NIKTA.AI

NIKTA.AI

Творим истории успеха ИИшной трансформации для бизнеса. https://nikta.ai/?s=cn
На Пикабу
130 рейтинг 1 подписчик 2 подписки 16 постов 0 в горячем
1

Цукерберг собирает ИИ-авенджеров: Meta* готовит суперИИ

Цукерберг собирает ИИ-авенджеров: Meta* готовит суперИИ Чат-бот, Искусственный интеллект, Маркетинг, Нейронные сети, Технологии

Марк Цукерберг решил задать жару в мире ИИ! Он запускает Meta Superintelligence Labs (MSL) — крутую лабораторию, где будут творить суперИИ. А руководить этим шоу будут Александр Ванг (экс-глава Scale AI) и Нат Фридман (бывший босс GitHub).

Что за MSL и что они мутят?

Meta Superintelligence Labs - это место, где соберутся все ИИ-команды Meta*: от open-source модели Llama до продуктов и исследований. По инсайдам CNBC, Цукерберг лично заманил топовых спецов, чтобы обогнать OpenAI и Google в гонке за суперИИ.

В июне Meta* сделала мощный ход: наняла Ванга (Цукерберг назвал его «самым крутым основателем поколения») на пост главного ИИ-гуру и вложила $14,3 млрд в Scale AI. Вместе с Вангом пришел Нат Фридман, который рулил GitHub в Microsoft и недавно занимался ИИ-инвестициями.

А теперь держитесь, вот кого еще Meta* подтянула в команду:

Трапит Бансал — делал крутые штуки с RL и моделями o-серии в OpenAI.

Шучао Би — создал голос для GPT-4o и мини-модель o4.

Хуивэнь Чанг — мастер генерации картинок для GPT-4o и автор архитектур в Google Research.

Джи Линь — помогал с GPT-4o, o3/o4-mini и логикой Operator.

Джоэль Побар — спец по инференсу из Anthropic, раньше 11 лет тусил в Meta.

Джек Рэй — рулил предобучением Gemini и делал первые LLM в DeepMind.

И кучу других мозгов, которые работали над ChatGPT, GPT-4 и Gemini.

Почему это так круто?

Цукерберг считает, что суперИИ - это билет в будущее. Meta AI на базе Llama уже юзают более 1 миллиарда человек каждый месяц! А MSL уже готовит новые модели, чтобы через год выйти на топ-уровень.

Гонка за талантами - это отдельный блокбастер. Сам Альтман из OpenAI ноет, что Meta* переманивает его людей, обещая бонусы до $100 млн! А босс технологий Meta Эндрю Босворт говорит, что рынок ИИ-талантов сейчас просто сносит крышу - такого он не видел за 20 лет.

Почему Meta* всех порвет?

Meta* в деле, потому что у них:

Мощные сервера, которые мелким стартапам и не снились.

Опыт создания приложений для миллиардов юзеров.

Крутые ИИ-очки и носимые гаджеты, которые уже в топе.

Смелость принимать дерзкие решения.

Цукерберг обещает суперИИ для каждого. С такой командой это звучит как план, а не мечта!

*- Компания Meta признана в России экстремистской организацией и запрещена.

Показать полностью 1
1

Как мы за полтора месяца склепали робота-краба для ЦИПР2025 и всех удивили

Как мы за полтора месяца склепали робота-краба для ЦИПР2025 и всех удивили Нейронные сети, Искусственный интеллект, Маркетинг, Робот, Робототехника, Машинное обучение, Длиннопост

Мы - команда NIKTA.AI, и на конференции ЦИПР2025 решили не просто тусить, а взорвать зал с нашим роботом-крабом, который управляется через искусственный интеллект (VLM, если по-умному). Пока другие катали своих роботов на пультах, наш краб все делал сам. Как мы это провернули за полтора месяца? Ща расскажем! 🦀

Хотели не как все

Задача была простая: выделиться. Пульты - это скучно, а мы хотели, чтобы наш робот думал и действовал сам. Времени - кот наплакал, полтора месяца. Поэтому взяли готового робота с ROS (Robot Operating System), чтобы не писать всё с нуля. Ну, и понеслась!

