AI

🤔 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 )

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 )

💫 Данная публикация является инвестиционным пророчеством

Понимая, что значительная часть людей, а именно более 90% всех находящихся в точке макротренда, сочтут эту публикацию провокационной, мы заранее готовы к любой критике.

— Почему мы находимся в макротренде?
— Что такое макротренд?

🫴 Вопросов много. Всё очень интересно, но ничего не понятно, верно?

🎧 Включаем — Paul Sabin 711.

🔽 Подгружаем базу

Макротренд — это долгосрочная, масштабная тенденция, оказывающая глобальное влияние на общество, экономику, технологии или культуру. Средний цикл макротренда в технологической отрасли составляет ~4 года. Смена макротрендов происходит на фоне разочарования, переосмысления, негативных новостей и даже под влиянием медиакультуры или политики.

Макротренды создают как возможности (новые рынки, технологии), так и риски (социальные дисбалансы, экологические кризисы). Их анализ помогает прогнозировать будущее и адаптироваться к изменениям.

😮 С базой всё понятно. Впитали. Уловили. Записали в блокнотик. 🚶‍♂️ Идём дальше.

( Читать дальше )

🧐 В последнее время для тех, кто был далек от технологического сектора и искусственного интеллекта, глобальный цикл цифровизации, возглавляемый крупным капиталом, предпринял максимум усилий, чтобы донести нарратив в массы о том, что искусственный интеллект — это будущее.

Олег Т поясняет — “Круто, да этож круто!”

🙄 С тем, что это действительно крутой цикл развития для многих секторов и направлений бизнеса спорить нет смысла. Тот, кто отрицает макро-тренд попадает в чёрный список со стороны бенефициаров и оказывается на доске “почёта” среди тех, кто не смог оседлать волну.

Однако в тот момент, когда где-то становится густо, где-то становится пусто.

Капитал имеет свойство перетекать из одного сектора в другой, тренд всегда сменяется на нечто новое, а позиция «risk on» сменяется позицией «risk off».

Тех, кто убежден, что повторения прошлого в данный момент не произойдет, ждет большое разочарование в ближайшие 2-4 года, а возможно, и раньше. Мы находимся в довольно близкой точке цикла, где наибольший капитал уже был распределен между несколькими конкурирующими компаниями из одного направления.

( Читать дальше )

5 лет назад я закончил свою модель финансовой аналитики компаний по РСБУ и МСФО. Недавно меня посетила мысль сделать автоматическую выгрузку промпта из моей базы отчетностей компаний для того, чтобы параллельно с моей оценкой, оценивал и AI. Выгрузку промпта я еще не сделал, пока что остановился на тестировании Deepseek. 

Поехали.

Первое, что я сделал, накидал временный промпт финансовых данных существующей компании, вот промпт:

«Проведи финансовый анализ ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности и деловой активности. Присвой надежность от -100% до 100% и потенциал роста компании от -100% до 100%. Числа идут по годам через запятую от текущего года к предыдущим годам. Финансовые вложения: 29674395, 36764743, 34080890, 56074772, 44189263. Денежные средства: 19151041, 1747906, 3984340, 14070159, 3238367. Краткосрочные обязательства: 232090856, 109655533, 71482960, 47372752, 40065519. Дебиторская задолженность: 8782955, 5828368, 7089358, 7283827, 11089162. Оборотные активы: 57823359, 44394377, 45212638, 77497220, 58575045.

( Читать дальше )

Недавно Тимофей Мартынов провел мощный опрос предпринимателей: "Как обстоят дела в вашем бизнесе?".

226 комментариев — кладезь инсайтов, но читать и осмыслить это крайне неудобно. 

Я хотел решить это с помощью разных ИИ, но не хотелось потратить на них кучу времени. И тут бывшие работники Google и Baidu выпустили Genspark  — решение, которое обещало решить эту задачу одним махом.

