Андрей Карпатый, один из основателей OpenAI и бывший директор по ИИ в Tesla, недавно поделился наблюдением: большие языковые модели (LLM) меняют традиционную траекторию распространения технологий. Обычно инновации сначала внедряются в военной сфере, затем в корпорациях и, наконец, доходят до обычных пользователей. Однако с LLM всё иначе — они приносят наибольшую пользу именно индивидуальным пользователям, а не крупным организациям .

Почему LLM — это революция для обычных людей

Карпаты отмечает, что LLM предоставляют «квази-экспертизу» по многим вопросам, позволяя людям без специализированного образования:

• Писать код, используя простые описания задач.

• Анализировать большие объемы данных и извлекать из них инсайты.

• Создавать качественный контент и презентации.

• Получать советы по различным вопросам, от юридических до психологических.

Эти возможности делают LLM мощным инструментом для самообразования и повышения эффективности в повседневной жизни.

( 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 )