📊 Топ-8 бесплатных источников датасетов для дата-аналитиков
Ищешь, где взять данные для анализа или проектов? Вот проверенные ресурсы:
1️⃣ Kaggle Datasets — огромный каталог датасетов от сообщества Kaggle
2️⃣ UCI ML Repository — классические наборы данных для ML
3️⃣ Data.gov — открытые данные правительства США
4️⃣ Google Dataset Search — поисковик датасетов по всему вебу
5️⃣ Awesome Public Datasets (GitHub) — отобранный список публичных датасетов
6️⃣ FiveThirtyEight Data — данные и код к аналитическим статьям
7️⃣ World Bank Data — мировые социально-экономические показатели
8️⃣ IMDb Datasets — метаданные о фильмах и сериалах (TSV)
🔥 Сохраняй и используй для pet-проектов, обучения и исследований!
Ищешь, где взять данные для анализа или проектов? Вот проверенные ресурсы:
1️⃣ Kaggle Datasets — огромный каталог датасетов от сообщества Kaggle
2️⃣ UCI ML Repository — классические наборы данных для ML
3️⃣ Data.gov — открытые данные правительства США
4️⃣ Google Dataset Search — поисковик датасетов по всему вебу
5️⃣ Awesome Public Datasets (GitHub) — отобранный список публичных датасетов
6️⃣ FiveThirtyEight Data — данные и код к аналитическим статьям
7️⃣ World Bank Data — мировые социально-экономические показатели
8️⃣ IMDb Datasets — метаданные о фильмах и сериалах (TSV)
🔥 Сохраняй и используй для pet-проектов, обучения и исследований!
❤3👍2
lovable-prompting-1.1.pdf
908.6 KB
🔥 Собрал для вас 4 полезных доки от Lovable — мастхэв для всех, кто строит приложения с помощью AI.
1️⃣ Prompts & Integrations
Это огромная шпаргалка по всем доступным интеграциям: от AI-моделей (OpenAI, Groq) и генерации изображений до UI-компонентов и аудио. К каждой интеграции прилагаются готовые примеры промптов.
2️⃣ Debugging Prompts
Этот гайд научит, как правильно использовать AI для поиска и исправления багов. Здесь всё: от аудита всего кода и оптимизации производительности до пошаговых сценариев решения проблем.
3️⃣ Prompting 1.1
Фундаментальный гайд по промпт-инжинирингу. Объясняет, как думает AI и как писать для него четкие и эффективные инструкции. Разбирает принципы, фреймворки (C.L.E.A.R.) и продвинутые техники. Обязательно к прочтению, чтобы повысить свой скилл.
4️⃣ Prompt Library
Готовая библиотека копипаст промптов для самых частых задач: старт нового проекта, рефакторинг, дизайн UI/UX, настройка платежей через Stripe и работа с бэкендом.
1️⃣ Prompts & Integrations
Это огромная шпаргалка по всем доступным интеграциям: от AI-моделей (OpenAI, Groq) и генерации изображений до UI-компонентов и аудио. К каждой интеграции прилагаются готовые примеры промптов.
2️⃣ Debugging Prompts
Этот гайд научит, как правильно использовать AI для поиска и исправления багов. Здесь всё: от аудита всего кода и оптимизации производительности до пошаговых сценариев решения проблем.
3️⃣ Prompting 1.1
Фундаментальный гайд по промпт-инжинирингу. Объясняет, как думает AI и как писать для него четкие и эффективные инструкции. Разбирает принципы, фреймворки (C.L.E.A.R.) и продвинутые техники. Обязательно к прочтению, чтобы повысить свой скилл.
4️⃣ Prompt Library
Готовая библиотека копипаст промптов для самых частых задач: старт нового проекта, рефакторинг, дизайн UI/UX, настройка платежей через Stripe и работа с бэкендом.
🔥10❤2
Почему умные люди принимают глупые решения?
В лекциях Бена Полака по теории игр показывается, что индивидуально рациональные выборы в итоге приводят к коллективному провалу.
Пример игры:
— Вы и сосед выбираете ”Альфу” или ”Бету”.
