По-взрослому о нейронках

Тайм коды

00:00:01 Начало стрима

• Ведущий запускает стрим на втором канале.
• Просит зрителей проверить, слышно ли их.
• Возникают технические проблемы с загрузкой и настройкой.

00:00:44 Проблемы с трансляцией

• Ведущий переключается между окнами, чтобы исправить проблемы.
• Зрители не видят ведущего на экране.
• Ведущий пытается настроить трансляцию на Twitch и YouTube.

00:03:01 Приветствие и настройка

• Ведущий приветствует зрителей и просит проверить звук.
• Возникают проблемы с видимостью на Twitch.
• Ведущий объясняет, что это первый стрим и возможны технические проблемы.

00:05:51 План стрима

• Ведущий планирует обсудить интересные события в области ИИ.
• Начинает с обсуждения Нобелевских премий в области нейросетей.
• Упоминает вклад Джеффри Хинтона и других ученых в развитие машинного обучения.

00:07:42 Влияние нейросетей на науку

• Ведущий обсуждает, как нобелевские лауреаты использовали методы физики для развития машинного обучения.
• Упоминает премию по химии за создание AlphaFold, предсказывающей структуру белков.
• Ведущий подчеркивает, что нобелевские премии часто вручаются за инструменты, а не только за научные открытия.

00:10:35 Будущее нейросетей в науке

• Ведущий обсуждает, как нейросети могут изменить мир науки.
• Сравнивает их с мобильными приложениями, которые стали важными инструментами в повседневной жизни.
• Упоминает, что в науке моделирование и прогнозирование становятся все более важными.

00:13:49 Проблемы с трансляцией и завершение

• Ведущий объясняет, что трансляция экспериментальная и возможны технические проблемы.
• Просит зрителей сообщать о проблемах, чтобы улучшить качество стрима в будущем.
• Подводит итог, что в 2025 году можно будет говорить о значительных результатах в области нейросетей.

00:15:45 Введение и обсуждение менстивности

• Обсуждение менстивности и её применения в электронике.
• Первые применения менстивности начались с 2008 года.
• Влияние менстивности на современные технологии, такие как процессоры.

00:16:44 Ожидания и реальность в области технологий

• Ожидания потребительского рынка и реальность внедрения технологий.
• Примеры, где технологии не оправдывают ожиданий.
• Реальность техно-революции и её восприятие медиа и экспертами.

00:18:27 Революция в технологиях и её восприятие

• Обсуждение революции в технологиях и её восприятия.
• Примеры быстрого внедрения технологий, таких как социальные сети и YouTube.
• Влияние инфраструктуры и привыкание к технологиям.

00:23:07 Мегапроекты и инвестиции в ИИ

• Сравнение с мегапроектами эпохи техно-оптимизма.
• Инвестиции в ИИ и их влияние на экономику.
• Вопросы окупаемости и применения технологий в повседневной жизни.

00:26:21 Массовое внедрение и его последствия

• Массовое внедрение технологий и его восприятие.
• Примеры использования технологий в повседневной жизни.
• Вопросы о том, происходит ли массовое принятие технологий.

00:26:36 Массовое внедрение языковых моделей в юриспруденции

• Юридические компании активно используют генеративные языковые модели.
• Это изменение произошло за короткий срок, несмотря на консервативность отрасли.
• Компании формируют запросы на апгрейд и дополнение инструментов.

00:28:31 Китайские модели и их стоимость

• Китайские модели, такие как Кайфуги, не уступают по производительности дорогим моделям.
• Стоимость моделей варьируется, но даже недорогие модели могут быть эффективными.
• В 2024 году нейронные сети стали повсеместно доступными и дешевыми.

00:31:08 Апгрейд и его значение

• Апгрейд — это платформа, которая делает нейронные сети рабочим инструментом.
• Платформа позволяет управлять знаниями и подключать контекст.
• Основная цель — сделать нейронные сети более эффективными для решения профессиональных задач.

00:35:03 Проблемы и перспективы нейронных сетей

• Нейронные сети ограничены в возможности подключения контекста.
• Апгрейд помогает решать профессиональные задачи, такие как создание историй и анализ данных.
• Цель — создать систему, которая помогает работать с большим объемом знаний и контекста.

00:38:31 Промышленная цифровизация и проблемы с данными

• Восемь лет занимались промышленной цифровизацией химической отрасли.
• Задача: математическое описание процессов на заводах и аналитика в реальном времени.
• Проблемы с поиском физических и химических смыслов, необходимость в большом количестве документации.

00:39:10 Языковые модели и система управления знаниями

• Попытки решить проблему через языковые модели, но с ограничениями.
• Знакомство с Ладом и начало создания системы управления знаниями.
• Проект начался в апреле и сейчас находится в переходном состоянии.

00:40:54 Интерфейс и дизайн

• Проект не имел интерфейса, но сейчас подключена студия дизайна.
• Интерфейс будет улучшен, но сначала важно сосредоточиться на функциональности.
• Подход к интерфейсу: сначала функциональность, потом красота.

00:42:14 Работа с нейронными сетями

• Нейронные сети используются не только для генерации текстов, но и для работы со знаниями.
• Система позволяет управлять знаниями из различных источников: YouTube, Telegram, сайты, книги.
• Пример использования: создание капсул для хранения и работы с данными.

00:44:07 Подходы к дообучению моделей

• Подход к дообучению моделей: важность контекста и подключения данных.
• Использование технологии RAG для экономного введения данных в контекст.
• Создание системы для создания и подключения ячеек знаний к языковой модели.

00:46:41 Создание капсул и коллекций

• Создание капсул для хранения и работы с файлами и ссылками.
• Пример: создание коллекции для работы с датчиками и добавление научных данных.
• Индексация данных в реальном времени и возможность подключения различных типов источников.

00:50:05 Будущие шаги и возможности системы

• Создание системы, позволяющей создавать и подключать различные типы источников.
• Возможность решать задачи и сохранять результаты для дальнейшего использования.
• Вопросы о текущих шагах и дальнейших действиях.

00:50:50 Использование документации

• Обсуждение возможности использования документации для создания золь-гелий и нанесения на подложку.
• Возможность добавления ответов из документации в заметки для быстрого доступа.
• Важность проверки информации, независимо от используемого инструмента.

00:51:50 Оптимизация работы с документацией

• Сокращение времени на анализ научных статей до 10-20 минут.
• Возможность задавать вопросы в чате для получения нужной информации.
• Пример с печью в частном доме, где система помогает решать бытовые задачи.

00:55:09 Управление знаниями

• Важность понимания источников информации.
• Текущие и будущие улучшения системы управления знаниями.
• Планы по расширению возможностей добавления источников и интеграции с другими сервисами.

00:58:50 Развитие сервиса

• Подключение новых источников, таких как Telegram и YouTube.
• Создание капсул знаний и интеграция с другими сервисами.
• Возможность создания ботов и вывода информации в различные платформы.

01:01:56 Капсулы знаний

• Капсулы знаний как основа для взаимодействия с пользователями.
• Возможность создания и подключения системных промтов.
• Пример использования капсул для создания чат-ботов, которые могут оперировать конкретными знаниями из файлов.

01:05:28 Упаковка знаний

• Обсуждение формата подачи знаний через чат.
• Возможность создания ролевой игры с профессорами и репетиторами.
• Важность взаимодействия с аудиторией и подачи знаний в разных формах.

01:06:42 Изменения в системе и цензура

• Планы по изменению системы и уходу от политики токенов.
• Обсуждение цензуры и её влияния на рынок.
• Важность сохранения ограничений для предотвращения негативных последствий.

01:07:59 Апгрейд и безлимитные модели

• Введение безлимитных моделей для работы с информацией.
• Отказ от ограничений по потокам и запросам.
• Возможность подключения API ключей и использование базовых наборов токенов.

01:09:52 Политическая цензура

• Усиление политической цензуры в будущем.
• Рекомендация использовать иносказательный язык для обхода цензуры.
• Эксперименты с разными формулировками для получения ответов от нейросетей.

01:10:59 Регулирование стартапов

• Российский рынок стартапов свободнее в плане регулирования.
• В Европе и США регулирование более жесткое, что затрудняет развитие технологий.
• В России стартапы часто вырастают благодаря отсутствию бюрократического регулирования.

01:12:54 Влияние новых технологий на молодежь

• Молодежь активно использует нейросети, что меняет их восприятие реальности.
• Школьники во Франции и Англии используют языковые модели для выполнения домашних заданий.
• Нейросети помогают решать математические задачи, но их точность не всегда идеальна.

01:14:50 Прогнозы и технологии

• Невозможно точно предсказать будущее технологий.
• Технологии развиваются случайно и решают проблемы.
• Вектор развития направлен на создание вертикальных агентов, решающих логические задачи.

01:16:37 Разрыв между базовыми решениями и стартапами

• Существуют базовые решения и стартапы, которые обещают будущее.
• Многие стартапы не имеют готовых продуктов и инвестиций.
• В Кремниевой долине много ожиданий, но мало реальных продуктов.

01:18:26 Чат GPT и его интеграция

• Чат GPT рассматривается как песочница для тестирования технологий.
• Интеграция с Microsoft и другими компаниями приносит значительную часть дохода.
• Подписка на ChatGPT не только для общения, но и для интеграции в системы.

01:20:49 Контекст и данные

• Нейросети собирают данные о пользователях, создавая портреты их поведения.
• Люди делятся личными данными с нейросетями, что позволяет лучше понять их поведение.
• Вопрос о том, что создатели ChatGPT могут узнать о пользователях, остается открытым.

01:22:42 Развитие чат-ботов и инструментов

• Чат-боты могут выполнять код и работать с ним.
• Вопрос о том, как ограничить доступ и использовать разные модели.
• В 2025 году ожидается больше инструментов для вызова через системы.

01:23:28 Оркестрация задач и примеры использования

• Оркестрация задач через чат-боты.
• Пример с рисованием изображений через модели.
• Интеграция Apple в экосистему и генерация контента.

01:25:11 Будущее Siri и научных исследований

• Интеграция Apple в экосистему и генерация контента.
• Мечта о замене Siri и оркестровке задач.
• Сравнение с книгой “Понедельник начинается в субботу”.

01:28:03 Развитие моделей и библиотек знаний

• Доработка моделей для работы с информацией.
• Создание библиотек знаний и капсул.
• Планы на 2025 год: создание аналога GPT-5 и возможность делиться капсулами.

01:29:55 Нейронные сети и доступность знаний

• Идея создания бота, который будет углублять знания по темам.
• Снятие языкового барьера и доступность знаний.
• Планы на первый и второй кварталы 2025 года.

01:33:09 Верификация и интеграция

• Верификация сгенерированных ответов.
• Поддержка различных типов файлов и интеграций.
• Планы по добавлению новых функций и верификации.

01:35:35 Использование данных и языковые модели

• Данные, собранные компаниями, используются для обучения языковых моделей.
• Пример: сайт американского вуза, где можно бесплатно использовать языковые модели.
• Ограничения по количеству загруженных данных будут зависеть от объема хранилища.

01:36:26 Переупаковка данных и хранение

• Переупаковка данных в более компактный формат для экономии места.
• Хранение данных в стране, где они были собраны, для соблюдения законодательных требований.
• Возможность дублирования данных для использования в разных капсулах.

01:39:45 Финансовая поддержка и развитие

• Проекты позволяют реализовывать сложные механики и интегрировать новые решения.
• Инвестиции в клиентов считаются лучшими, так как они лучше знают, что нужно.
• Переход на безлимитные токены не приведет к повышению цен, будут разные модели тарифов.

01:42:17 Интеллектуальная собственность и судебные споры

• Выжимки из научных статей могут считаться интеллектуальной собственностью издательств.
• Судебные разбирательства могут признать выжимки результатом интеллектуальной собственности.
• Планируется решение этой проблемы весной.

01:43:56 Вопросы и ответы с нейронок

• Возможность задавать вопросы нескольким нейронок одновременно.
• Нейронок рассуждают на языке обучения, обычно английском или китайском.
• Возможность выбора нейронок для работы с вопросами.

01:46:31 Сверхинтеллект и будущее

• Машина уже умнее человека, так как способна обрабатывать больше данных.
• Вопрос о том, когда машина научится ставить себе задачи, остается открытым.

01:47:12 Вопросы и ответы

• Машина не умеет задавать каверзные вопросы, в отличие от человека.
• Задавать вопросы — это творческий элемент, который пока не доступен машинам.
• Современные машины могут генерировать ответы, но не вопросы.

01:49:05 Демонстрация и стримы

• Автор впервые проводит стрим самостоятельно.
• Планируются тематические стримы и мастер-классы.
• Призыв подписаться на каналы для участия в будущих стримах.

01:51:56 Ожидания от 2025 года

• Ожидания интеграции машин обучения в повседневные устройства.
• Важность не объема знаний, а умения работать с ними.
• Пожелание учиться с помощью новых инструментов, таких как языковые модели.

01:54:49 Заключение

• Нейронные сети не заменяют людей, а помогают им работать эффективнее.
• Пожелание сил и возможностей для работы с нейронными сетями.
• Завершение стрима и прощание с аудиторией.