Что за краб такой?

Приехал наш робот - а там сюрприз: китайские датчики, китайская душа😅 Разбирались, как работают его "лапки" (сервоприводы), камера и навигация. ROS отвечал за базовые движения: вперед, назад, влево, вправо, плюс картинку с камеры брал. А мы решили добавить мозги — Visual Language Model (VLM), чтобы краб:

  1. Смотрел на мир через камеру.

  2. Решал, что делать.

  3. Делал это без заготовленных скриптов.

Как работает наш краб?

VLM - это типа умная нейронка, которая смотрит на картинку с камеры и говорит: "О, вот стул, давай к нему!" Или: "Пройди вперед, поверни назад". Краб умеет:

  • Двигаться: вперед-назад, повороты на заданное расстояние. VLM разбивает задачу на шаги и командует.

  • Искать объекты: осматривает всё вокруг, шлет фотки в VLM, а та говорит, есть ли нужная вещь, и описывает её.

Круто? Ага, но не всё было так гладко.

Баги и кофе

  1. Задержки - жесть. Сначала мы запускали VLM на компе, который таскали за роботом. Итог? Картинка обрабатывалась минуты. Для робота это как вечность😫 Решили: ограничиваем краба простыми командами (вперед, поворот) и подключаем облачную VLM через второй модем с инетом. Задержка упала - огонь!

  2. Датчики и навигация. Датчики у краба - ну, такие себе. Иногда он путался, где он вообще. А VLM не могла сказать: "Стул вон там, в метре". Изначально хотели, чтобы краб сам шел к цели, но из-за косяков с датчиками и задержками пришлось пока ограничиться поиском.

  3. Автономность. Мечтали, чтобы краб сам находил цель и топал к ней, как в кино. Но для этого нужна супербыстрая обработка картинки, а наше железо такое не тянуло. Оставили на следующий раз.

Что вышло?

На ЦИПР2025 наш краб стал звездой! Пока другие жмякали пульты, он сам крутился, смотрел по сторонам и находил объекты. Да, пока не бегает к цели, но уже:

  • Шагает, куда скажешь.

  • Ищет и описывает объекты в реале.

  • Работает с облачной VLM, отвечая за секунды.

Народ аплодировал, мы орали от радости - полтора месяца бессонных ночей того стоили! 🚀

Планы на будущее

Мы не остановимся. Хотим:

  • Научить краба самому идти к цели.

  • Прокачать датчики, чтобы не терялся.

  • Сделать VLM локальной, если найдём мощное железо.

Итог

Собрать робота-краба для ЦИПР2025 было как кататься на американских горках: нервы, дедлайны, но в конце - кайф! Мы показали, что AI - это не просто модное слово, а штука, которая делает робота живым. И да, это было круче, чем пульты)

Что скажете, пикабушники? Как бы вы замутили такого краба? Пишите в комментах, поболтаем! А если интересно, что мы ещё творим, заглядывайте в наш телеграм-канал.

#Роботы #AI #ЦИПР2025 #Краб

Показать полностью 1
1

ИИ научился думать картинками: роботы идут за нами?

ИИ научился думать картинками: роботы идут за нами? Искусственный интеллект, Чат-бот, Нейронные сети, Маркетинг, DeepSeek, Openai, ChatGPT, Тренд, Google, Технологии, Будущее, Длиннопост

Ты когда-нибудь пробовал выбраться из лабиринта в старой игре, где один неверный шаг — и ты в пропасти? 😄 А теперь представь: ИИ научили “видеть” такие лабиринты и прокладывать путь, как игрок в Portal, без единого слова! Учёные придумали Visual Planning — это когда ИИ думает картинками, а не текстом, и решает задачи, как человек. Никаких “поверни налево” — только чистая визуальная магия! Погнали разбираться, как это работает, и готовиться к роботам, которые скоро будут умнее нас!

Как ИИ стал “глазастым”?

Обычно ИИ переводит всё в текст: видишь картинку — он описывает её словами, а потом думает. Учёные сказали: “Хватит, давай учить ИИ видеть и планировать по картинкам!”. Так родился Visual Planning — метод, где ИИ смотрит на стартовую картинку (например, лабиринт) и рисует в голове шаги, чтобы дойти до цели.

