Искусственный интеллект

Рост популярности генеративных нейросетей привел к снижению как количества вакансий на должности копирайтера и редактора, так и зарплат, предлагаемых таким специалистам. Представители фриланс-бирж признают, что из-за нейросетей уменьшилось количество заказов на расшифровку и перевод текстов. Тем не менее нельзя говорить о полной замене труда копирайтеров и редакторов генеративными сервисами, отмечают участники рынка, просто их стали активнее искать в специализированных сообществах.

Подробнее — в материале «Ъ».

Или как ИИ может сэкономить вам часы работы, но не спасёт от необходимости проверять каждый шаг.

Сентябрь 2024 года. Мы, команда StockSharp, активно используем ИИ для написания коннекторов к криптобиржам. Но спешу вас предупредить — если вы читаете эту статью в 2025 году или позже, всё это может уже устареть. Если вы из будущего, добро пожаловать в прошлое! И не забудьте проверить, актуальны ли наши методы.

 

Наш путь с ИИ начался с ChatGPT 3.5, который, откровенно говоря, не мог бы написать не то что коннектор для криптобиржи, а даже простую торговую стратегию. Однако с приходом ChatGPT 4.0 и Claude Sonnet 3.5 ситуация резко изменилась. Теперь ИИ может писать сложные модули кода, хотя и с оговорками: приходится вмешиваться, уточнять и исправлять ошибки, что, впрочем, стало уже нормой в нашем процессе.

 

---

 

Шаг 1. Запуск проекта в Claude.ai

 

Прежде чем начать писать новый коннектор, первым делом мы создаём проект в Claude.ai. Это не просто чат, который забудет всё, как только вы его закроете. Проект позволяет сохранять всё, что вы туда загружаете: коды, документы, комментарии. Это аналог настроек Custom GPT, где ИИ «учится» на ваших примерах и указаниях, а не просто отвечает на вопросы.

( Читать дальше )

Представьте себе мир, где технологии обещают революцию в производительности труда. Теперь представьте, что половина населения отказывается их использовать. Фантастика? Увы, это наша реальность.




Недавние исследования раскрыли удивительный факт: женщины на 16-20% реже используют ChatGPT, чем их коллеги-мужчины. И это не зависит от профессии или уровня образования!

Казалось бы, в эпоху равных возможностей такого разрыва быть не должно. Но цифры говорят об обратном. Что же стоит за этой загадкой?

Синдром «хорошей девочки»: Исследователи обнаружили, что успешные студентки чаще отказываются от использования ИИ, даже когда это разрешено. Похоже, они сами себе запрещают «читерить».

Кризис уверенности: Женщины чаще говорят о необходимости обучения для работы с ИИ. Возможно, дело в недостатке уверенности?
Ловушка перфекционизма: Стремление «сделать всё самой» может играть злую шутку, лишая женщин преимуществ новых технологий.

Но так ли безобидна эта осторожность? Оказывается, нет. Менеджеры по найму готовы платить на 8% больше женщинам с опытом работы с ИИ. Для мужчин такой премии не существует!

( Читать дальше )

⚠️Крупные компании готовятся к тому, что скоро в мире искусственного интеллекта (ИИ) может наступить час «X». Всё из-за того, что 27% компаний из списка Fortune 500 видят в этом потенциальный риск для своего бизнеса. Похоже, в предвкушении, как обойти новые правила, они не понимают, с чем имеют дело!

🌐Регулирование ИИ — это процесс управления и развития интеллекта, который становится частью борьбы с алгоритмами, порой ведущими себя как «программы из 90-х». Юридические аспекты ИИ представляют головную боль для стран и международных организаций, пытающихся разобраться, как подойти к проблеме.

🍿Без регулирования в США компаниям грозят неопределенности и неприятности. Регуляции могут замедлить внедрение новинок и усложнить обмен информацией. В Калифорнии и других штатах уже рассматривают законопроекты о регулировании ИИ, так что запасайтесь попкорном!

📊Некоторые компании стремятся предусмотреть возможные действия регуляторов, разрабатывая собственные рекомендации по использованию ИИ. Но это может увеличить затраты и ответственность. Финансовые и страховые компании, привыкшие адаптироваться, скорее всего, смогут легче справиться с законами об ИИ. Для них это может быть всего лишь очередной понедельник в офисе.

( Читать дальше )

GameNGen, игровой движок на основе нейронной модели, демонстрирует потенциал для революционного изменения того, как генерируются и воспроизводятся видеоигры. Инновационный подход, разработанный исследователями #Google Research и Тель-Авивского университета, позволяет взаимодействовать в реальном времени со сложными игровыми средами, не полагаясь на традиционные игровые движки.

Как сообщают авторы, #GameNGen может имитировать классическую игру #DOOM со скоростью более 20 кадров в секунду, достигая визуального качества, сопоставимого с оригинальной игрой.

Основа функциональности GameNGen заключается в использовании диффузионных моделей, типа генеративного ИИ, который стал стандартом в создании медиа. Процесс начинается с обучения агента с подкреплением (RL) для игры в игру, записи его действий и наблюдений. Затем эти данные используются для обучения диффузионной модели для прогнозирования следующего кадра на основе последовательности прошлых кадров и действий. Этот метод позволяет модели имитировать сложные обновления состояния игры, такие как управление здоровьем и боеприпасами, атака врагов и взаимодействие с окружающей средой по длинным траекториям.

( Читать дальше )

Революция ИИ только начинается, поэтому есть необходимость внести больше ясности в эту технологию и понять, где мы находимся сейчас и куда будем двигаться.