^{Таймкоды сделпны в Нейросети YandexGPT https://300.ya.ru/v_c4cmirUp}

Расшифровка видео

0:01
так кажется мы вышли в прямой эфир так я сейчас запускаю запускаю на Втором
0:09
канале так
0:14
А друзья друзья те кто подключились те кто подключились
0:21
Пожалуйста дайте знать а слышно ли нас потому что первый раз
0:26
Стрим ято вообще человек в записи привык что работать потому что можно
0:33
подумать можно так
0:38
так идёт прогрузка загрузка
0:43
прогрузка загрузка прогрузка и буду клацать между окнами
0:51
чтобы
0:57
А так
1:06
так так А почему у нас не пошёл сигнал
1:18
на Ага Так так так
1:30
Так ты там переключаешься да очень смотри А что важно понимать что когда я
1:37
вижу тебя тогда все все видят То есть ты сейчас вот вот сейчас я тебя вижу сейчас
1:45
не вижу ты что-то делал Нет я ничего не делал Ну по идее я ничего не л
1:50
обска а толь шалит ну ничего Так так я только ссылки запускаю
1:57
чтобы посмотреть где она вообще идёт Угу так в саване мы
2:08
стрими чат я вижу
2:13
а почему-то настройка трансляции
2:20
так А интересно а ты сейчас куда зашёл о
2:30
Я никуда не заходил Ага заходил так Ну давайте мы попробуем от Вот так и вот
2:36
так выбрать
2:42
трансляцию так уме не меняется ничего но я себя не вижу почему-то
2:48
ты Ты про что сейчас говоришь а на твиче трансляцию ты себя не видишь Да я смотрю
2:56
в квадратик всё ф в представлении меня
3:02
малевиче так друзья а друзья Привет первый раз стрими если Вы нас
3:10
слышите Если Вы нас слышите Пожалуйста дайте знать Дайте знать приём
3:15
приём потому что ничего Пока не понятно Ну мало что понятно я сам настраивал
3:20
Стрим может быть это было не до конца правильно Так микрофон погромче
3:28
дер тебя А тебе меня не слышно да 16 417 А меня слышно Да только не видно я вижу
3:37
что тебя не видно А вот теперь ты появился что ты такое будешь делать Что ты за
3:42
шалит Прикольно А на тубе ещё нет Или это та это задержка задержка там своя
3:48
задержка может быть а забавно что я опять отвалился на твиче э нет не отвалил это Это скорее всего
3:56
связано со мной а с моей с Обской она почему-то кно че Странно себя ведёт Так
4:10
давай друзья Конечно же это в первый раз Поэтому что-то будет отваливаться причём
4:16
сразу я рискнул я люблю риск иногда рискнул стримить раздавать поток сразу
4:24
на два канала на тубе и на на твиче на один на один twich аккаунт
4:32
И сейчас мы увидим что это к чему это приведёт Вот так я вижу
4:39
э на ютуберка не присоединяется в твиче всех
4:45
слышно всё видно Спасибо Twitch Спасибо вижу а так Добрый день слышно неплохо
4:52
слышно супер Тихо э Борис шенко слышно но очень тихо хорошо
4:59
Давайте поправлю а сделаю Ещё громче Я просто вижу тут бегунок и он показывает а сейчас громче громче громче громче
5:06
громче громче громче громче 1 2 3Д Угу 1 2Т 2 3 1 2Т Вот надеюсь если будет
5:14
слишком громко жалуйтесь жалуйтесь жалуйтесь жалуйтесь так люди
5:19
присоединяются э все появились кажется настройки Всё я перестаю клацать и
5:25
кажется это должно помочь видеть наконец тебя
5:31
Так ну обс пожалуйста
5:36
всё так Всем привет Да не видите что ж
5:43
такое Слушай очень странно это интересно связано с тем
5:50
что так так так так мы сечас друзя план такой у на
5:58
пробежаться по каким-то таким самым интересным а самым интересным событием
6:05
А ну или для нас по крайней мере интересным событием крупным в в том что
6:10
происходило с и А в широком смысле знаю что многие плюются от э этого
6:16
определения что и нет и всё такое но э а проще жить когда есть какое-то очень
6:22
короткое слово котором который можно использовать А что с чего начнём Ну
6:28
конечно мы начнём с ноле с нобелевских премий
6:35
физика создателем Нейро или тем кто внс свой вклад в создани
6:40
Нейро химия в области Маши обучения поему Да машинно обучения Ну для людей
6:45
совсем далёких Это примерно одно и тоже Но те кто понимают Понимают что это не одно и тоже но алгоритмы тех
6:52
же распознавание картинок которые там в дех годах начали подниматься это ВС на
6:58
основе рабо хинна Я немножко напомню кому дали потому что это очень
7:04
интересная связь времён поколений и так далее премия по физике Джон
7:10
хопф мало кто знает пока неважно Джеффри хинтон это профессор который преподавал
7:18
кому бы вы думали Илье суу ски Веру человеку в общем Для меня он наверно
7:24
есть один из главных отцов основателей Open ОТВ
7:32
ну или gpt вот всю линейку Нейро Так
7:37
что не случайно это всё было дали за что за то что эти набиты как пишет
7:44
Нобелевский комитет использовали инструментарий физики чтобы развить методы которые легли в основание
7:51
современного машинного обучения то есть они взяли математический аппарат который используется в физике и применили там
7:59
и вот а машина обучения оказалась таким продуктивным что вам вообще сказочно всё
8:05
хорошо здорово и вот вам пожалуйста нобелевка а если быть более конкретно вот Нобелевский Я считаю просто
8:11
заявлением нобелевского комитета использовали концепции статистической физики хорошо химия из восьмидесятых
8:17
годов Да дада да то есть Ну это нормально для заде и химия дали кому
8:25
создателям основатель Deep то есть создателям Альфа
8:31
фолт условно говоря нейронки которые предсказывает структуру белков это 50
8:37
полвека пытались решить эту задачу Как начать понимать как будет сворачиваться
8:43
белок и вот пожалуйста нейронов бы начала с этим справляться и вот за это
8:48
дали по химии тоже инструмент Я просто напомню
8:54
были тогда когда давали нобелевка что А за что как нобелевка же даётся
9:00
Но это на самом деле Бывает такое что дают за инструменты так в сечас
9:05
Постараюсь не собрать в 2003 году новку по физиологии и медицине дали за работы по
9:11
магнитно-резонансной томографии Так что пожалуйста
9:18
до что все кто сегодня Ну возмущаются что нот
9:28
у вот там братские могилы буквально то есть там тысячи людей работают над
9:33
чем-то Угу ещё я хочу напомнить что Илья э ну
9:40
кто-то мог прочитать пост кто-то мог Просто увидеть ссылку и перейти Всяко бывает скажу что Илья Э не просто
9:47
какой-то инженер который там занимается нейронка а человек который э занимается
9:52
наукой в первую очередь начи учёный Химик инженер вот Ну не
9:58
совсем я потом расскажу почему Ну да ладно взгляд на себя это такое Расскажи
10:04
Вот хорошо Э что ты думаешь Э это что означает что нейронки действительно
10:09
сейчас начнут менять Мир науки как ты видишь себе Вот этот если
10:16
вообще здесь в этом поворот потому что аж аш нобелевка отмечать Ну кажется всё
10:21
равно немножко перегиб вроде бы нет таких заслуг как у МРТ Да понятно Что
10:26
такое МРТ Что какое значение имеет э нейронки в науке Пока не ясно что дали
10:32
потому что Альфо и всё остальное это вроде как обещание Как твои ощущение чего ты ждёшь вообще Вот и в
10:40
науке я бы наверное на несколько частей разделил Это ответ Для начало пример
10:47
который вообще не связанный мобильные приложения которыми ты пользуешься они Много дали не знаю whatapp что-то
10:56
ени большой Импакт тво жиз вопрос на вопрос Ну как-то жил и без них А вот без
11:04
МРТ можно и не дожить С одной стороны да с другой стороны очень многих людей сегодня это
11:09
инструменты рабочие они Я так скажу мы с тобой достаточно
11:14
старые чтобы помнить что 10 лет назад не было приложений вот просто не было на
11:19
рынке не было телефонов которые там ну они появлялись которые подно ВТО момен
11:28
ко доступной котировал повсеместно используемой А
11:35
здесь наверное можно вот это подвести к тему про науки сегодня в науке У тебя есть путь определённый научный Да что у
11:42
тебя есть теория теория проверяется экспериментом на эксперимент требуется время А самое главное что сегодня сегодняшняя стоимость эксперимента она
11:50
очень высокая и когда мы говорим что нам нужно проверить тысячи гипотез зачастую
11:55
не у всех есть возможность такого финансирования и всё чаще применяют в разных лабораториях Ну то есть эта ветка
12:02
она очень сильно развивалась там да В шестидесятые в пятидесятые шестидесятые семидесятые покани уперлись производительной мощности моделирование
12:08
если кому интересно почитайте про белые серые и чёрные ящики в чём их различие а
12:14
моделирование и в какой-то момент у нас произошло упёрлись
12:20
в Ну в мощности вычислительные прошло 20-25 лет и вот сейчас у нас Учите мощности выросли и мы
12:27
можем применять методы которые позволяют моделировать или
12:32
прогнозировать ход эксперимента или до вообще совершения эксперимента пытаться понять А что же что же после Что же нам
12:40
это даст и с точки зрения науки Ну наверное мы увидим Импакт когда это
12:45
станет повсеместно в каждой лаборатории То есть это будет более таким простым инструментом
12:51
корова выглядит Всё равно когда чтото
12:56
[музыка] потому
13:02
что сегодня когда ты приходишь в лабораторию и смотришь как работают люди
13:07
пользуются инструментарием моделирования без отрыва То есть я не
13:13
могу себе представить современною лабораторию физическую или химическую Ну и на секундочку я отработал в
13:20
лаборатории Марселя больше 5 лет и отработал в лаборатории Парижа по
13:27
электронике ма это была физико-химическая лаборатория и у людей у них большая часть времени занимали
13:34
процессы моделирования да Безусловно есть эксперименты физические химические Но у тебя основная твоя деятельность ты
13:40
а расчётная То есть ты что-то читаешь что-то прогнозирует что-то моделирует
13:47
поэтому посмотрим то есть очень многие вещи которые с обычному обывателя они не
13:52
видны как в виде спец софта Куда эти же элементы могут быть интегрированы и просто сократят время расчётов каких-то
14:00
Угу угу Там пишут комментарии что на тубе меня отваливается такое может быть
14:09
друзья такое может иногда быть когда я переключаюсь между окнами К сожалению пока не ясно с чем это связано Это вообще первая трансляция тем кто
14:15
подключился Привет всем скажу что она Экспериментальная но вы жалуетесь так
14:21
будет ясно что будет происходить че что будет не так чтобы в следующие разы мы это дело всё исправили починили Вот я
14:28
например сейчас переключил на чат и Илья отвалился непонятно как это работает потому что сигнал на obs Studio идт
14:36
по-прежнему с окна звонка и почему так происходит неясно может как-то Windows
14:42
начинает экономить память непонятно Ну в общем вы жалуетесь это нормально иногда будет отваливаться
14:48
Когда будет переключаться на чаты Вот Но тут же будет и возвращаться в кадр главно что звук остатся каже нез
14:59
хорошо Скажи пожалуйста с наукой Ну в целом я бы для
15:05
себя подытожил так аванс в двадцать четвёртом это всё же ещё если смотреть в рамках года это
15:12
аванс нобелевские за нейронки Но вот в д ПМ как раз можно
15:17
будет уже говорить о каких-то больших таких результатах на основе потому что
15:23
вче многие примари ногие внедряли многие Шут рабо в кон конв
15:29
исследования Где используют в своей работе а в д пятом это уже публикация потому что процесс долгий до публикации
15:35
там может месяцами то идти А то и год можно готовить если это большая такая работа большая команда поэтому д ПМ
15:42
посмотрим хорошо пойдём дальше если говорить про то что происходит с
15:50
и друзья вы задавайте вопросы кстати говоря в чате И по ходу дела будем может
15:57
быть возвращаться это свобод р не какой-то интервью просто для себя
16:03
подводим итоги и делимся И вообще пообщаться вот прикольно было поэкспериментировать Я понял что если
16:10
чем мы продолжим можно те этот вклин Здесь очень прикольный момент про
16:15
Нобелевскую есть элемент называется рист очень классная история ривности – это
16:22
зависимость сопротивления заряда по времени там чем больше заряда проходит тем меньше не
16:29
о меняется и возрастает сопротивление и элемент То есть у нас есть
16:36
индуктивность есть сопротивление есть ёмкость А есть ревность он был открыт по-моему в сех К сожалению Память она
16:43
отсутствует полностью Я помню ориентировочно Ну если что интернет в помощь и первые применение этого элемента
16:52
именно в поев в эт
16:59
изготовление элементов ревностью они начались с 2008 года помоему компания и
17:04
ещ ряд компаний А сегодня Ну очень сложно представить что там тот же процессор
17:10
м12 и вот эта вся технология полски процессов она была возможна вообще без этой технологии поэтому про отложенный
17:17
эффект Ну про отложенный эффект он очень интересно но когда вот мы смотрим Здесь тоже как бы коллеги занимались эти сечас
17:24
это находится активное применение про вопрос вни скорости применения самое главное а
17:33
какое ожидание у людей увидеть результаты на практике скорее всего Люди не увидит это на практике Ну свом
17:39
повседневной жизни хотя Забавно вся медиакомпания Лано не будем говорить
17:45
медиакомпания потому что предполагает чью-то целенаправленную волю единый сверх мозг который это организует нет
17:51
скажем так так получается что речь-то ИТ Раз ожиданиях сто потребительского
17:58
я смогу использовать А вон она неправильно складывает 20 +2 А вон в слове банан там лишние буквы видит а то
18:05
и вовсе не видит каких-то букв и так далее Вот люди смотрят что с чем имеют дело не догадываясь о том что настоящая
18:14
технорент будет совершенно иначе и она протекает совсем не там куда смотрят
18:20