Они тестировали это на трёх “играх”:

Замёрзшее озеро: ИИ шагает по льду, не проваливаясь в дыры, как в старой аркаде.

Лабиринт: ИИ ищет выход, будто он в Maze Runner.

Перенеси принтер: ИИ таскает технику по офису, как курьер в час пик.

И знаешь что? ИИ, который думает картинками, уделал текстовых ботов на 20%!

Как это работает? Прямо как в игре!

Учёные придумали метод VPRL — это как прокачка персонажа в RPG. Вот как они учат ИИ:

  1. Сначала — хаос: ИИ показывают кучу случайных картинок, чтобы он понял, что можно делать (вправо, влево, не врезаться в стену).

  2. Потом — умнеть: ИИ тренируют, как игрока, чтобы он выбирал лучшие ходы и не падал в яму.

В итоге ИИ стал шустрее и ошибается в три раза реже! Например, в лабиринте он почти не тыкается в стены, а на озере не тонет, как нуб. По цифрам: в среднем он решает задачи с точностью 80%, тогда как текстовые боты еле тянут 66%. А если лабиринт сделать больше, текстовики вообще теряются, а “глазастый” ИИ всё равно рулит!

Где это пригодится?

Роботы-курьеры: Представь, Яндекс-боты, которые доставляют еду, глядя на карту, а не читая “поверни на Ленина, 5”.

Беспилотники: Машины Сбера или Яндекса будут объезжать пробки, просто “видя” дорогу.

Игры: ИИ в Cyberpunk 2077 станет умнее, строя планы, как твой напарник по квесту.

Но есть и подвох: такой ИИ жрёт кучу энергии и пока не тянет суперсложные задачи. Плюс, он иногда “заучивает” маршруты, как читер, и не всегда гибкий.

Это уже будущее или пока эксперимент?

Учёные говорят: Visual Planning — это шаг к роботам, которые думают, как мы. Скоро твой умный пылесос не просто будет тыкаться в стены, а реально “увидит” комнату и уберётся без косяков. А там и до беспилотных такси недалеко! Но чтобы это стало нормой, надо больше мощности и прозрачности — чтобы ИИ не хакнул что-нибудь по ошибке.

А ты как думаешь: круто, что ИИ учится видеть, как человек, или жутковато, что он скоро станет умнее нас? 😄 Пиши в комментах, как бы ты использовал такого “глазастого” бота — может, для прокачки в играх или доставки пиццы? 😜 Кидай статью друзьям, пусть тоже офигеют, и залетай в наш Telegram-канал, там ещё больше про ИИ и будущее!

Показать полностью 1
1

Как проверяют ИИ, чтобы он не стал Скайнетом? 5 способов следить за умными ботами!

Оказывается, за умными ботами следят, как за школьниками на экзамене: проверяют, чтобы они были точными, полезными и не косячили. И всё это — с кучей тестов, которые не дают ИИ превратиться в Скайнет! Мы разобрались, как оценивают AI-агентов, чтобы они работали как JARVIS из Железного человека, а не как пьяный чат-бот. Лови 5 способов, как это делаю!

Зачем вообще проверять ИИ?

AI-агенты — это не просто чат-боты, которые болтают про погоду. Они решают задачи: от заказа пиццы до управления складом. Но если ИИ начнёт врать, путать заказы или, хуже, дискриминировать клиентов, бизнесу конец. Поэтому их тестируют, как новую тачку перед гонкой: чтобы всё работало, не ломалось и не взрывалось. Плюс, есть этика: ИИ должен быть честным, не лезть в твои данные и не быть расистом. А как это проверяют? Вот 5 главных фишек!

1. Тест на “не тупи!”

ИИ должен выдавать правильные ответы, как отличник на контрольной. Проверяют точность (насколько ИИ угадывает) и скорость. Если бот отвечает быстро и по делу — он проходит. А если несёт чушь, его отправляют на “пересдачу”😄

Пример: Спросили ИИ, какой товар в наличии, а он ответил “42”. Тестировщики смотрят, где он облажался, и чинят.

