1996-2024

Вы же, наверняка, не раз уже слышали про AI-агентов за последнее время? Хайповая штука (как и все вокруг AI). Не все то золото, что на хайпе, конечно, но быть в теме полезно. Тем более, что это стоит только ваше время и усидчивость.

Я совсем забыл вам рассказать, но хорошо, что вовремя вспомнил: Google запустил новый курс по созданию этих самых агентов (на базе Gemini и их клауда, само собой) в рамках Startup School. Вы все еще успеете зарегаться. Если не планировали выделять время на учебу прямо сейчас - не страшно. Судя по предыдущим запускам, занятия будут доступны и on demand.

Регаться тут (харри ап):
https://cloudonair.withgoogle.com/events/startup-school-ai-q2

Withgoogle

Startup School: Gen AI - Building AI agents

Как презентовать результаты своей работы руководителю или ключевому стейкхолдеру.Я уже писал про важность коммуникации при презентации стратегии. Да и вообще, это один из ключевых навыков для роста. Но я заметил, что результаты регулярной работы зачастую тоже доносятся зачастую не лучшим образом, либо не доносятся вообще.

К примеру, после проведения исследований или discovery недостаточно принять обоснованное решение о том, что делать, необходимо коммуницировать эти решения перед ключевыми заинтересованными сторонами.

Здесь следует избегать двух распространенных ошибок:

- Слишком много информации без должного обобщения. В таком случае вы требуете у условного руководителя выполнить вашу работу и самому провести исследование.

- Слишком мало информации, делитесь только своими выводами. В данном случае вы недостаточно требуете от них и не оставляете пространства для конструктивной обратной связи. А если вы просите мало, то и получаете мало. Хуже того - упускаете возможность избежать ошибок как можно раньше.

UPD: видео выше сделано в сервисе Arcads. Я поверхностно прочекал, судя по всему, это правильнее называть не полностью AI-generated видео, а AI-edited. Если я все верно понял, то у них есть набор из “AI-powered” готовых моделей, которые по факту созданы из видео реальных актеров. А вот дальше начинается магия: вы промтом задаете все, что они должны сказать, как это должно быть преподнесено и тп, вплоть до мимики. Ну и AI «человеческую» заготовку начинает править в соответствии с запросом.

Если я правильно понял принцип работы сервиса, то магия во многом, конечно, стирается. Это уже ближе к дип-фейку. Но, тем не менее, инструмент все еще впечатляет своим результатом.

Вчера попросил ChatGPT поработать на меня в быту в качестве переводчика. Очень удобно, я вам скажу. Вы, возможно, видели уже подобные видео.

Мне нужно было в аптеке купить мазь, на португальском я бы не смог это объяснить, так как мой уровень пока очень низкий. Обычно я обращаюсь на английском, но в этот раз решил попробовать иначе: сказал ChatGPT, чтобы он был моим переводчиком и переводил всё, что я скажу на португальский, и наоборот, в зависимости от языка оригинала. С учетом того, что нативная аппка какое-то время назад обзавелась голосовым вводом, это стало совсем удобно, ведь бот умеет самостоятельно слушать и понимает, когда пора отвечать. Да, есть некоторые задержки в обработке информации, но в целом получилось круто - буквально переводчик-синхронист у тебя в кармане. При том, ему все равно, с какого на какой язык переводить - он понимает это автоматически.

Ожидаю носимые устройства для снятия разговорного барьера в ближайшие 1-2 года.

Про использование AI в продуктахНедавно общались с GM моей предыдущей компании про разное, в том числе AI, и затронули тему того, как в этой нише строить продукты. Хочу поделиться своими мыслями и тут.
Сейчас, как мне видится, абсолютное большинство продуктов с использованием AI - это обертки/надстройки над LLM, которые заточены выполнять какую-то одну функцию. У такого подхода я вижу 3 главные проблемы:

- очень сильная зависимость кор функционала от сторонних LLM;
- большие проблемы с безопасностью и приватностью данных (передают все в стороннее решение с непонятными правилами обработки и хранения);
- все подобные надстройки очень легко и непринужденно реплицируются гигантами, включая самих поставщиков LLM, это происходит постоянно и приводит к смерти продуктов.

Есть еще огромная вереница продуктов, которые встраивают AI просто чтобы было, без влияния на кор ценность. Понятно, что они хотят хайпануть, но такое вызывает только улыбку. Внедрять AI просто ради факта - абсолютно бесполезная затея. Как пример, Locals - сделали целый инфоповод из этого, а по факту там просто генерация картинки ивента. Зачем? Как это улучшило опыт пользователя? Загадка Жака Фреско.

