"Intelligent Machines and Idiotic Humans: A Startup Story"
(идеи для AI-стартапов)
Серия 3. "Свой доморощенный" ИИ-криэйтор.
В Китае с сегодняшнего дня вводится тотальный госконтроль за всеми генеративными AI: например, изображения должны снабжаться "водяными знаками" "фейк" и т. п.
Будет ли у нас подобное введено? Для Чебурнета как бы напрашивается "конечно", однако мы столь далеки от Китая и США и по вычислительным, и по алгоритмическим AI-разработкам -- на несколько порядков (оценочное суждение), что пока это совершенно неактуально. Нам просто нечего маркировать :)
Но вот забанить зарубежное могут легко конечно. С другой стороны, и выделить миллиарды на "свой генеративный движок" тоже.
То есть идея -- сделать полностью чистый лицензионно движок всяческих креативностей, прежде всего изображений (а потом музыки и видео). Вполне возможно, коммерческое получится сделать и на основе готовых опенсорсных систем, надо только посмотреть, разрешают ли это их лицензии.
Например, MUSE -- хороший уровень подобных систем.
Спрос наверняка будет например со стороны разработчиков игр, которых у нас в декабре решено было активно поддерживать. Примеров масса, когда это нужно. Ну например, отлично продающуюся Hero's Hour (простенький клон Heroes of Might and Magic) написал один человек, картиночки там примитивные, но всё равно надо много рисовать. А так, дал один запрос и получил за 1000 рублей через 10 секунд все готовые спрайты.
В тему, хорошая статья (цикл) - как сегодня быстро делать игры с помощью генеративных AI и LLM.
(идеи для AI-стартапов)
Серия 3. "Свой доморощенный" ИИ-криэйтор.
В Китае с сегодняшнего дня вводится тотальный госконтроль за всеми генеративными AI: например, изображения должны снабжаться "водяными знаками" "фейк" и т. п.
Будет ли у нас подобное введено? Для Чебурнета как бы напрашивается "конечно", однако мы столь далеки от Китая и США и по вычислительным, и по алгоритмическим AI-разработкам -- на несколько порядков (оценочное суждение), что пока это совершенно неактуально. Нам просто нечего маркировать :)
Но вот забанить зарубежное могут легко конечно. С другой стороны, и выделить миллиарды на "свой генеративный движок" тоже.
То есть идея -- сделать полностью чистый лицензионно движок всяческих креативностей, прежде всего изображений (а потом музыки и видео). Вполне возможно, коммерческое получится сделать и на основе готовых опенсорсных систем, надо только посмотреть, разрешают ли это их лицензии.
Например, MUSE -- хороший уровень подобных систем.
Спрос наверняка будет например со стороны разработчиков игр, которых у нас в декабре решено было активно поддерживать. Примеров масса, когда это нужно. Ну например, отлично продающуюся Hero's Hour (простенький клон Heroes of Might and Magic) написал один человек, картиночки там примитивные, но всё равно надо много рисовать. А так, дал один запрос и получил за 1000 рублей через 10 секунд все готовые спрайты.
В тему, хорошая статья (цикл) - как сегодня быстро делать игры с помощью генеративных AI и LLM.
Тем временем, три свежих отзыва от курсантов, которые начали использовать ChatGPT:
-- Честно говоря, я уже второй день не отлипаю от ChatGPT. После вашей рекомендации решил в дипломном проекте с наскока подружить Spring и Akka в целях эксперимента. В целом, акторы с CRUD функционалом для Vehicle он написал довольно бодро). Проблемы начались с конфигурацией акторов, так как ассистент не учитывал особенности Spring-а, например, создавал их экземпляры через конструктор, а не специальный метод. Также вылазили ошибки, когда он дублировал строки или писал название классов с маленькой буквы. Пару раз писал несуществующие аннотации. В общем, я пока отказался от идеи акторов в Spring приложении, не имею больших познаний. Думаю, в мире Scala ассистент лучше себя покажет с Akka.
-- Сначала я обновил дизайн блога, он мне сгенерировал и html и css, но это не самое интересное.