— Оба выбрали ”Бету” → каждому по 4 (хорошо).
— Оба выбрали ”Альфу” → каждому по 3 (удовлетворительно).
— Если один ”Альфа”, другой ”Бета” → первый получает 5 (отлично), второй — 2 (плохо).
Логика тянет к “Альфе”: она всегда лучше лично для вас. Но если так думают все, итог B-, вместо B+. Это и есть парадокс: индивидуальная рациональность рушит общее благо.
5 уроков, как избежать ловушки:
1️⃣Отсекайте худшие стратегии.
Если вариант всегда хуже другого, не выбирайте его.
2️⃣ Логично для меня ≠ полезно для всех.
Две кофейни, снижая цены до убытка, вместо стабильной прибыли - классический пример.
3️⃣ Проблема в правилах, а не в людях.
Стимулы формируют поведение. Хотите командной работы, давайте бонус всей группе, а не одному.
4️⃣ Избегайте ”магического мышления”
”Я поступаю по-человечески, значит, и он так сделает” - опасная иллюзия. Люди могут выбрать иначе.
5️⃣ Как всё же договориться?
— Играйте вдолгую: репутация дисциплинирует.
— Создавайте общие цели и бонусы.
— Работайте с теми, кому доверяете.
— Говорите ртом: Да, простой разговор всё ещё творит чудеса.
Главная мысль: не пытайтесь выиграть в плохой игре. Меняйте правила так, чтобы всем стало выгодно играть честно и вместе.
Ссылка на лекции:
https://www.youtube.com/playlist?list=PL6EF60E1027E1A10B
Лайк, если хотите больше таких тем 👍
В лекциях Бена Полака по теории игр показывается, что индивидуально рациональные выборы в итоге приводят к коллективному провалу.
Пример игры:
— Вы и сосед выбираете ”Альфу” или ”Бету”.
— Оба выбрали ”Бету” → каждому по 4 (хорошо).
— Оба выбрали ”Альфу” → каждому по 3 (удовлетворительно).
— Если один ”Альфа”, другой ”Бета” → первый получает 5 (отлично), второй — 2 (плохо).
Логика тянет к “Альфе”: она всегда лучше лично для вас. Но если так думают все, итог B-, вместо B+. Это и есть парадокс: индивидуальная рациональность рушит общее благо.
5 уроков, как избежать ловушки:
1️⃣Отсекайте худшие стратегии.
Если вариант всегда хуже другого, не выбирайте его.
2️⃣ Логично для меня ≠ полезно для всех.
Две кофейни, снижая цены до убытка, вместо стабильной прибыли - классический пример.
3️⃣ Проблема в правилах, а не в людях.
Стимулы формируют поведение. Хотите командной работы, давайте бонус всей группе, а не одному.
4️⃣ Избегайте ”магического мышления”
”Я поступаю по-человечески, значит, и он так сделает” - опасная иллюзия. Люди могут выбрать иначе.
5️⃣ Как всё же договориться?
— Играйте вдолгую: репутация дисциплинирует.
— Создавайте общие цели и бонусы.
— Работайте с теми, кому доверяете.
— Говорите ртом: Да, простой разговор всё ещё творит чудеса.
Главная мысль: не пытайтесь выиграть в плохой игре. Меняйте правила так, чтобы всем стало выгодно играть честно и вместе.
Ссылка на лекции:
https://www.youtube.com/playlist?list=PL6EF60E1027E1A10B
Лайк, если хотите больше таких тем 👍
👍5🔥3😁2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Собрал 5 потрясающих визуализаций:
1️⃣ moebio.com/mind
Интерактивное 3D-поле, где сотни ответов ИИ на вопрос “Что такое интеллект?” ветвятся, соединяются и эволюционируют в реальном времени.
2️⃣ platform.leolabs.space/visualization
Динамическая карта-симуляция орбитальных спутников и космического мусора. В режиме реального времени можно наблюдать их движение вокруг Земли в 3D.
