☎️ День 10 в адвент-календаре OpenAI
Теперь можно позвонить на номер8-800-CHATGPT и записаться в МФЦ 1-800-CHATGPT и пообщаться с чатом, если вам скучно или хочется узнать рецепт свиных крыльев, а смартфона или компьютера нет под рукой.
Такой способ общения доступен только с US и CA номеров. А еще можно чатиться с GPT в ватсапе (режим доступен в тех странах, где доступен chatgpt) и пересылать ему открытки из одноклассников (он всегда поставит лайк и поддержит вас теплыми словами).
Для звонков доступно всего 15 минут общения в месяц. Но зато бесплатно!
Так и представляю ситуацию в новый год, вы набираете номер, а в ответ:
- “Ваш звонок очень важен для сверхинтеллекта, оставайтесь на линии ChatGPT, ваша очередь 115. Джингэл бэлс-джингэл бэлс…”
Теперь ChatGPT точно полетит в массы, ведь амбасадорами станут бабушки и дедушки, а они уж точно подсадят своих детей и внуков! Хорошая стратегия, Сэм!
Презентация: https://www.youtube.com/watch?v=LWa6OHeNK3s
ИИволюция
Теперь можно позвонить на номер
Такой способ общения доступен только с US и CA номеров. А еще можно чатиться с GPT в ватсапе (режим доступен в тех странах, где доступен chatgpt) и пересылать ему открытки из одноклассников (он всегда поставит лайк и поддержит вас теплыми словами).
Для звонков доступно всего 15 минут общения в месяц. Но зато бесплатно!
Так и представляю ситуацию в новый год, вы набираете номер, а в ответ:
- “Ваш звонок очень важен для сверхинтеллекта, оставайтесь на линии ChatGPT, ваша очередь 115. Джингэл бэлс-джингэл бэлс…”
Теперь ChatGPT точно полетит в массы, ведь амбасадорами станут бабушки и дедушки, а они уж точно подсадят своих детей и внуков! Хорошая стратегия, Сэм!
Презентация: https://www.youtube.com/watch?v=LWa6OHeNK3s
ИИволюция
🤣14👍2🔥2
Когда звонишь на номер 1-800-ChatGPT, а чатик почему-то каждый раз отвечает разными голосами и акцентами.
ИИволюция
ИИволюция
🤣28❤2
Так как o1 теперь полноценно представлена через API, и там есть параметр reasoning_effort, возник вопрос, а o1 pro это просто o1 с выкрученным reasoning_effort = high?
Но нет, OpenAI это опровергает. Говорят, что o1 pro это совершенно другая реализация ризонинга, а не просто reasoning_effort = high.
Получается у o1 pro значение ризонинга, что-то вроде reasoning_effort = hardzilla👀
ИИволюция
Но нет, OpenAI это опровергает. Говорят, что o1 pro это совершенно другая реализация ризонинга, а не просто reasoning_effort = high.
Получается у o1 pro значение ризонинга, что-то вроде reasoning_effort = hardzilla
ИИволюция
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣11👍4❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Десктопное приложение, работа с контекстом широкого списка приложений + advanced voice mode для работы с контекстом выбранного окна.
- Теперь десктоп приложение поддерживает более широкий выбор IDE для разработки.
- Поддерживает новые виды приложений для работы с документами и заметками типа Apple Notes, Notion и др.
- И даже можно использовать Advanced Voice mode чтобы работать с контекстом выбранного окна.
- Поддержка o1 (а разве не было до этого?) и o1 pro.
Решил приколоться и запустил голосовой режим, выбрал окно XCode, указал голос Санта-Клауса и на любой вопрос о коде, получаю веселый ответ в стиле: “хо-хо-хо, сейчас я помогу тебе! Чтобы сделать Х хо-хо-хо, нужно сделать Y, хо-хо-хо”.
В предверии нового года самое то, чтобы поднять настроение. Пробуйте!