Самое интересное, это следующие две вещи:
1) Он умеет составлять планы. Я попросил составить план по изучению темы, в течение 3 месяцев и по-недельно с учетом того, что я могу заниматься, например, 2 часа день. И он создал неплохой план с учетом моих пожеланий. Его можно использовать для автоматизации подобных задач.
2) ChatGPT, как помощник в программировании.т. При изучении Erlang'a, я просил ChatGPT дать мне задачки, чтобы, например, отточить навыки при работе с рекурсией, или дать идея для пет-проектов на Erlang'e.
Программирование совместное тоже получилось интересным. Например, при решении задачу, ChatGPT мог выдавать неверный код. Я даю ему тест-кейс, указываю, что его код не верный, на что он реагирует и изменяет, а также объясняет что и почему делает.
В общем, это инструмент, который обязателен для новичков, и, как мне кажется, он будет под рукой у каждого разработчика.
-- Вчера начал использовать chat gpt в работе.
Результат поразительный, судя по всему если эксперт в нужной области, то следуя нужным подсказкам chat gpt может создавать вполне приличные штуки
Я вчера свой sql query запрос очень сильно оптимизировал
И по андроид, он мне классные штуки помог сделать, спихнул на него генерацию моделек по json схеме. Дальше я сам отверстал вьюху и попросил вместо Хард код значений в этой вьюхе использовать сгенерированную им же модельку. На 95% сделал все правильно!!! В общем я тако понимаю на него любую муторную работу можно возложить!
P.S. Если вы хотите развиваться в prompt-инженерию (это сарказм), изучайте официальные рекомендации OpenAI, как правильнее и продуктивнее общаться с ChatGPT.
-- Честно говоря, я уже второй день не отлипаю от ChatGPT. После вашей рекомендации решил в дипломном проекте с наскока подружить Spring и Akka в целях эксперимента. В целом, акторы с CRUD функционалом для Vehicle он написал довольно бодро). Проблемы начались с конфигурацией акторов, так как ассистент не учитывал особенности Spring-а, например, создавал их экземпляры через конструктор, а не специальный метод. Также вылазили ошибки, когда он дублировал строки или писал название классов с маленькой буквы. Пару раз писал несуществующие аннотации. В общем, я пока отказался от идеи акторов в Spring приложении, не имею больших познаний. Думаю, в мире Scala ассистент лучше себя покажет с Akka.
-- Сначала я обновил дизайн блога, он мне сгенерировал и html и css, но это не самое интересное.
Самое интересное, это следующие две вещи:
1) Он умеет составлять планы. Я попросил составить план по изучению темы, в течение 3 месяцев и по-недельно с учетом того, что я могу заниматься, например, 2 часа день. И он создал неплохой план с учетом моих пожеланий. Его можно использовать для автоматизации подобных задач.
2) ChatGPT, как помощник в программировании.т. При изучении Erlang'a, я просил ChatGPT дать мне задачки, чтобы, например, отточить навыки при работе с рекурсией, или дать идея для пет-проектов на Erlang'e.
Программирование совместное тоже получилось интересным. Например, при решении задачу, ChatGPT мог выдавать неверный код. Я даю ему тест-кейс, указываю, что его код не верный, на что он реагирует и изменяет, а также объясняет что и почему делает.
В общем, это инструмент, который обязателен для новичков, и, как мне кажется, он будет под рукой у каждого разработчика.
-- Вчера начал использовать chat gpt в работе.
Результат поразительный, судя по всему если эксперт в нужной области, то следуя нужным подсказкам chat gpt может создавать вполне приличные штуки
Я вчера свой sql query запрос очень сильно оптимизировал
И по андроид, он мне классные штуки помог сделать, спихнул на него генерацию моделек по json схеме. Дальше я сам отверстал вьюху и попросил вместо Хард код значений в этой вьюхе использовать сгенерированную им же модельку. На 95% сделал все правильно!!! В общем я тако понимаю на него любую муторную работу можно возложить!
P.S. Если вы хотите развиваться в prompt-инженерию (это сарказм), изучайте официальные рекомендации OpenAI, как правильнее и продуктивнее общаться с ChatGPT.
