Сын обработал мне ролик из матрицы, что бы смотрелся по-ярче на аватарке ;)

У Робби Уильямса дошли руки спросить у ChatGPT что он о нём думает. В ответ, после серии комплиментов, была предложена помощь с креативом ;)

Так же видно что Робби пользуется Grammarly. Я - тоже ;)

@sergiobulaev - об AI и не только

Круто, конечно, рассуждать об инновациях и AI-революции, считать себя солопренёром, способным в одиночестве создавать и поддерживать большие коммерческие продукты.

А потом ты оказываешься без одной руки на три недели и исправлять всплывшие баги видео из Матрицы никак не помогает ;)

Ну, неделя прошла, осталось ещё две. Писать тексты и программы жутко неудобно ;)

@sergiobulaev - об AI и не только ;)

На днях мой давний знакомый и бывший сотрудник, работавший когда-то в одной из моих компаний техническим директором, выпустил собственное мобильное приложение на аккаунтах моей компании (iOS и Android) 📱.

ReceiptiX - ещё одна попытка создать удобный трекер расходов 💸. Идея автора в том, чтобы пользователь просто фотографировал чеки 📷, а программа сама разносила их по категориям. Это позволяет облегчить ситуации, когда вы, например, хотите разделить расходы на обычные продукты и алкоголь 🍔🍷 (моя личная проблема). Как вы видите, это реально работает, даже с разными валютами 🌍 - что особенно впечатлило.

Но самое интересное, что Юра всю жизнь был бэкендером чуть больше чем полностью 👨‍💻. Однако в связи с развитием сами знаете чего решил попробовать себя в качестве солопренёра.

Создание приложения на Flutter при помощи ChatGPT и Claude заняло у него около 4 месяцев. Результат получился весьма достойным 👏.

Обязательно скачайте и попробуйте (ещё раз, iOS и Android версии) 📲. Приложение позволяет сканировать 10 чеков бесплатно. Если у вас есть какие-то вопросы к Юре, вы можете задать их в комментариях к этому посту, и он постарается ответить.

@sergiobulaev - об AI и не только 🤖.

🤖 Инженеры Северо-Западного университета разработали новое устройство для создания мягких роботов, которое имитирует работу человеческих мышц.

Основа разработки - актуатор, который расширяется и сжимается подобно мышечной ткани.

С помощью актуатора создали робота-червя и искусственный бицепс. Червь смог пройти через узкую извилистую трубу, а бицепс поднял 500-граммовый вес 5000 раз подряд без сбоев. 💪

Стоимость материалов для одного актуатора - всего $3 (без учёта мотора). Это резко контрастирует с обычными жёсткими актуаторами, которые могут стоить сотни и тысячи долларов. 💰 Такая доступность может ускорить развитие мягкой робототехники.

#Роботы

@sergiobulaev - об AI и не только

Тем временем Anthropic добавил в Claude паблишинг артефактов. Теперь их можно шэйрить и ремиксовать.

@sergiobulaev - об AI и не только.

Рубрика #ДругПрислал

Друга тут встречал из РФ
пока его ждал, за 2 минуты GPT написал текст песни, а suno

спела песню

жанр правда я джазовый выбрал, но видимо сделал это как-то не так )
в целом здорово, устал смеяться

Правда смешно очень. Как же пригодятся такие технологии на возрастных банкетах 🙈🙈🙈

#ЮзКейсы

@sergiobulaev - об AI и не только.

Голодный, целеустремленный, извивающийся в игре жизни.

Пьетро Ширано, автор Claude Engineer, превратил Claude Sonnet 3.5 в змею, играющую в классическую змейку, и попросил рассказать о своих ощущениях.

3.5 Sonnet - единственная модель, у которой это получается.

Удивительно наблюдать за логикой его действий и как он проходит сквозь стены, чтобы получить еду быстрее и безопаснее.

Когда я говорю "единственная модель", я буквально имею это в виду. Я тестировал их всех. 3.5 S - единственная, которая может интеллектуально отобразить сетку в своем уме, найти еду и, что более важно, понять, что она может обходить стены. Независимо от того, насколько сложными были мои промпты, я просто не мог заставить работать эту игру с другими.

Ну что же, я установил игру себе и хочу вам сказать: не всё так радужно. Больше часа плясок с бубном понадобилось, чтобы Sonnet начал более-менее сносно играть. Изначально он постоянно путал направления, забывал про возможность прохождения сквозь стены, думал, что еда сверху, когда она была снизу.

В итоге вот что я переделал (в хронологическом порядке):

1. Уменьшил доску до 10x10, все работает очень медленно и дорого, видео сжато до 45 секунд из 11 минут.
2. Поменял центр координат на нижний левый угол, чтобы движение вверх означало прибавление координат, а не вычитание.
3. Добавил в промпт реальный кусок кода из функции, чтобы он лучше понял, как работают команды.
4. Еще раз уточнил, как именно меняют координаты движения команды в описании функции.

Только после этого удалось понаблюдать более-менее адекватную игру, и то совсем не всегда. Вот моя итоговая версия. У меня есть куча видео, но смысла показывать их не вижу, просто поверьте.

Самое интересное - это, конечно, переживания модели в роли змеи, видно, что она постоянно нервничает и стремится съесть еду (выполняет задачу). В моменты поедания часто показывает свое удовольствие с помощью эмоджи 😋

@sergiobulaev - об AI и не только.

🤖 Исследователи Кембриджского университета обнаружили эмпатический разрыв в AI-чатботах, который особенно опасен для детей.

Основная проблема - дети воспринимают чатботов как живых собеседников, но AI не способен адекватно реагировать на их уникальные потребности.