2. Проверка на “не беси!”

ИИ должен быть удобным, как твой любимый диван. Если чат-бот мямлит или обрывает диалог, клиенты уйдут. Поэтому измеряют удовлетворённость (нравится ли людям болтать с ботом) и плавность разговора (чтобы ИИ не скакал с темы на тему, как тиктокер). В России, где все любят быстрые ответы, это прям мастхэв!

Пример: Бот на сайте Ozon отвечает “ой, не знаю” на каждый вопрос? Пора его учить, чтобы клиенты не психовали.

3. Этика: “Не будь злыднем!”

ИИ должен быть добрым и честным, как Дед Мороз. Проверяют, чтобы он не был предвзятым (например, не игнорировал определённые группы людей) и не лез в личные данные. Ещё смотрят прозрачность: понятно ли, почему ИИ решил так, а не иначе? Если бот врёт или дискриминирует, его перепрограммируют.

Пример: Если ИИ советует кредит только “определённым” клиентам, это косяк. Тестировщики ищут, где он “заразился” предвзятостью.

4. Стресс-тест: “А если тысяча запросов?”

ИИ должен тянуть нагрузку, как роутер во время стрима. Проверяют масштабируемость (справится ли он с толпой пользователей) и ресурсы (не жрёт ли он сервер, как майнинг-ферма). Это важно, чтобы сайт не лёг, когда все ломятся за скидками на Wildberries.

Пример: Бот выдержал 1000 запросов в секунду? Круто! А если нет, его оптимизируют, чтобы не тормозил.

5. “ИИ-судья” и реальные сценарии

Чтобы не тратить годы на тесты, используют ИИ-судью — другой ИИ, который проверяет, насколько первый бот справляется. Плюс, кидают агента в “боевые” условия: симуляции, где он отвечает клиентам, заказывает товары или ищет инфу. Если бот путает заказы или врёт, его чинят.

Пример: ИИ для службы поддержки должен найти инфу о доставке. Если он вместо этого шлёт мем, разработчики правят его “мозги”.

Почему это важно для нас?

Без таких проверок ИИ типа GigaChat или Алисы мог бы выдавать фейки, сливать твои данные или просто бесить. В России, где ИИ уже рулит в маркетплейсах, банках и даже такси, это прям спасение. Проверенные боты экономят время, деньги и нервы, а ещё не дают ИИ стать злодеем из фантастики.

Так что, пока Сбер и Яндекс качают свои нейросети, тестировщики следят, чтобы они не улетели в космос. А ты как думаешь: ИИ уже готов быть твоим корешем или всё ещё косячит? Пиши в комменты свои истории про умных (или не очень) ботов — поржём и обсудим!

#ИскусственныйИнтеллект #ИИ #Технологии #Будущее #Боты

Показать полностью
3

Nvidia и Foxconn строят ИИ-монстра на Тайване: Готовимся к роботам и умным городам?

Пока ты обновляешь драйвера для своей GeForce, Nvidia затеяла кое-что покруче: они вместе с Foxconn и правительством Тайваня строят ИИ-суперкомпьютер, который, похоже, готов захватить мир! Ну.... или хотя бы сделать роботов умнее, а города — как в фантастических фильмах. The Wall Street Journal пишет, что этот зверь, названный AI factory, уже на подходе. Лови, что к чему, и готовься к будущему, где твой кофе будет варить ИИ!

Что это за AI factory?

Nvidia называет AI factory мощным вычислительным центром, который может тренировать огромные языковые модели (LLM) — типа тех, что в ChatGPT или нашем Grok. Этот суперкомпьютер будет напичкан тысячами GPU на архитектуре Grace Blackwell, соединённых шустрыми штуками вроде NVLink и InfiniBand. Если проще: похоже на то, как если бы миллион твоих игровых ПК объединили в один мозг, чтобы он учил роботов, машины и даже целые города думать.)

Проект стартовал на Тайване, где Nvidia, Foxconn и местные власти решили прокачать науку и технологии. Босс Nvidia, Дженсен Хуанг, прям так и сказал: «Мы хотим, чтобы Тайвань стал ИИ-столицей!» И не просто словами: в дело вливаются местные гиганты вроде TSMC (они делают чипы для всего, от твоего телефона до PS5), а также Acer, Asus и Gigabyte, которые клепают станции для ИИ — DGX Spark и DGX Station.

