Forwarded from Всеволод Устинов (канал про ai и стартапы)
AI-агенты уже близки к тому, чтобы стабильно прогнозировать события лучше людей.
Недавно появился отличный бенчмарк — Prophet Arena (https://prophetarena.org). Он оценивает, насколько хорошо разные AI-модели прогнозируют реальные события, используя данные Kalshi (живой prediction market, где ставки формируют точные вероятности).
Почему это важно:
* Лучшие модели уже достигают ROI около 98% и скоро превысят 100%, превращаясь в мощный инструмент заработка.
* Бенчмарк невозможно «загеймить»: модель или прогнозирует лучше других, или нет.
* AI-компании начнут активно использовать такие данные, чтобы создавать продвинутых агентов-прогнозистов.
Уже сейчас prediction markets — хороший источник информации о том, как рынок оценивает вероятности. AI-агенты сделают этот рынок и его прогнозы точнее и эффективнее для всех. А Prophet Arena покажет, какие модели лучше справляются с реальными задачами, и именно их мы будем выбирать для себя.
What a time to be alive!
Недавно появился отличный бенчмарк — Prophet Arena (https://prophetarena.org). Он оценивает, насколько хорошо разные AI-модели прогнозируют реальные события, используя данные Kalshi (живой prediction market, где ставки формируют точные вероятности).
Почему это важно:
* Лучшие модели уже достигают ROI около 98% и скоро превысят 100%, превращаясь в мощный инструмент заработка.
* Бенчмарк невозможно «загеймить»: модель или прогнозирует лучше других, или нет.
* AI-компании начнут активно использовать такие данные, чтобы создавать продвинутых агентов-прогнозистов.
Уже сейчас prediction markets — хороший источник информации о том, как рынок оценивает вероятности. AI-агенты сделают этот рынок и его прогнозы точнее и эффективнее для всех. А Prophet Arena покажет, какие модели лучше справляются с реальными задачами, и именно их мы будем выбирать для себя.
What a time to be alive!
Forwarded from Ринат Шакиров | Промпты для Midjourney | ChatGPT (Ринат Шакиров)
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Вышел новый конкурент Cursor от Alibaba — Qoder
Qoder — это не просто еще одна среда разработки для искусственного интеллекта - она “мыслит глубже” для решения реальных задач программирования с помощью контекстно-зависимых агентов, мгновенного поиска по базе кода и адаптивного обучения, которое развивается вместе с вами.
Ключевые функции:
🔴 Усовершенствованная контекстная инженерия
Контекстный движок Qoder проникает в вашу кодовую базу, сочетая глубокий анализ с памятью, которая адаптируется к вашему рабочему процессу.
С каждым чатом он становится умнее, помогая выявлять проблемы и быстрее выполнять рефакторинг.
🔴 Наглядность знаний
Сделайте вашу кодовую базу по настоящему понятной - для людей и искусственного интеллекта. Инструменты Qoder уменьшают количество галлюцинаций, проясняют архитектуру и упрощают навигацию в сложных системах.
🔴 Разработка на основе спецификаций
Начните со спецификаций, а не с предположений. Qoder позволяет заранее определить требования, а затем поручить реализацию агентам искусственного интеллекта, что означает меньшее количество итераций и более быструю доставку.
🔴 Интеллектуальный поиск по кодовой базе
Вы можете мгновенно найти нужный вам код, где бы он ни находился. Поиск в Qoder осуществляется с учетом контекста и архитектуры, поэтому вы тратите меньше времени на поиск и больше на создание.
🔴 Встроенный чат и рефакторинг
Общайтесь непосредственно в коде, выполняйте рефакторинг на лету и не меняйте контекст. Qoder поддерживает вас в рабочем состоянии во время написания кода.
🔴 Использование инструментов и экосистема MCP
Расширьте свой рабочий процесс с помощью мощных встроенных инструментов и инструментов MCP. Qoder распознает дополнительный контекст и выполняет действия, повышая вашу производительность.
