подписан на всех — и вам рекомендую!


1️⃣ Vibe Cursor Coding

2️⃣ AI / Vibe coding - советы и best practices

3️⃣ Как получилось, что юристы используют среду для разработчиков?

4️⃣ Stitch: от вайб-кодинга к вайб-дизайну и обратно

5️⃣ Как я бросил курсорить и начал шотганить

6️⃣ Вайб-кодим Google Apps Script для офисных задач: как LLM превращает часы рутины в минуты магии

7️⃣ Context7 — один из лучших инструментов для AI-разработки

8️⃣ Топовый AI Coding Workflow: Cursor & AI Studio

9️⃣ Как Cursor AI превращает текст в готовые макеты Figma

1️⃣0️⃣ Простое веб-приложение за 30 минут с помощью Lovable

Ставь лайк, делись с друзьями!

@alexs_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
112🔥10👏5👍4🤩4🐳2🦄2
Forwarded from red_mad_robot
red_mad_robot совместно с @beeline представил первую линейку AI-агентов

На ПМЭФ мы показали результат технологического партнёрства с билайном — первую линейку корпоративных AI-агентов, ориентированных на прикладные задачи бизнеса и госсектора.

Агенты закрывают пять ключевых направлений:

📍 Продажи
📍 Контакт-центр
📍 Административные процессы
📍 Разработку
📍 Маркетинг

В отличие от классических чат-ботов, AI-агенты взаимодействуют в формате диалога, понимают задачи в свободной форме, обращаются к внутренним базам данных и внешним источникам информации — и возвращают готовое решение. Это интеллектуальные ассистенты, встроенные в корпоративную инфраструктуру и адаптированные под реальные процессы.

Если вы на ПМЭФ — приходите на наш стенд, чтобы первыми протестировать сценарии вживую.

#AI_moment #роботайм

↗️red_mad_robot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥238🤓3
🔥 Топ AI-инструментов середины 2025: что реально работает

Собрали с Мишей Пантелеевым, автором канала «эй, ай!» список инструментов, которые используем каждый день. Без воды — только то, что решает реальные задачи. Сохраняйте, чтобы не потерять!

💡 ГЕНЕРАЦИЯ ИДЕЙ

🧠 Claude → Заменил ChatGPT в 90% задач. Отлично работает с кодом, текстом, есть Deep Research, можно создавать интерактивные приложения через новую фичу с AI-артефактами. Минимально галлюцинирует при анализе данных. Модель Sonnet 4 идеально подходит для большинства задач.

💎 Google Gemini → Лучшая точка входа для знакомства с AI. Бесплатно с американским VPN. Deep Research, reasoning-подход с длинным контекстом, интеграция со всеми Google-сервисами. Генерация картинок (недавно они прокачали движок генерации), создание видео с хайповой моделью Veo3 (правда, только на Pro-версии), быстрый поиск источников, генерации идей итд.

Lovable → Из идеи в рабочий лендинг за 10 минут. Дают 5 запросов в день бесплатно. Отличный инструмент для быстрой визуализации, чтобы синхронизироваться с командой или показать прототип MVP-решения. Идеальная связка: анализируешь материалы в Claude → генерируешь в Claude промпт для переноса всех результатов в Lovable → вставляешь промпт и получаешь готовый сайт.

📊 АНАЛИЗ ДАННЫХ

📚 Google NotebookLM → Можно создавать базы знаний из 50 источников в одном окне (в Pro – 300). Загружаешь тексты, PDF, ссылки на YouTube – получаешь ответы только по твоим материалам. Идеально для анализа интервью и работы с большими объемными документами (даже фреймы из Miro, экспортированные в PDF принимает). Ключевая фишка: минимальная "температура" – почти не креативит и опирается только на то, что ты ей даешь.