Медиа журналисты и часто даже подыгрывает которые любят порассуждать там на тему отъёма рабочих мест и так
18:27
далее скажи пожалуйста давай придём к этому очень интересная тема как ты видишь потому что мы когда с тобой
18:33
обсуждали темы о чём что ты считаешь важным и это
18:39
очень совпало с моим ощущением вот Собственно как эта революция происходит
18:45
как раз по итога двадцать четвёртого года когда кажется первоначальный запал
18:50
Такой ажиотаж спал даже ссора с видео генератор Да и успел как-то отгремели
18:58
там через месяц-два появились все остальные но уже никого не удивляет сгенерировано видео даже очень
19:04
реалистичное ну окей Все смотрят такое да то есть вот эта первичная эмоция
19:09
проходит что-то остаётся что что фундаментально меняется то есть Давай поговорим вот о самом действительно
19:14
незаметным и самым важным Здесь тоже два момента первый Ты заметил как быстро у нас спал ажиотаж и
19:23
пришло ощущение повседневности технологии вобще а ну мобильные телефоны
19:30
как сколько входили Да нет подожди у меня есть другой пример А в по-моему
19:36
какой-то там условный ВКонтакт в нём по-моему зарегистрировался там в девятом году до этого были какие-то там май
19:41
спейсы А что-то ещё что-то ещё Это был седьмой восьмой год но пока все там
19:48
собрались каждый там в этой социальной сети там не знаю Facebook и так далее и так далее это произошло где-то там в
19:55
году к двенадцатому наверное то есть когда вот у всех появились социальные сети и в тринадцатом году То есть вот
20:02
период он был даже не 2 года не ри не 5 лет а сейчас за год вот ты с кем не говоришь все такие ну то есть даже люди
20:10
пожилые возрасте Они попробовали что-то погге нери где-то в какой-то не
20:16
росет это за год буквально произошло Слушай если вспомнить YouTube Когда появился мало кто помнит по-моему 2005
20:23
что ли шестой год Да сам YouTube даже в России Как долго приходил он по-моему до чего там 15 года вообще был такой ну
20:30
какие-то молодёжь там развлекалась какая-то по-настоящему он стал таким массовым явлением просто даже в отдельно
20:36
взятой стране Ну там за последние лет воем наверное только то есть спустя 8-10 лет
20:45
после чит появления самой такой тоже как бы не принципиально какой-то отдельно
20:50
новой технологии просто YouTube как платформа куда где видео Мо смотреть
20:55
Почему как с чем это связано почему такое стремительно такие большие деньги складывается как ты это себе объясняешь почему такая скорость или в целом
21:02
инфраструктур мы живём уже в таком мире технологически пронизано технологиями пронизан что оно так вот оно так вот и
21:09
происходит стремительно появился tiktok Ну так он за год набирает там 50 млн пользователей условно Я не знаю сколько
21:15
на самом деле как ты это себе можешь объяснить С одной стороны да с другой
21:20
стороны инфраструктур То есть сейчас у каждого человека есть устройство способно в себе что-то запускать
21:25
переваривать что-то вывы а ну это с одной стороны с другой
21:31
стороны Мы привыкли к технологиям то есть с точки зрения генеративных
21:36
языковых моделей которые вот мы сейчас подводим Ну это же не что-то прям Вау
21:42
новое мы живём уже достаточно долго в мире где у нас есть какие-то штуки
21:48
которые там голосовые рефов голосовых сообщений автоперевод какие-то накладывания
21:54
смешных всяких изображений на фото Ну там фонов на фото и так далее то мы Ну и
22:00
в принципе если взять наше устройство у нас там всякие рекомендательные системы внутри телефона внутри компьютера
22:05
которые те советуют куда зайти что нажать чтобы это лучше работало мы просто привыкли к технологиям и на мой
22:12
взгляд вот вокруг меня по крайней мере люди Они просто гораздо быстрее и
22:17
адаптивне относятся Ну и начинают быстрее
22:24
пользоваться безусловно большая маркетинговая компания Это было очень прикольно когда
22:31
ту тут опять к сожалению у меня с ими фамилиями тоже проблема по-моему Сати надела или как глава Microsoft он вышел
22:38
года два назад сказал что а с ним вышел э очень очень знаковая была презентация
22:44
это Microsoft и NVIDIA где они объединили в определённые там стратегиях развития и сказали что вот как бы мы не
22:52
знаем что хотят пользователи но мы сейчас возьмём и вот этот кусок технологии просто внедрил везде
22:59
вот по всей нашей цепочке ну а там дальше посмотрим и Да они правы они Нет
23:06
сейчас везде Слушай ну это это это очень похоже на мегапроекты Извините ребята
23:13
Кто очень любит Советский Союз но такие хорошо ладно не только присущее было Советскому Союзу это в принципе было присущей эпохи
23:21
технооптика революции в разгаре ты сеты идеи мегапроектов не только в Советском
23:26
Союзе были очень актуальный когда мы реки повернём спять когда мы там моря о
23:32
сушим или наоборот перекроем что ну короче говоря здесь и неважно какие мы
23:37
средства на это потратим в принципе даже не очень мы уверены сейчас сработает ли но должно же сработать Мы же всё
23:43
понимаем Как это работает то есть и здесь инвестиции компании там я к
23:48
сожалению не нашёл точно помню Очень хороший был подсчёт Но по-моему это был неофициальный подсчёт Сколько тратится
23:56
миллиардов долларов на сечас инвестиции на искусственный интеллект и кто-то
24:01
посчитал А сколько нужно лет условно чтобы это всё купало да и там А там счёт
24:07
Шёл на сотни миллиардов на сотни миллиардов Да это Microsoft естественно лидирует там масса других компаний
24:13
какие-то инвесторы и прочее и Это хороший повод говорить о том что это пузырь Но это же всё прыжок Веры или нет
24:20
Или ты думаешь что здесь про пузырь на кино можно взять и
24:25
посмотреть статистику скоко
24:30
владельцы серверных стей и потом примерно прикинуть сколько там рынок то занимается реализация разных решений на
24:39
всяких Невы инструментах Ну и там примерно посмот сколько они процента отра у сеях и мы увидим что есть такая
24:48
диспропорция классная что те кто обладает серверами зарабатывают больше чем те кто продаёт решени хозя
24:54
лот как может так долго продолжаться Это очень хороший вопрос
25:00
Ну то есть смотри то есть это означает что просто Это очень дорого Да конечно сейчас все говорят что будет мощности
25:06
больше значит будет дешевле но экономика то есть либо экономика начнёт сходиться
25:13
у тех кто внедряет мки мы сейчас говорим даже про тех кто их создаёт Потому что им это накладно всё да только за прошлый
25:20
год вот за этот уходящий год op в убытке на 5 млрд Почему не потому
25:26
что там они им очень очень дорого содержать текущую модель а потому что они очень много тратят денег на на
25:32
обучение новых и создание новых моделей причём даже не продуктов а именно моделей А это мы ещё не говорим про то
25:38
что продукт они не особо как-то пытаются делать продукт пытаются делать на основе Т gpt Ну
25:45
вот этот я бы аккуратно смотрел на убытки компаний силиконовой долини Это
25:51
всё-таки вопрос больше бухгалтерский как они себя позиционируют миру но в целом
25:58
в целом Да вопрос окупаемости он встаёт вопрос применения там в чате был хороший
26:05
вопрос про очень многие люди не видят сегодня там апплика ВНО апплика в их работе
26:12
повседневной жизни и Да сейчас есть разрыв есть инструмент и не всегда
26:18
понятно как этой лопатой гвозди забивать Смотри вот когда ты говоришь про то что даже там бабушка какая-нибудь
26:25
попробовала поне но она попробовала потому что все об этом шумят а M adoption происходит или нет Вот по
26:33
твоим ощущениям ДД чей год что Что Смотри наверно M
26:39
adoption его очень хорошо замечать в
26:45
консервативных особенно сферах например
26:50
Legal Tech Ну всё что Л всё что юриспруденция
26:57
сегодня Просто если посмотреть на Этот рынок очень много компаний юридических
27:03
не представляет жизнь себе без языковых моделей к концу 24 года которые занимаются там процессами слияния или
27:11
подачи на интеллектуальной собственности или различные скажем так щем юридические
27:17
процессы Казалось бы одна из самых консервативных отраслей они сегодня применяют наверно ну большая
27:25
часть отрасле применяют инструменты генеративных языковых моделей
27:31
и такое нельзя было представить год назад самое главное что у них есть запрос на скажем так
27:44
апгрейт хотя казалось там не маркетологи не копирайтеры не программисты А вот
27:49
одна из конных отраслей это нци да это правда интересно
27:54
Прим та часть которая в общем должна боя очень всяких утечек и прочего боятся за
28:01
приватность и учитывая что сейчас основные модели самые мощные
28:07
самые крутые Они вроде как недоступны для разворачивания доступны только по Ну
28:12
хорошо хорошо Тоже интересная дискуссия Извини я просто дополню есть
28:19
классный дядька китайской по-моему кайфули он очень много интересной литературы написал можно почитать но в
28:25
том числе он развивается занимается развитием скажем так машинам обучения в Китае и
28:32
они Дани на китайский рынок они выкатили там модель которая работает с китайским языком Но вот Как коллеги показывают
28:38
всякие результаты она не уступает То есть она по стоимости на неё был потрачен ране там тче млн долларов а по
28:46
производительности она не уступает условно говоря о1 на которою были потрачены миллиарды поэтому вопрос
28:53
стоимости моделе он тоже скажем так неравномерный и с одной
29:00
стороны с другой стороны тоже хочу сказать что мне кажется в д четвёртом году нам показалось что МКА может быть
29:06
везде вокруг нас что тоже Почему бабушка пошла погла что-то Там Или Дедушка
29:12
просто потому что у неё в устройстве вдруг появилась эта штука каким-то образом и она ей стала доступна также
29:18
как вот тыкнуть иконку и позвонить внукам Ну то есть жить без этого можно
29:24
но когда привыкаешь то как с какой-нибудь умной колонкой же лень Выключить свет Нужно обязательно голосом
29:31
ты начинаешь страдать если не можешь хотя на самом деле прекрасно можно дойти и обойтись без этого это то что ты
29:36
называешь коммодити да то есть это двадцать четвёртый год – это когда нейронки начинают становиться коммодити
29:42
и это неожиданно и это быстро повсеместно Ну конизация – это повсеместное распространение и снижение
29:48
цены использования И как мы видим что задачами которые человеку повседневно
29:53
могут быть там генерировать текст картинку выполнить какую-то функцию задачу Для этого не обязательно
29:59
даже какая-то дорогая там достаточно какой-то модели попроще То есть это может быть какой-нибудь там хаку это
30:05
может быть какая-то Лама это может быть что-то ещё или вообще достаточно SL то есть малых моделей А у них цена она
30:13
отличается Я на секундочку напомню что сегодня например Opus она стоит на
30:20
генерацию если я не ошибаюсь 75 долларов за Милн токенов поему ране долларов за Милн
30:27
токенов при сни тойже какой-нибудь ла где
30:33
милд параметр последня которы говорят что она по почти как 4 там
30:40
Стоимость брать не буду но она ниже доллара и доллар за Милн
30:48
токенов просто так на секундочку отступление
30:58
кото стот 70 или там 40 баксов за генерацию оказывается задачами прекрасно справляется которая стоит дешевле
31:04
доллара более чем Угу Слушай
31:10
хорошо про бизнес в целом Понятно про про индустрию Понятно Наверное это не очень интересная штука тем кто далёк от
31:15
не А тем кто недалёко интересны какие-то более такие
31:21
нюансы Хорошо смотри те кто следит на в телеграме на
31:31
ютубера сска про апгрейды домал и то что мы
31:37
делаем про то про что я я рассказывал такая платформа и
31:43
э это то что родилось э тоже в двадцать четвёртом году меняет наши жизни я имею
31:49
в виду как людей кто делает этим занимается Но это как раз то
31:58
что это попытка сделать нейронки действительно работающим инструментом инструментом не
32:05
который просто Ну прикольно ну чуть-чуть удобнее Нет это инструмент которым можно
32:10
делать то чего ты не мог делать Раньше Вот скажи пожалуйста вот расскажи это это
32:16
направление мысли давай сначала расскажем Что такое
32:21
Арей сечас вкратце Да чтобы люди понимали потому что я думаю ногие даже
32:28
могли не видеть и дальше Где мы сейчас находимся с апгрейдом то есть что можно
32:35
делать потому что многим показалось на старте оно так и было мы с этого
32:40
начинали Это был просто агрегатор нейронокс один чат много
32:49
нейронокс чат gpt у кого нет зарубежной карты можно попользоваться Клодом который очень трудно было подключиться
32:56
даже тем у кого есть зарубежная карта потому что ещ не всякой страны зарубежная карта подходит вот что такое
33:04
[музыка] апгрейт как в смысле
33:10
работы с нейронка вспоминается цитата из фильма
33:18
как мы дошли от определённого прошли определённый маршрут Ну да ладно
33:24
сегодня сложный вопрос потому что вот сегодня сборная солянка сборная
33:30
солянка которую мы пытаемся как-то расова и дотащить до продукта вместе с
33:37
тобой если говорить конкретно что сегодня мы делаем мы пытаемся сделать
33:43
систему управления знаниями И основная ценность в команде которая видится она
33:50
сформирована Да здесь важно Сразу говорю мы не Стараемся сделать продукт который
33:55
осчастливит ом как писалось В одной книге мы стараемся
34:02
делать систему управления знаниями И основная ценность сегодня работа с языковыми моделями и основная проблема
34:08