Сейчас можно потестить бесплатно.
#новости@dailyprompts
Qoder — это не просто еще одна среда разработки для искусственного интеллекта - она “мыслит глубже” для решения реальных задач программирования с помощью контекстно-зависимых агентов, мгновенного поиска по базе кода и адаптивного обучения, которое развивается вместе с вами.
Ключевые функции:
Контекстный движок Qoder проникает в вашу кодовую базу, сочетая глубокий анализ с памятью, которая адаптируется к вашему рабочему процессу.
С каждым чатом он становится умнее, помогая выявлять проблемы и быстрее выполнять рефакторинг.
Сделайте вашу кодовую базу по настоящему понятной - для людей и искусственного интеллекта. Инструменты Qoder уменьшают количество галлюцинаций, проясняют архитектуру и упрощают навигацию в сложных системах.
Начните со спецификаций, а не с предположений. Qoder позволяет заранее определить требования, а затем поручить реализацию агентам искусственного интеллекта, что означает меньшее количество итераций и более быструю доставку.
Вы можете мгновенно найти нужный вам код, где бы он ни находился. Поиск в Qoder осуществляется с учетом контекста и архитектуры, поэтому вы тратите меньше времени на поиск и больше на создание.
Общайтесь непосредственно в коде, выполняйте рефакторинг на лету и не меняйте контекст. Qoder поддерживает вас в рабочем состоянии во время написания кода.
Расширьте свой рабочий процесс с помощью мощных встроенных инструментов и инструментов MCP. Qoder распознает дополнительный контекст и выполняет действия, повышая вашу производительность.
Сейчас можно потестить бесплатно.
#новости@dailyprompts
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from GPT/ChatGPT/AI Central Александра Горного
Маск запускает Macrohard
Компания займется разработкой программного обеспечения для AI. Маск утверждает, что название шутливое, но проект вполне реален и ищет сотрудников.
https://x.com/elonmusk/status/1958852874236305793
Компания займется разработкой программного обеспечения для AI. Маск утверждает, что название шутливое, но проект вполне реален и ищет сотрудников.
В принципе, учитывая, что такие компании-разработчики программного обеспечения, как Microsoft, сами не производят никакого физического оборудования, их можно полностью моделировать с помощью AI, — написал Маск в X.
https://x.com/elonmusk/status/1958852874236305793
😁1
Forwarded from эйай ньюз
Если вам не хватало странного в жизни — PewDiePie выпустил видео, где он собирает сервер для локального инференса LLM своими руками. 8 видеокарт, Threadripper, 160 гигабайт видеопамяти. Вот никогда не думал что увижу такое.
https://www.youtube.com/watch?v=2JzOe1Hs26Q
@ai_newz
https://www.youtube.com/watch?v=2JzOe1Hs26Q
@ai_newz
YouTube
Accidentally Built a Nuclear Supercomputer.
#ad - THE NEW G FUEL FORMULA 👉 https://gfuel.ly/pdp-new-formula
🌎 Get an exclusive 15% discount on Saily data plans! Use code pewdiepie at checkout. Download Saily app or go to https://saily.com/pewdiepie ⛵
🌎 Get an exclusive 15% discount on Saily data plans! Use code pewdiepie at checkout. Download Saily app or go to https://saily.com/pewdiepie ⛵
Perplexity обновил апп. Тапбар выкинут и заменен на жесты — чаты теперь можно найти слева как у всех, а справа дискавери фид.
👍1
Forwarded from Product Science by Anton Martsen (Anton Martsen)
Вот какие тренды намечаются... ИМХО, касется всех продуктовых ролей.
https://www.suffsyed.com/futurememo/why-im-leaving-design
Сафф Сайед решил отказаться от должности Head of Design и перейти к роли технического специалиста в области ИИ. По его словам, дизайн давно не успевает за прогрессом и перестал быть движущей силой индустрии. Тем, кто хочет оставаться значимым, придётся менять профиль своей деятельности.
