Искусственный интеллект

🤔 Что это за зверь такой — AI-агент?

Если коротко, AI-агент — это не просто чат-бот, который отвечает на глупости в стиле «расскажи анекдот про программиста». Это самостоятельный цифровой помощник, который умеет ставить цели, принимать решения и учиться на собственных ошибках. Да, немного пугающе звучит, но это и правда новая лига искусственного интеллекта.

🏗 Как он устроен

Представь: ты — предприниматель. У тебя есть ассистент. Ты говоришь: «Найди самых дешевых поставщиков для моей кофейни, сравни отзывы, закажи образцы и подготовь отчет». Обычный ИИ завис бы уже на слове «найди». А AI-агент пойдет и сделает.

Он работает как автономная система: анализирует информацию, запускает нужные действия (вплоть до написания писем или кодинга), и главное — адаптируется под задачу. Некоторые агенты могут даже создавать других агентов! Такой себе цифровой муравейник, где каждый знает, что делать.

🧪 Примеры, которые уже работают

• AutoGPT — запускаешь его с заданием «создай блог и заработай на нем $100», и он сам формирует стратегию, пишет тексты, публикует их, анализирует трафик и ищет способы монетизации. Да, он может ошибаться, но он пытается — сам.

( Читать дальше )

Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) станет основной движущей силой экономического роста в ближайшие годы. Об этом заявил министр финансов РФ Антон Силуанов на 51-м заседании Международного валютно-финансового комитета (МВФК), проходящем 24–25 апреля в Вашингтоне.

Силуанов подчеркнул, что страны должны активно использовать возможности, открывающиеся благодаря технологическому прогрессу. ИИ способен значительно повысить производительность и доходность в различных секторах экономики, улучшить фискальную дисциплину и помочь справиться с вызовами, связанными со старением населения.

Министр также обратил внимание на развитие децентрализованных финансов (DeFi), назвав их еще одной важной технологической возможностью. По его словам, децентрализация позволит укрепить безопасность международных финансовых потоков и снизить глобальные транзакционные издержки.

Эти технологии, по мнению главы Минфина, должны стать важными элементами устойчивого и сбалансированного роста мировой экономики.

( Читать дальше )

🗂️ Без паники, расшифровка

RAG — Retrieval-Augmented Generation, в переводе: генерация с дополнением из поиска.
Это способ сделать большие языковые модели — такие как GPT — умнее. Они не просто отвечают по памяти, а сначала ищут информацию в базе, а уже потом формируют ответ. Как умный помощник с отличным поиском и вежливой речью.

📚 Почему без этого уже никуда

Обычные языковые модели обучены на огромных объёмах текста. Но они не знают всего. Например, не знают, что у тебя в компании отпуск оформляется через портал HR, а отчёты сдаются не по шаблону, а по внутренней инструкции.
Вот здесь и включается RAG: он ищет нужную информацию внутри твоих документов, знаний и баз, а потом выдает связный, понятный ответ. И не фантазирует, как это бывает у LLM «из коробки».

📌 Пример — на пальцах
Представим, что ты работаешь в компании, где есть внутренняя база знаний: инструкции, шаблоны, памятки. Сотрудник спрашивает: «Как оформить командировку?»
Обычный бот может начать путаться. А модель с RAG найдет нужный документ, вытащит оттуда нужный пункт и сформулирует ответ человеческим языком. Быстро, точно, без ошибок.

( Читать дальше )

💬 Представь: ты пишешь вопрос в чат — и получаешь не ссылку на форум 2007 года, а чёткий, понятный ответ. Будто с тобой говорит умный собеседник, который читал всё на свете.

Познакомься: это LLM.

🤖 LLM — это большая языковая модель. Искусственный интеллект, обученный на миллиардах слов и текстов, чтобы понимать и говорить с людьми. Не по шаблону, а по смыслу. Отвечать, писать, объяснять, советовать.

🧩 А теперь расшифруем:

LLM — это аббревиатура от Large Language Model, что по-русски значит «большая языковая модель».

— Large (большая) — потому что модель обучена на гигантских массивах данных и имеет миллиарды параметров, словно «нейроны», которые учатся понимать язык.
— Language (языковая) — потому что она работает с человеческой речью: распознаёт вопросы, команды, описания.
— Model (модель) — потому что это математическая структура, созданная на основе машинного обучения, которая находит закономерности и применяет их для генерации текста.

( Читать дальше )

Я ни разу не программист, даже не чайник. Скорее ламер.
Свои программы для индикаторов и робота я писал по аналогии с открытыми кодами других программ, используя свои алгоритмы и идеи. И меня это до поры до времени вполне устраивало.