3️⃣ noni.cmiscm.com
Онлайн-инструмент, где искусственный интеллект превращает простые наброски и каракули в анимированные живые объекты прямо в браузере.
4️⃣ eyewire.org
Научная онлайн-игра: пользователи в 3D-трассировке “прорисовывают” нейроны, зарабатывают очки и одновременно помогают учёным исследовать мозг.
5️⃣ learn-anything.xyz
Интерактивная карта знаний, где можно исследовать связи между понятиями и находить ресурсы для изучения чего угодно.
1️⃣ moebio.com/mind
Интерактивное 3D-поле, где сотни ответов ИИ на вопрос “Что такое интеллект?” ветвятся, соединяются и эволюционируют в реальном времени.
2️⃣ platform.leolabs.space/visualization
Динамическая карта-симуляция орбитальных спутников и космического мусора. В режиме реального времени можно наблюдать их движение вокруг Земли в 3D.
3️⃣ noni.cmiscm.com
Онлайн-инструмент, где искусственный интеллект превращает простые наброски и каракули в анимированные живые объекты прямо в браузере.
4️⃣ eyewire.org
Научная онлайн-игра: пользователи в 3D-трассировке “прорисовывают” нейроны, зарабатывают очки и одновременно помогают учёным исследовать мозг.
5️⃣ learn-anything.xyz
Интерактивная карта знаний, где можно исследовать связи между понятиями и находить ресурсы для изучения чего угодно.
⚡6
Какая бешеная неделя в AI 🤯
ИИ-дайджест №11 (06.09.2025 — 13.09.2025):
1️⃣ Убийца Nano Banana? Seedream 4.0. Китайский гигант ByteDance выпустил свою модель, которую уже называют главным конкурентом Nano Banana. Обещают генерацию в 4K-разрешении, высокую скорость и потрясающую детализацию. Битва моделей началась!
2️⃣ Claude теперь офисный работник. Anthropic обновила Claude. Теперь он не просто отвечает на вопросы, а может создавать и редактировать файлы: таблицы Excel, презентации PowerPoint, документы Word и PDF. Настоящий AI-ассистент для офиса.
3️⃣ MCP в ChatGPT. OpenAI наконец-то добавила полную поддержку MCP (Model Context Protocol). Теперь в чате можно не только искать информацию, но и выполнять действия: обновлять задачи в Jira, запускать процессы в Zapier и создавать сложные автоматизации.
4️⃣ AirPods Pro 3 с переводом в реальном времени. Apple анонсировала новую функцию для AirPods — встроенный переводчик. Теперь можно надеть наушники и слышать речь собеседника на своем языке в режиме реального времени.
5️⃣ Google NotebookLM для учебы. Инструмент для обучения от Google получил мощное обновление. Теперь он умеет автоматически создавать флеш-карточки и тесты по вашим учебным материалам, бросая вызов таким сервисам, как Quizlet и Anki.
6️⃣ Open Lovable v2. AI-инженер, который клонирует сайты. Появился open-source инструмент, который по одной ссылке на сайт создает его полную рабочую копию. Идеально для быстрого старта проектов, анализа конкурентов или просто для обучения.
7️⃣ AI захватывает маркетинг и e-commerce. Платформа Higgsfield показала будущее рекламы: Fashion Factory создает студийные фото товаров с AI-моделями, а Banana Placement позволяет идеально вписать ваш продукт в любое изображение, автоматически подгоняя свет и тени.
8️⃣ OpenAI раскрыла причину галлюцинаций у AI. Компания опубликовала исследование, в котором говорится, что модели врут не потому, что глупые, а потому что их система оценки поощряет угадывание ответа вместо признания “я не знаю”. Это фундаментально меняет подход к обучению будущих LLM.
🔗 Дайджест за прошлую неделю
ИИ-дайджест №11 (06.09.2025 — 13.09.2025):
1️⃣ Убийца Nano Banana? Seedream 4.0. Китайский гигант ByteDance выпустил свою модель, которую уже называют главным конкурентом Nano Banana. Обещают генерацию в 4K-разрешении, высокую скорость и потрясающую детализацию. Битва моделей началась!