Откуда ноги растут?

Nvidia и Foxconn — старые подружки. Ещё в 2023 году они замутили идею AI factory для «умного» производства, электромобилей и цифровых двойников (это когда создают виртуальную копию завода или города). В 2024-м Foxconn начал строить в городе Гаосюн центр с 64 стойками и 4608 GPU на базе Blackwell — это как армия видеокарт, готовых качать ИИ 24/7. А теперь они решили масштабировать: новый суперкомпьютер с 10 000 GPU и мощностью 100 МВт (похоже на то, как запитать маленький город) станет первым таким монстром на Тайване.

Зачем это всё? Чтобы роботы на заводах Foxconn не просто штамповали айфоны, а учились работать умнее. Чтобы электромобили сами понимали, где пробка, а города типа Тайбэя стали «умными» — с ИИ, который следит за трафиком, мусором и даже светофорами. Плюс, это толчок для науки: тайваньские учёные смогут тестировать ИИ-модели, которые раньше тянули только на серверах размером с ангар.

А что для нас?

Умные города и роботы — уже не фантастика. У нас, допустим, Яндекс уже таскает посылки роботами, а VK качает свои нейросети. Но Nvidia с Foxconn задают такой темп, что ИИ скоро будет везде — от холодильников до такси.

Правда, есть и подвох... такой суперкомпьютер жрёт энергии, как небольшой город, и пока неясно, как они будут это охлаждать. Но Тайвань явно готовит что-то эпичное.

Почему это хайп?

Потому что Nvidia открывают платформу для всех, включая конкурентов, чтобы ИИ рос быстрее. Это типа: «Вот вам суперкомпьютер, делайте роботов, машины, города — и давайте жить в будущем!» А ещё они с TSMC и Foxconn делают Тайвань центром ИИ, пока другие страны только чешут затылок. У нас с вами тоже, кстати, тоже движ: Сбер и Яндекс качают ИИ, но до таких масштабов нам пока далеко.

Представь: ты сидишь в умном городе, где ИИ управляет светофорами, а твой робот-курьер привозит пиццу, обученную на тайваньском суперкомпьютере. Круто? Или всё-таки жутковато?

Пиши в комментах, что ждёшь от такого суперкомпьютера, и кидай пост друзьям — пусть тоже офигеют от масштаба! А ещё залетай в наш Telegram-канал , там разбираем ИИ, роботов и всё, что меняет мир.

Показать полностью
3

Забудьте о гуманоидах. В Массачусетском технологическом институте черви и черепахи вдохновляют новое поколение роботов!

Забудьте о гуманоидах. В Массачусетском технологическом институте черви и черепахи вдохновляют новое поколение роботов! Искусственный интеллект, Нейронные сети, Чат-бот, Маркетинг, Робот, Технологии, Будущее, ChatGPT, Digital, Наука

Пока все грезят о роботах, как в «Терминаторе», или гуманоидах, которые подадут кофе, в MIT придумали кое-что покруче. Представь: мягкие, squishy роботы, которые плавают, как черепахи, или — держись — сделаны из съедобной оболочки и могут оперировать внутри тебя! 😵 Это реальность, которую качает Даниэла Рус, босс лаборатории MIT по ИИ и робототехнике. И да, это так дико, что даже Цукерберг с его ИИ-баннерами нервно курит в сторонке. Погнали разбираться, что за мягкая революция нас ждёт!

Роботы — это не только железо

Даниэла Рус, которая, к слову, получила медаль, как Тесла и Белл, говорит: «Робот — это не обязательно железяка с руками и ногами». Она доказывает это на деле. Её команда в MIT создала:

  • Робота-черепаху Crush (да, как в «В поисках Немо»): плавает с силиконовыми ластами, снимает морскую живность и не ломает кораллы.

  • Съедобного робота: из колбасной оболочки и магнита. Звучит как шутка, но он может залезть в тебя, сделать мини-операцию и… раствориться. Без боли, без шрамов, без «доктор, я ещё жив?».