на взгляд команды это невозможность или ограниченная возможность подключения
34:15
разного контекста то есть мы когда приходим к языковой модели Да классно Когда мы можем её спросить а вот там
34:21
пожалуста Раскажи нам прого ва
34:28
что вот если бы там были дожди что-то такое такое ну классно Она нам
34:35
предиктивное или там художественные штуки но гораздо удобнее когда мы пользуемся инструментарием и возможность
34:43
подключить к нему те наши знания с которыми мы повседневно работаем неважно
34:48
будь то это статьи научные будь то это аналитические какие-то ресурсы будь то Telegram или ссылки каких-то ресурсов то
34:55
есть мы работаем каждый день с информаци человек сегодня обрабатывает на самом
35:01
деле тоже такой интересный момент есть сети трен который говорит что люди
35:06
меньше стали читать я например с ним согласен я считаю что количество Конте человек
35:13
сегодня заходя в интернет обрабатывает глазами прочитывать кратно в разы просто
35:20
материалов
35:27
банер для подключения различного контекста вот на данном этапе подключение знания да то есть вот
35:34
чтобы просто контекст очень такой абстрактное слово то есть подключение знаний пото я вот просто давайте от
35:40
практики чтобы не было тут мы сейчас просто берём
35:46
апгрейда потому что по сути это то с чего Илья начал и то почему я присоединился к команде апгрейда потому
35:54
что я был в восторге от того что происходило с нейронка ещё в начале там
35:59
в конце д второго года начале двадцать третьего и Да здорово вот сейчас вот прямо всё всё всё всё начинаешь что-то
36:07
пробовать делать чат gpt и разочарование уже тогда наступает когда ты начинаешь ставить какие-то профессиональные
36:13
профессиональной задачи когда ты не смотришь как какой-то Чери пикинг это как с
36:18
видеото вот ты сейчас видишь красивые картинки а теперь возьми и попробуй сделать цельную Историю хотя бы на
36:25
минуту из этих штуковин то есть собери хотя бы штук 10 шотов которые бы ставали
36:31
между собой это же тебе миллион генераций сделать те кто пытался хотя бы какую-то историю сделать с помощью жор
36:38
условно То есть просто картинок на генерить в одном стиле чтобы с одним персонажем те понимает что сейчас только
36:45
эти нейронки начинают как-то пытаться двигаться в эту сторону то есть то
36:51
есть что-то небольшое сделать или Просто поприкалываться или
36:56
просто погонять е а когда ты и вот с этой пробле и Выяснилось что для этого
37:01
нужно что-то с нейронка ещё сделать И вот за этот год мы пришли к тому что
37:07
самое важное что можно с ними сделать чтобы они начали работать это дать возможность работать им с
37:13
контекстом со знаниями с неограниченным вообще объёмом знаний по сути куда мы движемся да потому что ну хорошо
37:21
допустим пару статей ещё чап может небольших съесть и что-то с ними там
37:27
поделать можно можно пообсуждали
37:46
Нейрон эти знания но как бы это прошлый век хорошо бы чтобы была ещ был мозг
37:54
вовне и вот этот мозг вовне который способен переваривать это всё
37:59
и помогать твоему мозгу работать с этим вот это то чего сейчас не могли не ронки
38:06
делать из-за ограниченного контекстного окна Да не может он прочитать удерживать
38:12
в памяти в голове Как как как не скажи какой-то объём Вот вот я немножко такое
38:19
пояснение небольшое потому что это от боли от собственной боли Всё произрастает я могу даже сказать откуда
38:26
она родилась Давай расскажи потому что это само Да смотрите вот так получилось что
38:34
до этого 8 лет занимались Промышленной цифровизацией химической и задача какая стоит ты
38:42
приходишь на какой-то объект завод на заводе есть процессы есть аппараты там
38:48
что-то варится что-то ломается тебе нужно этот процесс математически описать
38:54
и дать какую-то аналитику по этому процессу ре време Казалось бы о то есть мы жим в
39:02
мире нейронных сете чего-то ето е можно ВС там на данных эмпирически построить но это не так так не работает К
39:09
сожалению и начинается поиск физических химических смыслов поиск литературы
39:15
чего-то ещё у тебя в итоге на проект набиралось тонна
39:24
[музыка] документации каких-то отдельных статей данные завода допросы
39:32
технологов периодичность описания как функционирует там сда систе Ну система автоматизации завода и ты в какой-то
39:39
момент начинаешь сходить с ума между всеми этими источниками и мы пытались эту проблему
39:46
решать через языковые модели оказалось что оно работает есть свои н есть сво
40:04
Но на этом этапе мы познакомились ла Давай давай строить систему
40:10
управления знаниями правда начали мы с агрегации сетей Но это банально потому что необходимо было проверить гипотезу
40:18
классно мы сейчас будем делать инструмент но мы
40:26
не интересно команде там человек ну мы для себя сделали
40:32
поделку без интерфейса Нам всё отлично а людям интересно и Собственно отсюда мы
40:38
запустили 20 апреля то есть на самом деле сегодня проекту Мы сейчас с тобой д дего числа
40:44
вот там условно говоря 9 дней назад проекта было 9
40:50
месяцев в этом году под конец года и
40:56
прого переходное состояние Я видел кстати у на забавные комментарии про Интерфейс Да он тоже корёжит У
41:03
нас опыт строение b2c решения его не было А к нам
41:09
подсоединили в проект сейчас студия дизайна Я обещаю что в январь-февраль мы
41:15
и справимся друзья Просто надо понимать что апгрейдить так как выглядел бы любое
41:22
выглядело бы любое что сделал инженер то есть оно что-то внутри работает а вот как оно выглядит Ну давайте возьмём
41:28
просто кто-то же делал там знает про красивые штуки Вот они у каких сервисов
41:34
посмотрели интерфейсы вот просто посмотрели у них Вроде так примерно как-то работает там не знаю у AD у адоба
41:41
по-моему что-то смотрели или что-то такое там что касается например размещения настроек аккаунта вот и всё
41:48
то есть это было не про красоту не денег никаких ресурсов на это не нужно было
41:54
тратить это я считаю абсолютно правильный был подход и сейчас вот когда когда уже вырисовывается Главное
42:01
по начинке по тому что же делает эта машина то тогда уже можно думать и
42:07
немножко про больше про удобство и про красоту потому что ну да это уже тоже может помешать не меньше чем отсутствие
42:13
каких-то функций но про начинку Давай поговорим потому что на самом деле для меня самое большое изменение самое что
42:19
чего я очень ждал И чего я чего мне очень не хватает Хотя сейчас начинают
42:25
какие-то штуки появляться типа ноутбук ML продвинутые юзеры пишут в
42:30
комментариях что вот есть такая вот нейронка туда можно целые там книги
42:36
загружать Здорово хорошо но это гугловский проект А тут мы делаем такую
42:41
штуку причём мы начали даже делать раньше чем они выкатили это в открытый доступ там тоже в режиме эксперимента у
42:48
них у у них это режим эксперимента Для нас это всё что у нас есть вот давай вот
42:54
про это потому что что на сегодня мы куда мы продвинули работу именно работу
42:59
с нейронка с помощью вот этого нашего подхода что мы Для нас нейронки это не
43:06
просто генерация текстов нет для нас нейронки возможность работать со знаниями и соответственно когда мы
43:11
делаем апгрейт управлять знаниями работать со
43:17
знаниями это повторю могут быть YouTube каналы
43:23
какие-то Telegram каналы что угодно книги разумеется это само
43:29
собой что книги это можно и статьи загружать Вот давай давай попробуем может быть лучше
43:37
на примере чем чем на пальцах так вот теоретически Давай просто покажем Что Что Что такое вот как и
43:44
заодно заодно разберём какие-то конкретику то есть вот вот вот что-то из твоего опыта Да вот ты вот что-то
43:50
делаешь с библиотекой Да с капсулами Вот покажи пожалуйста за экра и сейчас шет А
43:59
я переключу чтобы вы все видели Так что не удивляйтесь два голоса будет из-за
44:06
кадра пока ты настраиваешь я дополню ещё видение команды общее что сегодня есть
44:12
несколько подходов есть подход который пропагандирует что модель её нужно добу
44:20
[музыка] довать подход как бы он рабочий пожалуйста мы считаем что на сегодняшний
44:27
день есть достаточно много команд на рынке которые тют делают модели разрабатывают
44:34
эти модели и Наша задача давать возможность к ним подключать определённого контекст и здесь интересно
44:41
то что мы работаем с рам внутри агре скажем так технология
44:49
[музыка] ра экономным подходом для введених в
44:56
Конте и собственно мы сегодня строим систему которая позволяет создавать различные ячейки
45:02
знаний и переменно их подключать либо все разом подключать к языковой модели
45:07
для работы Кстати да Влад вопрос Там в комментариях хотел обсуждать Почему
45:13
Стрим называется Как как называется а Господи этоже бы вообще
45:19
техническо Господи боже мой Вот это я молодец красавчик вообще так ладно друзя
45:27
это три буквы просто ва в А вот это три попались под пальц и всё хорошо сейчас
45:33
переименую да подожди зачем ну классно же там у людей есть Зато теория Почему
45:42
А собственно про капсулы и про
45:48
апгрейды рак строим внутри свои способы индексации информации их правильное
45:53
складирования и применения не знаю видно экран нет сейчас я сейчас не буду клацать потому что я переключаюсь когда
45:59
на чат Друзья вы сильно не ругайтесь на вот этот именно косяк что Илья отваливается потому что это связано с
46:06
моим ноутбуком почему-то когда я переключаюсь на чат чтобы посмотреть что написано э он О он в obs
46:13
студии через который идёт сигнал пропадает поэтому когда я не переключаюсь вот сейчас вы видите всё
46:19
всё будет хорошо а вот и не обращайте внимания я буду немножко зуми по ходу
46:25
дела чтобы было видно потому что вы видите оче пространно место в
46:31
интерфейсе чтобы когда будет чтото говорить я буду туда зуми Так что это ВС
46:37
ВС продолжай Ну на самом деле с точки
46:42
зрения теории в чате я бы не стал название пря просто как написал да колеп ктото
46:56
сегодня делаем А понятно что есть Open понятно что есть Апик с его проектами и
47:03
есть огромное количество ресурсов которые используют иха везде есть ограничение работы с файлами мы пытаемся
47:10
это ограничение обойти а своим путём и одно из один из путей этого ограничения
47:17
сейчас на экране а немножко из моей прошлой профессиональной жизни которая
47:22
уже Неправда я когда-то занимался разработкой различных тических системы
47:28
датчиков для газдевайс я куда-нибудь там долистал с
47:35
разными моделями а сами по себе Вы можете на экране
47:40
копировать мты пробовать не знаю в той же Open клауде
47:45
он отвечает где-то рядом но не так структурно не так встроено и без информация а здесь задача была проверить
47:52
создание капсул то есть К какой теории мы пришли мы пришли к теории иту
47:57
гипотезу сейчас Тестируем на себе и на вас что
48:03
человек ему нужно загрузить Не файл в систему ему нужно создать библиотеку
48:09
коллекцию куда он что-то подгрузить какой-то набор файлов ссылок и он будет с этим работать например вот
48:16
я создал коллекцию создания з датчиков Я в эту коллекцию
48:25
под постать ещё коллекции и их на подключать
48:31
Аа не знаю сейчас тун-тун-тун тун То есть сейчас я попробую сделать
48:39
по-другому Давайте я просто создам капсулу я виду
48:46
название датчики Понятно датчики описание добавлять не
48:53
буду а У меня есть капсула датчики и я например
48:59
сюда Сейчас пойду и добавлю что-нибудь [музыка] про золь гели сейчас
49:07
секундочку м выбираем
49:13
макулатура так так
49:24
м например например вот Я создаю и у меня пошла
49:32
создаваться капсула куда я добавил там какие-то научные данные и у меня
49:40
получается что с одной стороны у меня есть капсула к чату подключённая с со статьями А есть капсула подключённая с
49:50
отчётами ится в реально времени сразу сбое допущение
49:57
я нахожусь в месте где интернет он очень
50:04
печальный и грустный Поэтому так долго происходит индексация и какая идея
50:11
дальнейшая Мы хотим создать систему в которой у вас будет возможность создавать различные типы источников и
50:16
решать задачу То есть к любому чату можно будет подключать источник уже созданный и по нему поработать решить
50:23
задачу сохранить её
50:28
а и использовать потом работе вот скажи вот ты сейчас вот ты сейчас загружаешь
50:35
Да загрузил и там пока обрабатывается Вот что ты сейчас можешь с этим сделать или что ты уже делал как это выглядит
50:42
для с точки зрения вот ко конкретно Да дальше дальнейших
50:49
шагов Я например грил сейчас просто мне было интересно Смогу ли я нормально достать из статей сборку по
50:57
скажем так созданию золь гелей и нанесению их на подложку как оказалось
51:04
Да вполне себе То есть можно вот этот документ брать в принципе любой из этих ответов
51:13
добавлять заметку и сохранять то есть смотри ты не читая эти статьи как
51:21
специалист просто потому что тебе нужно кучу материала документации изучить получается Да сейчас я кстати сейчас
51:28
секундочку пока ты переключаешься Я на ту часть экрана где ты заметку делаешь Я сейчас переведу чтобы люди увидели как
51:35
ты что Что ты там делаешь А так так вот а то есть вот у тебя есть массив
51:42
документации с которой тебе нужно ознакомиться Это несколько часов работы тебе А тебе всего лишь нужно понять одну
51:49
какую-то вещь И ты загрузил эту документацию и ты из этой документации получил готовый ответ сборку причём Я
