ИИВАН — ПРО НЕЙРОСЕТИ И КОПИРАЙТИНГ

Минутка новостей Сами новости можно не читать, я в конце общий вывод дам. Но вот первая: Nvidia стала первой публичной компанией в истории, достигшей рыночной капитализации в 4 триллиона долларов 9 июля 2025 года, при этом акции выросли на 2,7% до 164,32 доллара на фоне продолжающегося энтузиазма инвесторов в отношении технологий искусственного интеллекта.- Акции производителя чипов выросли почти на 74% с апрельских минимумов и на 40% за последние три месяца благодаря доминирующей доле рынка в 90% на рынке графических процессоров для дата-центров и лидерству в разработке высокопроизводительных ИИ-полупроводников.- Генеральный директор Дженсен Хуанг выделил четыре ключевых фактора, ускоряющих рост спроса: развитие reasoning AI, отмена международных ограничений на экспорт ИИ, внедрение ИИ в корпоративном секторе и возвращение глобального производства, что стимулирует спрос на промышленный ИИ.- Nvidia теперь занимает наибольший удельный вес в эталонном индексе S&P 500 — 7,3%, обогнав технологических гигантов Apple и Microsoft, на долю которых приходится примерно 7% и 6% соответственно.- Компания прогнозирует годовую выручку в 200 миллиардов долларов в 2026 финансовом году и ожидает 250 миллиардов долларов в 2027 финансовом году, поскольку спрос на инфраструктуру ИИ продолжает стремительно расти по всему миру.Почему это важноЭта историческая веха свидетельствует о превращении искусственного интеллекта из предмета ажиотажа в фундаментальную экономическую силу, а доминирование Nvidia может изменить мировую технологическую конкуренцию, цепочки поставок и инвестиционные модели на десятилетия вперед.Я не энтузиаст НВидиа, но помню, как с полгода назад она рухнула и помню радость рынка от того, что «Всё! Вашему ИИ-пузырю пиздец!». А оно как-то не срастается. Nvidia всё ещё растёт и отжирает себе место под небом. И вторая новость сюда же: Ожидается, что трафик, связанный с генеративным ИИ, вырастет на 3200% в День Amazon Prime в 2025 году.Ожидается, что трафик от генеративных ИИ-источников увеличится на 3200% во время мероприятия Amazon Prime Day 2025 по сравнению с прошлым годом, поскольку потребители все чаще обращаются к ИИ-ассистентам, таким как ChatGPT, Perplexity и Rufus от Amazon, чтобы исследовать товары, сравнивать цены и искать лучшие предложения у различных ритейлеров, при этом анализ Adobe показывает, что посетители, пришедшие с помощью ИИ, демонстрируют значительно более высокий уровень вовлеченности на розничных сайтах.Теперь итоги. Во-первых, ИИ с нами навсегда, и это вроде уже понятно и очевидно. Во-вторых, поисковикам чуть по чуть становится туго. Раньше они зарабатывали на неграмотности аудитории, за счёт того, что та не могла найти с первого раза ответ на свой вопрос. А теперь ИИ зарабатывает на том, что пользователь с первого раза таки может найти ответ на свой запрос. Да, с оговорками (промпты писать умеют не только лишь все), но всё-таки. И, в-третьих, деньги всё активнее перетекают в эту тему и их становится всё больше. Особенно у тех, кто продаёт золотоискателям лопаты во время Золотой Лихорадки. Итого имеем набухающий и даже хайповый рынок, на котором денег уже чуть ли не больше, чем у гигантов вчерашнего дня типа Meta или Apple. Как быстро всё меняется в наши дни, да?)P.P.S. Все эти новости не отменяют главной шутки про ИИ: "В гонке нейросетей победит та американская компания, которая найдёт самого талантливого китайца и купит на лучших условиях вычислительные мощности, сделанные китайцами и расположенные в Китае". Потому что производство, в том числе и информации — всему голова, а средства производства в наше время почти все находятся в Китае))

Важный вопрос: А ты вообще для каких целей чаще всего используешь нейросети, если вообще используешь? Просто я вот, например, конкретно сейчас больше всего пользуюсь ими для технической разработки и разного рода кодинга программ и сервисов. И поэтому не знаю, стоит ли, например, делиться открытиями типа как мифы и легенды Древней Греции могут упростить процесс кодинга и помочь сжать любой технической промпт в 10-20 раз. Может, оно тебе и нахрен не интересно, а я буду сидеть и писать пост цельных 2 часа. Собственно, отсюда и вопрос, который поможет оптимизировать контент именно для тебя и твоих нужд: если ты пользуешься ИИ, то для каких целей? И если не пользуешься, то по какой причине? В принципе, если стремаешься отвечать в комменты, в этот раз (но только в этот!) разрешаю приходить в личку и писать туда: @full_fool_house Не стесняйся, я не кусаюсь)