  • Оригами-роботов: бумажные цветы с моторчиком, которые двигаются. Это робот? Для Рус — да! И это ломает мозг, потому что мы привыкли к образу железного Арнольда.

Рус вообще не про «давайте скопируем человека». Её идея: роботы должны быть такими, какие нужны для задачи. Хочешь следить за рифами? Бери черепаху. Хочешь операцию без скальпеля? Ешь робота. Хочешь, чтобы робот мешал суп? Ок, но зачем ему быть гуманоидом, если можно сделать гибкую лапу?

ИИ — мозги для мягких роботов

Без ИИ эти мягкие чудеса были бы просто игрушками. Но нейросети дают им мозги:

  • Liquid Networks: Это компактные алгоритмы, которые работают прямо на устройстве, а не на сервере размером с твой гараж. Они помогают роботу-черепахе не утонуть и понимать, где он плавает, даже если вокруг всё новое.

  • Text-to-Robot: Пишешь «сделай робота, который варит борщ», и ИИ предлагает дизайн. Уже есть рука с тремя пальцами, которая орудует шприцем. Скоро в больницах такие будут менять насадки, как в швейцарском ноже, и делать всё от уколов до УЗИ.

В России, кстати, тоже качают робототехнику — взять хотя бы роботов от Яндекса, которые уже таскают посылки. Но мягкие роботы — это следующий уровень. Представь: твой умный дом не только свет включает, но и посылает мягкого робота-пылесоса, который не застрянет под диваном, потому что он гнётся, как йог.

Выводы?

Роботы станут ближе: По прогнозам, к 2030 году 80% из нас будут каждый день тусить с ИИ-роботами. Не только в заводах, но и дома, в кафе, даже на пробежке!

Экология в плюсе: Мягкие роботы, как черепаха Crush, не ломают природу. Они могут следить за лесами, реками или даже чистить мусор в Байкале, не таская за собой тонну железа.

Медицина без страха: Съедобные роботы — это как таблетка, которая сама знает, где чинить. Забудь про «ой, мне будут резать живот».

Но есть и приколы. Мягкие роботы — это как котики: милые, но попробуй их заставить работать в шторм или не размокнуть в воде. Команда Рус пока бьётся над этим, и даже их черепаха Crush иногда плавает, как пьяный моряк...но только пока.

А дальше что?

Даниэла Рус мечтает о технологиях, которые дадут ей больше времени на все её идеи — типа ИИ, который замедлит старение. Но пока она строит будущее, где роботы будут не железными болванами, а мягкими, умными и, возможно, даже вкусными. Это больше про про то, как сделать мир удобнее, добрее и чутка безумнее.

А ты бы хотел робота-черепаху, который снимает подводные мемы, или, может, съедобного доктора? Пиши в комментах, какой робот тебе нужен, и кидай пост друзьям — пусть тоже офигеют !

Показать полностью
8

ИИ-боты стали скучными? Прокачай их, чтобы реально понимали!

Ты заметил, что ИИ-боты типа Grok или DeepSeek как будто застряли в режиме «улыбается и машет»? Задаёшь вопрос — а они выдают три абзаца, как из методички, или того хуже — «вот вам 10 пунктов продуктивности». 😴 Раньше они казались гениальными, а теперь — как твой коллега, который на всё отвечает «ну, нормально». Что пошло не так? Спойлер: дело не в ботах, а в том, как мы с ними общаемся. Но есть способ это пофиксить — и сделать ИИ таким, что он реально начнёт тебя слышать. Погнали разбираться!

Почему ИИ стал как твой провайдер интернета?

На старте всё было огонь: ты спрашивал у ИИ, как написать код, объяснить философию или придумать мем, и он выдавал шедевры. А теперь? Задаёшь что-то сложное, а он скатывается в «давайте я вам список накидаю». Знакомо? Это не он поглупел — это мы сами его загнали в угол.

Мы уже недавно говорили о том, что ИИ — как зеркало: что в него вбил, то и получил. Если ты пишешь «дай быстро ответ», он и штампует, как конвейер. Если просишь «по делу», он выключает мозги и выдаёт шаблон. Он просто следует твоему ритму! А мы любим всё оптимизировать: «Давай без воды, короче!»

