TGINSIGHT CHAT
🚀 Андрей Артищев
@startupandtech
ТехнологииЯ - Андрей Артищев. Я практик, который разрабатывает AI&ML продукты. В прошлом также создал 2 hardware продукта - гаджет для коррекции осанки «Мастер осанки», и мотошлем дополненной реальности Livemap Контакты @andrewartishchev
Последние посты
Стр. 52 из 84 · 1,000 постов
Опубликован 10 июн.
Опубликован 10 июн.
А вот и обзор o3-pro вышел. Agi? 🤓 https://www.latent.space/p/o3-pro
Опубликован 10 июн.
Интересно насколько часов нужно вложиться, чтобы научиться так петь 🙈 Задумался попробовать. 🤔
Опубликован 10 июн.
Можно даже сравнить подход гугл с их Gemini, который в Live режиме с нативным аудио и доступом к контексту может и подбодрить тебя во время бега, и подсказать с маршрутом ближайший кофешоп, и обсудить с тобой твою идею, и спортивного бадди от Apple, который с помощью tts и заученных, скорее всего, фраз будет говорить тебе +- по одному и тому же сценарию
Опубликован 10 июн.
Я к тому что Apple до сих пор упорно игнорирует слона в комнате в виде AI и не особо стремится делать что-то полезное с ним Даже сири хоть чуть-чуть лучше не сделали
Опубликован 10 июн.
Я вот не могу определиться, чья преза в итоге оказалась круче - сегодняшний WWDC или Google IO 2023?
Опубликован 9 июн.
Я играл с обоими в течение последних 10 дней. Codex не в той же лиге, что и opus, хотя когда у вас закончатся токены и вы переходите на sonnet, качество падает через пол. Я бы не полагался ни на то, ни на другое, НО Клод дает реальные ответы, и у меня не было никаких существенных галлюцинаций, в то время как кодекс галлюцинировал как сумасшедший и регулярно дает ответы, которые могли бы разрушить нашу систему в случае внедрения. https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1l5rxdq/codex_vs_claude_code_real_current_experiences/
Опубликован 9 июн.
Обнаружение существующего кода, который может быть повторно использован: В журнале здесь вы найдете, что Codex нашел существующий компонент, «динамический рендерер данных», который уже имел функциональность для превращения технических ключей в читаемые человеком версии. За 6 прогонов, которые я сделал, только 2 раза соответствующий агент нашел этот фрагмент кода. В остальных 4 агенты создали новый файл с новой функцией, что привело к дублированию кода. Тесты не удались из-за отсутствия зависимостей. Теперь я проверю статус и приступлю к совершению. https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai/autonomous-agents-codex-example.html
Опубликован 8 июн.
Опубликован 8 июн.
я вижу это как более удачная архитектура у Claude, которую они до сих пор успешно доят. Они просто продолжают тренировку одних и тех же моделей, видимо без существенного их изменения в плане архитектуры. По сути они "грокают" их, конвертируя каждое дополнительное время обучения одной и той же модели в апгрейд её до новой версии. Какой бы ни был системный промпт, но потеря данных на длинном контексте это никак не может исправить. Это серьезное архитектурное упущение у их конкурентов. И они (конкуренты) со временем становятся заложниками своего первоначального выбора, потому что видимо продолжают "грокать" ту самую первоначальную архитектуру, которая захлёбывается при длинном контексте, но дает всё лучшие и лучшие результаты на средних вопросах и задачках. Потому что переобучать с нуля новую архитектуру просто не выгодно и очень долго, чтобы она достигла показателей последних версий chatgpt-4.1 (или какая там самая последняя). Ситуацию спасает режим размышлений, который пытается преодолеть эту проблему забывчивости и рассеянного внимания, перекидывая то что ускользает вдали поближе к началу. Например Nvidia уже много лет "грокают" одну и ту же модель DLSS для масштабирования картинки. Поэтому на каждой итерации выпускают новые версии, которые всё лучше и лучше. Для этого у них свой датацентр, который молотит 24 на 7. Представьте, что они придумали более совершенную архитектуру, но вот незадача - чтобы достичь примерных показателей текущего DLSS 4, надо будет обучать её все те же 6 лет (первая версия DLSS вышла в 2019 году) или сопоставимое время. Поэтому каждая компания теперь по сути заложник своего первоначального выбора. Claude заложник своего успеха для кодирования и большого контекста, а ChatGPT заложник успеха в задачах небольших, где он не начинает страдать паркинсоном и деменцией. То же касается и Geminni, у гугла просто вычислительных ресурсов видимо больше и за меньшее время они успевают получить больший выигрыш, а соответственно - догонять своего конкурента ChatGPT.
Опубликован 8 июн.
https://habr.com/ru/articles/915212/
Опубликован 8 июн.
Что то в VEO3 без бабок и интервью и очень хорошо. Автор . Теперь точно главной ценностью креатора становятся идеи