chatgpt

ChatGPT был задан вопрос :
- Если бы ты был дьяволом и хотел помешать людям полностью раскрыть свой потенциал и реализовать жизненные цели, то как бы ты это сделал?

ChatGPT простой, хотя и сложный, через несколько секунд дал ответ
- Если бы я, как дьявол, хотел помешать людям раскрыть свой потенциал и достичь жизненных целей, то стратегия состояла бы в том, чтобы медленно разрушать их уверенность, отвлекая их внимание и создавая ложные ограничения. Вот как это можно сделать:

Саботировать их окружение: Я бы окружал людей скептиками и токсичными личностями, которые будут постоянно критиковать их идеи и высмеивать их мечты. Это заставит их сомневаться в себе и подстраиваться под негативные ожидания других.

Внедрить культуру мгновенного результата: Я бы насаждал ожидание быстрых успехов, заставляя людей бросать всё, что требует терпения и упорства. Если результат не достигается сразу, люди начнут верить, что их усилия напрасны, и терять мотивацию продолжать.

Разрушать их уверенность через сравнение с другими: Постоянно бы внушал людям мысль о том, что они не так успешны, как другие, что они отстают. Это породит зависть, которая будет высасывать из них энергию и заставлять их чувствовать себя неудачниками, несмотря на собственные достижения.

( Читать дальше )

Во-первых, знакомьтесь – телеграм – бот “Упражнялка”. Он тестирует ваши знания любого языка, и исправляет ошибки.. Если не лень — погоняйте его и скажите, есть ли какая-то польза. Если разговор с ботом зайдет не туда, то комманда /start перезапускает все сначала

Самое интересное – бот этот сделан где – то за 2 часа, в процессе потребления 3-х банок пива. Сделан с помощью последней модели от ChatGPT o1.
Она, разумеется, генерила весь код. Я только ей давал спецификацию.
По сравнению с моделью 4o – потрясающий скачок. Мне не пришлось СОВСЕМ копаться в коде и дебаггить ошибки (с 4o – это было обычное дело).
Какие выводы из этого печального эксперимента ?

Вывод 1. Профессия программиста в ее текущем виде – накрылась медным тазом. Программист очень близкого будущего – надиктовывает спецификации нейронкам, а они ему пишут код. Соответственно, радикально меняется набор скиллов. Низкоуровневое программирование никому не понадобится, понадобится умение хорошо понимать предметную область и описывать задачи для ИИ

( Читать дальше )

Компания OpenAI представила новую языковую модель o1, обладающую способностью к рассуждению и логически решать задачи. В отличие от предыдущих моделей, o1 способна имитировать человеческий процесс мышления, разбивая сложные задачи на более простые шаги, анализируя разные подходы и исправляя собственные ошибки.

Большая языковая модель (LLM) o1 показала выдающиеся результаты в тестах и соревнованиях, сравнимые с результатами специалистов-людей. По программированию o1 заняла 49-е место на Международной олимпиаде по информатике (IOI) 2024 года и превзошла 89 % людей на платформе Codeforces. По математике o1 вошла в число 500 лучших студентов США на квалификационном этапе Американской математической олимпиады (AIME), продемонстрировав способность решать задачи, предназначенные для самых одарённых школьников, сообщает OpenAI на своём сайте.

В естественных науках модель превзошла результаты докторов и кандидатов наук в сложном тесте GPQA diamond, оценивающем знания в области химии, физики и биологии. «Это не означает, что o1 умнее любого кандидата наук, — поясняют разработчики. — Это говорит о том, что модель способна решать некоторые задачи на уровне высококвалифицированных специалистов».

( Читать дальше )

Мы выпустили новые версии наших программ, в которых внесли ряд улучшений, но основное обновление — это значительное расширение базы технических индикаторов. Теперь количество индикаторов на нашей платформе увеличилось более чем в два раза и составляет около 160.

С помощью ИИ мы мгновенно заняли нишу ведущих мировых платформ, обеспечив себе мощное конкурентное преимущество в инновациях и разработках. Мы уже сравняли кодовую базу по индикаторам с ведущими платформами и готовы в ближайшее время многократно её увеличить, благодаря использованию ИИ. Это даст нам возможность предложить ещё больше инструментов для анализа и работы на рынке.

Ранее разработка первой половины этих индикаторов требовала значительных усилий от наших пользователей, которые создавали их в рамках опен сорса. Эти разработки легли в основу обучения ИИ, который теперь генерирует новые индикаторы, полностью адаптированные под нашу платформу.

В ходе работы стало очевидно, что ИИ изначально испытывал трудности с нашим API индикаторов. Это привело к тому, что мы пересмотрели и упростили внутреннюю архитектуру кода, что помогло не только ИИ, но и улучшило гибкость всей системы. Примечательно, что ИИ сам предложил оптимальные решения, основываясь на лучших практиках программирования.