2️⃣ Claude теперь офисный работник. Anthropic обновила Claude. Теперь он не просто отвечает на вопросы, а может создавать и редактировать файлы: таблицы Excel, презентации PowerPoint, документы Word и PDF. Настоящий AI-ассистент для офиса.
3️⃣ MCP в ChatGPT. OpenAI наконец-то добавила полную поддержку MCP (Model Context Protocol). Теперь в чате можно не только искать информацию, но и выполнять действия: обновлять задачи в Jira, запускать процессы в Zapier и создавать сложные автоматизации.
4️⃣ AirPods Pro 3 с переводом в реальном времени. Apple анонсировала новую функцию для AirPods — встроенный переводчик. Теперь можно надеть наушники и слышать речь собеседника на своем языке в режиме реального времени.
5️⃣ Google NotebookLM для учебы. Инструмент для обучения от Google получил мощное обновление. Теперь он умеет автоматически создавать флеш-карточки и тесты по вашим учебным материалам, бросая вызов таким сервисам, как Quizlet и Anki.
6️⃣ Open Lovable v2. AI-инженер, который клонирует сайты. Появился open-source инструмент, который по одной ссылке на сайт создает его полную рабочую копию. Идеально для быстрого старта проектов, анализа конкурентов или просто для обучения.
7️⃣ AI захватывает маркетинг и e-commerce. Платформа Higgsfield показала будущее рекламы: Fashion Factory создает студийные фото товаров с AI-моделями, а Banana Placement позволяет идеально вписать ваш продукт в любое изображение, автоматически подгоняя свет и тени.
8️⃣ OpenAI раскрыла причину галлюцинаций у AI. Компания опубликовала исследование, в котором говорится, что модели врут не потому, что глупые, а потому что их система оценки поощряет угадывание ответа вместо признания “я не знаю”. Это фундаментально меняет подход к обучению будущих LLM.
🔗 Дайджест за прошлую неделю
❤8🔥4😁2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Лучшая визуализация работы LLM на YouTube. Без преувеличений.
Если хотите быстро въехать в тему, но не знаете, с чего начать, включайте это видео.
Cсылка на видео:
3Blue1Brown: Large Language Models explained briefly
Также по теме от меня:
— Подборка YouTube-каналов о том, как работают LLM и не только.
— Подборка визуализаций работы LLM
Если хотите быстро въехать в тему, но не знаете, с чего начать, включайте это видео.
Cсылка на видео:
3Blue1Brown: Large Language Models explained briefly
Также по теме от меня:
— Подборка YouTube-каналов о том, как работают LLM и не только.
— Подборка визуализаций работы LLM
🔥4😁4❤2
openai-gpt-image-1-guide.pdf
12.9 MB
Собрал для вас 4 гайда по промптингу для лучших моделей редактирования изображений на данный момент:
— ByteDance Seedream 4.0
— Google Nano Banana
— Flux.1 Kontext
— OpenAI gpt-image-1
Идея использования: вы подаёте свой сырой промпт в LLM, и она помогает улучшить его для конкретной модели.
— ByteDance Seedream 4.0
— Google Nano Banana
— Flux.1 Kontext
— OpenAI gpt-image-1
Идея использования: вы подаёте свой сырой промпт в LLM, и она помогает улучшить его для конкретной модели.
🔥14👍4
48 привычек с самой высокой отдачей для вашей жизни 🚀
1. Ежедневно занимайтесь спортом 30 минут (The Lancet).
2. Обеспечьте себе 7-9 часов сна (книга «Революция сна»).
3. Ешьте больше разноцветных овощей и фруктов (New England Journal of Medicine).
4. Пейте достаточно воды (2-3 литра в день).
5. Медитируйте 20 минут по утрам (Массачусетская больница общего профиля).
6. Проводите 15 минут на солнце каждый день для поддержания уровня витамина D.
7. Регулярно проходите медицинские осмотры (The Lancet Public Health).
8. Перед сном ведите дневник благодарности (Калифорнийский университет).
9. Прочитывайте одну книгу в неделю (Йельский университет).
