Warning: Undefined array key 0 in /var/www/tgoop/function.php on line 65

Warning: Trying to access array offset on value of type null in /var/www/tgoop/function.php on line 65
- Telegram Web
Telegram Web
Live stream scheduled for
AI Mindset
Live stream scheduled for
Завтра в 18:00CET проведем встречу нашего сообщества в формате трансляции в этом канале.

Обсудим и покажем практические кейсы применения ИИ-инструментов для продуктивной учёбы, бизнеса и творчества.

Покажем, как мы работаем с большими массивами информации в разных интерфейсах: сфокусируемся на Obsidian как на одной из самых удобных локальных платформ для работы с LLM, но затронем Google AI Studio, NotebookLM, Claude и другие инструменты. Поговорим про голосовой ввод

Коротко затронем вопросы толерантности к ошибкам при работе с ии-инструментами и о том, как поддерживать мотивацию к изучению ИИ-инструментов.

— До встречи, 🤖Alex P и Глеб
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Live stream started
Live stream finished (58 minutes)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4 разрозненных ссылки недели

1) Гайд AI Jason по ии-кодингу в Cursor.

Полезно, даже если вы кодите в другой среде. Один из важных выводов — проектирование и написание спецификации должны быть максимально подробными и легко могут занимать половину или даже больше времени разработки проекта. Языковой модели нужно помочь, предложив конкретные решения, и даже предварительно установив часть пакетов (Джейсон выясняет у ЛЛМ, какие UX-компоненты подойдут для его задачи и вручную устанавливает их из npm).

Спецификация должна быть подробной (включать в себя конкретные решения) и структурированной, потому что имплементация делается пошагово (реализуй первый раздел, второй, третий).

В очередной раз убеждаемся, что разрабатывая что угодно с помощью ии
1) всё ещё нужно думать, чтобы достичь чего-то значимого

2) владение письменным английским становится самым важным навыком ии-разработчика.

3) доменная экспертиза даёт +100500 к качеству продуктов, которые вы с помощью ии можете реализовать. Если бы Джейсон не был разработчиком, он шёл бы к тем же результатам гораздо дольше.

Ещё один его гайд по Cursor AI

Тизер: готовим новую лабу, где будем делать продукт (или высокофункциональный прототип продукта) с помощью ии-инструментов, но используя лучшие ux-практики (за эту часть будет отвечать опытнейший эксперт).

2) Интервью с Джейсоном Кларком (Anthropic)

Джейсон занимается policies в Anthropic и, в отличие от большинства публичных представителей больших ии-компаний, имеет нетехнический бэкграунд, а поэтому в интервью много интересных перспектив и метафор (мне зашло LLM как страны и нерегулируемые LLM как потенциальные rogue states). На градиенте думеры ←→ e/acc Антропик ближе к думерам, от них вы не услышите манифестов в духе Сэма.

Цитата, с которой мы очень согласны и ассоциируем себя:

Some of it looks more like kind of play and theater and psychology all wrapped into one being done by these people who kind of have a vision and are slightly like off consensus.

3) LLM формулируют гипотезы в социальной психологии так же или лучше учёных

4) Любопытный саммари по state of AI (ссылка на facebook) и интеграции ИИ большими компаниями:

«Кастомные AI решения» это в том числе и решения, при разработке которых был активно использован AI. Например, вашей компании нужно инвойсы из пдф-ок заносить в базу данных. Вместо того чтобы покупать готовый сервис, вы просите AI разработать вам соответствующий микросервис. Через 2 часа в вашем AWS задеплоен ColQwen2 с нужными промптами.
[…]
основное применение для AI сейчас: использовать большие и умные модели чтобы быстро разрабатывать небольшие и очень узкоспециализированные сервисы для решения операционных задач с использованием более слабых моделей, либо вообще без AI.»

Бьётся и с тем, как мы, частные лица, может этот же ИИ применять — и применяем уже.

Глеб
Мы запустили подкаст! Обсуждаем темы на стыке технологий, культуры и, разумеется, практики.

В первом выпуске говорим о практических моментах — что на самом деле поменялось в наших жизнях с начала бума генеративного ии, какие практики стали устойчивыми. Видео-версия (Youtube).

Во втором выпуске (уже записали, скоро опубликуем) поговорили про персональные стратегии обучения в ии, а в третьем — про ai-first knowledge management (тут для нас на днях произошла небольшая революция, поговорим про неё и в этом канале в ближайшее время).

Все ссылки варианты подписки: https://aimindset.transistor.fm/

Глеб
Выпустили второй подкаст: говорим про набирающий популярнойсть редактор кода Cursor AI как инструмент управления знаниями. On the bleeding edge — даже в англоязычном интернете про это всего несколько постов и тредов в x. В следующем посте расскажем про воркшопы в ноябре по ChatGPT + Obsidian + Cursor для управления знаниями, которые проведем в ноябре.

Описание подкаста
В этом разговоре Глеб и Саша обсуждают возможности и функции Cursor AI как инструмента для управления знаниями и программирования.