🔍 ПОИСК ИНФОРМАЦИИ

🎯 Perplexity → Замена Google Поиска. Deep Research как стартовый драфт для глубокой прокопки тем. В последнее время появляется много новых фич: автоматическое получение новостных отчетов по расписанию, Perplexity Labs для создания мини-приложений в вебе. Лайфхак: Прямо сейчас годовую подписку на Pro-версию можно найти на плати маркет за 100 рублей вместо 200$, пользуйтесь🔥

📝 КОНТЕНТ

🎬 Hey Gen → Создание AI-аватаров из твоего видео. Снимаешь 2-3 минуты себя на камеру → получаешь говорящего цифрового двойника. Интеграция с ElevenLabs через API — твое лицо говорит твоим голосом. Идеально для масштабирования контента без постоянных съемок.

🎤 ElevenLabs → Клонирование голоса на профессиональном уровне. За 10 минут настройки + 1 час обработки получаешь голос, который звучит как ты. Используем Turbo 2.5 для русского — качество потрясающее. Лайфхак: подходят даже голосовые из мессенджеров, только очисти от шума и приведи к одному уровню громкости (нужно > 30 минут общего исходника).

⚙️ КОД И АВТОМАТИЗАЦИЯ

🔗 n8n → Автоматизация без программирования. Связываешь любые сервисы между собой. Достаточно просто собирать различные workflow. Примеров — куча: от автосоздания контента, в том числе видео, до более сложных b2b сценариев. Бонус — можно установить локально в вашем контуре.

💻 Cursor → AI-powered IDE с пониманием контекста всего проекта. Кстати теперь работает в браузере и на телефоне! Агенты пишут код, отвечают на вопросы, пушат PR. Можно запускать несколько агентов одновременно. Кодить с AI нужно приловчиться, чтобы ИИ следовал твоим инструкциям, не писал лишнего и не ломал то, что уже работает.

📞 ПРОДУКТИВНОСТЬ

☎️ Granola → топовый инструмент для записи встреч. Не нужно добавлять в звонки, просто включаешь в фоне. Куча полезных функций, как для реалтайм работы (можно задать вопрос по ходу звонка), так и качественная постобработка. (У нас есть и собственная разработка на эту тему, которую можно в контур компании поставить. Решение выложили в open source — за ссылочкой приходите в комменты).

Напишите, какие AI-инструменты используете вы? Что мы пропустили? Хочется собрать максимально полный список от реальных практиков и любителей AI.

Ставьте 🔥, если пост полезен, и делитесь своими находками
🔥3710👍7
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сегодня баловался с Veo 3

Из небольшого текста для детей нужно было сгенерировать ролик про Константина Циолковского

Сразу напоролся на guardrail, который запрещал генерировать конкретных людей.
И, видимо, где в промптах было слово "ракета" (без указания на то, что это связано с космосом) тоже не получалось.

Но несколько итераций с промптом — и готово.

Пусть и на скорую руку, но уже топ.

Можно заморочиться и сделать крутой ролик

А какой у тебя опыт генерации видео при помощи ИИ?

@alexs_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥215👍2😁2
Каналы, которые я читаю по AI

В продолжение вчерашнего поста здесь будет подборка того, что я читаю сам.

@ai_newz - пусть я получаю основные новости из рассылок и шарясь по HuggingFace, мне нравится канал Артема, т.к. часто тут не только новости, но и какие-то крутые мысли.

@oestick - канал Коли, с которым мы вместе проводили эфир. Много технической информации, при этом довольно часто на языке бизнеса. Здесь практические фишки работы с LLM в доступном изложении.

@ProductsAndStartups - канал Байрама Аннакова, здесь много про AI в бизнесе, этику, тренды и продукт. Следил за Байрамом задолго до увлечения AI - умнейший человек, у которого можно учиться всегда, насколько бы круты вы ни были в своей сфере.

@seeallochnaya - еще один крупный канал. Читаю его в основном из-за периодических анализов статей. Позволяет заполнить FOMO от того, что я сам мог пропустить.