Что такое ясное мышление на элитном уровне в программировании? Это когда вы занимаетесь непрерывной разработкой "под себя" (для других тоже хорошо, если их уровень позволяет и если вы можете их этому обучить) рабочих версий всё более обобщающих абстракций. А это ваше "написание кода" и "нахождение уже известных способов сделать X", безусловно, ценно в прикладном плане, но это всего лишь побочные второстепенные детальки в общей картине.
P.S. Например, если вам не хватает категории, допускающей каррирование, можно перейти к моноидальной категории с заузливанием :) зато получаем потенциальную поддержку квантовых и тензорных вычислений, добираемся до топологических алгоритмов для нейронных сетей, и т. д.
P.S. Например, если вам не хватает категории, допускающей каррирование, можно перейти к моноидальной категории с заузливанием :) зато получаем потенциальную поддержку квантовых и тензорных вычислений, добираемся до топологических алгоритмов для нейронных сетей, и т. д.
AI не отнимет у вас работу. Это сделает какой-нибудь гораздо более глупый чем вы, но гораздо более энергичный "prompt-специалист", использующий AI для того, чтобы делать больше и быстрее чем вы, и вдобавок активно развивающий нетворк с AI помощью.
P.S. И не исключено, кстати, что это будет китайский программист :)
В Китае ChatGPT так же недоступен, как и у нас, однако тамошние ИТ-корпорации быстренько прикрутили его к национальному мессенджеру WeChat, и миллиард китайцев им может пользоваться без проблем.
В России же пока тишина... Почему? Сейчас поясню.
P.S. И не исключено, кстати, что это будет китайский программист :)
В Китае ChatGPT так же недоступен, как и у нас, однако тамошние ИТ-корпорации быстренько прикрутили его к национальному мессенджеру WeChat, и миллиард китайцев им может пользоваться без проблем.
В России же пока тишина... Почему? Сейчас поясню.
В нашем правительстве немало ЛПР, которым сильно не хватает решительности. Например, собирались перейти в азиатскую футбольную федерацию, но в последний момент сдрейфили. Теперь будет так: 2-3 года унизительно побегаем за УЕФА, всё равно не вернут, а с азиатами тоже уже может не прокатить -- раз один раз сбежал из-под венца, второй раз не поверят, и правильно. В результате теперь лет 10 международного футбола мы не увидим.
В computer science и AI ситуация ещё печальнее: армия вредителей продолжает яростно отстаивать американские принципы "защиты" интеллектуальной собственности в ситуации, когда уже всё полностью обнулилось, а зарубежные компании просто наплевали на своих платных пользователей.
Как надо: в России законодательно отменяются все виды лицензий на интеллектуальную собственность недружественных стран (весь софт включая и опенсорс, книги, научные статьи...), и вводится единая отечественная лицензия: российские программисты, инженеры, учёные могут свободно использовать любые системы и материалы свободно и бесплатно. Авторов можно упоминать, а можно и не упоминать.
Все борцы с плагиатом приравниваются к иноагентам :)
Но этого конечно не случится. Почему? Ну, вот потому, что "колонна влиятельных вредителей (или дураков)" живёт иллюзорной надеждой "вернуться как раньше на международный уровень" (в спорте, технологиях, науке, ...).
Самоизоляция, автаркия, БРИКС, и не далее. Конечно, это не здорово, но это реальность. Это то, что есть и теперь будет многие годы, а то и навсегда.
В СССР была мощная служба научно-технической разведки (и это при сильнейшей науке!), которая работала в промышленных масштабах. А сейчас? Я например трачу тысячи долларов на доступ к хорошим зарубежным материалам по проектированию, и что-то мне никто не помогает :) Более того, забудешь лицензию на американский продукт указать в своей ИТ-системе (или автора материала), и тебя оштрафуют, а то и отправят в тюрьму.
Китай 10-15 лет поднимался в AI за счёт тотального плагиата американо-европейских научных работ и софта; сегодня он на втором месте в мире по научным AI-разработкам, в которых доля оригинальных материалов уже подавляюща. К 2030-му он станет мировым лидером в AI.
Россия же по уровню AI-инноваций продолжает барахтаться в четвёртой десятке (The Global AI Index), какие бы сказки нам не рассказывали про внедрение в России ИИ на миллиарды рублей (классификаторы изображений на PyTorch уровня студенческой курсовой работы).