Презентация: https://www.youtube.com/watch?v=g_qxoznfa7E
ИИволюция
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12🔥5🤣1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Разработка с AI ассистентами как рулетка, 5 раз поможет, на 6 поможет довести вас до нервного срыва
ИИволюция
ИИволюция
👍13🤣11😢3❤2
День 12 в адвент-календаре OpenAI
Пардоньте, я тут немного выпал и не закончил адвент-календарь от OpenAI на выходных. Поэтому завершаю и перехожу к другим темам.
- Новая модель o3 (o2 нельзя, так как есть торговая марка).
- o3 cупер умная, долго размышляет, решает задачи на уровне доктора наук, разработка кода на уровне топ-сеньор разработчика.
- Показали так же модель o3-mini, которая быстрее и дешевле, идеально для разработки кода.
- Использование модели дороже чем o1 (но мы то знаем, что стоимость использования старших моделей постепенно падает).
- Обещают выпустить в первой половине 2025.
Презентация: https://www.youtube.com/live/SKBG1sqdyIU
На этом всё! Календарь окончен, но других новостей подкопилось, буду разгребать и рассказывать вам 🎄
ИИволюция
Пардоньте, я тут немного выпал и не закончил адвент-календарь от OpenAI на выходных. Поэтому завершаю и перехожу к другим темам.
- Новая модель o3 (o2 нельзя, так как есть торговая марка).
- o3 cупер умная, долго размышляет, решает задачи на уровне доктора наук, разработка кода на уровне топ-сеньор разработчика.
- Показали так же модель o3-mini, которая быстрее и дешевле, идеально для разработки кода.
- Использование модели дороже чем o1 (но мы то знаем, что стоимость использования старших моделей постепенно падает).
- Обещают выпустить в первой половине 2025.
Презентация: https://www.youtube.com/live/SKBG1sqdyIU
На этом всё! Календарь окончен, но других новостей подкопилось, буду разгребать и рассказывать вам 🎄
ИИволюция
🔥13👍1
Интересный пост к размышлению:
“Искусственный интеллект меняет представления о ценности различных профессий, считает Сэм Альтман.
Если ваша работа связана с работой за компьютером — например, программированием, дизайном или написанием текстов — ИИ теперь может выполнять многие из этих задач невероятно быстро. Это делает такие профессии менее востребованными.
ИИ проще освоить задачи, которые требуют в основном умственных усилий и знаний. Но профессии, где нужно физически присутствовать и работать руками — например, сантехники, электрики, хирурги или специалисты по логистике и доставке — остаются в безопасности. ИИ пока плохо справляется с физической работой.
Это создает любопытный переворот. Профессии, которые раньше считались престижными благодаря интеллектуальному труду, могут потерять свой особый статус, ведь ИИ способен выполнять их быстрее. В то же время профессии, требующие физического присутствия и навыков, становятся более ценными.
Когда Сэм говорит о «странных эффектах», он имеет в виду, как мы начинаем по-другому смотреть на работу, связанную с компьютерами. ИИ гораздо проще копировать и выполнять цифровую работу, чем решать реальные задачи, где нужно взаимодействовать с людьми или предметами.
Теперь вместо вопроса «насколько вы хороши в работе за компьютером?» все чаще задается вопрос «что вы можете сделать или починить своими руками?». Это меняет восприятие навыков.
Речь идет не только о профессиях, но и о том, как люди находят смысл в своей работе. По мере того как ИИ берет на себя больше интеллектуальных задач, которые раньше считались сложными и приносили удовлетворение, многие могут начать находить радость и удовлетворение в практической, физической деятельности.”
Не факт, что именно так будет, но пока мы движемся в этом направлении.
ИИволюция
“Искусственный интеллект меняет представления о ценности различных профессий, считает Сэм Альтман.
Если ваша работа связана с работой за компьютером — например, программированием, дизайном или написанием текстов — ИИ теперь может выполнять многие из этих задач невероятно быстро. Это делает такие профессии менее востребованными.
