Точки над ИИ

Кажется, что парень слишком брезглив, чтобы прикасаться к грязным тарелкам, но на самом деле он обучает роботов. Это устройство за 400 долларов называется UMI или универсальный интерфейс манипуляции. Вместо написания сложного кода человек показывает задачу руками, а роботы учатся копировать движения. Команда из Стэнфорда сделала проект полностью открытым, включая код и чертежи железа. Сейчас главным препятствием для развития робототехники стали не алгоритмы, а нехватка данных. UMI решает эту проблему, работая в три раза быстрее обычных методов и позволяя записывать более ста демонстраций в час.

HackAging Data Vision Хакатон по визуализации данных о борьбе со старением 📍 20–21 декабря · Москва-Сити 🏆 Призовой фонд: 300 000 ₽ 👥 Команды 4–6 человек (можно без команды) За 24 часа сложно построить сложную мультиагентную систему. Зато можно создать то, что реально живёт дальше — визуализации, которые показывают: — структуру экосистемы борьбы со старением — динамику и перекосы — «белые пятна» и зоны неопределённости — где деньги ≠ где наука Кому подойдёт: — умеешь искать данные и делать выводы — делаешь датавиз, дизайн, инфографику — пишешь код (D3 / Plotly / Observable / React — ок) — без кода тоже можно: источники, сравнения, инсайты, анимации Что делаем на выходе: Общую живую сайт-панель из работ разных команд — одну большую картину поля. Форматы любые: • графы и карты экосистем • таймлайны и динамика • maturity / readiness технологий • heatmap’ы дисбалансов • карты неизвестного • «одна картинка, которую хочется переслать» Важно: указываем источники данных. Никаких «красивых историй» без цифр. Почему это сильнее обычного хакатона:

Если остаётся артефакт уровня: > «Вот поле борьбы со старением. > Вот игроки и деньги. > Вот пустоты.» — он начинает жить сам: его шерят, обсуждают, спорят, улучшают. Таблицы не репостят. Инфографику — да.

👉 Регистрация и детали

До чего же красиво. Это гауссовый шейдер-пак для Unity. Эффекты основаны на Spark.js из World Labs. Сколько всего невероятного мы увидим в следующем году на основе world-моделей. Обязательно потестируйте тут, работает в браузере, можно двигать настройки и смотреть разные вариации шейдеров. А тут пейпер. #worldModel@TochkiNadAI

Кейс. Сделал себе кастомный саммарайзер звонков. Пробовал разные приложения, которые делают репорты по итогам Зумов, многие были ОК, но захотелось сделать свой – настраиваемый, быстрый, бесплатный. Недавно, через 3 минуты после очередного обсуждения проекта, скинул такое саммари в чат с клиентом, всем очень понравилось, спросили – "а что за прога?". А вот как сделать себе такую:

Шаг 1: Установка Whisper У меня MacWhisper. Он будет слушать звонки и записывать транскрипт. Я использую модель v3 Large, но можно юзать бесплатную, которая стоит по умолчанию. Шаг 2: Запись аудио Записываем деловую встречу через Zoom, Google Meet или что-то еще. Виспер сам распознает встречу. Шаг 3: Транскрибация Аудиофайл после звонка падает в MacWhisper, процесс занимает 2-5 минут в зависимости от длины записи. Дальше там же открывает текст, пишем имена участников, Виспер сам распределит их в диалоге. Шаг 4: Создание структурированного резюме Несем готовый текст в Cursor для обработки транскрибации. В результате получаем готовое структурированное саммари. Для этого я завел новый проект в Курсор, надиктовал ему, что его роль – транскрибатор, попросил его же самого написать себе инструкцию и всегда ей следовать, подредактировал как мне надо. Это делается один раз и навсегда. Инструкцию и системный промпт можно редактировать в любой момент. Шаг 5: Финализация и хранение Результат автоматически сохраняется в папку в текстовом формате с названием вида "[Название проекта] Описание.txt". В моем случае структура включает метаданные, список участников, ключевые темы обсуждения, принятые решения, важные цитаты и краткое резюме.

Все, можно скопировать и отправить в телеграм, вся разметка и выделения будут сохранены. Я очень доволен, мои собеседники – тоже. Кстати, далее там же в Курсоре я могу делать уже из этих саммари предварительные КП, аналитику, прототипы. Все что угодно.

Как сделать такие и многие другие инструменты для себя и своей эффективности без навыков в программировании – буду рассказывать в AI кэмпе. 3 недели практики и лекций. Места пока есть!

AI больше не работает в одиночку 😎

Сегодня тренд — мультиагентные системы, где несколько AI-агентов выполняют задачу в команде, как сотрудники внутри отдела. Итог — максимальная автоматизация для бизнеса и удобство для пользователя.

Как начать внедрять AI-агентов в свои проекты? В этом году провайдер Cloud.ru запустил Evolution AI Factory — готовую среду для внедрения GenAI. Внутри 20+ готовых LLM по OpenAI-совместимому API, инференс моделей, RAG и LoRA дообучение, облачные ноутбуки и конструктор AI-агентов для мультиагентных сценариев.

Все это: 😶‍🌫️на российских серверах 😶‍🌫️с гарантированным SLA 😶‍🌫️с поддержкой 24/7 😶‍🌫️по доступным ценам

Узнайте больше об Evolution AI Factory

В общем пока что впечатления смешанные. – С текстами новая GPT работает заметно хуже бананы. Да, конечно в 2K-режиме Банана тоже частенько галлюцинирует, но не настолько. – Времени на генерацию уходит сильно больше, но может быть дело в наплыве на релизе. – Характерной желтизны в новой GPT нет, что логично, это совсем новая модель. Хотя, как будто, все равно иногда проскакивает. Подождем больших тестов и результатов на аренах. Вообще, думаю что новая Image 1,5 будет довольно популярной, так как она более доступна для многих, особенно в РФ. Например, чтобы юзать бесплатные 300$ в Google AI Studio – нужно немного потанцевать с бубнами и иностранными картами. А тут все доступно и бесплатно дефолтно. Да, кстати, ответы на предыдущие посты: Здесь: 1-banana, 2-GPT Здесь: 1-banana, 2-GPT

Тут я попросил сгенерить POV-ракурс глазами Дрисса (оригинал - знаменитый кадр обложки фильма 1+1) Вышло крипово. Угадаете где какая модель?