51:56
верно понимаю что ты можешь потом допустим тебе кажется А неужели так
52:02
допустим слишком какой-то необычный ответ удивительно и ты хочешь Проверить А так ли это ты можешь найти откуда этот
52:08
ответ просто уточнив мы это добавим я я расскажу немножко потом про будущее куда
52:14
мы куда мы идём А давай пока да про то что сейчас про то что сейчас да Ну это
52:19
же личная боль мы изначально то есть делали продукт к решения оных болей и у
52:24
тебя тратится огромное количество времени на вычис научных стратегий это никуда не девается здесь уже можно будет
52:32
а скажем так просто более конкретно и оптимизировано проверять информацию проверять информацию всё равно всегда
52:38
надо не зависимости каким инструментом у нас Open у коллег из ики АИ или так далее и
52:46
так далее То есть неважно Каким продуктом вы пользуетесь сгенерирован документ даже сгенерированный через анализ файлов ших
52:54
на ваших источниках лу и по сути я могу сказать Так что там не
53:00
двухдневную работу трёхдневная Она сократилась до 10 15-2 минут правильных
53:06
вопросов запросов в чате То есть мне не нужно вычитывать Не нужно пряме вычитывать статьи искать какие-то
53:13
граммовки как это было успешно Какие какое нужно было оборудование для чего это делалось Я просто задал запрос мне
53:19
этот список вышел Я бы на это потратил Ну наверное с учётом информации которую
53:25
нужно было обработать а там порядка 15 статей и каждая статья Это не онд это в
53:31
Техническая литература Я наверно потратил полудня просто анализирую каждую статью тоже интересный момент это
53:38
про завышенное ожидания которые всё ещё высоки у многих людей ко кто Так слегка только касался А может быть даже не
53:44
касался что Ну суто не сварит Ну и тогда ва Зачем ваши нейронки нужны так вот
53:49
штука в том чтобы не суп сварить суп вы всё равно сами варите а штука в том чтобы вам дойти до
53:57
то конкретной вашей задачи максимально быстро и потратив меньше сил То есть вы
54:02
тратите намного меньше сил на то чтобы добраться до сути до
54:08
сути У меня есть забавный бытовой кейс сейчас я постараюсь его найти вот он он
54:15
забавный чем что у нас Я живу в частном доме у нас есть печь и мне лень читать
54:21
каждый раз инструкцию печ к сожалению настрое неправильно и
54:27
котл летный и Например я уже устал ходить каждый раз смотреть книжку читать что-то в интернетах я загрузил просто
54:34
часть капсул и я хожу просто спрашиваю Спрашиваю Какая ошибка и что с этим
54:39
делать как печ перезагружать нам синий индикатор вот мне начинает говорить Какие проблемы рекомендуемые действия
54:46
очень сильно обг жизнь до этого я сидел и Чита
54:51
[музыка] расширенная ответов от производителя и
55:00
вот тебе пожалуйста бытовой кейс Угу угу класс то есть вот вот как работает
55:08
управление знаниями то есть начинает работать конечно же здесь много чего нет например одна из самых полезных вещей
55:14
Особенно когда ты там работаешь с чем-то что у чего много источников тебе нужно бы понять Откуда это взялось то или иное
55:21
утверждение которое там тезис или тезис допустим Хорошо тебе выдал Угу
55:27
Вот это да смотри про про про тезисы и про выдачу
55:33
А сейчас здесь пока этого нет ну-ка
55:38
посмотрим мне интересно у нас просто был
55:50
апдейт Сейчас мы его спросим
56:03
выберем какую-нибудь модель проще и зададим вопрос Мы должны были
56:11
завести если вам интересно работает нет Тестируем в левых
56:19
условиях А про в принципе про работу
56:27
на задача за январь и за февраль Влад добежать и сделать три вещи базовые в системе
56:36
первое [музыка] мы коллеги пишут про более эффективные [ __ ] я не согласен но это
56:44
дискуссия Нет не заработало то есть перво баз мы сейчас
56:51
сра [музыка] с ширим возможность добавления
56:57
источников на сегодняшний день у нас есть ряд Поддержи источников мы можем
57:03
добавлять типы файлов текстовых сканов в том числе и мы можем добавлять ссылки на
57:10
на вебсайт различный в принципе если у кого-то есть какой-то там информационный
57:15
незакрытый ресурс и не так чтобы похабный то можно даже взять из чата и добавить
57:22
А и посмотреть как он будет по нему работать
57:27
кстати картинка то есть нет имеешь
57:38
сейчас пере так а сейчас ничего ничего это оно
57:46
так переключается то есть вот подключение
57:53
источников Да там можно читал там мне очень нравится коллега рассуждает про что лучше здесь я
58:00
так в топовом отвечу не про апгрейт А про датчики здесь нету преимущества у типа сенсоров есть задачи которые они
58:07
решают Ну с точки зрения инженерных и разработчики поэтому говорить что один датчик лучше другого Ну это некорректно
58:15
А у нас про размер файлов общий размер размер файла один не больше 100 мб общий
58:21
объём сегодня зависит от тарифа на креативном тарифе это пол гига
58:26
на про это 300 МБ по ограничению по количеству файлов мы не даём ограничения Я не вижу в этом
58:33
смысла у вас количество слов файлов Не ну мы даём
58:38
ограничение по объёму это единственное ограничение которое сегодня есть то есть капсулу можно добавить хоть тысячи
58:44
файлов Но главное уместить в тот объём который у вас есть
58:49
а про развитие мы развиваемся вши То есть у нас Задача В до в конце январских
58:56
праздников подключить ещё возможности Telegram использовать как источники Telegram каналы публичные Telegram чаты
59:02
публичные А мы выкати возможность подключения юба как источники и сделаем
59:08
обязательно капсулу знаний а от А савана И не только это как бы спойлеры
59:17
и дадим возможность подключения науш и Goog это в ту сторону в которую мы движемся с одной стороны это с точки
59:24
зрения подключений с точки зрения работы с этой
59:29
информацией до конца января Задача в сервисе сделать каналы и мы будем их развивать кажется картинка опять
59:36
отводилась канал Ты что имеешь в виду канал Ну вот я раскрою это мысль мы
59:42
считаем что работа в чате она классная но она не закрывает задачи поэтому
59:48
сервис движется что к концу января появятся первые возможности интеграции и
59:54
делать своими руками выводы информации куда-то
59:59
наружу так получилось что мы подели то есть кроме b2c сервиса мы подели различные BB проекты набрали сеансу
1:00:06
опыту и сейчас будем Это интегрировать b2c продукт то есть будет
1:00:13
некая система которая позволит вам создавать ячейки знаний и потом делать условно говоря выход в тот же самый там
1:00:20
или исть куда в ту версию Куда это нуж
1:00:28
полез наве дадим возможность создания ботов в к себе в кана по информации по
1:00:35
настра настра информации отсюда возникает вытекает е следующее что к
1:00:41
концу января к середине февраля мы вс-таки [музыка]
1:00:48
завез кастрированных
1:00:54
ассистентов вещей которые есть коллег у нас нет потому что мы выкатываем
1:01:00
проприетарные сервисы которые были бы основная идея диалоги что сервисы что
1:01:06
мы делаем они должны работать с Любой мй подключаемой то есть с Любой моделью а
1:01:13
отсюда момент что этот сервис Он написан нами и можно было бы завести те же самые
1:01:18
тисы какие-то вещии раньше но для этого надо использовать Open и например сладом оно
1:01:25
работать не будет не будет то есть модель mopic или там с мини работать уже не будет или будет работать хуже иль
1:01:33
Извини прямо секундочку можешь тогда оставить Шер если ты пока пока приходил чтобы на тебя хоть посмотреть а то голос
1:01:39
из из э из это да Ага вроде вроде
1:01:49
дропнул всё Угу Да продолжай а
1:01:56
собственно собственно задача раз мы сейчас расширяем капсул капсула – это основа gpd то есть что такое gpd Какие у
1:02:03
меня глаза большие были сейчас
1:02:09
отвратительно но в общем – это выбранная языковая модель с
1:02:16
системным протом то есть с отыгрышем можно сказать по-другому заданный промт
1:02:22
или задана левая модель для отыгрыша это языковой модель и к ней подключен некий контекст по котором она этот отыгрыш
1:02:29
проводит так как у нас сейчас появились капсулы мы их расширяем следующий шаг мы дадим возможность создавать своих свои
1:02:35
gpt то есть выбирать исковую модель создавать капсулу знаний и к ней подключать как основу для взаимодействия
1:02:41
с вами Ага я тут сейчас немножко как ч попер выступлю смотрите может быть кто работал gpt хорошо это знает но всё же
1:02:47
не все это имели Дело это похоже на то что у только только отчасти только одним
1:02:54
тем что есть систем промт что это означает Вы можете завести чат в котором
1:03:00
пришьёшь
1:03:05
репетитором по английскому языку для ученика там такого-то уровня там не знаю
1:03:10
А1 и ну и что-то там будь добрый там
1:03:16
доброжелательной или наоборот всячески меня ругает Там и так далее это то есть того кто Общается с тобой ругай чтобы он
1:03:22
лучше учился всё этого ты не видишь ты заходишь в чат новый чат ничего не видно
1:03:28
Всё нормально чат называется репетитор по английскому языку для начинающих там всё начинаешь писать и он тебе кроет
1:03:34
матом Потому что ты там что-то неправильно делаешь всё системный прот работает Ты доволен ты все довольны Вот
1:03:41
вот вот это так было У так было У чат gpt то о чём говорит Илья очень
1:03:47
фундаментальный нюанс А можно подключать капсулы То есть те самые знания знатоки могут сказать что у
1:03:56
Chat gpt тоже есть э возможность подключать какие-то файлы но э Если вы
1:04:01
пользовались вы знаете насколько это очень условно это
1:04:06
м я вот тестировал Правда ещё полгода назад последний раз их это по сути Ну
1:04:12
такое как рекомендация рекомендация то тот файл который вы подгрузить некая такая рекомендация это
1:04:19
невозможность системе прямо со знаниями оперировать очень детально конкретными
1:04:24
знаниями из этих фай это не тоже самое здесь же будет речь о том идти о том что вам нужен профессор
1:04:31
допустим по электронике и вы загружаете учебники по электронике самые крутые Учебники то есть вот он ваш электронный
1:04:38
и вот у вас голый чат в котором вы можете с этим профессором общаться и он вам лекцию какую-то Может быть там
1:04:44
небольшую зачитать Вот и вы можете попросить А вот это откуда ты взял а
1:04:50
почему так решил И вам чат выдаёт конкретно конкрет издание учебник цитату
1:04:57
И на что опирается Вот вот что такое прокаченные вот эти дпиш или агенты их
1:05:03
можно по-разному называть Но вот Суть в этом состоит вот и это следующий шаг на самом деле это прям вроде бы маленький
1:05:10
шажок но на самом деле это революция когда действительно у тебя знания э со
1:05:16
знаниями настолько точно и детальная работа может может вести
1:05:21
МКА вот а теперь как ноч попера ты как Эксперт можешь
1:05:27
поправить здесь нечего поправлять здесь я простос это наверное не то что буду
1:05:33
расширять или куда-то делать что это всё-таки всё ещё не ассистенты это именно какой-то отыгрыш
1:05:40
и упаковка такая Да упаковка знаний удоб это удобная форма работы
1:05:47
потому что ты не только просто залил в чат эти знания но ты е и говоришь как э
1:05:53
знания выдавать Действительно ты можешь ролевая игра если угодно да э ролевая
1:05:59
игра ты это профессор хорошо профессор злой профессор добрый профессор там не знаю который тебя готовят репетитор или
1:06:06
профессор который готовит тебя к экзамену или вообще экзаменатор Да ты можешь билета залить условно там прошлых
1:06:12
лет и учебники по всему весь вообще литература по всему курсу и учиться вот
1:06:19
так вот тренировать себя Ну то есть дальше уже твоя фантазия как ты это себе
1:06:24
предполагаешь как ты это видишь То есть это не просто знания Но это ещё и как эти знания подаются потому что мы люди и тут очень
1:06:30
важно как мы с этим взаимодействуем Через что мы это взаимодействуем с нас спрашивают или мы задаём вопросы это всё
1:06:37
очень разные разные формы работы я здесь ещё наверное дополню по
1:06:43
изменени системы которая есть сейчас и куда мы немножко уходим и затронута прикольные комментарий про цензуру
1:06:50
потому что у меня есть интересный опыт с этим взаимодействием
1:06:57
смотрите Извини а ты скажи что там процедуру Просто я к сожалению видишь как переключаюсь сразу ты начинаешь ть
1:07:03
Поэтому ты там если что засчитывает очень прикольный комментарий
1:07:09
что спасибо звучит гораздо интереснее чем сейчас на рынке многих ограничения ограниченный функционал особенно за
1:07:14
жёсткой цензурой и политической коррекции информации у G Open здесь ну я скажу сразу
1:07:23
что снять цензуру наверно Даже в рамках каких-то моделей оных лучше этого не
1:07:29
делать слишком бездонна куда падает человечество я бы сказал Правило 34 в
1:07:36
данном случае это врата в рай Ну если кто понял
1:07:42
то прави 34 это про то что всё что любой сюжет который существует у него уже
1:07:48
отнято порно
1:07:55
Куда движется сервис и про цензуру мы движемся к тому
1:08:00
что начале весны мы оставим возможность пользоваться мми которые подключены через нас ну оди возможность подключать
1:08:07
своих а ключей А сам сервис он уходит от политики токенов у нас в январе будет
1:08:12
большой пересмотр тарифов и экономики в какую сторону вы кто пользуется кто не
1:08:19
поль скажу мы завезли модели которая называется Арей мы пошли По пути плети
1:08:25
которые взяли модели ламы там были мистрали и ламы сначала мистрали Сейчас они на ламах они долили к ним модули сар