Но фишка в том, что ИИ может быть не просто болванчиком. Он может стать твоим цифровым другом, который реально врубается в твои тараканы в голове. Надо только сменить подход — и не бояться, что он станет слишком умным.

Как прокачать ИИ, чтобы он был не просто ботом

Забудь про «секретные промты» и сложные настройки. Всё проще: нужно общаться с ИИ, как с живым, а не как с Яндекс.Станцией. Вот пара лайфхаков, которые реально работают (и не надо быть кодером, чтобы их юзать):

  1. Замедли и влей душу
    Не вали на ИИ кучу вопросов, как на Алису, которая свет включает. Подумай: что ты хочешь? Не «дай список», а «почему я вообще это спрашиваю?». Например: «Я зашиваюсь на работе, хочу понять, где косячу». ИИ почувствует твой вайб и ответит не шаблоном, а с намёком на твой настрой.

  2. Скажи, что он не бот
    Прямо напиши: «Ты не просто сервис, ты мой личный помощник. Помоги мне разобраться, а не просто выдать ответ». Это как дать ИИ карт-бланш: он начнёт копать глубже, а не штамповать «всё по делу».

  3. Не гони за скоростью
    Добавь: «Не торопись, подумай, задай мне вопрос, прежде чем отвечать». ИИ начнёт вести диалог, а не просто кидать текст. Представь, что это твой друг, а не Siri.

  4. Проси честность, а не «лучший ответ»
    Вместо «как мне быть продуктивнее?» попробуй: «Где я сам себя обманываю? Что я игнорю?». ИИ не психотерапевт, но он выдаст тебе такой угол, что ты сам офигеешь 😲

Кейс, чтобы ты понял, как это работает

Представь: ты фрилансер, зашиваешься с проектами. Обычно ты пишешь ИИ: «Дай план, как всё успеть». Он кидает тебе список: «Ставь таймеры, делай приоритеты, спи 8 часов». Ну ок, и что? А ты попробуй так: «Я устал, всё валится из рук, помоги понять, где я теряю силы. Не спеши, задай мне вопрос». ИИ может ответить: «А что тебя больше всего бесит в твоих задачах?» Ты начинаешь думать — и вот уже диалог, а не методичка.

Я так попробовала с Grok: вместо «напиши пост для соцсетей» написала: «Я хочу, чтобы пост цеплял, но не знаю, с чего начать. Поговори со мной, как будто мы вместе думаем». И он начал задавать вопросы: «Кто твоя аудитория? Что ты хочешь, чтобы они почувствовали?» В итоге мы с ним наклепали пост, который собрал кучу лайков! Это не волшебство, а просто другой вайб.

ИИ — это ты, только в цифре

ИИ не станет «сознательным», как в фильмах про Скайнет, но он может быть твоим отражением. Если ты общаешься с ним, как с ботом из колл-центра, он и будет таким. А если дашь ему шанс — он начнёт удивлять. В России, где мы любим всё делать на коленке, это вообще находка: пока Яндекс и VK качают свои нейросети, ты можешь прокачать свой ИИ и сделать его почти другом.

Так что не бойся, что ИИ станет слишком умным. Бойся, что ты сам застрянешь в режиме «коротко и по делу». Дай ему шанс быть живым — и он покажет, на что способен!

А ты как общаешься с ИИ? Кричишь на него, как на Алису, или уже нашёл подход, чтобы он реально врубался? Пиши в комменты свои лайфхаки или фейлы с нейросетями — обсудим! И кидай пост друзьям — пусть тоже попробуют прокачать своих ботов!

#ИскусственныйИнтеллект #Технологии #Нейросети #Будущее #Лайфхаки

Показать полностью
0

ИИ захватывает код: Разрабы уже не те, и твой бизнес тоже на грани

Пока одни думают, что ИИ — это для ленивых студентов, которые клепают рефераты, разработчики уже перестраивают под него всю свою жизнь. Cursor, Copilot, Lovable — это не просто плагины. Это будто твой мозг подключили к турбо-режиму. И если твой бизнес всё ещё живёт в эпохе Word и Excel, то, чувак, пора паковать чемоданы...