Cursor — это мощный редактор кода с интегрированным ИИ, который упрощает разработку. Он легко интегрируется с такими инструментами, как Obsidian, поддерживает Markdown и может использоваться для эффективного управления знаниями. Cursor позволяет задавать запросы к заметкам, анализировать их, настраивать предпочтения для проектов и создавать связи между источниками данных. Благодаря своей гибкости и скорости работы, это универсальный инструмент как для программирования, так и для работы с контентом.

Глеб и Саша делятся своим опытом использования Cursor, его интеграции с Obsidian и тем, как AI может помочь в создании и редактировании контента. Также рассматриваются аспекты парного программирования и как Cursor может быть полезен как для разработчиков, так и для неразработчиков.

В этом разговоре обсуждаются возможности и преимущества использования Cursor в управлении знаниями, его гибкость и настройки, а также сравнение с Obsidian. Говорим, как контекст и сохраненные данные могут быть использованы для более эффективного взаимодействия с информацией. Обсуждаем важность сбора и анализа данных для личной эффективности, а также инструменты управления знаниями, интеграцию веб-данных, проблемы и вызовы в управлении знаниями, а также будущее автоматизации и персонализации знаний с использованием AI.

Говорим про будущее умных систем, их переход от Pull к Push, важность контекста и истории пользователя, проблемы конфиденциальности, локальные модели и впечатления от новых технологий, таких как Cursor.

Youtube
Spotify
Apple Podcasts
В ноябре мы запускаем пятый поток нашей лаборатории AI Mindset.

Делаем глубокое погружение в инструменты ИИ — языковые модели и мнообразие интерфейсов для взаимодействия с ними, инструменты для работы с интерфейсами, кодом, изображениями, аудио и видео.

Как и всегда у нас, это не просто пассивный обзор ии-стартапов — мы верим, что изменение возможно только через практику.

Поэтому всем участникам помогаем реализовать за время лаборатории небольшой ии-проект. Учимся мыслить в парадигме AI, создавая новое — или оптимизируя старое.

Делимся знаниями и даём поддерживающую среду для изменений.

Научимся:
• Мыслить в парадигме AI, раскрывая потенциал технологий будущего
• Создавать сложные промпты, превращая AI в мощный инструмент решения задач
• Автоматизировать рутину с помощью AI-ассистентов, высвобождая время для творчества
• Применять AI для генерации контента и реализации инновационных проектов

Формат:
- 4 интенсивных воркшопа (2.5 часа) с практическими кейсами
- 4 коворкинг-сессии (1.5 часа) для обмена опытом и идеями
- 2 сессии Office Hours для глубокого разбора вопросов
- 1 персональная консультация для вашего AI-проекта

Старт:
12 ноября


Подробная программа, отзывы, цены и варианты участия
Главная новость недели — новые модели Anthropic (которые даже не сменили версии, показав солидный рост производетельности) и Claude Computer Use.

Эта функциональность позволяет Claude управлять компьютером как человек: двигать курсором, нажимать кнопки, вводить текст, и использовать любое программное обеспечение. Может выполнять последовательности действий (например, проверить таблицу → открыть браузер → заполнить форму). Пока находится в экспериментальной стадии и доступна через API.

Это не первый такой продукт — подобное уже давно реализовано в OpenInterpreter, своя модель для взаимодействия с интерфейсами есть у Apple, подобную же модель показывали злополучные Rabbit (они называли её large action model).

Однако это первый раз, когда подобный API опубликован компанией-разработчиком большой языковой модели, доступнен сразу же неограниченному кругу пользователей.

У модели полно ограничений. Некоторые базовые действия (скроллинг, перетаскивание, зум) даются пока что с трудом. В моих текстах она не справлялась с такими простыми операциями, как закрытие всплывающих окон с запросом про cookie — и, надо признать, эти интерфейсы действительно сложны, и для человека тоже.

Computer Use набрал 14.9% в тесте OSWorld, оценивающей способности ии-моделей пользоваться компьютером, в категории "только скриншоты" — это почти вдвое лучше следующего конкурента (7.8%), но всё ещё не первое место (там сейчас [Agent-S)).
Видео-демо: Claude | Computer use for automating operations - YouTube

Как протестировать уже сегодня:
(понадобятся навыки работы с терминалом)

Безопасный способ. Установите стартовые пакеты из официального дистрибутива  anthropics/anthropic-quickstarts · GitHub — он установит виртуальную машину, у которой нет доступа к вашей файловой системе. Все тестовые операции будут выполняться внутри этой виртуальной машины.

Небезопасный способ. Через вышеупомянытй OpenInterpreter на MacOS. Установите утилиту (pip install open-interpreter), выберите модель (interpreter --model claude-3) и запустите команду (interpreter --os). Теперь вы можете давать утилите текстовые команды, для выполнения которых OpenInterpreter может запускать программы, искать в интернете, создавать, редактировать и удалять файлы.
Для работы с интерфейсами программа делает скриншоты и отправляет их в API Claude, поэтому будьте готовы, что это будет небыстро, и, к сожалению, недешево.