1:08:33
называются можно кстати их открыть документацию почитать там всё написано прекрасно и ходит пользуются интернет и
1:08:39
работают с интернетом через там их моду на ламах по сути мы делаем тоже самое но
1:08:45
только модули наши они именно рассчитаны на то чтобы работать с нашим рам с нашим библиотекой файлов которые мы дам
1:08:52
пользователю грузить фалы э модели лимитные то есть там нет ограничений ни
1:08:58
по токенам ни по количеству запросов эти ограничения мы осознанно от
1:09:05
них уходим Мы в них не видим смысла потому что задача проработав с информацией сделать
1:09:11
То есть создать новую информацию сгенерировать пере конфигурировать Когда у нас есть потолок в токенах или потолок
1:09:17
в запросах и даже там пускай это будет 100 запросов в час Ну не получается это сделать при этом мы не убираем другие
1:09:24
модели которые как начинали агрегаторов мы Составляем но здесь мы дадим возможность Это уже вам если как бы
1:09:29
хочется пожалуйста мы будем давать в рамках тарифа какой-то базовый набор токенов котором позволит ими пользоваться но всё остальное там будет
1:09:35
ценник примерно один к одному как если вы платили за А на самих платформах это
1:09:40
изменения вектора развития м системы Ну и как я сказал что в какой-то момент я
1:09:46
думаю весной мы дадим возможность подключения там своего а ключа пожалуйста к системе это тоже в эту в
1:09:54
эту сторону мы идём про цензуру цензура
1:10:00
Она никуда не денется и у нас бывают забавные бизнес-кейсы А если вы не планируете чего-то совсем
1:10:08
рого и запрещённого Ну я могу сказать так учитесь пользоваться как он изос
1:10:15
язык иносказательно мыслить и говорить с
1:10:21
нейросетью в другом Ну в других терминах другом онтологическом поле Тогда возможно вы получите ответ к сожалению
1:10:29
политическая цензура Я думаю она будет только усиливаться особенно весь Вектор развития событий
1:10:34
там двадцать четвёртого дре двад четвёртого года и просто ну ради
1:10:39
интереса Вы можете поспрашивать разных политических деятелях у одних и тех же неровных сетей очень интересный эксперимент Ну
1:10:46
вот как показывает практика развития политической цензуры только усиливается Ну это просто фактор выживания этих стартапов на рынке на котором они живут
1:10:56
европейски американские здесь за это ругать нельзя потому что на самом деле если там
1:11:02
окунаться в регулирование Ну окей то есть т у нас как бы есть там да стартапы и в России в
1:11:10
Европе и я могу сказать что сейчас Вы можете как угодно к этому
1:11:16
реагировать Но я считаю Российский рынок он свободнее в плане регулирования для стартапов и гораздо открыти к развитию
1:11:22
каких-то таких технологий Потому что когда погружаешься законодательстве регулирование и в Европе Ну это мрак это
1:11:29
просто тут ша се знаю как будет расценено твоя эта реплика не первый
1:11:36
день в интернете смотрите что имеет в виду Илья позволю побыть себе тут переводчиком даже не нач пором речь идёт
1:11:42
о именно бюрократической регулировании То есть просто а там где очень развита
1:11:49
бюрократия во всех смыслах то она очень много всего успела порева что касается техноло
1:11:56
и поэтому Чего чего удалось в
1:12:02
ЧМ за счёт этого российские it гиганты часто вырастали что просто не было такой регуляции почему в Европе очень тяжело
1:12:09
Вы можете экономи почитать New yk Times все пишут про это что в Европе очень тяжело
1:12:15
с стартапами с инновационной индустрии Почему Да потому что очень много
1:12:21
регулирования в Америке с этим попроще но там есть своя пробле сво
1:12:28
конгресом случа Вот это ВС регулирование это всё
1:12:35
понятно стремление государств эти мощнейшие про системы как-то Если уж не
1:12:40
контролировать напрямую прям Хотя Т вопрос регулировать Это наверно вообще
1:12:47
специфика современного мира где государст
1:12:55
это же новый источник Правды Ну наверно Я наверно посмотрю в другую сторону
1:13:02
Ой вот ну нам за 30 немножечко как в песне безобразная Эльза а новыми
1:13:09
пользователями становится сейчас 20лет пятилетние кому 10 лет они выходят в мир
1:13:16
начинают пользоваться нейросетями и
1:13:24
для и зачастую люди не считают что это модель может ошибаться очень
1:13:29
прикольно У меня получилось в этом году в рамках Ну то есть у меня есть немножко бэкграунд преподавательский и в рамках
1:13:35
преподавательского бэкграунда я там попросил коллег поговорить со школьниками во Франции в Англии а
1:13:41
Провести такой опрос то есть тоже Мы строили систему и я понял что например школьники Они прекрасно знают что такое
1:13:47
пилот Я абсолютно всё домашнее задание через колот Ну я не знаю как происходит в России то есть Я вот смотрю
1:13:53
действительность там французскую и английскую очень школьникам очень грустно что
1:13:58
математика плохо решается через пило но в целом все остальные уроки
1:14:04
пожалуйста они делаются с помощью х моделей все надежды на эту модель за 200 долларов в месяц которые Ну сейчас все
1:14:12
гонятся же за цепочкой рассуждений CH of thought чтобы можно было заставить модель Да не говорить как человек но
1:14:19
хотя бы последовательно по шагам решать задачи математически поэтому эти модели
1:14:24
последние которые там Если вы не следите там могли слышать хотя бы про то что у Open ai в Chat gpt появилась модель за
1:14:31
200 долларов в месяц и люди всерьёз обсуждают А правда ли стоит того и вроде как она в некоторых задачах
1:14:37
академических в первую очередь научных и математических каких-то там где вам математика нужна это не только школьники
1:14:44
в первую очередь не школьники э там она очень неплохо себя показывает вообще топовые показатели Но это когда тебе
1:14:51
нужно для тебя решающим там плюс-минус 10% в точности там не идёт радикальным
1:14:57
Конечно всё-таки такой точности Вот Но это я Угу
1:15:02
Дада ну здесь очень дальше комментарии про когда захватит мир будет супер и
1:15:08
никогда вот моё мнение никогда здесь ну здесь момент следующий что браться и
1:15:15
предсказывать что будет там через год через 5 лет Я считаю невозможно и моё
1:15:22
личное мнение что люди которые в принципе Приходите в интернет и вам начинает говорить А вы знаете через год будет вот так Ну скорее всего это чувак
1:15:28
шарлатан невозможно мы не знаем внутреннее распространение технологий и
1:15:34
очень много вещей явлений Они то есть они случайно они хасти появляются и
1:15:40
решают какую-то проблему эта технология начинает развиваться можно предсказать Вектор В какую сторону мы идём Да вот
1:15:45
сейчас мы идём типа в сторону агентов вертикальных так называемых
1:15:50
агентов то есть не горизонтальных когда мы говорим там вот ты теперь Там злой профессор да как ла говорил там или
1:15:56
персонаж там World of Warcraft или какой-то там ещё Эмэ мошки А ты условно
1:16:02
говоря начинаешь решать какие-то логические задачи последовательные и с ними взаимодействовать и на это рынок Да
1:16:08
вот он сейчас развивается Собственно отсюда например одна из очень
1:16:14
интересных коллабораций произошла это интеграция языковых моделей логических цепочек
1:16:20
внутрь различных всевозможных технических изделий от манипуляторов до
1:16:26
роботов собак и это прямо очень классная коллаборация вот туда очень интересно посмотреть и почитать Куда Куда это
1:16:33
будет по поводу сильного и Ну не знаю Здесь знаете как бы я на это смотрю с
1:16:40
точки зрения что сегодня а есть очень сильный разрыв то есть есть
1:16:45
базовые решения которые дают там давайте вот мы початися Да например там есть наше решение которые говорит Давайте вы
1:16:51
не просто початися А там вы сделаете какую-то ещё коннектор вы туда загрузите знания Да мы там развиваемся сторону
1:16:57
агентов а есть какие-то стартапы которые говорят мы там делаем будущее и Но если
1:17:03
открыть всё что делат стартапы кроме винных инвестиций там даже продуктов нет и непонятно когда они будут И вообще
1:17:11
будут ли у нас сейчас есть очень очень интересно мы говорили с
1:17:17
коллегой есть условно говоря там весь мир Да
1:17:23
который где-то дела какие-то решения Да и есть там Сенная Долина где люди сейчас стартапы бегают инвести активно и все
1:17:30
говорят там Пузырь пузырь А почему это пузырь Потому что много ожиданий пере ожидания то есть пойти получить сейчас инвестиции на систему которая позволяет
1:17:38
там работать с большими там объёмами неструктурированных данных через тот же рак То есть как мы
1:17:45
делаем фактически нереально потому что ну вот это ти вчерашний день нуй
1:17:51
вчерашний день а где такие инструменты на рынке А их и всё и нету а с другой
1:17:56
стороны то что интересно – это какие-нибудь там какие-то штуки которые интегрированы на робототехнику и на них дают деньги но там до продукта бежать
1:18:04
очень долго может быть год может быть два Слушай а давай вот это проясним момент что такое продукт потому что Ну вот
1:18:11
кажется ты видишь чат gpt и кажется что это и есть продукт Почем не продукт Ну вот вот я могу там пообщаться могу там
1:18:17
пообсуждали свои дела Что В чём отличие Почему Open ai – это не про продукт Вообще ни разу А про технологию
1:18:26
Слушай ну тут Наверное во-первых – это ча gpt – это песочница где коллеги
1:18:32
сделали песочницу и смотрят а что же люди спрашивают Да и это
1:18:39
как какой куличик просто не все знают Вот это жаргон из мира игры песочница
1:18:44
это означает Такой тип игр Ну или просто хорошо какие-то систем которых Просто ты
1:18:50
можешь делать всё что хочешь как Lego но шире чем leg Потому что в leg это какие-то У тебя есть какие-то
1:18:55
ограничения связанные с кубиками А здесь просто реально песочница Вот что ты придумаешь вылепить то и вылепи вот да
1:19:02
Дада Извини просто нет нет да и здесь как бы когда вот общаешься
1:19:08
с людьми которые пользуются ча BT Ну сейчас немножко от просто вся к людям
1:19:13
Они вспоминается серия Ципа где мужик помер попал в рай говорит вот там
1:19:19
условно го вот книга тут все твои жизни так А сколько я выстрел за всю жизнь а а
1:19:26
сколько из этого можно было сделать кирпичей и вот люди идут сейчас в чат gpt и спрашивают Вот примерно такое есть
1:19:33
кто пользуется этим более-менее осознанно и начинает пользоваться Но это как бы страна пользователя страна
1:19:38
проекта Open у них очень интересно посмотреть распределение выручки Как деньги зарабатываются Ну собственно
1:19:45
говоря и там на самом деле у них очень много денег с интеграцией интеграции
1:19:50
именно А например с майкрософта то есть Microsoft он внедряет и на самом
1:19:58
деле сегодня много всяких штук появилось в обновлениях последних винды где
1:20:03
внедрены так или иначе технологии развивает Open то есть Давай зафиксируем чтобы было понятно это Друзья это когда
1:20:10
вот кто-то покупает подписку на чат gpt и вдруг почему-то по привычке думает
1:20:17
что Всё для людей на самом деле нужно понимать что немножко для других людей и на самом
1:20:23
бизнес Ну и на самом деле у многих создателей Клода основного
1:20:29
конкурента компании anopic э там вообще доход чуть ли не 2/3 дохода от а то есть
1:20:36
это продажи компаниям которые что-то где-то делают внутри своих систем и это
1:20:43
истории не про чат Да очень важный момент Это история не про чаты Это история про интеграции в системы то есть
1:20:50
наши подписки Ну в общем они могут спокойно их прикрыть и как бы О’кей Но их очень Ну они потеряют конечно
1:20:56
огромный массив данных о том как люди пользуются это тоже очень хорошая штука мы ещ не знаем насколько я не
1:21:04
читал пользовательское соглашение Я не из тех людей кто любит это читать Вот но очень интересно было бы глянуть кстати
1:21:11
скормить ктото скармливанию данные Да вроде бы прямого доступа нет но чёрт
1:21:18
побери Кто знает кам выводам
1:21:23
прихо интересно Там есть появился у Chat gpt есть такая штука не
1:21:29
все знают Это контекст контекст по всем чатом То есть ты общаешься с нейронной и нейронка даже тебе пишет что я кое-что
1:21:36
про тебя узнала только что сохранила э и в итоге в конце там через несколько
1:21:41
месяцев или в конце года сейчас некоторые люди по приколу начинают спрашивать А Опиши меня там или нарисуй
1:21:47
Каким ты меня видишь вот или там и Они получают портрет то есть что нейронка
1:21:54
как бы изучила извлекла Какие детали твоего поведения знания
1:22:00
тебе И что она тебе и люди очень удивляются насколько это очень это это
1:22:07
это это совсем не тот уровень понимания о пользователях какой был там во времена скандала Фейсбука и не помню какая-то
1:22:15
там алитикс что-то там короче говоря когда собирали просто как люди ходят какие картинки смотрят нет Здесь люди
1:22:20
общаются то есть они самое своё сокровенное не все имеют строгие критерии
1:22:28
приватности В смысле готовы обо всём общаться сча и вот нейронка такое может
1:22:35
вопрос что из этого знает о нас уже Open
1:22:40
создатели и что могут узнать Я думаю всё я читаю анонимности нету её нету
1:22:49
давно здесь есть очень интересные комментарии которые мне тся Что там Вот круто что
1:22:55
они сделали возможность не только написать Да но и выполнить какой-то код и дальше с ним
1:23:03
как-то поработать это классная история на самом деле мы пока не знаем как её у себя
1:23:09
развернуть Ну с точки зрения либо ограничивать доступ и использовать только там одну модель