В computer science и AI ситуация ещё печальнее: армия вредителей продолжает яростно отстаивать американские принципы "защиты" интеллектуальной собственности в ситуации, когда уже всё полностью обнулилось, а зарубежные компании просто наплевали на своих платных пользователей.
Как надо: в России законодательно отменяются все виды лицензий на интеллектуальную собственность недружественных стран (весь софт включая и опенсорс, книги, научные статьи...), и вводится единая отечественная лицензия: российские программисты, инженеры, учёные могут свободно использовать любые системы и материалы свободно и бесплатно. Авторов можно упоминать, а можно и не упоминать.
Все борцы с плагиатом приравниваются к иноагентам :)
Но этого конечно не случится. Почему? Ну, вот потому, что "колонна влиятельных вредителей (или дураков)" живёт иллюзорной надеждой "вернуться как раньше на международный уровень" (в спорте, технологиях, науке, ...).
Самоизоляция, автаркия, БРИКС, и не далее. Конечно, это не здорово, но это реальность. Это то, что есть и теперь будет многие годы, а то и навсегда.
В СССР была мощная служба научно-технической разведки (и это при сильнейшей науке!), которая работала в промышленных масштабах. А сейчас? Я например трачу тысячи долларов на доступ к хорошим зарубежным материалам по проектированию, и что-то мне никто не помогает :) Более того, забудешь лицензию на американский продукт указать в своей ИТ-системе (или автора материала), и тебя оштрафуют, а то и отправят в тюрьму.
Китай 10-15 лет поднимался в AI за счёт тотального плагиата американо-европейских научных работ и софта; сегодня он на втором месте в мире по научным AI-разработкам, в которых доля оригинальных материалов уже подавляюща. К 2030-му он станет мировым лидером в AI.
Россия же по уровню AI-инноваций продолжает барахтаться в четвёртой десятке (The Global AI Index), какие бы сказки нам не рассказывали про внедрение в России ИИ на миллиарды рублей (классификаторы изображений на PyTorch уровня студенческой курсовой работы).
👍1
Рост стоимости продвинутого проектирования характерен не только для ИТ, но и для всех практически инженерных областей. Например, мотор V6 Формулы 1 выдаёт 1000 л.с., и стоит в тысячу раз больше, чем мотор Ford Fiesta V6, но всего в пять раз его мощнее.
"Intelligent Machines and Idiotic Humans: A Startup Story"
(идеи для AI-стартапов)
Серия 4. Нейронный верификатор кода.
Реально крутая (потенциально) работа "Teaching AI advanced mathematical reasoning" -- как запрещённая в России Мета скрестила нейронную сеть с теорем-прувером Lean и обучила её доказательству теорем, что потенциально позволит автоматизировать занятия формальной верификацией (у людей это получается пока очень дорого и тяжело) и в перспективе гарантировать качество кода и доказывать его безошибочность!
Они похвастались, что дескать теперь наш AI решает в 5 раз больше задач с математических Олимпиад, нежели любой другой, и привели примеры решений. Впрочем, один PhD написал им в комментах, что если эти задачи -- уровень математических Олимпиад, то я потерял уважение ко всем их победителям :)
Но направление крайне перспективное -- состыковываем всяческие символические вычислители с LLM.
(идеи для AI-стартапов)
Серия 4. Нейронный верификатор кода.
Реально крутая (потенциально) работа "Teaching AI advanced mathematical reasoning" -- как запрещённая в России Мета скрестила нейронную сеть с теорем-прувером Lean и обучила её доказательству теорем, что потенциально позволит автоматизировать занятия формальной верификацией (у людей это получается пока очень дорого и тяжело) и в перспективе гарантировать качество кода и доказывать его безошибочность!
Они похвастались, что дескать теперь наш AI решает в 5 раз больше задач с математических Олимпиад, нежели любой другой, и привели примеры решений. Впрочем, один PhD написал им в комментах, что если эти задачи -- уровень математических Олимпиад, то я потерял уважение ко всем их победителям :)
Но направление крайне перспективное -- состыковываем всяческие символические вычислители с LLM.
VK приглашает на стажировку (нереклама, просто рекомендую)
"Бэкенд, фронтенд, тестирование, аналитика — и это далеко не все направления в 2023 году. Попробуйте решить реальные продуктовые задачи и научитесь новому у наставников и экспертов компании.
Можно попасть в команду одного из 15 проектов: Маруси, Почты Mail․ru, ВКонтакте и других. В каждом из них разные направления — от аналитики до дизайна. Заявки принимаются до 26 февраля: vk.cc/intern
Оплачиваемая стажировка стартует в апреле и продлится пять месяцев. Актуальная информация — в сообществе VK Джуниор."
"Бэкенд, фронтенд, тестирование, аналитика — и это далеко не все направления в 2023 году. Попробуйте решить реальные продуктовые задачи и научитесь новому у наставников и экспертов компании.
Можно попасть в команду одного из 15 проектов: Маруси, Почты Mail․ru, ВКонтакте и других. В каждом из них разные направления — от аналитики до дизайна. Заявки принимаются до 26 февраля: vk.cc/intern
Оплачиваемая стажировка стартует в апреле и продлится пять месяцев. Актуальная информация — в сообществе VK Джуниор."
Главный концептуальный прорыв OpenAI в том, что, как оказалось, как минимум в теме AI для роста гораздо важнее тупая производительность и железо, нежели архитектура.
Кроме того LLM наглядно показали, что "человеческий гений" -- в существенной степени сказка, и даже такую вроде бы культовую интеллектуальную работу, как написание кода, нейросеть спокойно осилила на весьма удовлетворительном рабочем уровне.
Человеческий интеллект на самом деле очень слабенький объективно оказался, и даже доказательства великих теорем в пару сотен шагов совсем скоро уже будут доступны гибридным нейро-пруверам.
И что ещё более удивительно: LLM ведь не дают "корректные ответы", они просто генерируют последовательности слов/токенов, которые просто статистически "похожи" на требуемый результат.
Кроме того LLM наглядно показали, что "человеческий гений" -- в существенной степени сказка, и даже такую вроде бы культовую интеллектуальную работу, как написание кода, нейросеть спокойно осилила на весьма удовлетворительном рабочем уровне.
Человеческий интеллект на самом деле очень слабенький объективно оказался, и даже доказательства великих теорем в пару сотен шагов совсем скоро уже будут доступны гибридным нейро-пруверам.
И что ещё более удивительно: LLM ведь не дают "корректные ответы", они просто генерируют последовательности слов/токенов, которые просто статистически "похожи" на требуемый результат.
По данным HeadHunter, в январе 23-го число ИТ-вакансий составило 58 тыс. -- рост к прошлому январю на 63%! В ноябре был рекорд 90 тыс., и похоже, что уже к весне пробьёт сотку.
При этом ещё надо помнить, что где-то 50-80% нуждающихся в программистах компаний вообще не выставляют вакансии на таких сайтах (что с этим делать, учу на курсе карьеры).
Немало тех, кто релоцировался, просто увольняются и идут работать в местные западные компании. Ну, естественно, если например ты топ-специалист, но у тебя нету профильного диплома; таких в ИТ куда больше половины, и их доля будет только расти.
Думаю, что к осени счёт пустых вакансий пойдёт уже на сотни тысяч.
При этом ещё надо помнить, что где-то 50-80% нуждающихся в программистах компаний вообще не выставляют вакансии на таких сайтах (что с этим делать, учу на курсе карьеры).
Немало тех, кто релоцировался, просто увольняются и идут работать в местные западные компании. Ну, естественно, если например ты топ-специалист, но у тебя нету профильного диплома; таких в ИТ куда больше половины, и их доля будет только расти.
Думаю, что к осени счёт пустых вакансий пойдёт уже на сотни тысяч.
В каких случаях имеет смысл пользоваться ChatGPT, Ghostwriter, Copilot и т. п.?
1. Когда есть чёткая автономная задача, где нужен просто код решения (как задачки на литкоде).
2. Когда вы используете фреймворк или технологию, в которой 100500 фич и гигабайты документации, и надо что-то накодить с очень плотной к нему привязкой.
3. Для небольших сайд-проектов с нуля.
Во всех остальных случаях вы сразу попадаете во взрослое проектирование, где качественных материалов в свободном доступе практически нету, а хорошие курсы и воркшопы стоят многие тысячи долларов. Учиться AI (пока) не на чем. Ну и в общем, без целостного понимания конкретного проекта AI будет просто давать джуниорские советы на уровне SOLID.
1. Когда есть чёткая автономная задача, где нужен просто код решения (как задачки на литкоде).
2. Когда вы используете фреймворк или технологию, в которой 100500 фич и гигабайты документации, и надо что-то накодить с очень плотной к нему привязкой.
3. Для небольших сайд-проектов с нуля.
Во всех остальных случаях вы сразу попадаете во взрослое проектирование, где качественных материалов в свободном доступе практически нету, а хорошие курсы и воркшопы стоят многие тысячи долларов. Учиться AI (пока) не на чем. Ну и в общем, без целостного понимания конкретного проекта AI будет просто давать джуниорские советы на уровне SOLID.
Прогноз 80%: до конца 2023-го появится около десятка открытых сервисов-аналогов ChatGPT.
Прогноз 20%: модельки этих сервисов будут значительно меньше LLM OpenAI, и деплоить их возможно получится даже на одном мощном GPU.
P.S. Только, как обычно, к бесплатным сервисам возникает множество организационно-технических вопросов. Например, OpenAI наняла кучу работников в Кении, которым платит по 2 доллара в час, чтобы они непрерывно вычищали всяческую токсичность из ChatGPT.
Прогноз 20%: модельки этих сервисов будут значительно меньше LLM OpenAI, и деплоить их возможно получится даже на одном мощном GPU.
P.S. Только, как обычно, к бесплатным сервисам возникает множество организационно-технических вопросов. Например, OpenAI наняла кучу работников в Кении, которым платит по 2 доллара в час, чтобы они непрерывно вычищали всяческую токсичность из ChatGPT.
Андрей Карпатый на днях сказал, что язык программирования ближайшего будущего -- это английский.
"GPT is all you need for backend"
Вообще, самое недооценённое сегодня в AI в плане потенциала -- это, как ни удивительно, программирование. Сейчас в programming in small вполне можно с ходу получить x10, а потенциал не менее x100. Но над соответствующими prompt-скиллами конечно надо как следует поработать, а больше всего -- над включением AI в рабочие процессы производства софта. В ближайшие лет 10 (а возможно, и 5) мы увидим первую взрослую сингулярность -- в программировании.
P.S. Только конечно всегда надо помнить, что две недели сам не покодишь -- и потеряешь 20 лет экспириенса :)
"GPT is all you need for backend"
Вообще, самое недооценённое сегодня в AI в плане потенциала -- это, как ни удивительно, программирование. Сейчас в programming in small вполне можно с ходу получить x10, а потенциал не менее x100. Но над соответствующими prompt-скиллами конечно надо как следует поработать, а больше всего -- над включением AI в рабочие процессы производства софта. В ближайшие лет 10 (а возможно, и 5) мы увидим первую взрослую сингулярность -- в программировании.
P.S. Только конечно всегда надо помнить, что две недели сам не покодишь -- и потеряешь 20 лет экспириенса :)
👍1
Сложность программного обеспечения бывает двух видов: фундаментальная и случайная. Задача программиста как инженера --выявить и формализовать фундаментальную сложность решения, при этом добавив "от себя" минимальное количество случайной сложности. Пропорция между формальной точностью и отсебятиной и есть критерий квалификации разработчика.
"Сложные и деликатные проблемы, с которыми мы имеем дело, могут иметь только сложные и деликатные решения."
-- Карл Саган, американский астрофизик, идеи которого успешно применялись во множестве космических миссий
"Сложные и деликатные проблемы, с которыми мы имеем дело, могут иметь только сложные и деликатные решения."
-- Карл Саган, американский астрофизик, идеи которого успешно применялись во множестве космических миссий
"Intelligent Machines and Idiotic Humans: A Startup Story"
(идеи для AI-стартапов)
Серия 5. Национальные стартапы-посредники.
В целом, один из простых подходов к созданию стартапа заключается в том, что вы просто покупаете готовый API (например, от OpenAPI), накручиваете поверх него юзерфрендли UI, добавляете сопровождение, и перепродаёте с разумной накруткой. Этим в мире успешно занимается множество людей, и это совершенно нормально.
Да, вы привязываетесь к конкретному API (прослойку абстракции конечно в любом случае надо добавить), ну на амазоне и прочей облачности крутятся же миллионы проектов, намертво на них завязанные.
Множество примеров такого подхода, ну например WOMBO: легко и просто создавать картинки с помощью AI. Как бы гайдов полным полно на эту тему, как работать с разными генераторами, и тем не менее именно через этот платный сервис нагенерили уже 2 миллиарда картинок. А загрузки их мобильных клиентов подбираются к 150 млн. Это по-моему крупнейший на сегодня консьюмерский AI-стартап.
+ свой Wombo API есть :) Например, заметка, как парень написал простой голосовой интерфейс на русском к Wombo (ссылочка на исходники там). Ну, вот это же и есть по сути потенциальный движок для стартапа! Совершенно ничего сложного нету.
Многие API даже самых крупных сервисов весьма неуклюжи, и если вы просто сделаете для них свою тонкую и очень удобную обёртку и будете фактически перепродавать сам API, на это вполне будет спрос от айтишников.
Но главное, говорил уже, что из-за того, что оплата западных сервисов у нас недоступна, для их русских версий/обёрток вообще океан возможностей с нулевой конкуренцией!
Более того, сейчас наиболее продвинутые "гуманитарии" (консультанты всяческие, от кадровиков до физкультурников и "лайф-коучей"), прикоснувшись к ChatGPT, офигели от её уровня (существенно выше среднего) и умоляют сделать им сервисы комфортной работы с AI, службы индивидуального ведения клиентов, тренажёры с тоннами вопросов и оптимальными ответами и т. п.
Просто люди боятся, не хотят брать ответственность и доводить идею до коммерческой версии, а выкладывают неработающий мусор на гитхаб и беспомощно ноют "да пусть лучше будет бесплатным". Вот как раз за такое никто уважать не будет.
(идеи для AI-стартапов)
Серия 5. Национальные стартапы-посредники.
В целом, один из простых подходов к созданию стартапа заключается в том, что вы просто покупаете готовый API (например, от OpenAPI), накручиваете поверх него юзерфрендли UI, добавляете сопровождение, и перепродаёте с разумной накруткой. Этим в мире успешно занимается множество людей, и это совершенно нормально.
Да, вы привязываетесь к конкретному API (прослойку абстракции конечно в любом случае надо добавить), ну на амазоне и прочей облачности крутятся же миллионы проектов, намертво на них завязанные.
Множество примеров такого подхода, ну например WOMBO: легко и просто создавать картинки с помощью AI. Как бы гайдов полным полно на эту тему, как работать с разными генераторами, и тем не менее именно через этот платный сервис нагенерили уже 2 миллиарда картинок. А загрузки их мобильных клиентов подбираются к 150 млн. Это по-моему крупнейший на сегодня консьюмерский AI-стартап.
+ свой Wombo API есть :) Например, заметка, как парень написал простой голосовой интерфейс на русском к Wombo (ссылочка на исходники там). Ну, вот это же и есть по сути потенциальный движок для стартапа! Совершенно ничего сложного нету.
Многие API даже самых крупных сервисов весьма неуклюжи, и если вы просто сделаете для них свою тонкую и очень удобную обёртку и будете фактически перепродавать сам API, на это вполне будет спрос от айтишников.
Но главное, говорил уже, что из-за того, что оплата западных сервисов у нас недоступна, для их русских версий/обёрток вообще океан возможностей с нулевой конкуренцией!
Более того, сейчас наиболее продвинутые "гуманитарии" (консультанты всяческие, от кадровиков до физкультурников и "лайф-коучей"), прикоснувшись к ChatGPT, офигели от её уровня (существенно выше среднего) и умоляют сделать им сервисы комфортной работы с AI, службы индивидуального ведения клиентов, тренажёры с тоннами вопросов и оптимальными ответами и т. п.
Просто люди боятся, не хотят брать ответственность и доводить идею до коммерческой версии, а выкладывают неработающий мусор на гитхаб и беспомощно ноют "да пусть лучше будет бесплатным". Вот как раз за такое никто уважать не будет.