10. Каждый год осваивайте новый навык (Институт Макса Планка).
11. Встречайтесь с тремя друзьями в неделю (Гарвардский университет).
12. Ужинайте с семьей не менее 3 раз в неделю (Колумбийский университет).
13. Откладывайте 20% от зарплаты (Уоррен Баффет).
14. Изучайте основы финансовой грамотности (исследование ФРС).
15. Разместите свои цели на видном месте, например, на холодильнике (Доминиканский университет).
16. Пишите еженедельные итоги (Уортонская школа бизнеса).
17. Когда злитесь, сосчитайте до 10, прежде чем что-то сказать (Фонд Карнеги).
18. Переключите телефон в черно-белый режим (Стэнфордская лаборатория по изучению внимания).
19. Оставляйте телефон на ночь в другой комнате (Пенсильванская лаборатория поведенческих наук).
20. Гуляйте в парке по выходным (Эксетерский университет).
21. Раз в месяц занимайтесь волонтерством (Мичиганский университет).
22. Пробуйте новые, незнакомые маршруты (совет психологов).
23. Улыбайтесь перед тем, как ответить на телефонный звонок (Калифорнийский университет).
24. Оставьте себе только одну кредитную карту (согласно кредитным отчетам).
25. При сильном стрессе пишите «поток сознания», всё, что приходит в голову (совет травмотерапевтов).
26. Регулярно практикуйте глубокое дыхание (Гарвардская медицинская школа).
27. Научитесь играть на музыкальном инструменте (Frontiers in Neuroscience).
28. Убирайтесь в комнате по 10 минут каждый день (Journal of Personality and Social Psychology).
29. Каждый день делайте кому-нибудь искренний комплимент (Journal of Positive Psychology).
30. Регулярно пересматривайте свой карьерный план (исследование McKinsey).
31. Найдите хобби, которое не требует денег (Journal of Happiness Studies).
32. Выделяйте себе 2 часа времени для себя в неделю (Psychological Science).
33. Отказывайтесь от бессмысленных социальных контактов (Journal of Social Psychology).
34. Каждый день делайте что-то, за что ваше “будущее я” скажет спасибо (например, готовьте вещи с вечера).
35. Практикуйте “правило 5 секунд” для борьбы с прокрастинацией (исследование Мел Роббинс).
36. Больше общайтесь с позитивными людьми (теория эмоционального заражения).
37. Учите по одному новому иностранному слову в день (для укрепления когнитивного резерва).
38. За час до сна не обсуждайте серьезные темы (для улучшения качества сна).
39. Читайте 30 минут в день: классику, профессиональные статьи, чтобы выстраивать каркас мышления.
40. Посещайте качественные курсы/лекции: платное системное обучение часто эффективнее самостоятельного.
41. Практикуйте осознанную медитацию: 10 минут в день концентрируйтесь на дыхании, чтобы снизить тревожность.
42. Следите за сбалансированным питанием: меньше сахара и жира, больше белка и клетчатки. Тело — ваш главный капитал.
43. Регулярно общайтесь с семьей: еженедельно звоните родителям, играйте с детьми. Семья — ваша вечная опора.
44. Инвестируйте в собственный рост: тратьте деньги на курсы, навыки, качественное общение. Отдача будет выше, чем от потребления.
45. Занимайтесь творчеством, даже если считаете, что у вас нет таланта.
46. Ведите бюджет и отслеживайте расходы.
47. Чаще благодарите людей лично.
48. Научитесь говорить “нет” без чувства вины.
Необычный формат для моего канала, но думаю, время от времени стоит делиться и таким, чтобы не забывать о самом важном.
1. Ежедневно занимайтесь спортом 30 минут (The Lancet).
2. Обеспечьте себе 7-9 часов сна (книга «Революция сна»).
3. Ешьте больше разноцветных овощей и фруктов (New England Journal of Medicine).
4. Пейте достаточно воды (2-3 литра в день).
5. Медитируйте 20 минут по утрам (Массачусетская больница общего профиля).
6. Проводите 15 минут на солнце каждый день для поддержания уровня витамина D.