Есть, само собой, и продукты, где AI уместен и играет важнейшую роль в ключевом функционале и ценности.
Как же быть? Что делать с AI, если руки чешутся его куда-то у себя прикрутить? На мой взгляд, в среднесрочной и долгосрочной перспективе варианты такие:

1. Использовать AI только тогда, когда это действительно улучшает продукт и добавляет пользы вашим потребителям. Это должно быть вашим конкурентным преимуществом или дифференциатором, а не просто розочкой на рычаге КПП.

2. Фокусироваться на локальных изолированных LLM, разворачивать их на своих мощностях и не выпускать данные за периметр. Это точно важнейший вектор развития. Вы сможете как сохранить приватность данных, так и натренировать модель на свою специфику и домен, повысив тем самым качество получаемого результата.

3. Пробовать портфельный подход. Строить экосистему из AI-based продуктов в одной или смежных нишах, которые дополняют друг друга и закрывают более широкий спектр связанных пользовательских сценариев. С одной стороны, это даст возможность развивать кросс-сервисность. С другой, с экосистемами тяжелее конкурировать; туда проще либо встроиться, либо их купить (что более вероятно в случае с Биг Техом).
   Что думаете? Поделитесь своими мыслями на этот счет.

Помните, я когда-то писал про North Star метрику в продукте, и вебинар, который вел по данной теме? Я взял запись того вебинара и прогнал через AI решение для перевода.
Это кайф, хочу вам сказать! Видео длительностью почти 40 минут перевело и озвучило (сымитировав мой голос) всего за 2 минуты!!!
Да мне там добавило какой-то странноватый акцент, да там есть пару минимальных огрехов, и я знаю, что есть решения, которые еще движение губ синхронят. НО! Это было сделано по ссылке на yutube за 2 минуты и стоило мне 5 баксов!
Короче, привет доступная локализация для контент креэйтеров 👋

Акцент смешной, конечно получился (Португальский, может, раз я тут живу?). И прикольно как для синхронизации с видео, добавляются протяжные "эээ" и "ааа", так получается совсем естесственно, но я так не экал (кажется)😅.

https://youtu.be/JkaV0v-FflA?si=ZXUtziW394soIzZK

YouTube

Product North Star. How we found the perfect focus. (And how we failed before we did). ENG version.

How to find a focus for your product evolution based on North Star Metric? And how to define the true North Star, what are the techniques?

AI-дайджест

#ai_news

Привет всем! Я бы в отпуске, а мир AI в отпуск не ходит, давайте взглянем на хайлайты того, что произошло за это время.

1. GPT-4 ускоряется, почти достигая скорости GPT-3.5.
2. OpenAI объявила, что Dall-E 3 теперь доступен в Chat GPT Plus и Enterprise. (с его помощью как раз и сгенерена картинка для поста)
3. OpenAI обновила свои основные ценности, подчеркивая их фокус на создании AGI (Искусственный Общий Интеллект).
4. OpenAI отказалась от AI-модели с кодовым именем “Arrakis из-за неэффективности.
5. Anthropic расширила свою платформу Claude до 95 стран.
6. Universal Music подает в суд на Anthropic за распространение авторских песен.
7. Стэнфорд выпустил отчет, сравнивая прозрачность различных AI моделей; победила Llama 2 от Meta.
8. Baidu утверждает, что его чатбот Ernie AI соответствует возможностям GPT-4.
9. Новые ограничения США запрещают Nvidia экспортировать определенные AI-чипы в Китай.
10. Wirestock.io предлагает платформу для загрузки AI-сгенерированных стоковых изображений.
11. AI был обучен играть в Pokémon с использованием обучения с подкреплением.
12. Stack Overflow уволила 28% своего персонала из-за роста инструментов кодирования AI.
13. YouTube представил функцию рекламы на основе AI для ориентирования на культурные моменты.
14. Descript добавила новые AI-голоса на свою платформу.
15. Мэр Нью-Йорка Эрик Адамс использовал AI для многоязычных робо-звонков.
16. Meta исследует реальное декодирование изображений мозговой активности.
17. Новые роботы Amazon на основе AI нацелены на сокращение времени выполнения заказов на 25%.
18. В Дубае развертываются патрульные автомобили с AI, оснащенные дронами.
19. Nvidia представила Eureka, модель для улучшения ловкости роботов с помощью LLM.
20. Morph Studio - новый инструмент AI, который генерирует видео из текста.
21. Masterpiece X и Nvidia сотрудничали для создания 3D анимированных объектов из текстовых запросов.

UPD: совсем забыл, в прилаге ChatGPT добавили поддержку голоса, голосом спрашиваем - голосом получаем ответ.