ИИ проще освоить задачи, которые требуют в основном умственных усилий и знаний. Но профессии, где нужно физически присутствовать и работать руками — например, сантехники, электрики, хирурги или специалисты по логистике и доставке — остаются в безопасности. ИИ пока плохо справляется с физической работой.
Это создает любопытный переворот. Профессии, которые раньше считались престижными благодаря интеллектуальному труду, могут потерять свой особый статус, ведь ИИ способен выполнять их быстрее. В то же время профессии, требующие физического присутствия и навыков, становятся более ценными.
Когда Сэм говорит о «странных эффектах», он имеет в виду, как мы начинаем по-другому смотреть на работу, связанную с компьютерами. ИИ гораздо проще копировать и выполнять цифровую работу, чем решать реальные задачи, где нужно взаимодействовать с людьми или предметами.
Теперь вместо вопроса «насколько вы хороши в работе за компьютером?» все чаще задается вопрос «что вы можете сделать или починить своими руками?». Это меняет восприятие навыков.
Речь идет не только о профессиях, но и о том, как люди находят смысл в своей работе. По мере того как ИИ берет на себя больше интеллектуальных задач, которые раньше считались сложными и приносили удовлетворение, многие могут начать находить радость и удовлетворение в практической, физической деятельности.”
Не факт, что именно так будет, но пока мы движемся в этом направлении.
ИИволюция
😢11❤6👍6🤣2
OpenAI подвезла свой небольшой курс по “правильному” промптингу o1
Забирайте себе на НГ праздники, будет чем заняться между салатиками: https://www.deeplearning.ai/short-courses/reasoning-with-o1/
ИИволюция
Забирайте себе на НГ праздники, будет чем заняться между салатиками: https://www.deeplearning.ai/short-courses/reasoning-with-o1/
ИИволюция
🔥17
Forwarded from Data Secrets
Там обновленная o1 появилась на Livebench и просто порвала всех
Livebench примечателен тем, что он постоянно обновляется, минимизируя всевозможные лики и гарантируя, что задачи не устаревают и не становятся слишком простыми.
Так вот с появлением на борде o1 Gemini Exp 1206, Sonnet 3.5 v2 и предыдущие o1-mini и o1-preview остаются позади с большим отрывом как на главном замере, так и на, конечно, ризонинге. Сравните: о1-preview демонстрирует 67%, и была раньше безусловным лидером, а у полной o1 насчитали… аж 91.58%!
В кодинге прирост тоже есть, но не такой невероятный. Предыдущим лидером был Claude-3.6 Sonnet с 67%. Теперь он уступает o1, но всего на 2.5 процентных пункта. А по математике в лидерах все еще Gemini. Кстати, обратите внимание, как у обеих Gemini резко растут метрики с появлением второго промпта с подсказкой (последний столбец IF).
Livebench примечателен тем, что он постоянно обновляется, минимизируя всевозможные лики и гарантируя, что задачи не устаревают и не становятся слишком простыми.
Так вот с появлением на борде o1 Gemini Exp 1206, Sonnet 3.5 v2 и предыдущие o1-mini и o1-preview остаются позади с большим отрывом как на главном замере, так и на, конечно, ризонинге. Сравните: о1-preview демонстрирует 67%, и была раньше безусловным лидером, а у полной o1 насчитали… аж 91.58%!
В кодинге прирост тоже есть, но не такой невероятный. Предыдущим лидером был Claude-3.6 Sonnet с 67%. Теперь он уступает o1, но всего на 2.5 процентных пункта. А по математике в лидерах все еще Gemini. Кстати, обратите внимание, как у обеих Gemini резко растут метрики с появлением второго промпта с подсказкой (последний столбец IF).
👍4❤1
Forwarded from Data Secrets
Зацените: решение моделью o3 одной задачи на бенчмарке ARC AGI стоило в среднем 3000$. Это значит, что просто чтобы прогнать тест полностью, OpenAI потратили более миллиона долларов.
Лица инвесторов представили?
Ладно, если серьезно: цены действительно будут, скорее всего, невероятно высокие. Юнит-экономика настолько мощного test time компьюта точно не сходится, да и было бы странно, если бы сразу сошлась. Не забываем, что мы живем внутри закона Мура: железо развивается, и цены неизбежно будут падать. Когда-нибудь o3 станет такой же доступной, как GPT-4o.
P.S. Почему все так много говорят именно про этот бенчмарк? Потому что долгое время он действительно считался своеобразной проверкой на AGI: предполагалось, что решить его сможет только система "по-человечески умная", то есть не та, которая просто выучила кучу фактов о мире, а та, которая может рассуждать, оперируя элементарными навыками. Задачи в бечмарке напоминают мини-головоломки из книжек для самых маленьких: в каждой задаче нужно угадать паттерн перестановки квадратиков в сетке. И действительно, тест формировался так, чтобы для его решения нужны были только те навыки, которые человек приобретает до 4 лет: объектность, базовая топология, элементарная целочисленная арифметика.
Лица инвесторов представили?
Ладно, если серьезно: цены действительно будут, скорее всего, невероятно высокие. Юнит-экономика настолько мощного test time компьюта точно не сходится, да и было бы странно, если бы сразу сошлась. Не забываем, что мы живем внутри закона Мура: железо развивается, и цены неизбежно будут падать. Когда-нибудь o3 станет такой же доступной, как GPT-4o.
P.S. Почему все так много говорят именно про этот бенчмарк? Потому что долгое время он действительно считался своеобразной проверкой на AGI: предполагалось, что решить его сможет только система "по-человечески умная", то есть не та, которая просто выучила кучу фактов о мире, а та, которая может рассуждать, оперируя элементарными навыками. Задачи в бечмарке напоминают мини-головоломки из книжек для самых маленьких: в каждой задаче нужно угадать паттерн перестановки квадратиков в сетке. И действительно, тест формировался так, чтобы для его решения нужны были только те навыки, которые человек приобретает до 4 лет: объектность, базовая топология, элементарная целочисленная арифметика.
🔥10🗿1
Forwarded from Data Secrets
Один из пазлов бенчмарка ARC AGI, который o3 не смогла решить
Попробуйте ответить и вы: прямоугольник, на который указывает стрелка, должен остаться красным или стать синим?
Проверим, кто победит ИИ в решении задач для дошкольников🙂
Попробуйте ответить и вы: прямоугольник, на который указывает стрелка, должен остаться красным или стать синим?
Проверим, кто победит ИИ в решении задач для дошкольников
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Желаю вам с радостью встретить Новый год! Пусть все желания и мечты исполняются.
Очень рад, что мы с вами встретились. Сколько еще всего впереди удивительного!
ИИволюция
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
25❤26🔥14
Видимо, StarckOverflow переживает не лучшие времена.
Вы им ещё пользуетесь? Как он там поживает? Не грустит без трафика?
Что пожелаем ему в 2025?
ИИволюция
Вы им ещё пользуетесь? Как он там поживает? Не грустит без трафика?
Что пожелаем ему в 2025?