( Читать дальше )

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 )

Продолжаю читать об искусственном интеллекте все, до чего могу дотянуться.

Очень интересная книга, в которой рассказывается, как искусственный интеллект будет внедрен в нашу жизнь. Делается это с помощью классного приема: на примере десяти вымышленных художественных историй, каждая из которых подкрепляется экспертным научным комментарием о том, как и какие технологии будут развиваться. 

Книга написана двумя авторами:

• За научную часть отвечал Ли Кай-Фу, инвестор, доктор компьютерных наук, который участвовал в разработках нейросетей.
• За художественную — Чэнь Цюфань, известный китайский писатель. 

Темы рассказов — истории о компьютерном зрении, обработке языков, развитии здравоохранения, автопилота, беспилотников и квантовых компьютеров. 


В целом у книги позитивный взгляд на развитие ИИ. 

«Общество шагнет в своем развитии, в частности благодаря технологиям на ИИ — значит, уровень комфортности жизни большинства, а то и всех людей на Земле, повысится».

( Читать дальше )

Привет, друзья!

По мотивам поста от Тимофея о том, насколько полезен ChatGPT в нашей жизни. Все освоил за 5 минут! Далее статья с решением, которую я опубликовал на своем сайте https://osaengine.ru/2024/08/02/%D1%83%D1%87%D0%B8%D0%BC-smartlab-chatgpt.html

Шаг 1: Создание нового документа в Google Sheets

Первым шагом необходимо создать новый документ Google Sheets. Перейдите на сайт Google Sheets и создайте новый документ или откройте существующий.

Шаг 2: Открытие редактора сценариев

В вашем документе Google Sheets перейдите в меню “Расширения” и выберите “Apps Script”. Это откроет редактор сценариев, где вы сможете написать и выполнить скрипт для импорта данных.

Шаг 3: Написание скрипта для импорта данных

В редакторе сценариев удалите все существующие скрипты и вставьте следующий код:

<code>function importMoexData() {
  var url = 'https://iss.moex.com/iss/engines/stock/markets/shares/boards/TQBR/securities.xml';
  try {
    var response = UrlFetchApp.

( Читать дальше )

Сенаторы Брайан Шатц, Бен Рэй Лухан, Питер Уэлч, Марк Р. Уорнер и Ангус С. Кинг-младший подписали совместное письмо, в котором установлен крайний срок для фирмы — 13 августа — предоставить всеобъемлющий ответ, касающийся различных поднятых в письме проблем.

Согласно письму от 22 июля, недавние сообщения о потенциальных проблемах в компании побудили сенаторов провести расследование. В нем подчеркивается необходимость прозрачности в развертывании и управлении системами искусственного интеллекта (ИИ) из-за проблем национальной безопасности и общественного доверия.

• Сенаторы запросили подробную информацию о нескольких проблемах, включая подтверждение того, выполнит ли OpenAI свое ранее обещанное обязательство выделить 20% своих вычислительных ресурсов на исследования безопасности ИИ.

• Кроме того, в письме задавался вопрос о применении OpenAI соглашений о недопустимости унижения и других договорных положений, которые потенциально могут удерживать сотрудников от выражения беспокойства по поводу безопасности. Законодатели подчеркнули важность защиты информаторов и обеспечения того, чтобы сотрудники могли высказывать свои опасения, не опасаясь возмездия.

( Читать дальше )

Привет, друзья!

Сегодня я и ваш OS Engines поделится своим забавным опытом, как я с помощью ChatGPT разобрал алгоритм торговли на бирже. Всё началось с простой идеи: а можно ли скоммуниздить торговую стратегию, имея под рукой только данные о сделках, немного скотча, пару плевков и ИИ?

Проверка идеи

Залез я на сайт инвестор МОEX и нашел там данные по сделкам одного трейдера. Оказывается, вся магия была прямо перед носом! Копирую данные и отправляю их в ChatGPT с просьбой нарисовать мне пару графиков и объяснить, что к чему.

( Читать дальше )

Искусственный интеллект постепенно проникает во все сферы, включая алгоритмическую торговлю. Мы планируем выпускать различные функции на базе ИИ, так как этот тренд невозможно игнорировать. Но в этой статье речь пойдет о том, как ИИ развивается в области алготрейдинга и какие изменения он приносит.

Влияние ИИ на алгоритмическую торговлю

1. Снижение потребности в разработчиках коннекторов

С развитием ИИ необходимость в разработчиках коннекторов снижается. Базовые коннекторы, такие как для криптобирж, проще и быстрее создавать через ИИ при должном финетюнинге модели. Если ИИ научится обучаться в реальном времени, он сможет автоматически отслеживать ошибки и обновления протоколов, своевременно корректируя код.

Скрин процесса, как идет адаптация коннектора под изменившийся протокол крипто-биржи:



( Читать дальше )