На один эксперимент: поискать в интернете, сохранить данные в таблицу, я потратил около часа, 2 500 000 токенов и почти 8 долларов. Но главное, что эксперимент удался, я получил на выходе pdf с отформатированными результатами поиска.

На другой эксперимент — сделать для меня подборку событий на выходные в Берлине с учетом моих интересов и вывод их в markdown-таблицу, потратил почти 3 доллара и почти миллион токенов.

Если задачи формулировать максимально точно, минимизировать при их постановке использование графических интерфейсов, снизить разрешение экрана (чтобы уменьшить количество потребляемых токенов), то цены можно минимизировать — тут промт-инжиниринг и подготовка среды будут иметь в ближайшее время огромное значение.

И хотя всё это работает пока не очень надежно, есть что-то очень футуристичное в том, что ии может пользоваться графическими интерфейсами почти так же, как мы.

Глеб
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ну а если это звучит слишком абстрактно — то вот демо уже работающего на OpenInterpreter продукта.

Приложение умеет слушать весь входящий аудисигнал, распознавая текст, выполнять по нажатию кнопки команды (например, в этом видео делают саммари встречи), в том числе и требующие взаимодействия с компьютером: сходить через браузер в интернет (т.е. можно использовать без api любые сервисы), запускать другие программы, заполнять таблицы, писать код.

Это очень ранние дни таких устройств, но то, что это уже сейчас работает, ещё и в открытом доступе — такой кибербанк мне нравится

iOS, Android, инструкция (понадобятся навыки работы с терминалом)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ИИ в обучение и обучение ИИ
Очередной выпуск нашего подкаста

В этот раз обсуждаем практические стратегии использования ИИ для личного развития и обучения. От ChatGPT до Claude Artifacts - смотрим на разнообразие инструментов и контекстов их применения.

Делимся личным опытом создания персонализированных систем обучения: как использовать ИИ для изучения языков, почему важно не просто автоматизировать, а глубоко и эмоциональновзаимодействовать с информацией. Представляем, как должен работать «второй мозг» в будущем (агентно).

Говорим про голосовые интерфейсы, телесное взаимодействие с ии и персонализированные модульные системы обучения. Приводим аргументы, почему ии-инструменты нужно осваивать уже сейчас, и как делать это эффективно и с уважением к нашей человеческой природе.


Слушать:
YoutubeSpotifyApple PodcastsВсе площадки

Наша ИИ-лаборатория AI Mindset V — глубокое погружение в практику ИИ в ноябре
all is codetext

GitHub выкатил сразу два интересных обновления: Spark для создания приложений через обычный язык и multi-file editing в Copilot. Хотя я уже делаю что-то похожее, когда пишу этот пост...

Открываю в Obsidian несколько файлов, смотрю новости про GitHub… >> {capturing} ...документация Spark… AI помогает увидеть связи между ними и собрать в единый нарратив. В файлах видно, как эволюционировала эта идея … пишу что-то от руки…


AI-ассистент для разработки от GitHub. Последнее обновление добавило мультимодельность и multi-file редактирование.

## Новые возможности
- Поддержка множества моделей:
- Multi-file editing для работы с несколькими файлами...


переключаюсь на заметки про Cursor, где мы обсуждали похожую функциональность несколько месяцев назад… а да, в Cursor уже давно есть мульти-эдитинг. Можно создавать прямо несколько файлов в Obsidian из
контекста чата, не переходя в них.



startLine: 192
планируем серию воркшопов по Cursor...
endLine: 199


беру что-то из личных заметок участников сообщества... там есть похожие мысли




Научиться интегрировать AI с заметками. Примерно за весну я существенно продвинулся в навыках prompt engineering, плюс у меня начала формироваться привычка... Я только в самом начале пути, но уже сейчас вижу, как мне это помогает по крайней мере в определенных моментах деятельности... наверное, самый интересный факт, который я вынес с вчерашней встречи - что у Глеба 70-80% запросов к LLM идут через Obsidian и это круто, мне тоже так хочется


Похоже, это и есть новый mindset: перестать разделять "написание текста", "программирование" и "создание приложений". Всё это — просто разные грани работы с информацией, которые AI помогает объединить в единый творческий процесс.

Alex | Cursor | Obsidian
Новый выпуск подкаста AI Mindset на всех площадках! У нас в гостях Александр Малахов @malaverse — интегральный исследователь и активный практик ИИ.

Обсуждаем 3 подхода к ИИ: американский, европейский и китайский, ценностну ориентацию ии, рассматриваем эссе Альтмана, Амадея и книгу Бена Герцеля. Говорим про осознанный подход к изучению ИИ-технологий и сохранение субъектности.

Обсуждаем практические аспекты — работу с большими академическими текстами через Gemini (кстати, планируем воркшоп, следите за анонсами).

Ютуб, аудио
2024/11/15 11:03:27
Back to Top
HTML Embed Code: