PHYGITAL+CREATIVE

Интересно подумать, что будет с приложениями типа Mind Maps. Как пишет chatGPT, они используются для планирования, брейнсторминга, организации информации, запоминания, принятия решений и пр. Понятно, что сейчас появятся разные генераторы карт: набрасываешь информацию - получаешь mind map. Но для чего? Посмотреть на нее и ну использовать кожаный мозг для различных выводов. Но факт в том, что с выводами ИИ справится лучше. У него внутри уже есть mind maps на стероидах в своем внутреннем пространстве. Ну и получается, что этот промежуточный этап с рисованием кружочков и стрелочек отомрет как ненужный. Вы даете на вход немного информации (остальную ИИ уже считал с вас, если вы используете его как ассистента) - а дальше он вам на блюдечке и планирование, и результат брейнсторминга, и организацию информации, и варианты принятия решений. Причем с описаниями последствий. А дальше вы просто выбираете из списка. Без всяких кружочков и стрелочек. Ну, за размышления...

https://www.facebook.com/100003915002362/posts/pfbid0XRN9M1CKnW62bUbqxEdf6zUS5EkUTATFKZCcKCUQUBGVi29ffY3SLy4AVjmwachcl/?mibextid=aE13LE

🧑‍🔬AI-инженер — новая востребованная профессия? Не так давно я писал, что мы стоим на пороге новой индустрии в разработке продуктов. С тех пор на рынке начал формироваться новый нарратив — AI Engineering. Все началось с детального разбора в блоге Latent Space. Затем в реплаи к ней пришел Andrej Karpathy, подтвердил и дополнил тезисы статьи. В итоге последние недели на митапах в SF только и говорят, что про AI Engineering. Давайте разберемся, кто же это такие: 1. Что изменилось: за последний мы получили большое количество открытых ML-моделей с низким породом входа. Появилась возможность строить AI-продукты, без необходимости разбираться в ML и обучать модели. Произошла демократизация, AI-продукты теперь может строить каждый. AI-фичи начинают становиться бейзлайном и у бизнеса растет запрос на интеграцию. 2. Кто такие AI-инженеры: это разработчики на пересечении продуктовой разработки и AI-технологий. Они не идут читать «Attention is all that you need», а идут эксперементировать с промптами и цепочками запросов. Это люди с навыками на стыке промпт-инжиниринга, инфраструктуры и классической продуктовой разработки. AI-инженеры ставят во главе проблемы пользователей → склеивают нужные решения, используя готовые технологии, в том числе AI-инструменты. 3. Что в будущем: в результате уже в ближайшее время мы увидим намного больше AI-инженеров, чем сейчас существует ML-инженеров. Главное преимущество этой индустрии — низкий порог входа, в ней можно стать успешным даже без навыка тренировки моделей. При этом ML-инженерия останется для решения узких задач на низком уровне. 4. Сила комьюнити: поскольку индустрия новая и новые подходы изобретаются каждую неделю, то мощным рычагом становится комьюнити. Таким образом удается увеличить количество циклов обратной связи, вместе находить решения. Мы как раз такое строим уже два месяца. 🤔 Мысли по поводу статьи такие: 1) кажется, что «AI-инженер» — это все еще не самый подходящий термин, слишком уж он широкий и маркетинговый; 2) сейчас сложно предсказывать что-то дальше, чем на 6-12 месяцев — технологии будут продолжать развиваться, старые подходы будут отмирать и нужно будет снова находить новые; 3) кто первый запустит курс по обучению AI-инженеров? @prod1337

AI NoCode Pipeline Engine Пост про поиск единомышленников в автоматизации рутинной деятельности с помощью ИИ Мы давно бредим автоматизацией всего в компании, в 2018 году, я думал, что мы сейчас создадим ИИ агентов внутри компании и улучшим производительность в X раз. Для этого внутри начали продумывать концепцию усиленного интеллекта. И реализовывать прототипы систем. Из них выросли пара мини-продуктов: Standerella для автоматизации проджект менеджмента, Phyge для улучшенного управления базой знаний, Genboost для ускорения работы нейронных сетей. Ну и также пришли к развитию новой науки 3DML (работы с 3D-данными с помощью машинного обучения). Далее столкнулись с реалиями поддержки, сложностями реализации и экспоненциального роста технологий и особенно искусственного интеллекта. Откуда и выросла наша AI LIBRARY куда начали собирать все интересующие нас нейронные сети для работы с графикой. И идея ускорения производственных процессов внутри компании перешла в новый этап развития - развития нашего собственного продукта Phygital+, которая базируется на концепции сбора рекомендательного движка по использованию нейронных сетей для сборки в пайплайны. Однако собирать пайплайны позволяем не только мы, есть также хорошие решения от HuggingGPT, Langchain, Lamini, Zapier и т.п. Соответственно создал чат привязанный к моему каналу, где мы будем с единомышленниками делиться идеями автоматизации рутинной деятельности с помощью ИИ и благодаря различным удобным инструментам ускорять процессы внутри компании. В чате буду делиться подробностями по тому как можно уже сегодня ускорить процесс работы с помощью ИИ, как мы используем внутри возможности ИИ для пресейла/сейла/маркетинга/производства контента и т.п. Вступайте, буду рад видеть единомышленников для дальнейшей коллаборации)

https://studios.runwayml.com/

Перед вами, наверное, самая реалистичная на данный момент цифровая модель человека. Сделано в Metahuman (Unreal Engine 5) на iPhone с захватом лица и RTX 4090. Мы всё ближе к тому, когда графика станет неотличимой от реальности r/#unrealengine

https://twitter.com/itspaulai/status/1679484539532374016?s=46&t=IO_D6IRtK8iS_1pLCdDWnA

https://twitter.com/liuziwei7/status/1679492872943591425?s=46&t=IO_D6IRtK8iS_1pLCdDWnA

Binance commits $15M to Xterio to boost Web3 game platform with AI

Stability AI выпустила Stable Doodle — инструмент для преобразования эскиза в изображение Попробовать можно здесь: https://clipdrop.co/stable-doodle Почитать инструкцию: https://stability.ai/blog/clipdrop-launches-stable-doodle — @aioftheday — новости вокруг искусственного интеллекта

AI Game Producer Мы ищем продюсера на проект, в рамках которого необходимо будет с помощью инструментов Phygital+ на Unity создать полностью сгенерированную игру 1. Сгенерированный визуал Весь 2D визуал должен быть сгенерирован с помощью нейронных сетей (1,2)особенно когда их много доступных в одном месте :) 2. Симуляция поведения NPC Мы будем симулировать поведение общества с помощью GPT-моделей Пример: Посмотреть проект и Чуть подробнее 3. Полноценные ИИ агенты в окружении При этом мы не просто будем делать так, что благодаря LLM агенты общаются, они будут взаимодействовать со средой Пример Crafter или Voyager 4. Диалоговые взаимодействия с NPC ChatGPT как элемент игрового дизайна, в игре будет использоваться диалоговая система для прохождения уровней, при этом так как диалоги генеративные прохождение будет сильно зависеть от софтскиллов :) Описание вакансии 🚀Ждем тех кто готов делать первоклассные проекты)

https://twitter.com/pika_labs/status/1678892871670464513?s=46&t=IO_D6IRtK8iS_1pLCdDWnA