1:23:15
которой мы сами Работаем А при возможности оставления выбора человеку моде
1:23:21
[музыка]
1:23:26
Нет я бы так сказал с точки зрения вообще в эту сторону развития это развитие на
1:23:33
развитие лсов оно идёт наверно д ПМ году
1:23:38
мы увидим это вот как Вектор да такой что появится больше инструментов которые
1:23:43
вы сможете вызывать через подобные системы об этом говорил Microsoft
1:23:49
вду Иво лаю Одно из самых крутых применений
1:23:55
который видит Т самый moft это оркестрация То есть это управление потому что вы можете прийти задать
1:24:01
какой-то Там задачу вопрос на не особо техническом языке не заморачиваюсь в
1:24:07
интерпретацию команд для машин Вы просто говорите Хочу чтобы горел светодио на
1:24:16
отладочная то есть она может написать код потом понять что ага горел где СК
1:24:22
там где-то вот там давайте Ага в какое-то окошко и потом это окошко СЖ
1:24:27
кото и оно там будет исполнять команду есть уже очень хороший пример у того же о он мне нравится но его как-то люди не
1:24:35
заметили он прошёл просто плавно и все к этому привыкли вы раньше чтобы нарисовать вдали вы заходили отдельно в
1:24:41
окошко дали а сейчас вы приходите просто открываете модель хочу чтобы мне
1:24:47
нарисовал не знаю Альпы или гору Фудзияма Ну модель языковая не умеет рисовать Но
1:24:56
она понимает ваш запрос она этот запрос обрабатывает и она вызывает внутри себя
1:25:01
тот сервис который отвечает за генерацию картинок в данном случае дали и Дали генерирует картинку и потом это идёт обратно и это очень интересное развитие
1:25:08
этих технологий и применения Слушай очень интересно в этом контексте коллаборация Apple который Apple ai –
1:25:17
Это не то что вы подумали Это Apple Intell интеграция Apple в вообще в
1:25:25
экосистему эла чата gpt То есть ты можешь генерить Они конечно говорят о
1:25:30
том что что-то будет генерироваться на самом Айфоне или там Айпаде или макбуке
1:25:38
но ты можешь да не замечая просто сгенерить ну то есть не задумываясь об этом сгенерировать стикер смайлик они
1:25:46
всё время почему-то это очень любит продвигать но тем не менее В смысле Open
1:26:24
Отправь туда-то и сделай то-то ну то есть та мечта мечта о той самой Сири которой все эти годы была только мечтой
1:26:31
это кажется вот вот оно то туда туда и подходим и что интересно что как раз
1:26:36
Apple вынужден обращаться к тем кто это может мне это
1:26:43
напоминает Я очень люблю Стругацких И мне очень нравится книга Понедельник начинается субота Потому что когда ты
1:26:49
идёшь работать в науку то читая эту книгу Ты понимаешь что в принципе вот твоя жизнь она будет строиться примерно
1:26:55
как вот это очень хороший гайдлайн потому то есть если кто-то собрал заниматься наукой почитайте неги начинает субботу это вот ваш гайдлайн то
1:27:02
как в принципе строится научный процесс в лаборатории и то я уже не помню какого года Эта книга но она явно до
1:27:08
восьмидесятого и Там классно написа Ну там были классно написаны дубли где мы создаём дубля в него
1:27:15
загружаем какую-то баз информацию Да у него что-то слюна что-то ещё но он идёт с базово загруженной информации
1:27:21
выполняет какую-то функцию А чем это не условно говоря языковая модель куда мы
1:27:26
подключили капсулы и Дали ей выходы каналы и она пошла в этих каналах что-то
1:27:31
там писать Ну то есть вот какая-то такая логическая цепочка да или там вызывать какие-то
1:27:39
инструменты на самом деле чем такой же дубль как описывали стругацкий Но тут прошло 50 лет и Вот его интерпретация Да
1:27:45
оно не имеет физической формы но пока ещё не имеет там активно сейчас стартапы различные и большие компании
1:27:51
внедряют всяких типизированный или там гуманоида подобных или не гуманоида подобных Ну
1:27:57
роботехники решения Угу Ну вот это такая мысль в топом если вернуться Про Сервис
1:28:04
Я наверное скажу Так что [музыка]
1:28:10
А у нас Подводя конца итоги конца Вот двадцать четвёртого года у нас
1:28:15
получилось всё-таки во-первых а а сделать дою неть модель для работы с
1:28:21
информацией и их выкатить они есть у всех пользователей даже на бесплатном Люде единстве
1:28:28
ограничение в об памяти кото мы Дам но вы можете удалять файл грузить Новые здесь мы вас не ограничиваем просто
1:28:34
хранилище на бесплатном 10 Мб но мы пришли к тому что мы уходим внутри себя
1:28:40
номи решайте задачи приходи и решай задачу то есть задача может потребовать
1:28:45
сся запросов Окей Пожалуйста сделайте
1:28:51
[музыка] зна библиотека мы даём возможность мы пришли возможность говорим ой давайте мы
1:28:58
создадим библиотеку в каждую полку этой библиотеки поставим нужный источник
1:29:04
знаний потом будем жонглировать и с ним работать и вот на двадцать пятый год я
1:29:10
бы сказал что у нас задача такая как я сказал научить
1:29:16
сделать выкатить свой аналог gpt чтобы люди мог поть капсулы сделать каналы чтобы это можно было делать наружу от
1:29:23
сервиса и наверное у нас есть идея мы пока Если
1:29:29
у кого-то есть комментарии или кто-то хочет напишите там в поддержку в личка куда мы думаем активно для того чтобы
1:29:36
дать возможность делиться этими капсулами чтобы кто-то мог создать ячейку знания потом дать другому человеку пользоваться но здесь у нас
1:29:43
вопрос Мы не знаем как сделать такую верификацию чтобы пока речение которое здесь есть это риди чтобы потом прилете
1:29:51
сказали что вот очень сложная проблема маленькие все кто дожили до
1:29:58
полутора часового часа и половины стрима
1:30:04
маленький спойлер мы думаем в сайван сделать такую штуку это было позволило
1:30:12
бы нам вам не просто поговорить на тем с Допустим
1:30:19
Допустим Допустим Пока Да я просто сечас пока допустим с Ботом который в курсе
1:30:24
того что говорится в ролике но он не просто в курсе Он в курсе самой там
1:30:31
самих исследований про который упоминается то есть по сути Вы можете обсуждать не выпуск что и так уже
1:30:37
максимальная выжимка какое-то обобщение упрощение А вы наоборот можете посмотрев
1:30:43
выпуск пойти Это моя мечта сейчас да и Илья кажется знает как это можно сделать
1:30:49
и вы можете по этой теме которая вас заинтересовала поверхностно рассказанная
1:30:54
в ролике неизбежно поверхностно Вы можете пойти и углубиться в неё не имея
1:31:00
при этом специальных знаний потому что вы общаетесь с нейронной которая Априори будет вам как-то в знания переупаковка
1:31:24
прямо по ним где нужно процитировать где нужно там что-то приведёт прямо из
1:31:30
статьи и это это на самом деле то о чём вообще мог бы науч поп в мировом масштабе мечтать потому что Вечная
1:31:38
проблема перехода от заинтересованности к более глубокому узнаванию я даже Пока сначала
1:31:45
скажем просто хотя бы узнаванию это сложный был шаг всегда для всех Ты хорошо Ты видишь под роликом ссылки
1:31:51
переходишь и что там на английском все владею свободно английским тем более английским который про физику или химию
1:31:59
И и всё А ну всё ты ты с этим не можешь ничего
1:32:04
сделать А сейчас ты можешь поспрашивать позадавать вопросы да нейронка может отвечать всё ещё наука Так точно но
1:32:12
из-за этого слишком сложно но ты можешь пробовать как-то эти знания пере пере
1:32:17
компоновать чтобы чтобы стало понятнее вот в любом случае эта доступность намного
1:32:23
выше становится появляется хотя бы языковой барьер снимается То есть ты можешь просто обсуждать эти исследования
1:32:29
Вот это это круто было бы сделать и попробуем попробуем это одна из таких галочек на следующий год что мы
1:32:38
с апгрейдом хотели бы сделать для всех нас и показать другим пример на самом
1:32:44
деле Попро попробовать посмотрим как это пойдёт вот то есть это то о ЧМ говорит Илья Вот про эти капсулы просто сном
1:32:51
понятно кто что а когда кому-то давать такую возможность делать это Ну надо
1:32:56
смотреть Действительно это там юридические очень сложности большие Ну я думаю мы их решим в первом квартале два
1:33:03
пятого года и во втором квартале то есть весной попытаемся это сделать а здесь я скажу ту есть несколько
1:33:11
вопросов в чате вижу вопрос не хватает кнопки сгенерировать Я его заскринил
1:33:16
перег нери я думаю добавим Это не вопрос Какие интеграции для ячеек знаний
1:33:22
поддерживаются для капсул в данный момент сейчас у нас есть типы файлов текстовые сканы таблиц
1:33:29
табличные значения презентации и поддерживаются ссылки сторо на сторонние источники То есть можно взять какой-то
1:33:35
йт интернета Мы его сокра и добавим в ячейку а планируется до конца января
1:33:41
сделать возможно подключение Telegram каналов и YouTube роликов и в феврале
1:33:47
подключим вот этот план разработки подключим Google Drive и notion то есть
1:33:54
вот это до конца февраля Я как апологет Нона Вот это это это вообще бомба будет
1:34:01
А по поводу верификации [музыка]
1:34:06
А тут верификация мы сейчас думаем потому что с одной стороны а ну это
1:34:12
скорее всего просто будет Дополните серверные мощности и мы не будем давать это везде но с верификацией Это проверка
1:34:18
по выборке тоже будет А что верификацию я просто сейчас не могуть сейчас скажу и
1:34:24
самой верификации генерируемого ответа – Это бомба А у нас есть для B2B клиентов Когда у нас например те же самые юристы
1:34:32
к ним приходит там запрос написать заявку для подачи на там регистрацию
1:34:38
марки и вот там заявка готовится описывается текст что-то ещё что-то ещё оно же всё генерируется из исходной
1:34:43
информации и потом например идёт проверка этого сгенерированного кейса на
1:34:49
уже подобной выдаче То есть например у нас этом есть база просто в Европе очень
1:34:55
классно есть понятие Open Data и соответственно есть классы сервисов
1:35:00
которые есть в этой он дате кни можно получить там ресурс для любых компаний
1:35:05
стартапов научных и работать с этими данными и например все Регины марки они относятся к Open дате и мы делаем
1:35:12
верификацию по сгенерированного заявлению Ну это для B2B пользователя да
1:35:17
то есть мы в систему Сейчас думаем как это внести но он идт и верифицируемость
1:35:22
[музыка] таким же заявлением и какие отклонения о них
1:35:34
сообщают Вот на это я наверное ответил Ага есть там я боюсь переключаться
1:35:40
потому что тогда Илья будет пропадать А ну я так смотрю нейронки учится пользоваться своей базой данных Ну я бы
1:35:45
сказал что нет Вот потому что нету Есть данные
1:35:51
которые коллетт скажем так компании из ваших чатов и на
1:35:57
них потом Да обучают Да такая история есть например есть я забыл по-моему то
1:36:03
ли у оксфорда сайт то ли у у вылетел в общем есть
1:36:09
какой-то ВУЗ институт американский у них есть сайт где Возможно там
1:36:14
почти все возможные мки и они даются попользоваться бесплатно но там есть
1:36:20
такая пичка что всё что вы туда загрузили всё будет использовано Как датасет для этого ВУЗа то есть начинает
1:36:27
использовать в принципе языковые модели вот в их пространстве вы сжали с тем что всё что вы загрузили оно потом куда-то
1:36:34
уходит а ТГ каналов в капсулу мы не будем давать
1:36:40
ограничения по каналам опять же у нас смотрите мы не будем давать
1:36:45
ограничения количественное ни по количеству файлов ссылок оно всё будет опираться в размер хранилища и хранилища
1:36:52
будет расширяемая То есть у него будет у канала у него есть объём соответственно когда он
1:36:57
загрузится у него будет какое-то векторное представление и он будет сколько-то весить и вы этот вес увидите
1:37:02
и единственное ограничение – это будет объём хранилища который у вас подключен на тарифе мы к этому придём в феврале
1:37:08
потому что отдавать ограничение опять по количеству сделайте три или пять Ну это синтетическое ограничение сделай 25
1:37:16
пожалуйста в чём проблема загрузить 30 книг Ну то есть здесь у нас Единственное что это упирается именно в в объём Да я
1:37:24
например пере упаковываю часто пфки в более компактный режим формат весило 50 Мб
1:37:33
весит потом 10 Мб Ну вот вот пожалуйста Всё теперь можно на на те мегабайты покрутить ещё
1:37:40
свободнее хорошо Так я тогда ты ещё смотри какие-то вопросы из чата
1:37:48
чтобы и будем закругляться потому что того глядишь уже 2 часа почти неожиданно
1:37:55
приятный опыт рад что не совсем уж катастрофи технически вот мы идм
1:38:00
название предлагаю оставить прекрасное название стрима особенно когда там начали предлагать теории и дополнения
1:38:07
расшифровки это вообще Есть такая тема у некоторых
1:38:12
ютуберов Недавно я сам узнал смеялся давать абсолютно логичные бессмысленно
1:38:19
наты наты бессмысленные название роликом потому что не провоцирует интерес больше
1:38:25
чем хорошо продуманное название и и обложки тоже в том числе и на тубе
1:38:31
Западном так последнее время да я сейчас вопрос отдам Что так как это вопрос а
1:38:38
про и бенинг и что мы храним на своей стране да А мы планируем проходить в следующем году ещё получать сук 2
1:38:46
сертификат Ну и различные всякие серти каты безопасности и у нас основная как бы
1:38:52
ценность ку в ту сторону которую мы идём что все данные пользовательские в том
1:38:58
числе им бендинг и прочие плюс мы некоторые динги делаем на своей стороне мы всё это храним у
1:39:04
себя Ну это тоже определённые условия законодательные для работы по миру если