7. Регулярно проходите медицинские осмотры (The Lancet Public Health).
8. Перед сном ведите дневник благодарности (Калифорнийский университет).
9. Прочитывайте одну книгу в неделю (Йельский университет).
10. Каждый год осваивайте новый навык (Институт Макса Планка).
11. Встречайтесь с тремя друзьями в неделю (Гарвардский университет).
12. Ужинайте с семьей не менее 3 раз в неделю (Колумбийский университет).
13. Откладывайте 20% от зарплаты (Уоррен Баффет).
14. Изучайте основы финансовой грамотности (исследование ФРС).
15. Разместите свои цели на видном месте, например, на холодильнике (Доминиканский университет).
16. Пишите еженедельные итоги (Уортонская школа бизнеса).
17. Когда злитесь, сосчитайте до 10, прежде чем что-то сказать (Фонд Карнеги).
18. Переключите телефон в черно-белый режим (Стэнфордская лаборатория по изучению внимания).
19. Оставляйте телефон на ночь в другой комнате (Пенсильванская лаборатория поведенческих наук).
20. Гуляйте в парке по выходным (Эксетерский университет).
21. Раз в месяц занимайтесь волонтерством (Мичиганский университет).
22. Пробуйте новые, незнакомые маршруты (совет психологов).
23. Улыбайтесь перед тем, как ответить на телефонный звонок (Калифорнийский университет).
24. Оставьте себе только одну кредитную карту (согласно кредитным отчетам).
25. При сильном стрессе пишите «поток сознания», всё, что приходит в голову (совет травмотерапевтов).
26. Регулярно практикуйте глубокое дыхание (Гарвардская медицинская школа).
27. Научитесь играть на музыкальном инструменте (Frontiers in Neuroscience).
28. Убирайтесь в комнате по 10 минут каждый день (Journal of Personality and Social Psychology).
29. Каждый день делайте кому-нибудь искренний комплимент (Journal of Positive Psychology).
30. Регулярно пересматривайте свой карьерный план (исследование McKinsey).
31. Найдите хобби, которое не требует денег (Journal of Happiness Studies).
32. Выделяйте себе 2 часа времени для себя в неделю (Psychological Science).
33. Отказывайтесь от бессмысленных социальных контактов (Journal of Social Psychology).
34. Каждый день делайте что-то, за что ваше “будущее я” скажет спасибо (например, готовьте вещи с вечера).
35. Практикуйте “правило 5 секунд” для борьбы с прокрастинацией (исследование Мел Роббинс).
36. Больше общайтесь с позитивными людьми (теория эмоционального заражения).
37. Учите по одному новому иностранному слову в день (для укрепления когнитивного резерва).
38. За час до сна не обсуждайте серьезные темы (для улучшения качества сна).
39. Читайте 30 минут в день: классику, профессиональные статьи, чтобы выстраивать каркас мышления.
40. Посещайте качественные курсы/лекции: платное системное обучение часто эффективнее самостоятельного.
41. Практикуйте осознанную медитацию: 10 минут в день концентрируйтесь на дыхании, чтобы снизить тревожность.
42. Следите за сбалансированным питанием: меньше сахара и жира, больше белка и клетчатки. Тело — ваш главный капитал.
43. Регулярно общайтесь с семьей: еженедельно звоните родителям, играйте с детьми. Семья — ваша вечная опора.
44. Инвестируйте в собственный рост: тратьте деньги на курсы, навыки, качественное общение. Отдача будет выше, чем от потребления.
45. Занимайтесь творчеством, даже если считаете, что у вас нет таланта.
46. Ведите бюджет и отслеживайте расходы.
47. Чаще благодарите людей лично.
48. Научитесь говорить “нет” без чувства вины.
Необычный формат для моего канала, но думаю, время от времени стоит делиться и таким, чтобы не забывать о самом важном.
❤13👍11🔥4🥱2
🧠 MIT выяснили, почему 95% компаний сливают бюджеты на искусственный интеллект.