ИИволюция
👍9🤣2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
С 1-м днём 2025! Все живы после салатиков? 🤣
А chatgpt вы не забыли поздравить? Он ведь вам весь год помогал, делал за вас всю работу и всего за $20 в месяц 😅
С Новым годом🎄
ИИволюция
А chatgpt вы не забыли поздравить? Он ведь вам весь год помогал, делал за вас всю работу и всего за $20 в месяц 😅
С Новым годом
ИИволюция
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣29🔥6
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Сэм Альтман написал новый пост в блог. OpenAI теперь точно знает как сделать АИ, главные пункты:
***
Самое главное в первом пункте – если АИ-думерам еще не было по настоящему страшно, то теперь пора, можно паниковать
Ставлю на 2027 как год достижения полноценного АИ
– Переход к AGI и суперинтеллекту
Альтман пишет, что компания уже знает, как построить полноценный AGI, и готовится к созданию ещё более мощного ИИ – суперинтеллекта. Этот шаг он считает ключевым для будущего науки, экономики и общества
– Роль ChatGPT и «точка перелома» в развитии AI
Запуск ChatGPT в конце 2022 года стал катализатором невиданного роста в ИИ-индустрии, привлёк к OpenAI огромное внимание и дал старт реальному внедрению мощных языковых моделей в разных областях
– Масштабные перемены в OpenAI после успеха ChatGPT
Компания выросла с небольшого исследовательского коллектива до полноценной организации, способной строить массовые продукты. Альтман описывает стресс и сложности, связанные с «воспитанием» нового типа компании, для которой нет готовых учебников
– Уроки из кризисного момента (увольнение Альтмана)
Неожиданное увольнение CEO и последовавший хаос высветили слабые места в системе корпоративного управления. Сэм подчёркивает, насколько важно разнообразие мнений в совете директоров и прозрачная, стабильная структура управления для компании, работающей с такой прорывной технологией
– Стратегия «постепенного» и безопасного развития ИИ
OpenAI верит в подход: выпускать модели, постепенно повышая их сложность и возможности, вовлекая общество в процесс адаптации и совершенствуя безопасность и этичность применений в реальном времени
– Упор на колоссальную ответственность
Альтман отмечает, что OpenAI «не может быть обычной компанией» из-за масштаба последствий работы с AI и необходимости действовать с особой осторожностью и прозрачно, чтобы ИИ приносил пользу всему человечеству
– Эмоциональные аспекты и человеческий фактор
Автор описывает, насколько тяжёлым, выматывающим и одновременно невероятно «вознаграждающим» оказался путь к текущим достижениям. Он подчеркивает важность поддержки коллег, партнёров и друзей в кризисные моменты
– Признание непредсказуемости развития AI
Несмотря на имеющиеся планы, он признаёт, что векторы развития будут меняться. Команда не могла предугадать необходимость превращаться в продуктовую компанию, но адаптировалась к новым вызовам и продолжит этот курс
– Главная цель — «сделать историю» и принести пользу
Первоначальная мечта — создать самую значимую технологию в истории и использовать её во благо людей. Альтман напоминает, что OpenAI придерживается этой миссии, продолжая «двигаться вперёд» и стремясь к открытиям и улучшению жизни человечества
***
Самое главное в первом пункте – если АИ-думерам еще не было по настоящему страшно, то теперь пора, можно паниковать
Ставлю на 2027 как год достижения полноценного АИ
❤15🗿4👍1
Forwarded from Старший Авгур
У Anthropic пару недель назад вышел пост про агентов: https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
Он прекрасен тем, что определяет, что является агентом, а что не является. С точки зрения авторов поста, агент = система, в которой языковые модели динамически управляют собственными вызовами и инструментами, контролируя выполнение какой-то задачи.
Авторы утверждают, что для большинства случаев агенты не нужны: чем проще решение, тем лучше. С чем я полностью согласен👏
Основное содержание поста — примитивы и паттерны оркестрирования языковых моделей без агентов. Основной примитив: улучшенная языковая модель, которая имеет доступ к инструментам, поиску и памяти. Этот примитив может быть реализован по-разному, например через конечное число последовательных вызовов языковой модели.
🔹Паттерн 1: цепочка промптов
Если задача разбивается на несколько последовательных подзадач, их можно решать отдельными вызовами языковой модели. Например, если вы хотите сделать систему, пишущую книги, вы сначала делаете вызов для генерации названия книги, потом отдельные вызовы для краткого описания, содержания, выжимок глав и непосредственно самих глав.