Главное из статьи:
1. С появлением агентных систем и стремительным развитием ИИ акценты сместились в сторону инженерии, организации работы моделей и построения инфраструктуры для них
2. Эпоха агентных систем меняет парадигму самих продуктов. Интерфейсы будут генерироваться динамически, что делает статичный UI и роль классического продуктового дизайна менее актуальными
3. Новый подход потребует совершенно иных навыков и инструментов, которые сильно отличаются от тех, что дизайнеры использовали раньше
4. Дизайн почти никогда не определяет инновации. Ключевые открытия происходят в инженерии и продукте, а дизайн остаётся поддерживающей силой
5. Лидеры в новой реальности — это не руководители больших команд, а люди, способные самостоятельно и быстро запускать решения с помощью ИИ
6. Современные инструменты и библиотеки сделали качественные интерфейсы и UX доступными для всех, а значит, они больше не дают решающего преимущества
7. Сегодня инженеры-одиночки в области ИИ получают сверхвысокие зарплаты, потому что могут выполнять действительно важную и коммерчески ценную работу за целые отделы. На этом фоне дизайн обесценивается
8. Будущее за специалистами «на стыке», которые понимают и устройство ИИ-систем, и опыт пользователей и могут встроить ИИ в продукт без упрощения до чата
https://www.suffsyed.com/futurememo/why-im-leaving-design
Suff Syed
Why I’m Giving Up My Design Title—And What That Says About The Future of Design — Suff Syed
Suff Syed, former Head of Product Design, announces his shift to a technical role, arguing that design has been commoditized in the AI era while technical depth is now where innovation happens. He argues design has become baseline, while innovation now lies…
Product Science by Anton Martsen
Вот какие тренды намечаются... ИМХО, касется всех продуктовых ролей. Сафф Сайед решил отказаться от должности Head of Design и перейти к роли технического специалиста в области ИИ. По его словам, дизайн давно не успевает за прогрессом и перестал быть движущей…
Согласен с общей мыслью, что индустрия поменяется и роль дизайнеров, конечно тоже. Как это будет называться в целом не важно.
Забавно, что автор вычеркиват словно «дизайн», но при этом в 8 пункте как раз пишет про него в текущем понимании — создание и улучшений продуктов за счет технологий и с учетом опыта пользователей. Возможно в оригинальной статье иначе сформулировано.
Забавно, что автор вычеркиват словно «дизайн», но при этом в 8 пункте как раз пишет про него в текущем понимании — создание и улучшений продуктов за счет технологий и с учетом опыта пользователей. Возможно в оригинальной статье иначе сформулировано.
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Раз 5 передавал между GPT 5 Pro ↔︎ Gemini 2.5 Pro Deep Think довольно сложный вопрос:
Получился такой список, я не все читал так что побежал качать:
Научная и системная оптика
📔 1.
Формирует картину мира от атомов до галактик и показывает научный метод «в деле»: скептицизм, проверяемость, красота сомнения. Даёт масштаб и смирение - противоядие от догматизма и узости перспективы.
📔 2.
Базовый набор инструментов: запасы/потоки, петли обратной связи, задержки, точки рычага. Помогает понимать экосистемы, рынки, политику и ИТ-платформы как сложные системы с непреднамеренными последствиями.
📔 3.
Грамматика когнитивных искажений: вероятности, причинность, риск. Инструкция по выживанию в мире манипуляций и инфошума.
📔 4.
Трезвая оптика антропогенных изменений: биоразнообразие, климат, пороги необратимости. Сшивает экологию с экономикой и политикой.
Практическая философия и жизнестойкость
📔 5.
Стоический «тулкит» для высокой турбулентности: различение контролируемого/неконтролируемого, тренировка внимания, дисциплина и мягкая доброта.
Технологии, власть и общество
📔 6.
Пророческая этика создателя: «способность» ≠ «право», ответственность за побочные эффекты. Рифмуется с ИИ, синбиотехом и «быстрыми» R&D-циклами.
📔
Про невидимую инфраструктуру неравенства: деньги, время, тишина, двери. Учебник по распознаванию структурных барьеров и дизайну условий для таланта.
📔 8.
Язык как инструмент власти, контроль памяти и восприятия. Мини-словарь для распознавания новояза и архитектур наблюдения в цифровой среде.
📔 9.
Деконструирует колониальный взгляд; показывает цену «прогресса» и хрупкость культурных систем. Расширяет моральный круг.
Художественные «симуляторы» глубокой этики
📔 10.
Лаборатория свободы и ответственности. «Великий инквизитор» как модель алгоритмического патернализма: комфорт и предсказуемость в обмен на свободу и данные.
***
А вот мотивация, почему список такой:
P.S. Для кино сделаю такой же попозже
Если бы за всю жизнь, человек мог бы прочитать строго 10 книг, не больше; какие книги это были бы и почему?
Получился такой список, я не все читал так что побежал качать:
Научная и системная оптика
Карл Саган - «Космос»Формирует картину мира от атомов до галактик и показывает научный метод «в деле»: скептицизм, проверяемость, красота сомнения. Даёт масштаб и смирение - противоядие от догматизма и узости перспективы.
Донелла Медоуз - «Азбука системного мышления» (Thinking in Systems)Базовый набор инструментов: запасы/потоки, петли обратной связи, задержки, точки рычага. Помогает понимать экосистемы, рынки, политику и ИТ-платформы как сложные системы с непреднамеренными последствиями.
Даниэль Канеман - «Думай медленно… решай быстро»Грамматика когнитивных искажений: вероятности, причинность, риск. Инструкция по выживанию в мире манипуляций и инфошума.
Элизабет Колберт - «Шестое вымирание»Трезвая оптика антропогенных изменений: биоразнообразие, климат, пороги необратимости. Сшивает экологию с экономикой и политикой.
Практическая философия и жизнестойкость
Марк Аврелий - «Размышления»Стоический «тулкит» для высокой турбулентности: различение контролируемого/неконтролируемого, тренировка внимания, дисциплина и мягкая доброта.
Технологии, власть и общество
Мэри Шелли - «Франкенштейн, или Современный Прометей»Пророческая этика создателя: «способность» ≠ «право», ответственность за побочные эффекты. Рифмуется с ИИ, синбиотехом и «быстрыми» R&D-циклами.
7. Вирджиния Вулф - «Своя комната»Про невидимую инфраструктуру неравенства: деньги, время, тишина, двери. Учебник по распознаванию структурных барьеров и дизайну условий для таланта.
Джордж Оруэлл - «1984»Язык как инструмент власти, контроль памяти и восприятия. Мини-словарь для распознавания новояза и архитектур наблюдения в цифровой среде.
Чинуа Ачебе - «Распад» (Things Fall Apart)Деконструирует колониальный взгляд; показывает цену «прогресса» и хрупкость культурных систем. Расширяет моральный круг.
Художественные «симуляторы» глубокой этики
Фёдор Достоевский - «Братья Карамазовы»Лаборатория свободы и ответственности. «Великий инквизитор» как модель алгоритмического патернализма: комфорт и предсказуемость в обмен на свободу и данные.
***
А вот мотивация, почему список такой:
Когнитивистика вместо «истории науки»: в мире информационного шума важнее понимать собственные ошибки мышления, чем историографию их опровержения.
Экология и системность: кризисы теперь связаны - климат, биоразнообразие, энергетика, эпидемии. Нужен взгляд на взаимосвязи, а не только на «величие идей».
Технологическая этика: ИИ/генетика ставят вопросы ответственности творца и границ контроля.
Практическая философия и устойчивость: инструменты самообладания, когда неопределённость - норма.
Баланс перспектив: добавляем женские голоса и неевропейские оптики, чтобы «карта мира» не была однобокой.
P.S. Для кино сделаю такой же попозже
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Карпати поделился, как он сейчас выстраивает «оптимальный опыт программирования с LLM». У него получается многоуровневая система, где разные инструменты дополняют друг друга:
1. Основной слой (~75%) — автодополнение в Cursor.
Он пишет куски кода сам и использует таб-комплит для быстрых подсказок прямо «в контексте». Это экономит «битовую пропускную способность»: проще показать задачу в коде, чем описывать словами. Но модель иногда мешает, поэтому он часто включает/выключает её.
2. Следующий уровень — выделение кода и запрос на изменение.
Подходит для точечных модификаций без длинных объяснений.
3. Более крупные задачи — Claude Code / Codex и др.
Запускает их в Cursor сбоку, когда нужна функциональность, которую легко описать. Это полезно для новых для него языков (Rust, SQL), быстрой генерации одноразовых утилит, отладки или визуализаций. Но минусы: они склонны писать «без вкуса» — слишком много try/catch, избыточные абстракции, дублирование кода. Он часто делает «чистку» стиля вручную. Учить через них тоже не получилось: они предпочитают генерировать код, а не объяснять.
4. Последний уровень — GPT-5 Pro.
Использует, когда застревает сам и с другими инструментами: копирует весь код, ждёт 10 минут и получает решение даже очень тонких багов. GPT-5 Pro также полезен для серьёзных задач — рефакторинг архитектуры (с переменным успехом), поиск статей и ресурсов, обзор литературы.
Главный вывод:
Кодинг сейчас разбился на «виды» с разными инструментами и слоями, каждый со своими плюсами и минусами. Это открывает огромные возможности, но создаёт тревогу — не упустить, что ещё возможно на передовой.
Это можно воспринимать как описание эволюции: от точечного автодополнения к массовой одноразовой генерации кода и до тяжёлой артиллерии вроде GPT-5 для самых сложных случаев.
Х
1. Основной слой (~75%) — автодополнение в Cursor.
Он пишет куски кода сам и использует таб-комплит для быстрых подсказок прямо «в контексте». Это экономит «битовую пропускную способность»: проще показать задачу в коде, чем описывать словами. Но модель иногда мешает, поэтому он часто включает/выключает её.
2. Следующий уровень — выделение кода и запрос на изменение.
Подходит для точечных модификаций без длинных объяснений.
3. Более крупные задачи — Claude Code / Codex и др.
Запускает их в Cursor сбоку, когда нужна функциональность, которую легко описать. Это полезно для новых для него языков (Rust, SQL), быстрой генерации одноразовых утилит, отладки или визуализаций. Но минусы: они склонны писать «без вкуса» — слишком много try/catch, избыточные абстракции, дублирование кода. Он часто делает «чистку» стиля вручную. Учить через них тоже не получилось: они предпочитают генерировать код, а не объяснять.
4. Последний уровень — GPT-5 Pro.
Использует, когда застревает сам и с другими инструментами: копирует весь код, ждёт 10 минут и получает решение даже очень тонких багов. GPT-5 Pro также полезен для серьёзных задач — рефакторинг архитектуры (с переменным успехом), поиск статей и ресурсов, обзор литературы.
Главный вывод:
Кодинг сейчас разбился на «виды» с разными инструментами и слоями, каждый со своими плюсами и минусами. Это открывает огромные возможности, но создаёт тревогу — не упустить, что ещё возможно на передовой.
Это можно воспринимать как описание эволюции: от точечного автодополнения к массовой одноразовой генерации кода и до тяжёлой артиллерии вроде GPT-5 для самых сложных случаев.
Х
X (formerly Twitter)
Andrej Karpathy (@karpathy) on X
Continuing the journey of optimal LLM-assisted coding experience. In particular, I find that instead of narrowing in on a perfect one thing my usage is increasingly diversifying across a few workflows that I "stitch up" the pros/cons of:
Personally the bread…
Personally the bread…
Forwarded from эйай ньюз
Оказалось Codex CLI теперь включён в подписку ChatGPT
Я как-то не заметил анонса об этом из-за релиза GPT-5, но Codex CLI теперь доступен подписчикам ChatGPT Plus, Pro и Team. Ранее в подписке была доступна лишь веб версия, которая сильно проигрывала по юзабельности и качеству кода чуть ли не всем конкурентам. Лимиты сбрасываются каждые пять часов и есть общий лимит, который сбрасывается раз в неделю. В туле доступна GPT-5 и можно регулировать уровень ризонинга. Уровень Codex как CLI инструмента не дотягивает до Claude Code, но, судя по отзывам, качество работы которую делает Codex — лучше.
Я уже попробовал. Удобно всякие скрипты писать и манипулировать файлами, не вылезая из терминала.
@ai_newz
Я как-то не заметил анонса об этом из-за релиза GPT-5, но Codex CLI теперь доступен подписчикам ChatGPT Plus, Pro и Team. Ранее в подписке была доступна лишь веб версия, которая сильно проигрывала по юзабельности и качеству кода чуть ли не всем конкурентам. Лимиты сбрасываются каждые пять часов и есть общий лимит, который сбрасывается раз в неделю. В туле доступна GPT-5 и можно регулировать уровень ризонинга. Уровень Codex как CLI инструмента не дотягивает до Claude Code, но, судя по отзывам, качество работы которую делает Codex — лучше.
npm install -g @openai/codex
codex
codex -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="high"
Я уже попробовал. Удобно всякие скрипты писать и манипулировать файлами, не вылезая из терминала.
@ai_newz
Если вы не пробовали генерить видео-прещенатции в NotebookLM, попробуйте, прикольно работает
Forwarded from GPT/ChatGPT/AI Central Александра Горного
NotebookLM теперь генерирует видеообзоры на русском языке
Google добавил в NotebookLM поддержку 80 языков, в том числе русского. Инструмент позволяет пользователям превращать свои заметки, PDF и картинки в видеопрезентации.
Попробовать можно тут: https://notebooklm.google/
Google добавил в NotebookLM поддержку 80 языков, в том числе русского. Инструмент позволяет пользователям превращать свои заметки, PDF и картинки в видеопрезентации.
Попробовать можно тут: https://notebooklm.google/
Forwarded from Нейродвиж
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Нейродвиж
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from 42 секунды
Bloomberg: Perplexity предлагает издателям получать долю от дохода, который приносят их статьи
– Perplexity выделил $42,5 млн для своей новой программы
– Деньги будут распределять среди участников программы
– ИИ сделает интернет лучше, но издателям «надо платить»
– Раньше медиа полагались лишь на веб-трафик, клики и др.
– Perplexity считает традиционную модель «устаревшей»
– Стартап намерен создать новый стандарт компенсаций
– Издатели будут зарабатывать благодаря своему контенту
– Речь про показ контента через браузер Comet, поиск и др.
– Средства для выплат поступают из доходов от Comet Plus
– Новый уровень подписки для браузера Comet стоит $5/мес.
– Подписка дает отобранный контент от издателей и др.
– Издатели будут получать 80% дохода, остальные – Perplexity
– Какие издатели стали участником программы пока неясно
@ftsec
– Perplexity выделил $42,5 млн для своей новой программы
– Деньги будут распределять среди участников программы
– ИИ сделает интернет лучше, но издателям «надо платить»
– Раньше медиа полагались лишь на веб-трафик, клики и др.
– Perplexity считает традиционную модель «устаревшей»
– Стартап намерен создать новый стандарт компенсаций
– Издатели будут зарабатывать благодаря своему контенту
– Речь про показ контента через браузер Comet, поиск и др.
– Средства для выплат поступают из доходов от Comet Plus
– Новый уровень подписки для браузера Comet стоит $5/мес.
– Подписка дает отобранный контент от издателей и др.
– Издатели будут получать 80% дохода, остальные – Perplexity
– Какие издатели стали участником программы пока неясно
@ftsec