Вышел большой отчет от MIT, который объясняет, почему одни зарабатывают на ИИ миллионы, а другие просто тратят деньги. Исследователи назвали это “пропастью GenAI” и большинство компаний находится на её неправильной стороне.
Вот главные инсайты из статьи:
1️⃣ Иллюзия прогресса.
Кажется, что ИИ повсюду. Сотрудники пишут письма с помощью ChatGPT, рисуют картинки. Но это лишь личная продуктивность. На уровне бизнеса ничего не меняется. 95% дорогих корпоративных ИИ-проектов так и не приносят реальных денег, потому что они неудобные и не встроены в реальную работу.
2️⃣ Личный ИИ работает лучше рабочего.
Пока компании тратят миллионы на внедрение сложных систем, сотрудники втихую используют свои личные подписки на ChatGPT. И это работает! Оказалось, что гибкий и понятный инструмент в руках одного человека приносит больше пользы, чем громоздкая корпоративная система.
3️⃣ Главная слабость ИИ, он не учится на ошибках.
Почему ChatGPT хорош для быстрых задач, но бесполезен для ведения проекта? Потому что он не помнит контекст и не учится на ошибках. Каждый раз, как с чистого листа. Компании, которые перешли пропасть, используют системы, которые запоминают, адаптируются и становятся умнее с каждым днем.
4️⃣ Деньги лежат не там, где все ищут.
Все думают, что ИИ нужен, чтобы увольнять людей. Но отчет показывает: самые большие деньги приходят от отказа от дорогих подрядчиков и агентств. Автоматизация рутинных процессов в закупках, финансах и поддержке экономит миллионы, которые раньше уходили на аутсорс. А внутренние команды просто начинают работать эффективнее.
Главный вывод:
В гонке ИИ побеждает не тот, у кого модель мощнее, а тот, чей ИИ учится и глубоко интегрирован в процессы. Будущее за системами, которые не просто отвечают на вопросы, а работают как полноценный член команды, который помнит всё и постоянно развивается.
Полный отчет доступен тут.
Вышел большой отчет от MIT, который объясняет, почему одни зарабатывают на ИИ миллионы, а другие просто тратят деньги. Исследователи назвали это “пропастью GenAI” и большинство компаний находится на её неправильной стороне.
Вот главные инсайты из статьи:
1️⃣ Иллюзия прогресса.
Кажется, что ИИ повсюду. Сотрудники пишут письма с помощью ChatGPT, рисуют картинки. Но это лишь личная продуктивность. На уровне бизнеса ничего не меняется. 95% дорогих корпоративных ИИ-проектов так и не приносят реальных денег, потому что они неудобные и не встроены в реальную работу.
2️⃣ Личный ИИ работает лучше рабочего.
Пока компании тратят миллионы на внедрение сложных систем, сотрудники втихую используют свои личные подписки на ChatGPT. И это работает! Оказалось, что гибкий и понятный инструмент в руках одного человека приносит больше пользы, чем громоздкая корпоративная система.
3️⃣ Главная слабость ИИ, он не учится на ошибках.
Почему ChatGPT хорош для быстрых задач, но бесполезен для ведения проекта? Потому что он не помнит контекст и не учится на ошибках. Каждый раз, как с чистого листа. Компании, которые перешли пропасть, используют системы, которые запоминают, адаптируются и становятся умнее с каждым днем.
4️⃣ Деньги лежат не там, где все ищут.
Все думают, что ИИ нужен, чтобы увольнять людей. Но отчет показывает: самые большие деньги приходят от отказа от дорогих подрядчиков и агентств. Автоматизация рутинных процессов в закупках, финансах и поддержке экономит миллионы, которые раньше уходили на аутсорс. А внутренние команды просто начинают работать эффективнее.
Главный вывод:
В гонке ИИ побеждает не тот, у кого модель мощнее, а тот, чей ИИ учится и глубоко интегрирован в процессы. Будущее за системами, которые не просто отвечают на вопросы, а работают как полноценный член команды, который помнит всё и постоянно развивается.
Полный отчет доступен тут.