Выделю 2 больших этапа в развитии ИИ:

1. Инфраструктура.
Этот этап уже на пике, и он привел к успеху компаний, которые работают в сфере чипов, нейросетей, облачных вычислений и хранения данных.

Бенефициары:
$NVDA $AMD $GOOGL $SMCI $AMZN $ORCL 

2. Обработка данных.
Следующий этап, который только набирает обороты. На первое место выходят те, кто занимается управлением, сортировкой и защитой данных. А также соединяет их с нейросетями и другими технологиями.

Бенефициары: $PLTR $SNOW $CRWD $PAWN $MDB $DDOG $ESTC $PATH

Логично, что искать будущие большие иксы надо не в инфраструктурных, а именно в дата компаниях. Рынок еще не полностью оценил их потенциал. Не все эти бумаги мне нравятся по фундаментальным показателям, поэтому добавил их в свой лист ожидания.

Продолжаю мониторить. Нужно больше акций ИИ в моем портфеле.

На бирже Bybit все еще действует акция торговли без комиссий в парах с монетой USDC. Например, BTCUSDC. В этом посте я разбираю мою оценку монет на сегодня, используя рейтинг волатильности монет.

У меня получилась следующая визуализация. В прошлом посте я рассказывал как сделал себе инструмент для визуальной оценки монет.

Источник данных по монетам — рейтинг волатильности монет с сайта MatrixBot. Это платформа для создания и запуска торговых ботов, которую мы делаем с друзьями. Помогает автоматизировать рутину и освободить тонны времени трейдеру, при этом зарабатывая как на росте, так и на падении, и при торговле в боковике.

Кому интересно, в конце поста привожу ссылку на информацию о б этих торговых ботах.

Как анализировать эту картинку

1. Чем больше круг — тем волатильнее монета, тем чаще и больше происходят скачки цены, а значит на этом можно заработать.
2. Чем больше изменение цены за последние 24 часа, тем круг краснее.
3. Чем меньше вероятность, что произошел памп или дамп в монете, тем она зеленее.

( Читать дальше )

🚀Согласно свежему исследованию, 56% компаний из списка Fortune 500 в США в 2023 году рассматривают технологии искусственного интеллекта как потенциальную угрозу для своего бизнеса. Это, скажем так, не просто небольшая цифра — это настоящий скачок по сравнению с 2022 годом, когда всего 9% компаний имели такое же мнение. Видимо, чем больше технологий, тем больше паранойи!

📊Основные опасения руководителей крупных американских корпораций звучат как сценарий для очередного фильма ужасов: ИИ может усилить конкуренцию на рынке и оставить их позади. Также не обошлось без разговоров о репутационных, операционных, юридических и кибербезопасных рисках.

📉При этом число компаний, интересующихся генеративным ИИ, резко сократилось почти в три раза — с 108 в 2022 году до 33 в 2023 году. Так что все эти оптимисты, видимо, быстро вспомнили, что лучше сидеть на месте, чем опираться на новые технологии, которые могут взорвать их бизнес.

📈Среди немногих оставшихся оптимистов — представители медицинской сферы и рекламного бизнеса. Они верят в рост эффективности и ускорение инноваций благодаря ИИ, но, может, у них просто хороший опыт с чат-ботами? Медицинские роботы — это, конечно, круто, но вот рекламный ИИ может попробовать продать вам что-то, что вам совершенно не нужно.

( Читать дальше )

С развитием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения меняются не только технологии, но и способы их изучения. Особенно это заметно в области финансовых технологий, где программирование торговых роботов играло ключевую роль в автоматизации торговли и принятии инвестиционных решений. Однако с появлением новых ИИ-инструментов, многие считают, что традиционные курсы по программированию торговых роботов могут стать менее актуальными. В этом лонгриде мы рассмотрим, почему это происходит и какие изменения стоит ожидать в ближайшем будущем.

1. Автоматизация разработки торговых алгоритмов

Одним из главных факторов, влияющих на снижение необходимости традиционного обучения программированию торговых роботов, является автоматизация самой разработки торговых стратегий. Ранее, для создания успешного торгового робота требовались глубокие знания в области программирования и алгоритмов. Разработка сложных торговых стратегий включала анализ данных, написание и тестирование кода, а также оптимизацию алгоритмов. Это подразумевало длительное и дорогостоящее обучение на специализированных курсах.

( Читать дальше )

23 июля после закрытия торгов Alphabet (GOOGL) отчиталась за 2 квартал 2024 г. (2Q24). Выручка выросла на 13,6% до $84,7 млрд. Без учёта валютных курсов выручка выросла на 15%. Чистая прибыль в расчёте на 1 акцию с учётом возможного размытия (diluted EPS) $1,89 против $1,44 во 2Q23. Согласно Refinitiv, аналитики в среднем прогнозировали выручку $84,2 млрд и EPS $1,84.

Выручка за вычетом расходов на покупку трафика (TAC) прибавила 15% и составила $71,4 млрд. На конец квартала у Alphabet $101 млрд в денежных средствах и эквивалентах и к/с фин.вложениях. Чистый долг отрицательный.

Сегменты. Выручка от контекстной рекламы в поиске (Google Search and other) выросла на 13,8% до $48,5 млрд. К этому сегменту также относятся доходы от Google Play, Maps, Gmail и др. приложений.

Выручка “YouTube Ads” прибавила 13% и достигла $8,66 млрд. В этом сегменте отражается выручка от рекламы на YouTube. Аналитики Wall Street ожидали $8,93 млрд. Выручка облачного подразделения Google Cloud взлетела на 28,8% до $10,3 млрд.

( Читать дальше )