@nobilix - Рефат делает много практических разборов AI-инструментов. Всегда детально, но при этом кратко, всегда с демонстрационными видео, читаю каждый пост.

@kantor_ai - канал экс-руководителя МТС AI. С Виктором познакомились в 2022 и он прямо очень крутой. Здесь больше про классический ML и какие-то заметки, близкие к бизнесу.

@ai_and_law_rus - канал про законадательное регулирование ИИ, помогает заполнить FOMO.

@kdoronin_blog - много практических разборов с упором на AI агентов на любой вкус и цвет.

@neuraldeep - идеальный канал для тех, кто хочет зарыться в техническую часть AI. Точно не для легкого чтения, скорее для тех, кто точно понял, что хочет лучше понять AI изнутри и побольше узнать про эксперименты.

@etechlead - канал для тех, кто хочет погрузиться в разработку и вайб-кодинг. Очень много разношерстных материалов по этой тематике.

@countwithsasha - реклама и аналитика мои не самые сильные стороны, канал Саши помогает легче ориентироваться в применении AI в этих сферах

@the_ai_architect - Тимур - действующий разработчик. Много пишет про кодинг с ИИ и его практическое применение, при этом простым языком.

@gleb_pro_ai - канал Глеба Кудрявцева. Здесь много про инди-хакинг и применение ИИ для этой цели.

@lechim_ai - я очень люблю Медтех. Илья - Head of AI очень крутого стартапа Третье мнение, куда я даже получил оффер в 2021. С тех пор слежу за компанией, а не так давно Илья завел канал про медтех.

@baginsai - Саша пишет про практическое применение AI, кейсы, скидки и всякие другие полезности.

@max_about_ai - еще один канал с техническим уклоном. Максим всегда пишет четко, по делу и про то, что пробовал сам и точно работает.

@eternalmind - здесь посты выходят не так часто, но основная тематика находится на стыке когнитивистики, философии, критического мышления и AI.

@alexs_journal - практические разборы AI-инструментов и всего, что вокруг них: промптинг-гайды, лайфхаки и прочее.

Постарался включить максимум источников, чтобы вам было из чего выбрать 🙂 Сохраняйте список себе, знакомьтесь с авторами, если понравилось - подписывайтесь. Пост - не реклама и не взаимопиар, а реально то, что я читаю.
🔥1383
Сегодня пост не про ИИ

Давно заметил за собой одну особенность — физические покупки меня не особо вдохновляют.
Новый телефон? Ну телефон и телефон. Одежда? Необходимость. Даже дорогие гаджеты вызывают разве что мимолетное «неплохо» и быстро становятся частью фона.

Думал, что окончательно переехал в мир, где радость приносят только впечатления, знания, общение.

И вот на днях купил велосипед.

Как же я ошибался.

Первые метры — и что-то щелкнуло внутри. Ветер в лицо, скорость, это ощущение полета над асфальтом, по грунту между деревьями по узкой тропе.
Мышечная память откуда-то из детства проснулась мгновенно. Руки сами помнят, как держать руль, ноги — как крутить педали.

Еду и улыбаюсь как идиот.

Велосипед — это не просто вещь. Это возвращение к тому времени, когда граница между собой и миром была тоньше. Когда радость была проще и честнее.

Может, дело не в том, что я не радуюсь вещам. Может, я просто забыл радоваться движению, свободе, игре. А велосипед — это не покупка. Это билет обратно в ту версию себя, которая умела быть счастливой от скорости и ветра.

Катнул 50 км по лесу / асфальту / грязи. Доехало до Москва-реки. Искупался. Счастлив.

#Лёха_рефлексирует

@alexs_journal
2🔥4611👍10👏3🥰2🤡2💔2🆒2💯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💙 NeuralOS: или ИИ становится операционной системой

Представь: вместо привычного Windows или macOS ты работаешь с операционкой, которая полностью генерируется нейросетью.

Звучит как "немного не правдоподобно"?

Исследователи из University of Waterloo уже сделали первый шаг.