👍12❤5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Наткнулся на Oboe — AI-платформу, которая собирает для вас персональный онлайн-курс за несколько минут.
Это сервис от сооснователей Spotify's Anchor, который по одному промпту генерирует часовой интерактивный курс на любую тему: от “истории искусственного интеллекта” до “как заказать выпечку в Париже”.
Что внутри каждого курса:
— Аудио-лекции и подкасты с двумя AI-ведущими.
— Лонгриды с иллюстрациями для глубокого погружения.
— Интерактив для закрепления: квизы, кроссворды и флеш-карточки.
— Краткие саммари и FAQ по теме.
Кому подойдет?
1️⃣ Тем, кто хочет быстро разобраться в новой теме перед встречей или собеседованием.
2️⃣ Студентам и всем, кто устал от скучных лекций и ищет интерактивный формат.
3️⃣ Тем, кто хочет создать и поделиться учебным материалом с коллегами или друзьями.
Попробуйте бесплатно: до 2 курсов ежемесячно на бесплатном тарифе.
Вот какой курс по изучению работы LLM у меня получился.
Это сервис от сооснователей Spotify's Anchor, который по одному промпту генерирует часовой интерактивный курс на любую тему: от “истории искусственного интеллекта” до “как заказать выпечку в Париже”.
Что внутри каждого курса:
— Аудио-лекции и подкасты с двумя AI-ведущими.
— Лонгриды с иллюстрациями для глубокого погружения.
— Интерактив для закрепления: квизы, кроссворды и флеш-карточки.
— Краткие саммари и FAQ по теме.
Кому подойдет?
1️⃣ Тем, кто хочет быстро разобраться в новой теме перед встречей или собеседованием.
2️⃣ Студентам и всем, кто устал от скучных лекций и ищет интерактивный формат.
3️⃣ Тем, кто хочет создать и поделиться учебным материалом с коллегами или друзьями.
Попробуйте бесплатно: до 2 курсов ежемесячно на бесплатном тарифе.
Вот какой курс по изучению работы LLM у меня получился.
👍11❤3🔥2
Что такое DSPy и почему о нем все говорят?
DSPy (Declarative Self-improving Python) — это Python-фреймворк от Stanford NLP, который позволяет создавать модульные и самооптимизирующиеся AI-системы. Вы описываете логику работы вашего приложения на Python, а DSPy берет на себя самую сложную часть — подбор и оптимизацию промптов и даже весов моделей.
Ключевые преимущества:
— Автоматическая оптимизация: DSPy может превратить 100+ часов ручного тюнинга промптов в ~30 минут автоматической работы.
— Модульность: Вместо гигантских, запутанных промптов вы создаете понятные и переиспользуемые Python-модули.
— Серьезный инструмент для ML: DSPy отлично подходит для задач, где важны метрики, бенчмарки и итеративное улучшение моделей. Его активно используют для построения сложных мультиагентных систем.
Итог: Если вы устали от "промпт-инжиниринга" и хотите строить надежные, предсказуемые и эффективные AI-системы, на этот проект точно стоит обратить внимание.
🔗 https://dspy.ai
DSPy (Declarative Self-improving Python) — это Python-фреймворк от Stanford NLP, который позволяет создавать модульные и самооптимизирующиеся AI-системы. Вы описываете логику работы вашего приложения на Python, а DSPy берет на себя самую сложную часть — подбор и оптимизацию промптов и даже весов моделей.
Ключевые преимущества:
— Автоматическая оптимизация: DSPy может превратить 100+ часов ручного тюнинга промптов в ~30 минут автоматической работы.
— Модульность: Вместо гигантских, запутанных промптов вы создаете понятные и переиспользуемые Python-модули.
— Серьезный инструмент для ML: DSPy отлично подходит для задач, где важны метрики, бенчмарки и итеративное улучшение моделей. Его активно используют для построения сложных мультиагентных систем.
Итог: Если вы устали от "промпт-инжиниринга" и хотите строить надежные, предсказуемые и эффективные AI-системы, на этот проект точно стоит обратить внимание.
🔗 https://dspy.ai
👍9🔥2