Петр | Твой AI навигатор

⚡️ Вы читаете детектив, дошли до середины, и вдруг забыли всё, что было раньше. Кто убийца? Какие улики? Начинаете каждую страницу с чистого листа...

Так вот, обычные нейросети работают именно так. Каждый раз они обрабатывают данные, будто видят их впервые. Хотите проанализировать фильм? Обычная сеть посмотрит на каждую сцену отдельно.

❗️ Спасение приходит в виде RNN.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это как подарить нейросети записную книжку. Они умеют запоминать информацию и передавать её дальше по цепочке.

Представьте RNN как конвейер:

На входе: новая информация + память о прошлом
На выходе: результат + обновленная память для следующего шага

Получается цепочка связанных "копий" сети, где каждая передает эстафету следующей.

❗️ LSTM — это прокаченный RNN.
Но у обычных RNN есть проблема: они забывают слишком быстро. Как я в 42 — помню, что ел на завтрак, но забыл, куда положил ключи от машины.

LSTM (Long Short-Term Memory) решает эту проблему. Дословно — "долгая краткосрочная память".

LSTM умеют:

✅ Решать, что забыть из старой информации
✅ Выбирать, что запомнить из новой
✅ Обновлять свою "память"
✅ Решать, что выдать на выход

В двух словах:
RNN и LSTM — это как апгрейд мозга для нейросетей.
Именно поэтому LSTM долгое время были основой для переводчиков, чат-ботов и анализа текстов.

До появления трансформеров, конечно... но это уже другая история 😉

❗️ P.S. Да, сейчас их потеснили более модные архитектуры. Ваш любимый переводчик DeepL как раз использует архитектуру трансформера (transformer architecture)
Это та самая "более модная архитектура".

Но понимать LSTM — нужно. Основа основ!

⚡️ ИИ сделал за меня работу, но я всё равно устал

На днях делал "нейропрораба". Задача - помочь инспекторам по охране труда правильно оформлять нарушения на стройплощадке.

Как это работает в реальности

Приходит инспектор на объект, видит нарушение и говорит в телефон:

"Рабочий на высоте без каски и страховки"

ИИ отвечает:

"Нарушение требований охраны труда при работе на высоте: работник выполняет работы на высоте более 1,8 м без применения средств индивидуальной защиты и тд
> Нормативная база: П. 7 Правил по охране труда при работе на высоте (Приказ Минтруда №782н)

Предписание: Немедленно прекратить работы и тд

Предписание формируется и приходит по нужному адресу.
Инспектору остается только поставить подпись и печать. Красота!

Что навайбкодил

- Голосовой ввод с Whisper - говоришь нарушение своими словами
- Умную корректировку - ИИ переводит "без каски" в правильную юридическую формулировку
- Поиск по нормативке - автоматически находит нужный пункт правил(векторизировал чуть больше ГОСТов и СП)
- Генерацию предписаний - с указанием сроков и мероприятий
- Экспорт в Word - для официального оформления

Весь процесс от "увидел нарушение" до "готовое предписание" занимает 30 секунд вместо 15-20 минут на поиски в справочниках.

❗️ Вот в чем прикол: ИИ действительно делает работу за тебя. Но ментальная нагрузка никуда не девается!

Ты постоянно думаешь:
- Учел ли все нюансы?
- Не перепутал ли Приказ №782н с №155н?
Получается, что время экономишь, а голова все равно работает. ИИ пишет код, а ты его тестируешь и контролируешь.

А еще Cursor постоянно тупил! То зависнет на полпути, то начнет переписывать код, который уже работал нормально. Я уже привык к его причудам, но тут добавилась новая радость.

Дали в Cursor на неделю бесплатный GPT-5. Эта "халява" жестко зависала каждые 3 минуты и думала до посинения.

В итоге вернулся к проверенному Claude. Работает более стабильно, понимает контекст и не пытается решить все проблемы человечества за один запрос😄

📌 Самое важное понимание: ИИ может сделать работу быстрее, но ответственность за результат все равно на тебе.
Если инспектор выпишет предписание с неправильной ссылкой на нормативный документ - виноват будет не Claude или GPT-4, а тот, кто этот инструмент использовал.

Кто еще сталкивался с таким парадоксом? Когда ИИ экономит время, но не экономит нервы? Делитесь!

⚡️ Про девушку, которая решила выехать на голосах умерших актёров

Недавно наткнулся на пост в Твиттере (уже удалён, кстати), где рассказывали про девушку, которая делает озвучку трейлеров голосами ушедших знаменитостей.

Типа — Джеймс Гандольфини зачитывает описание нового фильма с Вином Дизелем, или Хит Леджер комментирует выпуск HBO-шного сериала.

Голоса она генерировала через нейросеть, которая дает возможность накидать синтетическую озвучку или загрузить голос и обучить модель. Выбираешь тембр, вбиваешь текст, и получаешь mp3 с голосом, от которого мороз по коже.

Особенно если ты помнишь, как этот голос звучал в оригинале лет 20 назад.

❗️ Канал на TikTok, к сожалению, не нашёл — может и фейк, может, реально снесли. Но идея интересная. Этически — на грани (ну типа, человек уже не в игре, а ты от его имени мемы пилишь). Но технически — работает. И смотрится это, скажем честно, залипательно.

✅ Что можно вынести из этой истории?
- Генерация голосов — уже не хай-тек, а просто «ещё один инструмент». И его можно использовать не только в приколах, но и в рекламных вставках, подкастах, сторителлинге.

- Этичность — вопрос открытый. Никто не запрещает сгенерировать голос «как у» (но не говорить, что это прям «он»). Тут всё решает подача.

- Заработок — тоже возможен. Найди свою фишку: озвучка писем Пушкина голосом Моргана Фримена? Истории о бизнесе голосом Марка Цукерберга? Почему нет.

- Главное — не в голосе. Главное — в контексте. Просто голосом никого не удивишь, а вот идея + подача = шанс залететь в рекомендации.

Получается, что сейчас у нас в руках руки инструменты, которыми 10 лет назад могли пользоваться только студии. Вопрос не в том, можно или нельзя. Вопрос — что ты с этим сделаешь.

❗️ Ну и конечно же лучше не копировать чужую идею. Придумай свою, вдруг сработает.