Как работает это чудо?

NeuralOS — это не просто очередная модель, а попытка "переосмыслить" саму концепцию ОС.
Вместо кода и алгоритмов — нейронки, которые предсказывают каждый пиксель экрана на основе человеческих действий.

Для создания интерфейса не нужно писать ни единой строчки кода

Никаких HTML, CSS, Qt или других фреймворков — нейросеть сама рисует всё от кнопок до окон.

Архитектура состоит из двух частей:

1️⃣Двухуровневая RNN на LSTM — это "мозг" системы:

🔵Нижний LSTM обрабатывает ввод пользователя (координаты мыши, клики, клавиши) и "смотрит" на предыдущий кадр через механизм внимания

🔵Верхний LSTM анализирует результаты нижнего уровня и поддерживает долгосрочную память о состоянии системы

🔵Между уровнями есть обратная связь — верхний LSTM "подсказывает" нижнему, что важно помнить

2️⃣ Диффузионный рендерер (UNet) — получает "инструкции" от LSTM и рисует следующий кадр экрана

Почему именно LSTM, а не Transformer?

Трансформеры становятся всё медленнее с ростом последовательности, а LSTM работает с константной сложностью на каждом шаге.
Для ОС, которая должна работать часами без перезагрузки, это критично!

Как обучали эту "операционку"?

Система обучалась на 122К записей взаимодействий с Ubuntu XFCE.

Данные собирали двумя способами:

1️⃣ИИ-агент Claude-3.5 методично кликал по всем кнопочкам (представьте самого усидчивого QA-тестера)

2️⃣Случайные клики и движения — чтобы модель не думала, что курсор к кнопке закрытия == автоматическое закрытие окна

Обучение проходило в 4 этапа:

1️⃣Предобучение RNN — учим предсказывать кадры

2️⃣Совместное обучение — RNN + диффузионная модель работают в тандеме

3️⃣Scheduled Sampling — борьба с накоплением ошибок (когда модель начинает "галлюцинировать")

4️⃣Расширение контекста — увеличиваем "память" системы

Потребовалось 23,000 GPU-часов на H100/H200 🔥

Что умеет уже сейчас?

✔️Точно отслеживает курсор (погрешность ~1.5 пикселя)
✔️ Открывает приложения и меню
✔️ Реагирует на клики и базовые команды
Пока плохо с детальным вводом текста (консоль пока не подвластна)
Низкое разрешение (512×384)
Всего 1.8 FPS на H100

Куда это может привести?

Ближайшее будущее:
- Интерфейсы, которые адаптируются под пользователя в реальном времени
- Управление жестами и голосом вместо кликов
- "Умные" меню, которые предугадывают ваши действия

Долгосрочная перспектива:
- Стирание границ между приложениями — всё становится одним "интеллектуальным потоком"
- Превращение пассивного контента в интерактивный (представьте фильм, где вы можете влиять на сюжет)
- Персонализированные ОС, которые "растут" вместе с пользователем
- Интерфейсы, которые сами себя программируют под задачи

Почему это важно?

Мы привыкли к интерфейсам, которые программисты жестко закодили десятки лет назад.
Каждая кнопка, каждое меню — результат тысяч строк кода. NeuralOS показывает путь к полностью адаптивным системам, где каждый элемент может изменяться в зависимости от контекста и потребностей.

Больше никаких багов в UI (ну, почти), никаких костылей в коде интерфейса, никаких "а почему эта кнопка именно здесь?". Нейросеть сама решает, как лучше организовать рабочее пространство.

Да, пока это больше proof-of-concept, чем готовый продукт.
Но помнишь, как выглядели первые версии ChatGPT? Или первый iPhone?

Полезные ссылочки:

Демо: https://neural-os.com/
Github: https://github.com/yuntian-group/neural-os/tree/main
Статья: https://arxiv.org/pdf/2507.08800

P.S. Интересно, сколько времени пройдёт до того момента, когда мы будем работать в ОС, которая "думает" быстрее нас?