Лет 5 или даже больше тому назад я как-то здесь имел наглость написать, что программеры с их профессиональной спесью вымрут как класс в своей основной массе. Точнее вымрут кодировщики. Останутся немногие яйцеголовые умники, которые могут не только кодировать чужие идеи, но и грамотно ставить и решать задачи. Меня заплевали и затоптали ногами.

Но время идет. Сегодня познакомился с DeepSeek… Ну как познакомился, только начал.
Блин, ребята-кодировщики, вам действительно 3.14здец.
Мои коды написаны для МТ4, который вытесняется из обращения. А MQL5 для МТ5 я не владею от слова совсем. Поэтому перевод кода на другой язык для меня, особенно с учетом возрастной тупости, представлял почти неразрешимую задачу.
Решил попробовать с DeepSeek.
На мой вопрос эта штука не только переписала нужный мне код с MQL4 на MQL5, с комментариями и пояснениями, но и завернула его в необходимую для исполнения оболочку и подробно объяснила, что она делала, как и почему именно так.

( Читать дальше )

Пока сплетники обсуждают грязные сплетни о том, что наш канал был куплен жёлтым банком, мы продолжаем погружаться в мир захватывающих историй и быстрорастущих компаний в области искусственного интеллекта.

Disclaimer: никто нашу media-мякушку не выкупал. Читайте самые крутейшие материалы, не беспокоясь о том, что Вам предложат кредиты и карточные продукты с рассрочкой платежа без комиссий. 🤫 Кружимся в кресле, попиваем чаёчка в перерывах от работы, не отвлекаемся.

🙄Тут нечего комментировать. Конспирологи вновь ошиблись. Земля круглая. 5G не сводит с ума горожан, а наш канал жил и будет жить дальше.

🧐 Что вообще происходит то?
Не прошло и несколько месяцев после первой публикации о шумихе вокруг AI-проектов, как появилась еще одна десятка компаний с оценкой в более 1 миллиард долларов.

☕️ Просыпаешься утром, читаешь поток сделок, наливаешь травяной чай, а там, что не AI-проект так единорог. Стоит отметить, что некоторые компании мы анализировали годом/годами ранее и не были впечатлены их ростом, однако в режиме макротренда даже такие какахи привлекают венчурный капитал в размере до $35-50 млн долларов не напрягая булки.

( Читать дальше )

Доброй ночи, коллеги!

Хочу поделиться парой вечерних мыслей.

В школе я активно занимался разнообразным моделированием.
Делал модели машинок (несерьезно), любил работать со станками разными (когда пускали).
Достаточно серьезно занимался авиа- и (особенно) ракетомоделированием.
Радиолюбительство не прошло мимо меня, но далеко я в нем не заходил.

Потом все это прошло, появились другие знания, опыт, работа etc.

Периодически все же хотелось поделать что-то руками, но останавливало отсутствие навыков.
В этом плане я завидую инженерам, которые (обычно) умеют делать массу интересных вещей.
А так — паять я умею. Навыков настройки электронной аппаратуры у меня нет.
Познания в отвертке, гаечном и разводном ключах базовые, про изоленту знаю, про рашпиль и рубанок тоже.

Но в современной жизни этих навыков ощутимо не хватает.
Нас окружают роботы, дроны, 3d-принтеры, станки с ЧПУ (все это доступно и дома в портативной версии).

Однако, для всего этого надо писать программы, либо на спец. языках, либо на java и c++, но с пониманием архитектуры raspberry pi, используемой ОС, специализированных библиотек и софта.

( Читать дальше )

Пользователь X задался вопросом: «Интересно, сколько денег OpenAI теряет на оплате электроэнергии из-за того, что люди говорят моделям «пожалуйста» и «спасибо».

В тред пришел Сэм Альтман и ответил, что это стоит компании «десятки миллионов долларов, потраченных не зря».
Не так давно тему вежливого общения с AI поднимал глава разработки Microsoft Copilot. Он отметил, что если AI-модель видит, что с ней общаются вежливо, то она, скорее всего, будет вежлива в ответ.


Подписка на ChatGPT без наценок и переплат — «GPT Plus | Блог Рика»

Растущее влияние данных на принятие решений продолжает усиливаться, поскольку люди и компании собирают и анализируют все большие объемы данных. 
 Эта визуализация, созданная Джулией Вендлинг из Visual Capitalist в партнерстве с  Hinrich Foundation, обеспечивает визуальный контекст быстрого роста создания данных во всем мире с использованием данных Avison Young.  

( Читать дальше )