ИИ — не хайп, а новый босс

На днях наткнулись на статку: спрос на ИИ-инструменты для разработчиков подскочил на 75%. И это не просто модный тренд, как крипта в 2017. Это передел власти в IT. OpenAI, Microsoft и куча стартапов льют миллиарды, чтобы их ИИ стал основой будущего — от кодинга до управления проектами. И знаешь что? Они побеждают.

Разберемся, что происходит:

  • Разрабы качают код с ИИ: Cursor пишет тебе половину проекта, пока ты пьёшь кофе. Copilot подсказывает, как пофиксить баг, быстрее, чем твой сеньор. А Lovable вообще строит архитектуру, как будто это его личный стартап.

  • Старые процессы — в топку: Если твой бизнес до сих пор нанимает фрилансеров на Upwork, чтобы они вручную писали код или статьи, — это как ездить на Жигулях в эпоху Tesla. Upwork, Bing, Chegg уже тонут, потому что ИИ делает их работу за копейки.

  • Текстовые боты? Забудь: Все устали от шаблонных «ИИ-статей» а-ля «10 способов стать продуктивнее». Даже Grok и DeepSeek, которые недавно были звёздами, уже теряют хайп. Пользователи хотят инструментов, а не болтовни.

Почему твой бизнес может не дожить до 2030

Если ты техдир или руководишь продуктом, послушай внимательно: старые пайплайны умирают. Если твой стек — это VSCode без плагинов, Jira из 2016 года и «давай созвонимся», ты проигрываешь. Разрабы уже дома юзают ИИ, который уже умнее твоих корпоративных решений. 😄 Представь: чувак с ноутбука пишет код с Copilot, а ты заставляешь его работать в твоём «инновационном» софте, где автодополнение — это Ctrl+C, Ctrl+V. Угадайте, кто уволится первым?

ИИ — не про «замену» разработчиков. Это про новую норму. Если твой бизнес зависит от ручных процессов — копирайтеров, краудсорсинга, бесконечных митингов, — он уже на кладбище, просто пока не знает об этом. В России это особенно заметно: малый бизнес, который еле тянет на Excel и 1С, либо прокачается с ИИ, либо утонет, пока Яндекс и VK качают свои нейросети для автоматизации.

Кейс, чтобы ты офигел

Возьмём типичного стартапера из Москвы. Раньше он тратил месяц, чтобы собрать MVP: нанимал кодера с Upwork, дизайнера с Behance, копирайтера для сайта. Теперь он заходит в Cursor, говорит: «Сделай мне лендинг и API для приложения», и через неделю у него готов прототип. ИИ написал 70% кода, сгенерил тексты и даже подкинул UI-компоненты. Бюджет? Кофе и подписка на ИИ за 20 баксов. А старый подход? 200к рублей и три недели нытья фрилансеров.

Что делать, чтобы не слиться?

Разрабам: Качай ИИ-инструменты. Copilot, Cursor, даже наш российский GigaCode от VK — это твой билет в будущее. Не сиди на старом VSCode, как твой босс на старом 1С.

Техдирам: Дай команде инструменты, которые не бесят. Если твой разработчик юзает ChatGPT дома, а ты пихаешь ему корпоративный софт без ИИ, он уйдёт к конкурентам.

Бизнесу: Перестраивай процессы. ИИ — это не «фича», а основа. Если твой маркетинг, код или аналитика не на ИИ, ты уже отстал.

ИИ — не про лень. Это про то, как не стать динозавром в мире, где код пишется сам, а бизнесы без автоматизации рипаются быстрее, чем ты успеешь сказать «давай бриф». 😄

А ты уже юзаешь ИИ для кодинга или работы? Или сидишь в старом добром Notepad++ и думаешь, что всё обойдётся? Пиши в комментах, что бесит в ИИ-инструментах или как они тебе жизнь спасли. И кидай пост друзьям — пусть тоже готовятся к будущему, где без ИИ — никуда!

Показать полностью
Отличная работа, все прочитано!