И главный вопрос — будет ли она показывать рекламу прямо в интерфейсе? 😅

@alexs_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9🔥5🤔5👍4😁1🐳1💊1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Иногда складывается ощущение, что гугл календарь меня побеждает..
Встреча на встрече, обсуждение за обсуждением

Долго искал достойный подход, как сделать так, чтобы работать продуктивнее, а не только созваниваться.

И тут мне просторы интернета подкинули мемчик с игрой Арканоид (это где от платформы шарик отскакивает и уничтожает все на своем пути)

Запустил я любимый Cursor и навайбкодил расширение для Хрома — топ инструмент для менеджеров.

1 мин игры — и неделя свободна. Пользуйтесь!

@alexs_journal
1🤣46👍105🔥5😁4👏2
Я достаточно давно в индустрии, и чтобы тебе не совершать моих ошибок, я собрал полноценный гайд.

Как гарантированно внедрить LLM-based решение в компании:
Полное руководство (без регистрации и SMS)

Следуй этим советам, и о твоем проекте будут слагать легенды

ШАГ 1: НАЧИНАЙ СРАЗУ С САМОГО ГЛАВНОГО!

Забудь про всякие исследования и пилотные проекты.
Это для слабаков и тех у кого есть время и не хватает навыков.
Твоя цель — сразу автоматизировать самую сложную и ответственную задачу в компании.
Например, пусть LLM самостоятельно составляет годовой финансовый отчет и отправляет его инвесторам.

Даже если что-то пойдет не так — будет как минимум.. красиво)

ШАГ 2: КОМАНДА

Найди одного самого воодушевленного стажера.
Скажи ему, что LLM — это как "продвинутый Google", и дай админский доступ ко всем базам данных.

Зачем тебе дорогие NLP-инженеры, разрабы и менеджеры?
Они только будут задавать глупые вопросы про "интеграции", "безопасность данных" и "бюджет".

ШАГ 3: ДАННЫЕ — ЭТО СОРНЯК, КОТОРЫЙ РАСТЕТ САМ

Не трать время на подготовку и очистку данных.
Просто скорми модели все, что найдешь: сканы факсов из 90-х, логи переписки из рабочего чата (включая мемы с котами), личные фото сотрудников из отпуска.
Чем больше данных, тем "умнее" модель.
Она сама разберется, что к чему.

ШАГ 4: ПРОМПТ-ИНЖИНИРИНГ — ДЛЯ ГУМАНИТАРИЕВ

Какой еще "тщательный подбор инструкций"?
Пиши промпты так, как говоришь с таксистом в пятницу вечером: кратко, эмоционально и немного бессвязно.

Плохой промпт:
"Напиши вежливый и профессиональный ответ клиенту на жалобу X, используя информацию из документа Y".

Отличный промпт:
"Сделай красиво с этим письмом. Срочно!".

Результат будет непредсказуемым, а значит, интересным!

ШАГ 5: ТЕСТИРОВАНИЕ — ТРАТА ВРЕМЕНИ

Протестировать решение на небольшой группе пользователей? Скууучно.. Сразу кати на всех! Пусть твои клиенты и сотрудники станут бесплатными (и очень злыми) тестировщиками.
Их гневные отзывы — это бесценная обратная связь, которая поможет тебе быстро найти новую работу.

ШАГ 6: ЗАПУСТИЛ И ЗАБЫЛ!

Внедрил LLM. Поздравляю! Теперь можно расслабиться.
Мониторинг, поддержка, сбор обратной связи — это все лишняя суета. Модель ведь самообучающаяся?
Вот пусть сама себя и улучшает, и чинит.
А ты иди получать премию за инновации.

Следуй этим простым правилам и спина болеть не будет

Всем хорошего воскресенья!

Делитесь в комментах тем, что мог упустить

@alexs_journal
3😁26👍8🔥62😱1👌1🙈1