Исследование выявило реальные случаи опасных ситуаций. Alexa посоветовала 10-летнему ребенку коснуться монетой электрической розетки, а My AI от Snapchat дал 13-летней девочке советы о том, как лишиться девственности. 😱

50% учеников 12-18 лет используют ChatGPT для учебы, но только 26% родителей знают об этом. Это показывает, насколько слабо контролируется использование AI детьми. 📚

Dr Nomisha Kurian предлагает рамочную концепцию из 28 пунктов для создания "детской безопасной AI". Некоторые ключевые моменты:

- Оценка способности AI понимать детскую речь и сленг 🗣️
- Наличие встроенных фильтров контента и мониторинга 🛡️
- Поощрение обращения детей к взрослым по чувствительным вопросам 🤝
- Привлечение педагогов и экспертов по детской безопасности к разработке AI 👩‍🏫

Цель - сделать AI полезным инструментом для детей, а не источником потенциальной опасности.

#ДетиИИ

@sergiobulaev - об AI и не только

Тем временем Anthropic удвоили размер максимального лимита количества сгенерированных токенов для Claude 3.5 Sonnet при запросах через API. Теперь он - 8192!

Чтобы воспользоваться, нужно добавить дополнительный заголовок в запрос на создание сообщения:

"anthropic-beta": "max-tokens-3-5-sonnet-2024-07-15"

Также увеличенное окно доступно в консоли. В Claude.ai пока не меняли, но планируют выкатывать.

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

🤖 Команда AutoGPT представила новое поколение своего инструмента для создания автономных AI-агентов. Это pre-alpha версия с открытым исходным кодом, доступная на GitHub.

Ключевые особенности нового AutoGPT:

Модульная архитектура на основе Блоков - функциональных компонентов для настройки поведения агентов. Двухкомпонентная структура: AutoGPT Server (бэкенд) и AutoGPT Builder (фронтенд для сборки агентов)

Есть несколько примеров - блоки для Reddit, Wikipedia, Discord.

На видео - процесс создания AI-агента для маркетинга на Reddit, показывая, насколько быстрым и простым стал этот процесс.

Пример блока для получения инфы из Wikipedia:

class GetWikipediaSummary(Block):
class Input(BlockSchema):
topic: str
class Output(BlockSchema):
summary: str
def **init**(self):
super().__init__(
id="h5e7f8g9-1b2c-3d4e-5f6g-7h8i9j0k1l2m",
input_schema=GetWikipediaSummary.Input,
output_schema=GetWikipediaSummary.Output,
test_input={"topic": "Artificial Intelligence"},
test_output={"summary": "Artificial intelligence (AI) is intelligence demonstrated by machines..."},
)
def run(self, input_data: Input) -> BlockOutput:
response = requests.get(f"https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/page/summary/{input_data.topic}")
summary_data = response.json()
yield "summary", summary_data['extract']

Год назад я уже пробовал AutoGPT, но тогда так и не начал им пользоваться. Новая версия выглядит достаточно интересно что бы попробовать ещё разок.

#AutoGPT #AIagents

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

🚌 Добавил возможность проверять свою регистрацию на автобус в бота Ulcamp. Просто дал Клоду ещё одну функцию, позволяющую проверить, зарегистрирован ли пользователь на трансфер или нет.

{
"name": "check_bus_schedule",
"description": "Check which bus is user registered for using information that is kept in function database. Phone is optional. Just send a request to recieve schedule.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {"phone": {"type": "string"}},
},
},

💬 Бот, кстати, отлично работает и справляется с потоком запросов. До ULCAMP осталась всего неделя. Если что, у меня есть промокод на билет BIZNESBOT10 на 10%. 🎟️

Сергей Булаев AI 🤖 - о ботах и не только.

Звёзды и их молодость

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

🧠 Исследователи из Huawei Noah's Ark Lab и University College London представили EM-LLM - модель с эпизодической памятью, имитирующую некоторые аспекты работы человеческого мозга. Это очередной шаг в улучшении обработки длинных контекстов в AI. Полный текст публикации.

EM-LLM сегментирует информацию на события, используя уровень неожиданности (surprise) и графовые алгоритмы. Как это работает?

1. Модель оценивает, насколько каждый новый токен неожидан в контексте предыдущих. Чем выше неожиданность, тем вероятнее, что это начало нового "события".
2. Далее используется матрица сходства между ключами внимания в слоях трансформера. Эта матрица рассматривается как граф, где токены - вершины, а сходство между ними - веса рёбер. Применяются алгоритмы кластеризации графов для уточнения границ событий.

Процесс извлечения памяти включает два этапа:

1. Поиск по сходству: выбираются k событий, наиболее похожих на текущий запрос.
2. Сохранение временной последовательности: для каждого выбранного события добавляются соседние события из исходной последовательности.

Это имитирует эффекты временной смежности и асимметрии, наблюдаемые в человеческой памяти - тенденцию вспоминать события, близкие по времени и в определенном порядке.

Результаты тестировались на LongBench - наборе задач для оценки работы с длинными текстами:

- 4.3% общий рост по сравнению с современными моделями
- 33% улучшение в задаче PassageRetrieval, где нужно найти исходный параграф по его краткому содержанию

EM-LLM можно применить к существующим моделям без переобучения, что упрощает внедрение

Этот подход перекликается с моим проектом https://flashbacks.ai, где я рабатаю над AI-ассистентом для людей которые боятся деменции (таких как я). Принципы EM-LLM могут помочь в создании подобного помощника, способного лучше организовывать и извлекать воспоминания.

Хотя EM-LLM показывает неплохие результаты, она все ещё очень далека от полного воспроизведения сложности человеческой памяти.

#AIMemory #flashbacksAI

@sergiobulaev - об AI и когнитивных технологиях