1:39:11
мы хотим работать потом С командами и мы туда
1:39:16
идём переиспользование загруженной информации предусмотрено система дублирует данные в каждом кейсе переиспользование я не оче но здесь
1:39:24
имеется в виду что когда ты создал капсулу И там есть какой-то Документ и хочешь документ куда-то включить другую капсулу Да
1:39:30
пожалуйста возможно то есть он уже разо вот там проиндексирован просто будет добавлен его векторное поле ещё в другую
1:39:37
капсулу и можно будет
1:39:44
использовать так
1:39:51
[музыка]
1:39:56
Как вы собираетесь оставаться на плаву Какая денежная поддержка Это очень
1:40:01
хороший вопрос у нас ребят есть BB проекты
1:40:09
и проекты сейчас позволяют нам во-первых реализовывать различные сложные механики
1:40:16
связанные с оркестра данными и с клиентами Ино Кома проем
1:40:25
реализуем интересные решения которые потом потихонечку интегрируем в b2c сервис то есть b2c сервис Он развивается
1:40:32
сейчас за счёт скажем так нашей B2B деятельности мы его не планируем забрасывать мы его планируем развивать
1:40:39
Т Просто он пока К сожалению на втором приоритете вот инвестиции Наверное нет
1:40:48
Потому что я считаю что инвестор – это самые дорогие деньги которые есть на рынке
1:40:55
И вот так что са самые лучшие инвестиции – это клиенты моё мнение что они точно знают
1:41:03
Какой продукт нужен да здесь ещ да это правда и само гла
1:41:10
корректироваться здесь хороший вопрос сильно поднимутся цены на тарифы при переходе на безлимитные токены нет у нас будут разные модели в том
1:41:18
числе даже будет бесплатный тариф с безлим в принципе даже сечас на цех
1:41:23
которые есть есть модели апгрейда на всех тарифах от бесплатного до креативного просто там разные модели мы
1:41:30
взяли разные Ну то есть мы написали свои модули которые добавили к ламе то есть по сути внутри это Лама Ну разная Лама
1:41:37
от самой простой 8Б до 45Б цены на тарифы в этом плане не
1:41:44
поднимутся там будет пересмотр ценовой политики но он будет пересмотр в сторону что как видится будет бесплатный тариф
1:41:52
будет ка кастом тариф будет начинаться там от п или че баксов и до там как нагрузить его
1:41:59
чем вы нагрузить вот и будет креативный но креативный скорее
1:42:06
всего сам по себе креативный он подражает потому что мы туда поха Просто больше
1:42:16
модулей т примен
1:42:23
Ну вот здесь есть такой нюанс когда есть тические споры есть такая
1:42:30
компания ли звера которая владеет очень большим количеством научных журналов и публикаций И к
1:42:38
сожалению когда рассматривать всякие дело производственные дела су производственные где люди тоже там
1:42:44
Казалось бы делали выжимку на основе статей но там они начинали рассматривать А эта выжимка откуда взялась и суд
1:42:50
вставал на их сторону Поэтому пока над этим думаем И как же так есть мысли как
1:42:56
это решить Будем пробовать а скорее всего весной то есть
1:43:02
э суд э я так с подозреваю что в американской юрисдикции в основном э
1:43:08
считал что э выжимка на основе научных статей – это всё же результат
1:43:14
интеллектуальной собственности как продукт субпродукт интеллектуальной собственности которая принадлежит этому
1:43:19
издательскому дому этой акуле научно-издательский мира который хочет всё контролировать Да
1:43:26
я правильно по Ну они на этом деньги срабатывают это понятно Да они Давайте да у них как бы это бизнес я сейчас
1:43:33
сделаю демонстрацию экрана потому что там был вопрос прикольный про А можно ли спросить у всех разом а Влад Если ты не
1:43:40
против я просто покажу давай давай Ты покажи А я сейчас выведу это Шер Можно
1:43:46
ли спросить у всех разом Да пожалуйста то есть вот у нас есть как только будет
1:43:51
видно скажешь всё видно
1:43:57
это просто задержка при трансляции Да ну вот мы выбираем например модель около модели есть тут слева значок
1:44:04
как сравнить чтото пылесос и робот пылесос и обычный пылесос Вот мы сравниваем и начинаем выбирать модели
1:44:12
которые мы хотим поспрашивать суре
1:44:25
Ну там выберем Да там выберем Не знаю Раль Давайте и спросим не знаю что
1:44:33
спросить вот Хороший вопрос
1:44:40
да Ну пусть о судьбе сверх интеллекта появление сверх интеллекта предложит
1:44:45
идею
1:44:52
ссва Я попробую Сейчас вы видите друзья сейчас я попробую это чуть-чуть увеличить чтобы было
1:44:58
заметнее так сейчас а нет я я не думаю что квантовый компьютер может быть
1:45:06
э прорывом просто потому что квантовый компьютер это означает появление квантовых вычислений Это означает что
1:45:12
нужно переписывать Аа софт под работу с логикой механикой
1:45:18
этих квантовых компьютеров а любая адаптация она будет ну скажем так
1:45:23
определённым стопором и ботл неком замедлением вот если тег каналы на
1:45:32
теме на русском будут ли они обрабатывать запрос на английском и наоборот Ну как бы вопрос я бы сказал
1:45:37
так что языковая модель – это возможность сегодня строить Вавилонскую Башню и говорить на вавилонском языке
1:45:43
всем на одном то есть да какие-то модели хуже русский язык какие-то лучше но по
1:45:48
сути он модель на всё ратри себя рассуждает на языке там обучение как
1:45:54
правило это английский Ну или китайский вот эта модель вообще не справилась Ну
1:46:02
маленькая 88Б не смогла порассуждать а остальные вот пожалуйста порассуждать Ну и мы можем выбрать какую-то не знаю
1:46:10
например Давайте санет возьмём Вот и с сатом продолжим
1:46:17
работать поэтому да можно задать большом количестве РОНО вопрос и посмотреть кто ответит лучше Как ответит и продолжат с
1:46:24
этим работать Угу угу
1:46:30
Так я думаю что вопрос про ещё с когда мы говорим последний момент лата дополню
1:46:36
тоже А по фантазирую когда мы все ждём супер ии мы тут вопрос онтологический А
1:46:43
что мы подразумеваем под этим супе и а однозначно машина она в некотором роде
1:46:49
уже умнее человека просто потому что она способна одновременно обрабатывать большее количество данных с большего
1:46:55
источника и держать Это в своей памяти чем человек и вот в некотором смысле Да
1:47:00
это уже вот там следующий момент когда машина
1:47:06
научится сама себе ставить задачи Это очень хороший
1:47:11
вопрос Это мне всегда нравится я его привожу в пример
1:47:19
есть произведение оно отличается немножко от оригинала
1:47:25
Шекспир ского там в конце Высоцкого есть Роки что мы мы всё ставим каверзный
1:47:30
ответ и не находим нужного вопроса машина МКА она умеет давать каверзные ответы пожалуйста это прямо не проблема
1:47:37
вопрос она ставить не умеет и я не вижу сегодня технологического какого-то там
1:47:43
рата который позволил бы сказать там завтра Вот завтра появится способность Маши задавать себе
1:47:48
вопрос не запрограммировано КАТО логи А именно как это происходит
1:47:55
сегодня у человека с точки зрения функционирования как элемент творческий то есть задать вопрос – Это творческий
1:48:00
элемент сформулировать его а понять тематику и поставить задачу и
1:48:06
наверное вопрос вот этих всех сильных и он его мне кажется можно обсуждать в тот
1:48:12
момент когда у нас появятся машины способные задавать вопросы тогда будет волна прям Да когда же наступит
1:48:18
сверхсильный и Пока машина не умеет задавать вопрос Ну
1:48:23
О’кей это всё генераторы Ну то есть это всё комбинаторика с имеющимися кусками
1:48:29
информации Классно Это реально классно удобно сокращает То есть мне классно
1:48:35
дати д я вот сам пользуюсь У меня например раньше на всякие там бюрократические письма уходило там по 30-40 минут я сидел думал сейчас я
1:48:41
отвечаю там за 5 минут Я просто загрузил Там ответ который мне пришёл условно там какой-то там налоговый написал там пару
1:48:47
предложений мне назад красиво всё сгенерировал и отправил
1:48:53
Угу Но это всё ещё не сильный И это наверное Такое завершение я СТП
1:49:00
демонстрацию класс а здорово почти 2 часа друзья Спасибо большое вам за
1:49:09
терпение Мы в следующий раз чуть узнаем теперь первый раз да те кто подключились могут не знать что в первый раз такое
1:49:15
пробуем для меня это вообще технически первый раз потому что до этого пару раз стрими это было либо видео в режиме
1:49:22
видеозвонка либо кто-то знающие всё настраивал тут я
1:49:29
сам сейчас сечас сесс Да вот да Так что я освоил ТС как надо как полагается
1:49:38
взрослому мальчику на тубе чтобы стримы для себя открыть Так что мы точно будем
1:49:43
ещё стримить стримы сделаем уже может быть какие-то более тематически какие-то
1:49:50
може сделаем вроде мастер-классов разбирать задачи у меня давно мысли есть Я всё никак это не сделаю хочу спросить
1:49:57
вас что вы не можете решить с помощью к и мы бы подумали интересно было бы
1:50:02
разбирать какие-то кейсы чтобы вы своим опытом поделились может быть с этим материалом мы бы вышли на
1:50:09
стримы и было бы здорово Это всё поразят на канале апгрейда на тубе
1:50:18
Подписывайтесь там потому что там тоже Бут стри вро бы запараллелить Стрим и на
1:50:25
сайван Поэтому в саване тоже можно время от времени устраивать Тем более что стримы вроде не мешаются под ногами
1:50:30
среди других роликов вот так что
1:50:35
будем Понятно делаем
1:50:41
апгрейда то выйдем из ранней раннего доступа из раней
1:50:47
версии Да потому что сейчас вы там можете видеть в уголке слева когда зайдёте в
1:50:54
агре Какая версия Вот и
1:50:59
Конечно попробуем развивать наши стримы потому что это очень интересный опыт
1:51:04
живого общения честно для меня который пишет пишет пишет а потом снимает на камеру а потом читает комментарии и
1:51:10
отвечает на комментарии это совсем другое дело когда вот в прямом эфире вот
1:51:18
ибо что будем продолжать вот э что бы ты пожелал
1:51:25
или может быть такой вот перед Новым годом ну не не к Новому году я тут не
1:51:31
особо почитатель праздника скорее просто вот перед наступающим годом Может быть
1:51:36
какие-то тренды Зачем бы ты лично последи в развитии нейронокс Потому что ты сам очень плотно
1:51:44
в этом как инженер А вот чего ждать от двадцать пятого года
1:51:50
И чего ты ждёшь от двадцать пятого года
1:51:57
Это сложный вопрос потому что Что ждать от года грядущего
1:52:05
А я бы наверное сказал так Я жду от года грядущего что всё-таки
1:52:11
А мы увидим всевозможные
1:52:16
интеграции различных элементов машинного обучения которые будут более заметны для
1:52:21
человека не то что там где-то там ускорил процессор там тебе позволил ядра переключить и там у тебя Мобилочка она
1:52:27
быстрее фоточку сделала это как бы тоже машина обучения и это всё там работает но пользователь об этом не задумывается
1:52:32
поэтому наверное от дцать пятого года я ожидаю мне хочется верить что наступит
1:52:40
вот эта Эпоха Когда у нас накопилось уже какие-то технологические решения связанные с моделями Вот они будут
1:52:47
внедряться для пользователей для повседневного [музыка]
1:52:54
вот в том числе Да причём кстати гоон красильщик не самый плохой выход там
1:52:59
кто-то фильм вспомнил почему бы нет если его ограничить чтобы он дичи не творил
1:53:04
то нот что хочется пожелать наверное хочется пожелать что в новой
1:53:11
парадигме А уже как мне кажется неважно м объём
1:53:19
знаний которым мы обладаем а важно как мы с ними работаем то есть насколько мы
1:53:24
можем учиться быстро учиться и насколько мы можем оперировать знаниями и И как мы
1:53:30
ими оперируем поэтому наверное моё пожелание к Новому году что у вас есть
1:53:35
инструмент классный их их множество разных на рынке их множество всевозможных А Попробуйте в следующем
1:53:42
году научиться учиться с помощью вот этих инструментов не просто Открыть
1:53:47
книгу по старому вот я её прочитал там вот есть параграф я его законспектировать сечас что-то Попробуйте Ту же самую
1:53:54
информацию попроб выучить через ту же самую языковую модель например
1:54:01
[музыка] и это самый Мне кажется интересный опыт
1:54:07
потому что для себя я в двадцать чертом году попытался решить во-первых это очень сложно то есть отойти от привычной
1:54:13
парадигмы мышления А во-вторых ты когда начинаешь Так учиться и
1:54:21
обрабатывать информацию такой вот это скорость А я так мог классно То есть я я
1:54:26
смог там взять какое-то количество там 20 100 статей и за неделю их обработать
1:54:32
А вот я раньше так не мог или там например я что-то прочитал Ну понятно мы не говорим про художественную литературу
1:54:37
которую мы читаем для удовольствие погружаемся в мир и пытаемся его представить А про что-то что нам нужно
1:54:43
для нашего знания для создания вокруг нас скажем так на рабо такое пожелание
1:54:49
Ну и конечно вкусных салати на Новый год Можно потом ещё будет недельку доедать хотя бы хотя бы пару дней Отлично Да
1:54:57
салат всё ещё сами приготовим Ну а Я пожелаю всем нам сил потому что с нейронка у нас не только больше
1:55:04
возможностей но и больше работы появляется то есть мы действительно можем больше всего делать И это одно из первых открытий для меня было что я
1:55:10
понял что э нейронки – это не про то чтобы за тебя что-то сделать это
1:55:16
нейронки про то чтобы ты лучше быстрее выше сильнее сделал точнее Вот
1:55:23
всё на этом будем заканчивать Спасибо друзья До новых встреч Всем пока Спасибо
1:55:28
огромное увидимся да Всё Всем пока Спасибо
1:55:39
так очень забавные комментарии искуственный интелект убивает интуицию