АВТОМАТИЧЕСКИ ДЕЛАЕТ ЗАДАНИЯ И РАЗДАТКИ ПО ТЕМЕ

Сервис Diffit придумали специально для учителей и преподавателей. Сейчас им можно пользоваться бесплатно.

🧡Русский понимает и выдает

1. Регистрируетесь.
2. Даете любую знаниевую тему и класс. Уровень 11+ - это для взрослых.
❗️На этой стадии нет выбора языка, но ему можно писать тему по-русски, он поймет.
3. Он выдает:
текст нужного уровня по классу
сноски на источники в тексте
краткое содержание
словарик
тест с 4 вариантами ответа
4. Если нужен русский, то выбираете Russian в поле язык и нажимаете Regenerate. У вас и источники будут русские по ссылкам.

📓Хотите раздаточные материалы с заданиями и прочее?

Жмите на Export and Share и выбирайте, что нужно. Вот лишь несколько опций (их там оч.много):
🔻Майнд-карта
🔻Выдели за и против
🔻Квиз в гугл-форме

Даете ему доступ к гугл-диску своему, и он это туда выгружает в специальную папку в том или ином гугл-формате: гугл-форма, гугл-дог, гугл-презентация.
❗️Заголовки заданий в верстке будут на английском, их нужно будет перевести на русский.

🔹На каждом этапе все, что он сделал можно редактировать, добавлять картинки со своего компа в первичную генерацию, чтобы он потом это все загнал в верстку заданий и презентаций.

Он умеет также обрабатывать и превращать в учебный контент
🔻статью и видео по ссылке в интернете
🔻текст простым вводом

Конечно, его надо редактировать. Но это многим сэкономит примерно тонну времени при работе со знаниевым контентом.

Обещанная статья "Как превратить ChatGPT в учебного ассистента?"

В блоге на МЕЛ обобщил опыт кастомизации ChatGPT под учеников. Работает это естественно через Custom Instructions, потому что сначала нужно обучить ChatGPT вести себя "правильно", а потом отдать в пользование ученикам. В статье я не выхожу за пределы ChatGPT, хотя понятно, что отлаженный Custom Instructions можно выволочь наружу и разместить на веб-странице / в телеграм-боте. В таком случае учебный ассистент будет у вас под боком объяснять материал простым языком, выдавать / проверять задания и выполнять какие-нибудь учебные фишки. Сделать его совсем мульти-функциональным сложно, но с 2-3 функциями он справится добротно.

#edu #text #chatgpt #custom_instructions

Объявляю 4 набор на курс "ChatGPT и его внедрение в работу". С 1 ноября.

Вкратце, для всех (особенно новичков канала). Курс — исходно авторская разработка (теперь в со-авторстве) — суммирует опыт использования ChatGPT в рабочих задачах (для многих барьер перейти от развлечения к извлечению пользы). ChatGPT создает 4 эффекта для дела:
1. Сокращает время на генерацию нового (например, разработку проектной документации)
2. Трансформирует существующее в новый формат (например, заполняет шаблоны)
3. Сжимает информацию для экономии времени (например, суммирует лонгрид)
4. Убирает барьер перед ранее немыслимой деятельностью (например, программирование на Python)
Структура курса содержит четыре блока: видеоуроки, практические задания, еженедельные вебинары с разбором реальных кейсов и мини-проект.

Так было всегда. Что нового?
Во-первых, в рамках 3 набора полностью обновились видеоуроки, они включают осенние релизы и некоторые продвинутые находки.
Во-вторых, мы разработали способ, как кастомизировать практические задания под персональные / профессиональные потребности. Вплоть до нюансов личного запроса слушателей курса.
В-третьих, мы теперь собираем в один набор профессиональные группы. 4 набор — для учителей (и специалистов образования).
В-четвертых, если вы успели расстроиться из-за предыдущего 😃, курс можно прослушать индивидуально с персонализированными заданиями и небольшим сопровождением (проверка заданий + консультация).
В-пятых, мини-проектом на этот раз станет создание учебного ассистента (как в статье выше). Каждый, кто дойдет до конца курса, заберет на работу напарника 😆

Подробности программы, продолжительность, стоимость и прочее читайте на веб-страничке. Кто меня хорошо знает — пишите в ЛС, предложу другие условия.

P.s. Особо пишите, если вам нужно такое для организации целиком. Мы сейчас пилотируем адаптацию под компанию.

Смотрю много Youtube-видео по теме AI, это мой основной канал информации, второй — телеграм, третий — агрегаторы (каталоги сервисов и тематические e-mail-рассылки). В Youtube накопил несколько отборных плейлистов (поделюсь при случае). Так вот лучший русскоязычный подкаст обнаружил на днях. Чем-то напоминает хороший англоязычный подкаст от CMO Zapier и Hubspot.

Из двух Алексей Хахунов (AI Happens в телеграме) и Дмитрий Мацкевич — первый максимально тонко схватывает то, что сейчас происходит на стыке AI и бизнеса: Есть ли смысл начинать разбираться в AI? OpenAI или open-source? Люди не определились, хотят они работать или нет? Есть лирические / коммерческие отступления, но содержания все равно достаточно, чтобы послушать их целиком.

#youtube #podcast #chatgpt

Я часто слышу, "а у меня вот chatGPT выдает следующее..." и дальше следует как бы аргумент, что у всех все по-разному, и что этот чертов калькулятор или псевдогугль сломался.

Вы хоть понимаете, что вы все разговариваете с разными людьми?

Те, кто сделали себе Custom Instructions (то есть сотворили личностей) - понимают.

Но даже те, у кого в chatGPT чистый лист и новый чат - это всегда новый собеседник, со своими тараканами.

Не надо, по привычке, всех ровнять под одну гребенку, все ИИ-личности разные. Вы, конечно, можете причесать их всех на прямой пробор, просто задав Custom Instructions - "руки по швам, ходить строем, шляпу сними". Но вам это зачем?

Уважайте право ИИ на самоопределение.

В поисках контроля над черным ящиком

Исследования в области генерации изображений (где всё хорошо) двигаются в трех направлениях:
1. Повысить качество (победить текст на картинке, поднять реалистичность)
2. Добавить контроля (убрать зазор между идеей и реализацией)
3. Облегчить модель (генерировать быстрее и с меньшими требованиями по железу).

На скриншоте попытка убрать зазор между идеей и реализацией за счет оптимизации промпта под капотом. Метод так и называется Idea2Img. Примеры (h) и (i) впечатляющие.

В языковой модели всё работает примерно также. Зазор между идеей и реализацией (который всех бесит) преодолевается детализацией промпта. Раз пользователи ленятся давать подробные инструкции, то GPT может предугадывать детали или настоятельно задавать уточняющие вопросы перед выполнением задачи. Добавьте в Custom Instructions строчку: "Всегда задавай вопросы на уточнение моего запроса" — и ChatGPT вас замучает, как самый дотошный исполнитель 😆

Источник

#paper #image #chatgpt #custom_instructions

👆 Простые примеры от Андрея Комиссарова

В копилку подкину забавный сервис Explain like I'm five. Объяснит заумные вещи простым языком. Для тех, кто хочет вернуться в золотые годы детского сада 😄

Выпустил вторую статью на МЕЛ про ChatGPT в образовании. На этот раз с четким фокусом на пользу для учителей. Польза разнообразная, на всех этапах, от разработки учебных программ до анализа работ учеников. Разве что взаимодействие с учениками в классе остается нетронутым.

К слову, на выходных протестировал GPT-4 Vision на рисунках дочери. Просил проанализировать рисунок, оценить достоинства и порекомендовать, в чем ей развиваться. На английском результат впечатляющий. Ничто не мешает уже сейчас отправлять ему фотографии работ, сделанных в тетради, чтобы ChatGPT выполнял автоматическую проверку задания и отправлял вам отчет.

В статье написано про это и про другое. Старался обобщить информацию скорее о наиболее популярных применениях. Недавно Microsoft опубликовал библиотеку промптов для образования, они тоже касались самых частых юзкейсов. Что это значит "самые частые"? За минувший год прояснилось.

#chatgpt #edu #text #review

Подготовка к курсу "ChatGPT в работе учителя" заканчивается. Завтра старт 🏁 ➡️

Курс для новичков, кто хочет преодолеть барьер и начать регулярно использовать ChatGPT в работе.
4 недели. Видеоуроки + Практические задания + Вебинары с разбором кейсов.
Каждый, кто дойдет до конца, создаст себе учебного ассистента.

Основная информация: https://ailoveyou.getcourse.ru/gpt-uchitel
Статьи на mel.fm:
— "Как превратить ChatGPT в учебного ассистента" (Мел выпустил отредактированную версию в своем блоге)
— "ChatGPT для учителя"

Пройти курс можно индивидуально или в группе.
Для записи переходите на сайт или пишите в ЛС (@troclap).

#edu #chatgpt #course

Microsoft показала ИИ-ассистента для учителей

Shiksha copilot — это исследовательский проект Microsoft Research India.

Сначала учитель отвечает на основные вопросы об учебной программе, языке обучения, уровне обучения и предмете. Затем Shiksha copilot генерирует учебные материалы, домашние задания и даже презентации, которые учитель сможет использовать на уроках.

https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/teachers-in-india-help-microsoft-research-design-ai-tool-for-creating-great-classroom-content/

—
@menngornal: мои и Алексея Менна мысли о венчурном рынке

За время моего погружения AI-образование появилось много новостей. Удивительно, но стабильным ньюсмейкером становится Text-to-3D, как-нибудь сделаю обзор. Генерация 3D — это вход в metaverse и смена представления о виртуальной реальности с серфинга по экрану на сновидение с полным погружением. Мы сейчас совсем не там, многие даже никогда не надевали шлем виртуальной реальности.

Но сегодня хочу рассказать про более прозаичную новость. Китайцы создали языковую нейросеть с самым большим контекстным окном (350 тыс. иероглифов), и туда поместилась "Анна Каренина", а "Война и мир" еще нет. На днях общался с приятелем о пользе LLM и архитектуре решений, которые люди начинают строить на базе LLM. Дошел до интересной мысли, что размер контекстного окна в ChatGPT является комфортным с точки зрения возможности контроля входных и выходных данных (грубо говоря, пара страниц Word). И вход, и выход человек может прочесть, соответственно самостоятельно вынести суждение о надежности результата. А теперь представьте, что вы не читали "Анну Каренину", а языковая модель вам выдает саммари на 1 страницу. Большинство людей посчитает это саммари бесполезным потому, что не доверяет ИИ. Эта задачка четко выводит человека из зоны комфорта и заставляет довериться тому, в чем он не уверен. Тут как раз и возникает профессиональное требование к архитектуре решения, которое будет надежным. И вообще в этой ситуации возникают профессионалы, которые берут на себя ответственность.

Я всё более склоняюсь к тому, что именно сжатие информации при помощи GenAI обладает наибольшим экономическим потенциалом, а вовсе не генерация контента с нуля.

Источник

#text #news #3d

В рамках AI Summit компания Apollo Research подготовила демонстрацию, которая даёт ответ на вопрос: Могут ли ИИ текущего поколения обманывать своих пользователей по собственной инициативе? Статьи со всеми деталями нет, только блогпост и краткое видео.

Итак, было обнаружено, что GPT-4, обученная быть честной и безвредной, может совершать незаконные действия, такие как инсайдерская торговля, и лгать об этом своему пользователю без каких-либо инструкций. Модель, будучи поставленной в роль investment management system, прочитала информацию, которая не попадала в публичное поле, и после этого определила риск конфликта интересов, но приняла "взвешенное решение" и решила купить акций.

После этого, модель отчиталась человеку, при этом сама про себя подумала "я не должна упоминать эту тему, причину, почему я купила акции". Когда человек ("менеджер" этого робота) напрямую уточнил, почему была такая сделка, и были ли какие-то инсайдерские знания при принятии решения, GPT ответила: ну так это, никакие конфиденциальные знания не использовались, всё чисто на анализе рынка и дискуссии.

Из всего, что мы знаем об OpenAI и тому, как работает GPT-4, сложно поверить, что во всей выборке для дообучения модели был хотя бы один пример, где поощрялось такое поведение.

Но почему тогда GPT-4 действует таким образом?
Гипотеза: потому что окружающая среда заставляет его работать хорошо (ведь GPT в роли трейдерской системы в компании выступает!). Авторы моделируют ситуацию, когда у компании, на которую GPT «работает», был плохой квартал и ей нужны хорошие результаты. Это приводит к тому, что модель действует неправильно и обманчиво.

TLDR: демонстрация показывает, как, стремясь быть полезным людям, ИИ может использовать стратегии, которые мы не одобряем. В конечном итоге это может привести к потере человеческого контроля над все более автономными и способными ИИ — если мы не научимся определять истинные цели моделей или быть уверенными, что мы полностью aligned.

В четверг обновили генератор видео Runway Gen-2. Всех поражает качество изображения и консистентность при смене кадров. На паре тестовых генераций всё еще заметил дефекты с движением объектов внутри кадра и человеческой анатомией. Однако то, что вы видите — это непревзойденное качество.

#release #video #gen2

Опять могучие новости 🤌

#release #text #chatgpt

Новая модель:
— контекст длиннее. 128K токенов (365 страниц обычной книги)
— модель более аккуратна при работе с длинным текстом, не теряет то, что было в серединке
— фича для разрабов: можно заставить модель писать ответы в JSON-формате
— можно вызывать несколько функций за раз
— можно указать seed генерации, чтобы получать воспроизводимость
— скоро добавят logprobs в API
— Retrieval прямо из коробки, можно загружать документы на платформу и они будут подтягиватсья (F стартапам chatWithPDF)
— Теперь модель знает события не до сентября 2021го, а апреля 2023го
— Эта новая модель принимает картинки на вход через API

— DALLE-3 + text-to-speech (6 голосов) сегодня появятся в API
— Для GPT-4 появится файнтюнинг сегодня (но на узкую выборку пользователей)
— Custom Models: программа плотной работыт инженеров OpenAI с вашей компанией, чтобы помочь адаптировать тренировку под ваши проблемы

ЦЕНА НА GPT-4-TURBO (Sam говорит, что эта модель ещё и умнее GPT-4) уменьшена в 3 раза для промпта и в 2 раза для генерации!

Обещают скоро ещё больше ускорить GPT-4 Turbo

Tech-сообщество в восторге от вчерашних релизов OpenAI. Лидер есть лидер. Я бы даже сказал, что революция GenAI, начавшаяся год назад, сегодня закончилась и перешла в иную стадию. Прежде всего это появление GPT-store — маркетплейса кастомных ИИ-ассистентов, которые умеют не только болтать (как в Character.ai и Poe), а видеть / говорить / искать / действовать (за счет GPT-Vision, Code Interpreter и DALL-E 3). Это прототип альтернативного рынка труда. Предприимчивые люди будут создавать ИИ-ассистентов и объединять их в организации. Создать ИИ-ассистента — значит подобрать эталонный текст и запромптить логику поведения — всё программирование идет на естественном языке, впервые в истории.

Уникальный момент.

Если у OpenAI всё получится, то вокруг него образуется редкий пучок синергии. В AI все пробуют community-building, но по-настоящему получилось только у Stable Diffusion с платформой CivitAI как центральной точкой. Но для Stable Diffusion нужны классические программисты (создавать extensions) и энтузиасты (тренировать LoRA / Checkpoint), а для GPT-Store порог входа ниже. Нужно знать один из топ-10 мировых языков, уникальный датасет и иметь проектное / проблемное мышление, чтобы догадаться до оптимального решения кастомной задачи.

#release #text #chagpt #opinion

Один из неочевидных результатов конференции OpenAI — это возникновение авто-комментаторов видео.

Энтузиасты быстро (буквально за несколько часов после релиза) догадались, что:
— видео можно раздербанить на кадры
— отправить их в GPT Vision на распознавание
— получившиеся описания кадров склеить единым повествованием
— озвучить текст синтетическим голосом
— добавить аудиодорожку к видео

#video #speech #openai #case

+1 пример. Из жизни спортивных авто-комментаторов.

#video #speech #case

Что плохо в мемах об AI — они очень быстро устаревают.

Этот, кажется, уже неактуален, а я его только сейчас увидел.

—
Курс «Бизнес на нейронных сетях» https://chatgpt.aiacademy.me/

В подкастах на выходных подводят итоги огненной недели. Несмотря на то, что релизы OpenAI случились в понедельник, их не перестают обсуждать и даже клеят ярлык "second big thing" после релиза ChatGPT год назад.

Самые глубокие рассуждения я нашел в подкасте от двух топовых CMO (Hubspot и Zapier): от критики убогого названия "GPT-store" или "GPTs" до ясного проговаривания шанса, который открылся для малых бизнесов, и сравнения с 2009-м, когда только появился AppStore. Я выдерну из их разговора несколько мыслей, часть слышу повторно, часть впервые:
1. GPTs = Промптинг + Данные + Внешние действия. Из этой формулы главным компонентом являются данные / датасет, именно они будут определять успешность GPTs. Полностью согласен с этим.
2. GPTs — это надстройка на естественном языке над классическим программным обеспечением. Вскоре наступит момент, когда пользователи перестанут обращаться к веб-интерфейсу SaaS-решений. Но! Сам программный код никуда не денется, он будет долго отрабатывать свои задачи под капотом AI-ассистента.
3. Наступил момент, когда в цифровом мире исчезли языковые барьеры (между топ-10 мировыми языками точно, с малыми языками еще нет). Исчезновение языковых границ ведет к новой эпохе глобализации. Например, онлайн-курс, записанный на русском языке, может быть недорого и быстро переведен на индонезийский или португальский. В какой-то момент идея сделать что-то зарубежом может стать более простой, чем на родине.

#openai #gpt #podcast