 

Визуализация с помощью Genspark:

 

Ссылка на полные версии ниже 

 

В видео можно посмотреть, как Genspark сам обходит таблицу, размечает данные, строит презентацию:

 

( Читать дальше )

В предыдущем посте я показал, как легко сделать саммари из книги с помощью ИИ (ключевые идеи + упражнения, даже если их там нет) .

Продолжаю выкладывать обработанный вариант. Посмотрим, как он справится с новой главой: 

 

Глава 2

Основные идеи:

 

• Дисциплина и следование стратегии: Автор подчеркивает, что его главной ошибкой было непостоянство в следовании собственной системе. Успех приходит, когда торговля ведется только при наличии четких сигналов, а не из-за азарта или желания действовать постоянно.
  
  
• Разница между bucket shops и реальной биржей: В bucket shops можно было быстро зарабатывать на мелких колебаниях, так как исполнение ордеров было мгновенным. На реальной бирже задержки в исполнении, влияние крупных ордеров на цену и необходимость учитывать комиссии делали прежние стратегии неэффективными.
  
  
• Адаптивность: Успешная торговля требует понимания специфики рынка. То, что работало в одном контексте (например, скальпинг в bucket shops), не работает в другом (например, на NYSE).

( Читать дальше )

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: новые AI-модели от OpenAI и Google, арест Мошковича, IPO Jetlend, VK делает замену Телеграму, запрет рекламы в Инстаграме, премии беременным школьницам, банкротство 23andMe, приглашение в секретный Signal-чат топ-руководства США, а также возвращение Игромира и Comic Con.

Новые AI-модели и ГИБЛИ ГИБЛИ ГИБЛИ

🐌 OpenAI зарелизили свой новый нейрогенератор картинок, прицепленный к модели GPT-4o – и он взорвал интернет, очень годный! (Правда, пока доступно только платным пользователям ChatGPT.) По текстовому описанию модель довольно точно может сделать новую или изменить любую существующую картинку – причем, нейронка даже генерит изображения со связным текстом!

Вот вам, к примеру, сгенерированный одним промптом комикс по мотивам классической копипасты про батин жареный суп

Но на самом деле, интернет в едином порыве ломанулся превращать вообще все (я не шучу, буквально все!) мемы и известные фотки в аниме-рисунки в стиле студии Ghibli, как-то так уж вышло.

( Читать дальше )

В этом видео Евгений Орман, основатель ALS платформы, делится своим опытом в алготрейдинге и объясняет, как автоматизация торговли меняет рынок. Вы узнаете о современных методах хеджирования позиций, работе алгоритмических стратегий и будущем трейдинга. Разбираем ключевые принципы, которые помогут трейдерам использовать передовые технологии для повышения эффективности сделок. Подписывайтесь, чтобы быть в курсе последних трендов в алготрейдинге!

www.youtube.com/watch?v=LOMAsfy6LFY




Телеграмм канал Подписываемся!
t.me/rockettema 

AI силен в тех областях где много данных для обучения (в форме запрос — правильный ответ).

Самый лучший вариант — если данные можно искусственно генерить (например в играх вроде шахмат или Го он играет сам с собой и смотрит какие ходы приводят к победе). Тоже можно проделать и для некоторых математических задач — генерировать уравнения и их решать (можно проверить результат на правильность).  И в программировании такое возможно, но не для всех задач. В таких областях AI становится сильнее человека.

Хороший вариант — если данных просто много. Например распознавать прописные буквы, популярные предметы, популярные болезни на снимках, переводить не очень редкие строки на другие языки. Тут результаты получается тоже сильные, главное найти или собрать хорошие данные для обучения с правильными четкими ответами.

А вот если данных мало или нет четких надежных ответов — то результат будет слабый. Текущие LLM в основе это как раз пример где данных вроде много (тексты со всего интернета), но надежных ответов нет. Ответы не отбираются тщательно вручную (так как их очень много нужно), а просто берутся из текста автоматически (вопрос — начало текста, ответ — что за ним следует). В итоге получается общий интеллект, который сам научился разным областям знаний, где-то больше, где-то меньше — но средний уровень слабый.

( Читать дальше )