🔹Паттерн 2: маршрутизация
Если ваше приложение разбивается на несколько возможных параллельных путей, то стоит сделать классификатор, который будет определять нужный путь, и специализированные промпты под каждый из путей. Например, если вы делаете чатбот с несколькими независимыми функциями (рекомендация фильмов, ответы на вопросы по фильмам, чат на общие темы), то стоит использовать этот паттерн. В древних чатботах часто был детектор интентов, который делал ровно это👴
🔹Паттерн 3: параллелизация
Если задача разбивается на несколько параллельных подзадач, то стоит их и вызывать параллельно. Например, если вам нужно извлечь огромный JSON из текста или переписки, возможно вам стоит извлекать его по кусочкам. Отличие от маршрутизации в том, что в ней нам нужна была только одна ветка, а тут нам нужны результаты всех вызовов.
🔹Паттерн 4: ведущий-ведомый😭
То же самое, что и параллелизация, только с динамическим количеством и содержанием подзадач. Например, так можно делать агрегацию результатов поиска.
🔹Паттерн 5: цикл оценки
Если есть чёткие критерии оценки качества выполнения задачи, то можно одной языковой моделью решать задачу, а другой — оценивать качество решения и давать обратную связь. И делать это в цикле. Это может работать много где, например в переводе текстов.
Ну и наконец последний паттерн — агенты, которые совершают действия в определенной среде, получают от среды обратную связь, и снова совершают действия.
Мне в разных местах в разное время пришлось использовать первые 3 паттерна. При этом тогда я не формулировал их как отдельные паттерны. Это не какие-то абстрактные штуки, это кристаллизация того, как удобно и просто строить системы (как и любые другие паттерны проектирования).
Он прекрасен тем, что определяет, что является агентом, а что не является. С точки зрения авторов поста, агент = система, в которой языковые модели динамически управляют собственными вызовами и инструментами, контролируя выполнение какой-то задачи.
Авторы утверждают, что для большинства случаев агенты не нужны: чем проще решение, тем лучше. С чем я полностью согласен
Основное содержание поста — примитивы и паттерны оркестрирования языковых моделей без агентов. Основной примитив: улучшенная языковая модель, которая имеет доступ к инструментам, поиску и памяти. Этот примитив может быть реализован по-разному, например через конечное число последовательных вызовов языковой модели.
🔹Паттерн 1: цепочка промптов
Если задача разбивается на несколько последовательных подзадач, их можно решать отдельными вызовами языковой модели. Например, если вы хотите сделать систему, пишущую книги, вы сначала делаете вызов для генерации названия книги, потом отдельные вызовы для краткого описания, содержания, выжимок глав и непосредственно самих глав.
🔹Паттерн 2: маршрутизация
Если ваше приложение разбивается на несколько возможных параллельных путей, то стоит сделать классификатор, который будет определять нужный путь, и специализированные промпты под каждый из путей. Например, если вы делаете чатбот с несколькими независимыми функциями (рекомендация фильмов, ответы на вопросы по фильмам, чат на общие темы), то стоит использовать этот паттерн. В древних чатботах часто был детектор интентов, который делал ровно это
🔹Паттерн 3: параллелизация
Если задача разбивается на несколько параллельных подзадач, то стоит их и вызывать параллельно. Например, если вам нужно извлечь огромный JSON из текста или переписки, возможно вам стоит извлекать его по кусочкам. Отличие от маршрутизации в том, что в ней нам нужна была только одна ветка, а тут нам нужны результаты всех вызовов.
🔹Паттерн 4: ведущий-ведомый
То же самое, что и параллелизация, только с динамическим количеством и содержанием подзадач. Например, так можно делать агрегацию результатов поиска.
🔹Паттерн 5: цикл оценки
Если есть чёткие критерии оценки качества выполнения задачи, то можно одной языковой моделью решать задачу, а другой — оценивать качество решения и давать обратную связь. И делать это в цикле. Это может работать много где, например в переводе текстов.
Ну и наконец последний паттерн — агенты, которые совершают действия в определенной среде, получают от среды обратную связь, и снова совершают действия.
Мне в разных местах в разное время пришлось использовать первые 3 паттерна. При этом тогда я не формулировал их как отдельные паттерны. Это не какие-то абстрактные штуки, это кристаллизация того, как удобно и просто строить системы (как и любые другие паттерны проектирования).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤2