Сегодня стартует очередная наша третья публичная AI-лаборатория. Начиная наши лабы, мы никогда не знаем, какие технологии станут доступны. Поэтому обучать только технологиям точно нет смысла.
В очередной раз эта идея подвтердилась — вчера череда AI-прорывов этого года продолжилась.
Компания Anthropic анонсировала новую версию своей языковой модели Claude 3, которая по большинству бенчмарков обходит все существующие языковые модели, включая последнюю версию ChatGPT-4 и Gemini. Модель мультимодальна, то есть может работать с графическими данными. Нам всегда нравился Claude за большое окно (200 тысяч токенов во второй версии), для ряда задач он был и остаётся куда лучше ChatGPT.
Посмотрите на официальном Ютуб-канале демо самой интеллектуальной системы в мире: модель выполняет финансовый анализ, запуская для этого автономных суб-агентов, или помогает искать релевантный контент в тысячах сканов.
Claude напрямую не доступен в Европе (если есть препятствия для развития ИИ, так это регулирование), но в Poe.com по подписке доступна одна из версий. На картинке (ниже) общаюсь с Claude 3 про видео канала AI Explained, обсуждающее достоинства новой модели. Модель сама сходила в интернет за субтитрами, проанализировала контент, а на второй картинке помогает мне пройти квиз по контенту видео.
Любопытно, что Anthropic достигли этих показателей раньше конкурентов, но не публиковали новую версию до анонса Gemini Pro 1.5, чтобы не ускорять прогресс, так как этические ценности для них первичнее.
В очередной раз эта идея подвтердилась — вчера череда AI-прорывов этого года продолжилась.
Компания Anthropic анонсировала новую версию своей языковой модели Claude 3, которая по большинству бенчмарков обходит все существующие языковые модели, включая последнюю версию ChatGPT-4 и Gemini. Модель мультимодальна, то есть может работать с графическими данными. Нам всегда нравился Claude за большое окно (200 тысяч токенов во второй версии), для ряда задач он был и остаётся куда лучше ChatGPT.
Посмотрите на официальном Ютуб-канале демо самой интеллектуальной системы в мире: модель выполняет финансовый анализ, запуская для этого автономных суб-агентов, или помогает искать релевантный контент в тысячах сканов.
Claude напрямую не доступен в Европе (если есть препятствия для развития ИИ, так это регулирование), но в Poe.com по подписке доступна одна из версий. На картинке (ниже) общаюсь с Claude 3 про видео канала AI Explained, обсуждающее достоинства новой модели. Модель сама сходила в интернет за субтитрами, проанализировала контент, а на второй картинке помогает мне пройти квиз по контенту видео.
Любопытно, что Anthropic достигли этих показателей раньше конкурентов, но не публиковали новую версию до анонса Gemini Pro 1.5, чтобы не ускорять прогресс, так как этические ценности для них первичнее.
aimindset on Notion
AI Mindset III | Notion
$batch^3$
🔥7👾2
Длинный хвост AI мышления
#thoughts #interfaces #will
Говоря про AI mindset, важно понимать это не только про навык технического владения AI-инструментом. Здесь ключевое значение имеет понимание перспектив и траекторий, которые могут влиять на рынок и, в частности, на тебя.
Уже почти десятилетие мы ведем свои личные хранилища знаний в Obsidian, Notion, Brain, при этом стараясь придерживаться определенной структуры и качества инпута. Впрочем, со временем эти структуры эволюционируют, а приватные инструменты уходят с рынка, забирая с собой наши хранилища... Даже Open Source продукты и локальные Markdown файлы хоть и дают какое-то чувства контроля над информацией, но не добавляют ясности в организации этого процесса. Единственное, что остается неизменным, — это необходимость пропускать определенный объем информации через собственное мышление перед ее сохранением... иначе это теряет смысл.
Меня все чаще нагоняет длинный хвост принятых информационных решений, когда сталкиваешься с людьми из прошлого, с которыми когда-то обсуждали тот или иной shortcut, автоматизацию или инструмент ведения задач. Что-то из этого прижилось и догнало уже в новом, AI-сгенерированном мире, будь то через новый проект или чашку кофе. Похожая ситуация происходит и на личном уровне, когда давно настроенный поток сохранения мыслей продолжает работать (иногда даже не понятно как) и начинает вдруг приносить дополнительную ценность при подключении к нему AI-помощника.
AI снижает требования к качеству входящей информации, но не отменяет необходимость ее обработки и понимания. Принцип "garbage in, garbage out" в новом мире преобразуется в
Meaningful Garbage IN >> Insight OUT
Теперь недостаточно обработанные данные не обязательно приводят к плохим результатам. Даже неструктурированная или на первый взгляд поверхностная информация может трансформироваться в ценные инсайты благодаря AI. Возвращаясь к метафоре с отношениями — мы не всегда осознаем, к чему приведет наш контакт с другим человеком. Однако, делая этот контакт meaningful, мы контрибьютим в общее сознание, даже если не всегда можем это заметить.
🖤 Alex P
#thoughts #interfaces #will
Говоря про AI mindset, важно понимать это не только про навык технического владения AI-инструментом. Здесь ключевое значение имеет понимание перспектив и траекторий, которые могут влиять на рынок и, в частности, на тебя.
Уже почти десятилетие мы ведем свои личные хранилища знаний в Obsidian, Notion, Brain, при этом стараясь придерживаться определенной структуры и качества инпута. Впрочем, со временем эти структуры эволюционируют, а приватные инструменты уходят с рынка, забирая с собой наши хранилища... Даже Open Source продукты и локальные Markdown файлы хоть и дают какое-то чувства контроля над информацией, но не добавляют ясности в организации этого процесса. Единственное, что остается неизменным, — это необходимость пропускать определенный объем информации через собственное мышление перед ее сохранением... иначе это теряет смысл.
Меня все чаще нагоняет длинный хвост принятых информационных решений, когда сталкиваешься с людьми из прошлого, с которыми когда-то обсуждали тот или иной shortcut, автоматизацию или инструмент ведения задач. Что-то из этого прижилось и догнало уже в новом, AI-сгенерированном мире, будь то через новый проект или чашку кофе. Похожая ситуация происходит и на личном уровне, когда давно настроенный поток сохранения мыслей продолжает работать (иногда даже не понятно как) и начинает вдруг приносить дополнительную ценность при подключении к нему AI-помощника.
AI снижает требования к качеству входящей информации, но не отменяет необходимость ее обработки и понимания. Принцип "garbage in, garbage out" в новом мире преобразуется в
Meaningful Garbage IN >> Insight OUT
Теперь недостаточно обработанные данные не обязательно приводят к плохим результатам. Даже неструктурированная или на первый взгляд поверхностная информация может трансформироваться в ценные инсайты благодаря AI. Возвращаясь к метафоре с отношениями — мы не всегда осознаем, к чему приведет наш контакт с другим человеком. Однако, делая этот контакт meaningful, мы контрибьютим в общее сознание, даже если не всегда можем это заметить.
🖤 Alex P
🔥12❤1
МультимодЕльность
(не путать с модальностью)
#interfaces
в последнее время в развитии AI-интерфейсов наметился интересный тренд – возможность вызывать разные модели/инструкции в одном чате без потери контекста. Т.е. это использовать в одном чате сразу несколько моделей, каждая из которых оптимизирована под определенную задачу.
вчера в Poe (агрегаторе LLM от Quora) добавили мультибот-чаты, где в одном чате можно общаться сразу с несколькими AI. Cейчас, скажем, можно обработать большой массив текста, через Claude 3 Opus 200k, а потом накинуть на него своего кастомного ассистента обученного на ваших текстах, который перепишет текст в вашем стиле... и закончить все это визуализацией на какой-нибудь графической диффузионной модели. По сути это возможность собрать себе облако ассистентов и перенаправлять задачи от одного к другому в рамках одного чата.
в любой момент можно позвать нужного бота в чат, поставив @его_имя.
через функцию compare Poe сам подсказывает, какие LLM могут дать хороший ответ на ваш вопрос, и предлагает переделать ответ от другой модели, опять же не теряя контекста чата. Правда, пока не понятно, какой и как именно объем предыдущего контекста передается в модель с меньшим контекстным окном. Будем следить за развитием этой идеи, но уже сейчас это выглядит очень круто и сильно меняет workflow.
похожая возможность, но в рамках одной LLM, уже пару месяцев есть в ChatGPT, где можно вызывать разные custom GPT из одного диалога через тот же @ mention custom GPT.
🖤 Alex P
#interfaces
в последнее время в развитии AI-интерфейсов наметился интересный тренд – возможность вызывать разные модели/инструкции в одном чате без потери контекста. Т.е. это использовать в одном чате сразу несколько моделей, каждая из которых оптимизирована под определенную задачу.
вчера в Poe (агрегаторе LLM от Quora) добавили мультибот-чаты, где в одном чате можно общаться сразу с несколькими AI. Cейчас, скажем, можно обработать большой массив текста, через Claude 3 Opus 200k, а потом накинуть на него своего кастомного ассистента обученного на ваших текстах, который перепишет текст в вашем стиле... и закончить все это визуализацией на какой-нибудь графической диффузионной модели. По сути это возможность собрать себе облако ассистентов и перенаправлять задачи от одного к другому в рамках одного чата.
в любой момент можно позвать нужного бота в чат, поставив @его_имя.
через функцию compare Poe сам подсказывает, какие LLM могут дать хороший ответ на ваш вопрос, и предлагает переделать ответ от другой модели, опять же не теряя контекста чата. Правда, пока не понятно, какой и как именно объем предыдущего контекста передается в модель с меньшим контекстным окном. Будем следить за развитием этой идеи, но уже сейчас это выглядит очень круто и сильно меняет workflow.
похожая возможность, но в рамках одной LLM, уже пару месяцев есть в ChatGPT, где можно вызывать разные custom GPT из одного диалога через тот же @ mention custom GPT.
🖤 Alex P
🔥7❤3
От хаоса к инсайтам: Obsidian, AI и коллективный разум сообществ
#thoughts #Obsidian
В эпоху информационного изобилия и не побоюсь этого слова information chaos, управление знаниями становится критически важным навыком. Несколько лет назад мы с Глебом начали исследовать эту область, создавая сообщества и лаборатории. Ключевым инструментом для нас стал Obsidian - мощная и гибкая платформа для создания персональной базы знаний. Однако вопрос эффективного использования этого инструмента оставался открытым. Как структурировать информацию? Как и чем наполнять базу? Как извлекать максимальную ценность из накопленных знаний... и для чего вообще это нужно?
Ситуация начала проясняться с появлением AI-ассистентов. Это позволило нам переосмыслить подход к управлению знаниями. Сейчас в Obsidian экосистеме, как и во многих других, активно развиваются плагины и copilots, которые позволяют интегрировать твою базу знаний с AI. Но даже в таком случае не всегда понятно что с этим делать. Да, в таком случае у нас отпала необходимость сильно структурировать информацию на входе (именно здесь ломается большинство попыток освоить подобные инструменты). Но проблема в input (способе ввода первичной информации) все равно осталась.
Теперь стало возможным интегрировать неструктурированную информацию из различных источников (чаты, почта, календари) и связывать ее с уже накопленной базой знаний at scales. То есть задача сейчас скорее принять отсутствие необходимости структурировать input и понять задачу своего output.
#thoughts #Obsidian
В эпоху информационного изобилия и не побоюсь этого слова information chaos, управление знаниями становится критически важным навыком. Несколько лет назад мы с Глебом начали исследовать эту область, создавая сообщества и лаборатории. Ключевым инструментом для нас стал Obsidian - мощная и гибкая платформа для создания персональной базы знаний. Однако вопрос эффективного использования этого инструмента оставался открытым. Как структурировать информацию? Как и чем наполнять базу? Как извлекать максимальную ценность из накопленных знаний... и для чего вообще это нужно?
Ситуация начала проясняться с появлением AI-ассистентов. Это позволило нам переосмыслить подход к управлению знаниями. Сейчас в Obsidian экосистеме, как и во многих других, активно развиваются плагины и copilots, которые позволяют интегрировать твою базу знаний с AI. Но даже в таком случае не всегда понятно что с этим делать. Да, в таком случае у нас отпала необходимость сильно структурировать информацию на входе (именно здесь ломается большинство попыток освоить подобные инструменты). Но проблема в input (способе ввода первичной информации) все равно осталась.
Теперь стало возможным интегрировать неструктурированную информацию из различных источников (чаты, почта, календари) и связывать ее с уже накопленной базой знаний at scales. То есть задача сейчас скорее принять отсутствие необходимости структурировать input и понять задачу своего output.
🔥12❤2
Недавний кейс из нашего сообщества прекрасно иллюстрирует ценность такого подхода.
Кейс:
E.G. – специалист в области healthcare, столкнулась с проблемой управления большим объемом информации о своих клиентах. Ей было непонятно, как связать эти данные со своей базой знаний в Obsidian и выстроить ее структуру. Обычно мы бы начали описывать примеры своих реализаций и советовать плагины, но на нормальный ответ уходит много времени.
Подход:
- Выгрузить историю переписки из чата сообщества в HTPM (через Telegram Lite)
- С помощью ChatGPT конвертировать в Markdown и добавить полученный файл в Obsidian, связав его с существующей базой знаний.
- Используя плагин Smart Connections, сформулировать ответ, учитывающий контекст всей моей базы знаний и ее структуру.
Промпт для Smart Connection:
Результат:
[Сгенерированный ответ с рекомендациями по структуре]
Конечно это лишь пример структуры которую можно использовать, но он уже дает персональный контекст, основанный на моей базе знаний из 3000+ заметок и опирается на реальный кейс и учитывает контекст человека и понятные термины и наших курсов.
Качество input сейчас не так важно. Но способность и возможность увязывать это в рамках одной системы открывает много возможностей. Я хочу делиться своей базой знаний, но я хочу делать это под конкретный запрос, где моя структура знаний может быть ценна и для других. Интеграция Obsidian, AI-инструментов и коллективного разума сообществ открывает новые возможности для создания и обмена знаниями.
I'm excited. Это инструмент, который действительно может менять жизни.
🖤 Alex P
Кейс:
E.G. – специалист в области healthcare, столкнулась с проблемой управления большим объемом информации о своих клиентах. Ей было непонятно, как связать эти данные со своей базой знаний в Obsidian и выстроить ее структуру. Обычно мы бы начали описывать примеры своих реализаций и советовать плагины, но на нормальный ответ уходит много времени.
Подход:
- Выгрузить историю переписки из чата сообщества в HTPM (через Telegram Lite)
- С помощью ChatGPT конвертировать в Markdown и добавить полученный файл в Obsidian, связав его с существующей базой знаний.
- Используя плагин Smart Connections, сформулировать ответ, учитывающий контекст всей моей базы знаний и ее структуру.
Промпт для Smart Connection:
На основании этого запроса в сообществе [[Think&Link Lab Chat History]] от E.G. (name) предложи оптимальную структуру хранилища Obsidian для нее. Используй мои примеры из моего хранилища и темы, обсуждаемые на наших лабораториях [[think&link LAB]] , [[Think&Link 2.0]].Результат:
[Сгенерированный ответ с рекомендациями по структуре]
Конечно это лишь пример структуры которую можно использовать, но он уже дает персональный контекст, основанный на моей базе знаний из 3000+ заметок и опирается на реальный кейс и учитывает контекст человека и понятные термины и наших курсов.
Качество input сейчас не так важно. Но способность и возможность увязывать это в рамках одной системы открывает много возможностей. Я хочу делиться своей базой знаний, но я хочу делать это под конкретный запрос, где моя структура знаний может быть ценна и для других. Интеграция Obsidian, AI-инструментов и коллективного разума сообществ открывает новые возможности для создания и обмена знаниями.
I'm excited. Это инструмент, который действительно может менять жизни.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11🌚4❤2👾2
the Future of Search
#interfaces #mindset
Готовясь к очередному занятию лаборатории, я погрузился в привычный ритуал поиска информации. Но на этот раз что-то изменилось. Видимо, наши разговоры о mindset и новых подходах к работе с информацией не прошли даром, и вместо привычного гугления я обратился к AI поиску. И тут уже есть о чем поговорить.
Рынок поиска сейчас невероятно динамичен. OpenAI, верная своему стилю "анонсировать сегодня, выпустить когда-нибудь", заявила о SearchGPT. Microsoft внедрил поиск в своей барузер и даже потенциально в свое железо с Copilot + PC. Google, удерживающий около 92% рынка поиска, на последней I/O 2024 представил свои AI Overviews, но опять же без реальных дат. Гигант уже не чувствует себя таким "lucky", как обещала его легендарная кнопка. Приход AI и новых игроков заставляет Google переосмысливать свой revenue stream, и это только начало.
А помните, как выглядела главная страница Yahoo? Поисковая строка была погребенная под слоями рекламы. Новые системы поиска обещают более чистый и интуитивный интерфейс. С развитием мультимодального поиска, интегрирующего текст, голос и изображения, мы, возможно, вообще забудем, как выглядит традиционная поисковая строка.
Интересно наблюдать, как поиск перестает быть отдельной сущностью и интегрируется в различные платформы и приложения. Встроенный (вертикальный) поиск становится нормой, размывая границы между поисковиком и остальным цифровым опытом. Consensus.app меняет поиск научных статей, Arc Search встраивает продвинутый поиск прямо в браузер. Интеллектуальные чатботы на сайтах становятся de facto поисковиками по контенту, а сложные продукты внедряют AI-поиск по своей документации.
Строка поиска или командная палета сейчас по дефолту встроена в любой современный инструмент. ⌘+T и я уже ищу по всем вкладкам Arc или функциям RayCast... дополнительное нажатие ⇧(shift) переведет этот запрос в Google, ⇥(tab) сделает запрос к выбранной LLM. Это не говоря уже про небольшие продукты которые внедряю AI поиск в браузер, Obsidian и другие продукты.
Экономика поиска тоже меняется. Perplexity запустила программу разделения доходов с издателями, и это может серьезно повлиять на медиа-индустрию. Представьте, как изменится подход к созданию контента, если за каждое его использование в поисковых результатах издатель будет получать компенсацию. Это так называемая экономика "нулевого клика", где фокус смещается на actionable информацию, а не воронку проплаченных переходов.
В этом новом мире поиска мы не просто ищем информацию – мы вступаем в диалог с ней. Но готовы ли мы к этому разговору? Можно проверить уже сейчас позвонив Arc и осознать, что для эффективного общения с современным поиском нужно как минимум уметь четко формулировать мысли.
Поиск перестает быть просто инструментом и становится непрерывным процессом взаимодействия с информационным пространством. И в этом новом мире наша человеческая способность связывать неочевидное и создавать новые смыслы становится еще более ценной. Ведь как бы ни развивались технологии поиска, именно наша способность задавать правильные вопросы и интерпретировать ответы останется ключевым навыком в эпоху AI.
👤 Alex P
#interfaces #mindset
Готовясь к очередному занятию лаборатории, я погрузился в привычный ритуал поиска информации. Но на этот раз что-то изменилось. Видимо, наши разговоры о mindset и новых подходах к работе с информацией не прошли даром, и вместо привычного гугления я обратился к AI поиску. И тут уже есть о чем поговорить.
Рынок поиска сейчас невероятно динамичен. OpenAI, верная своему стилю "анонсировать сегодня, выпустить когда-нибудь", заявила о SearchGPT. Microsoft внедрил поиск в своей барузер и даже потенциально в свое железо с Copilot + PC. Google, удерживающий около 92% рынка поиска, на последней I/O 2024 представил свои AI Overviews, но опять же без реальных дат. Гигант уже не чувствует себя таким "lucky", как обещала его легендарная кнопка. Приход AI и новых игроков заставляет Google переосмысливать свой revenue stream, и это только начало.
А помните, как выглядела главная страница Yahoo? Поисковая строка была погребенная под слоями рекламы. Новые системы поиска обещают более чистый и интуитивный интерфейс. С развитием мультимодального поиска, интегрирующего текст, голос и изображения, мы, возможно, вообще забудем, как выглядит традиционная поисковая строка.
Интересно наблюдать, как поиск перестает быть отдельной сущностью и интегрируется в различные платформы и приложения. Встроенный (вертикальный) поиск становится нормой, размывая границы между поисковиком и остальным цифровым опытом. Consensus.app меняет поиск научных статей, Arc Search встраивает продвинутый поиск прямо в браузер. Интеллектуальные чатботы на сайтах становятся de facto поисковиками по контенту, а сложные продукты внедряют AI-поиск по своей документации.
Строка поиска или командная палета сейчас по дефолту встроена в любой современный инструмент. ⌘+T и я уже ищу по всем вкладкам Arc или функциям RayCast... дополнительное нажатие ⇧(shift) переведет этот запрос в Google, ⇥(tab) сделает запрос к выбранной LLM. Это не говоря уже про небольшие продукты которые внедряю AI поиск в браузер, Obsidian и другие продукты.
Экономика поиска тоже меняется. Perplexity запустила программу разделения доходов с издателями, и это может серьезно повлиять на медиа-индустрию. Представьте, как изменится подход к созданию контента, если за каждое его использование в поисковых результатах издатель будет получать компенсацию. Это так называемая экономика "нулевого клика", где фокус смещается на actionable информацию, а не воронку проплаченных переходов.
В этом новом мире поиска мы не просто ищем информацию – мы вступаем в диалог с ней. Но готовы ли мы к этому разговору? Можно проверить уже сейчас позвонив Arc и осознать, что для эффективного общения с современным поиском нужно как минимум уметь четко формулировать мысли.
Поиск перестает быть просто инструментом и становится непрерывным процессом взаимодействия с информационным пространством. И в этом новом мире наша человеческая способность связывать неочевидное и создавать новые смыслы становится еще более ценной. Ведь как бы ни развивались технологии поиска, именно наша способность задавать правильные вопросы и интерпретировать ответы останется ключевым навыком в эпоху AI.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥25🦄5❤2🌚1
пустота как инновация
#mindset #mindfulness
Мы тут никогда не были про технологии в чистом виде. AI mindset — это не бесконечная погоня за новыми фреймворками или восхищение каждой свежей моделью. Это способ мышления, позволяющий видеть за хайпом реальные возможности и ограничения.
Недавно я устроил себе недельный офлайн-ретрит. Никакого интернета, никаких гаджетов. Только пустота и самоосознание. И это неожиданно напомнило мне о том, как многие подходят к AI-технологиям.
Возьмем Випассану и AI. Обе практики обещают трансформацию: одна — сознания, другая — бизнеса. Люди погружаются в них, часто не понимая зачем. Сидят в тишине 10 дней, страдая от боли или внедряют нейросети, потому что "так надо". Но без четкой цели оба опыта рискуют стать просто модным, но бесполезным упражнением.
Осознанность в технологиях [mindful tech] — это не про использование всех новых моделей и продуктов. Это про понимание, зачем ты что-то делаешь. Или не делаешь... ведь иногда отказ от освоения очередной порции знаний — это более здоровое решение.
Например, зачем нам расти? Просто чтобы вырастить аудиторию до 1000 человек? (кстати, спасибо за это!) Или, чтобы делиться действительно ценными идеями с [[1000 true fans]], формирую в первую очередь для себя самих круг общения, в котором просто интересно жить.
Для того, чтобы увидеть что-то важное, нужно сформировать пустое место для этого. Пустоту. Только в этом утонченном восприятии "нового" можно найти реальную ценность. Не так важно, в каком домене работаем: с технологией или с психикой, с телесными переживаниями или кодом. Это все одно. Для того, чтобы видеть объект clearly нужно убрать лишнее в фон, выбрать на что не нужно тратить столько внимания.
Мир не умер за эту неделю, AGI не случился, и вы ничего не потеряете, пропустив эту статью в телеге, но спасибо что читаете.
До встречи в сентябре, тогда мы вернемся с новыми проектами и программами обучения. А пока — дадим себе время на "пустоту". Кто знает, какие инновации она породит в вашем сознании...
🤖 Alex P
#mindset #mindfulness
Мы тут никогда не были про технологии в чистом виде. AI mindset — это не бесконечная погоня за новыми фреймворками или восхищение каждой свежей моделью. Это способ мышления, позволяющий видеть за хайпом реальные возможности и ограничения.
Недавно я устроил себе недельный офлайн-ретрит. Никакого интернета, никаких гаджетов. Только пустота и самоосознание. И это неожиданно напомнило мне о том, как многие подходят к AI-технологиям.
Возьмем Випассану и AI. Обе практики обещают трансформацию: одна — сознания, другая — бизнеса. Люди погружаются в них, часто не понимая зачем. Сидят в тишине 10 дней, страдая от боли или внедряют нейросети, потому что "так надо". Но без четкой цели оба опыта рискуют стать просто модным, но бесполезным упражнением.
Осознанность в технологиях [mindful tech] — это не про использование всех новых моделей и продуктов. Это про понимание, зачем ты что-то делаешь. Или не делаешь... ведь иногда отказ от освоения очередной порции знаний — это более здоровое решение.
Например, зачем нам расти? Просто чтобы вырастить аудиторию до 1000 человек? (кстати, спасибо за это!) Или, чтобы делиться действительно ценными идеями с [[1000 true fans]], формирую в первую очередь для себя самих круг общения, в котором просто интересно жить.
Для того, чтобы увидеть что-то важное, нужно сформировать пустое место для этого. Пустоту. Только в этом утонченном восприятии "нового" можно найти реальную ценность. Не так важно, в каком домене работаем: с технологией или с психикой, с телесными переживаниями или кодом. Это все одно. Для того, чтобы видеть объект clearly нужно убрать лишнее в фон, выбрать на что не нужно тратить столько внимания.
Мир не умер за эту неделю, AGI не случился, и вы ничего не потеряете, пропустив эту статью в телеге, но спасибо что читаете.
До встречи в сентябре, тогда мы вернемся с новыми проектами и программами обучения. А пока — дадим себе время на "пустоту". Кто знает, какие инновации она породит в вашем сознании...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥33❤9🌚6🦄3
От Notion к Obsidian: переосмысление работы с информацией
#tools
Помните, мы недавно говорили о пустоте как источнике инноваций? Кто бы мог подумать, что эта пустота так скоро постучится к нам в виде ухода Notion с российского рынка. Интересный поворот в мире работы со знаниями. Но будем надеяться это заставит задуматься о том, как мы работаем с информацией и где ее храним....
Что произошло? Notion объявил о прекращении обслуживания пользователей из России
✍️ [note 1]: причины ухода Notion из России
Notion – это мощный и гибкий инструмент для организации информации и совместной работы. Он объединяет в себе функции заметок, баз данных, канбан-досок и вики-страниц. С его помощью можно создавать сложные системы управления проектами, вести личные дневники, организовывать командную работу и многое другое.
Однако у Notion есть и свои ограничения. Как закрытая система, он полностью зависит от облачного хранения. Ниже можно подробнее почитать об основных ограничениях Notion с точки зрения пользователей:
✍️ [note 2]: ограничения Notion
Несмотря на эти недостатки, Notion остается одним из самых популярных инструментов в своей категории. Его уход с российского рынка заставляет многих пользователей искать альтернативы, которые могли бы предложить схожую функциональность, но с большей независимостью и контролем над данными.
На рынке действительно присутствуют альтернативы Notion. Многие из них предлагают интересные функции, некоторые даже обещают локальное хранение данных. Однако большинство остаются закрытыми решениями с ограниченными возможностями настройки. Без специфических инструментов этих платформ ваши данные рискуют превратиться в сухие текстовые файлы.
✍️ [note 3]: обзор альтернатив Notion
В этой ситуации наш выбор – Obsidian. Мы используем его уже несколько лет для личных и рабочих задач. Obsidian предлагает локальное хранение данных в открытом формате Markdown. Это значит, что ваши заметки всегда доступны и читаемы, даже без самого Obsidian. Ключевое преимущество Obsidian – его гибкость. Благодаря системе плагинов, вы можете настроить практически любой аспект работы с информацией: от внешнего вида до сложных функций автоматизации.
Сейчас мы наблюдаем настоящую революцию с AI-плагинами для Obsidian. Они могут значительно изменить рабочий процесс и стиль взаимодействия с информацией. В отличие от Notion AI, которая работает как "черный ящик", в Obsidian вы можете интегрировать различные AI-модели и настраивать их под свои задачи.
Говоря о Notion AI, стоит отметить, что это отличный инструмент для быстрого создания контента, анализа данных и автоматизации рутинных задач. Он может писать тексты, составлять списки, анализировать таблицы и даже создавать простой код. Однако все эти функции ограничены экосистемой Notion и не могут быть настроены под специфические нужды пользователя.
Даже если вас не коснулись эти изменения или вы сможете обойти это ограничение с помощью VPN, текущая ситуация – это отличный повод задуматься о возможности миграции. Как минимум, это напоминание, что нужно сделать бэкап. А раз уж эти данные есть, то почему бы не загрузить их в Obsidian и не посмотреть, что из этого получится?
✍️ [note 4]: шаги по миграции и импорту данных
Мы в AI Mindset верим в потенциал Obsidian уже давно. Недавно мы провели 8-недельную лабораторию, где изучали, как связать AI-инструменты и Obsidian в единую экосистему.
С 16 сентября мы запускаем новый поток этой лаборатории. Учитывая текущую ситуацию, мы планируем сделать больший акцент на корпоративное и командное применение Obsidian. Если вы ищете надежную замену Notion для вашей команды или компании – это отличная возможность погрузиться в тему.
Инструменты приходят и уходят, но навык эффективной работы с информацией остается с нами навсегда. Может быть, уход Notion – это не проблема, а возможность переосмыслить наш подход к данным и знаниям?
🤖 Alex P
#tools
Помните, мы недавно говорили о пустоте как источнике инноваций? Кто бы мог подумать, что эта пустота так скоро постучится к нам в виде ухода Notion с российского рынка. Интересный поворот в мире работы со знаниями. Но будем надеяться это заставит задуматься о том, как мы работаем с информацией и где ее храним....
Что произошло? Notion объявил о прекращении обслуживания пользователей из России
Notion – это мощный и гибкий инструмент для организации информации и совместной работы. Он объединяет в себе функции заметок, баз данных, канбан-досок и вики-страниц. С его помощью можно создавать сложные системы управления проектами, вести личные дневники, организовывать командную работу и многое другое.
Однако у Notion есть и свои ограничения. Как закрытая система, он полностью зависит от облачного хранения. Ниже можно подробнее почитать об основных ограничениях Notion с точки зрения пользователей:
Несмотря на эти недостатки, Notion остается одним из самых популярных инструментов в своей категории. Его уход с российского рынка заставляет многих пользователей искать альтернативы, которые могли бы предложить схожую функциональность, но с большей независимостью и контролем над данными.
На рынке действительно присутствуют альтернативы Notion. Многие из них предлагают интересные функции, некоторые даже обещают локальное хранение данных. Однако большинство остаются закрытыми решениями с ограниченными возможностями настройки. Без специфических инструментов этих платформ ваши данные рискуют превратиться в сухие текстовые файлы.
В этой ситуации наш выбор – Obsidian. Мы используем его уже несколько лет для личных и рабочих задач. Obsidian предлагает локальное хранение данных в открытом формате Markdown. Это значит, что ваши заметки всегда доступны и читаемы, даже без самого Obsidian. Ключевое преимущество Obsidian – его гибкость. Благодаря системе плагинов, вы можете настроить практически любой аспект работы с информацией: от внешнего вида до сложных функций автоматизации.
Сейчас мы наблюдаем настоящую революцию с AI-плагинами для Obsidian. Они могут значительно изменить рабочий процесс и стиль взаимодействия с информацией. В отличие от Notion AI, которая работает как "черный ящик", в Obsidian вы можете интегрировать различные AI-модели и настраивать их под свои задачи.
Говоря о Notion AI, стоит отметить, что это отличный инструмент для быстрого создания контента, анализа данных и автоматизации рутинных задач. Он может писать тексты, составлять списки, анализировать таблицы и даже создавать простой код. Однако все эти функции ограничены экосистемой Notion и не могут быть настроены под специфические нужды пользователя.
Даже если вас не коснулись эти изменения или вы сможете обойти это ограничение с помощью VPN, текущая ситуация – это отличный повод задуматься о возможности миграции. Как минимум, это напоминание, что нужно сделать бэкап. А раз уж эти данные есть, то почему бы не загрузить их в Obsidian и не посмотреть, что из этого получится?
Мы в AI Mindset верим в потенциал Obsidian уже давно. Недавно мы провели 8-недельную лабораторию, где изучали, как связать AI-инструменты и Obsidian в единую экосистему.
С 16 сентября мы запускаем новый поток этой лаборатории. Учитывая текущую ситуацию, мы планируем сделать больший акцент на корпоративное и командное применение Obsidian. Если вы ищете надежную замену Notion для вашей команды или компании – это отличная возможность погрузиться в тему.
Инструменты приходят и уходят, но навык эффективной работы с информацией остается с нами навсегда. Может быть, уход Notion – это не проблема, а возможность переосмыслить наш подход к данным и знаниям?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14❤6🦄6👾3
Мы выпустили наш первый подкаст по итогам лаборатории AI Mindset [knowledge]. В нём мы делимся историей создания лаборатории, проектами участников, обсуждаем их (и наши) переживания и рассказываем о планах на будущее.
Итоги 8 недель лаборатории управления знаниям с Obsidian и AI
А уже через неделю, 16 сентября, мы повторим эту лабораторию, конечно же, постаравшись её улучшить ;)
🤖 Подробности тут
Итоги 8 недель лаборатории управления знаниям с Obsidian и AI
А уже через неделю, 16 сентября, мы повторим эту лабораторию, конечно же, постаравшись её улучшить ;)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
AI mindset [knowledge]: Итоги 8 недель лаборатории управления знаниям с Obsidian и AI
Результаты 8-недельной лаборатории AI mindset [knowledge]: как Obsidian и AI трансформируют управление знаниями
Глеб Калинин и Александр Поваляев, авторы программы AI mindset, делятся итогами первой лаборатории:
- Истоки идеи и целевая аудитория проекта…
Глеб Калинин и Александр Поваляев, авторы программы AI mindset, делятся итогами первой лаборатории:
- Истоки идеи и целевая аудитория проекта…
🔥13👍8🦄6
Спасибо тем, кто пришел на встречу!
Вчера у нас возникли небольшие технические накладки при записи, но в эпоху AI это уже не проблема. Вместо не самого полезного видео мы предлагаем вам послушать подкаст, созданный с помощью AI от Google.
Ведь разве не в этом суть журналистики? Создавать из любого инфоповода материал, приятный уху и глазу. Теперь AI может делать это почти без нашего участия!
Наверное, только ленивый не писал про NotebookLM, но Google не останавливается и, похоже, делает большую ставку на подкасты. Недавно они выпустили Illuminate - платформу, специализирующуюся на создании подкастов. Illuminate предлагает ряд интересных функций, включая автогенерацию подкастов на основе научных статей, возможность задавать вопросы по контенту и интеграцию с различными источниками.
Качество one-shot генерации впечатляет. Краткий обзор демо Illuminate: показываем только начало. Предлагаю вам самим попробовать эти инструменты. Illuminate пока доступен только по вайтлисту, но NotebookLM уже открыт для всех.
подкаст-саммари вчерашней встречи
или файлом ниже:
Вчера у нас возникли небольшие технические накладки при записи, но в эпоху AI это уже не проблема. Вместо не самого полезного видео мы предлагаем вам послушать подкаст, созданный с помощью AI от Google.
Ведь разве не в этом суть журналистики? Создавать из любого инфоповода материал, приятный уху и глазу. Теперь AI может делать это почти без нашего участия!
Наверное, только ленивый не писал про NotebookLM, но Google не останавливается и, похоже, делает большую ставку на подкасты. Недавно они выпустили Illuminate - платформу, специализирующуюся на создании подкастов. Illuminate предлагает ряд интересных функций, включая автогенерацию подкастов на основе научных статей, возможность задавать вопросы по контенту и интеграцию с различными источниками.
NPR. Почему это звучит круто?
NPR (National Public Radio) – это некоммерческая медиаорганизация США, известная своими высококачественными программами с 1970-х годов. Их подход к созданию контента сочетает глубокое погружение в темы с увлекательным повествованием, что делает сложные идеи доступными для широкой аудитории. Этот формат стал популярным благодаря своей способности создавать увлекательный и образовательный контент, который резонирует с широкой аудиторией. Теперь AI помогает сделать его еще доступнее.
Качество one-shot генерации впечатляет. Краткий обзор демо Illuminate: показываем только начало. Предлагаю вам самим попробовать эти инструменты. Illuminate пока доступен только по вайтлисту, но NotebookLM уже открыт для всех.
подкаст-саммари вчерашней встречи
или файлом ниже:
1👍7❤3🦄3
Audio
how Obsidian can be used with AI tools for personal knowledge management {ai pod}
Summary
This recording captures a discussion about Obsidian, a Markdown editor, and how it can be used with AI tools for personal knowledge management. The speaker, along with others, explores practical uses for AI, including summarization, trannoscription, and note organization, showcasing how these features can be integrated within the Obsidian platform. The discussion also emphasizes the benefits of Obsidian's open ecosystem compared to closed systems, and the potential for AI integration in areas like therapy session analysis and creative practice development.
🔥9🦄1