С недавних пор я решительно перестал понимать людей, которые умудряются в 2025 чего-то не знать или не понимать И это не снобизм и не история про молоток и гвоздь ("Когда в руках молоток, всё кажется гвоздём", в применении к ИИ = "когда у тебя есть нейронка, ты думаешь, что можно решить ей ВСЕ проблемы"). Не. Это совершенно другое. Щас будет длинно, так что приготовься. Короче. Раньше, веке так в 18-м или в 10-м, перед человеком, который хотел что-то узнать или в чём-то разобраться, стояла адова гора преград — знания были редкими, люди, которые ими владели, были недоступны обывателю, книги были адски дорогими, а структурированность всего этого добра вообще была за гранью добра и зла. Да даже лет 20 назад чтобы узнать какую-то штуку, которая тебе понадобилась вот прямо сейчас, нужно было ехать в библиотеку, да ещё и не во всякую.Сейчас всё, что тебе нужно — это перейти по ссылке или войти в приложение. И всё. От всего стэка знаний человечества, в практически всех его областях, тебя отделяет не каменный 20-метровый забор с рвом, заполненнным крокодилами, а стенка из рисовой бумаги высотой по колено. И вот эту стенку огромное количество людей боятся до одури. Хотя уж её-то проломить — это как бы вообще ни о чём. И бонусы того точно стоят. Например. — Тебе больше не нужно искать по знакомым того самого человека, который в 96-м году общался 14 минут с юристом и теперь может тебе пояснить, в чём разница между двумя ситуациями с точки зрения юриспруденции. Теперь ты можешь сделать запрос и получить полное объяснение, что к чему и почему. Понять договор перед тем, как его подписывать? Или разобраться в том, как трактовать юридически ситуацию или действие? 2 минуты, Турецкий. (Но ведь 2 минуты было 5 минут назад)Я даже дорабатываю договоры, по необходимости, именно с помощью ИИ, потому что результат ничуть не хуже моего бывшего юриста-гомосека (в обоих смыслах), который стоил достаточно недёшево и в котором спеси было, как будто он Генрих Падва. — Тебе больше не нужно слушать надменные получасовые объяснения сисадмина или прогера о том, какой ты тупой мудак, пытаясь не кривить нос от запаха ни разу не мытого за последние 6 лет организма и стараясь не смотреть на уровень засаленности его собранных в жидкую косичку волос, который давно пересёк пороговые значения. Теперь ты можешь просто сделать 3 запроса и разобраться не только с тем, как поставить винду, но и с более сложными задачами. Например, я вообще не сисадмин, не прогер и даже не технарь. Но за последний месяц я поднял 2(!) собственных сервиса на собственном сервере, на удалённом рабочем столе, и настроил им бэкэнд (мозги любого сервиса) с полного нуля через командную строку(!!!). Чувствую себя, блядь, чем-то средним между Нео, Кевином Митником и героем Хью Джекмана из «Пароль "Рыба-пила"», ей-богу 😁— Тебе больше не нужно тупить, если ты чего-то не знаешь. Теперь ты можешь разобраться с тем, как работает блокчейн, вспомнить правило правой (и левой) руки из физики, понять разницу между робустой и арабикой и так далее и тому подобное — за 5 минут. Лично я с помощью Дипсика изучал модульную арифметику, разбирался в школьном курсе физики (потому что всю её проебланил в школе), познавал синтаксис языка JSON, тренировался в знании английского и искал авторитетных врачей-эндокринологов в Тунисе (не спрашивай). Удобно ли это? Пииииииздец как! Пока что ничего удобнее я вообще ничего не встречал, так могу сказать. Собственно, поэтому я и не понимаю тех, кто где-то тупит или не знает. Алё, блядь, на дворе 25-й год! Каждый мудак, начиная с меня, уже может даже свою собственную нейросетку для своих задач поднять и сделать из неё веб-сервис с приёмом оплат и авторизацией пользователей через Телегу, а ты до сих пор сопли жуёшь, когда надо квадратный корень из 4 вычесть. Это просто несерьёзно. Потому я и решил, что чуть подкорректирую свой профиль и буду по чуть просвещать народ в плане ИИ и того, что он может и насколько это доступно любому кузьмичу (да, даже тебе).

И сегодня у меня — подборка из 5 простейших, просто как амёба, команд, которые РЕЗКО и ЖОСКА повысят КПД от общения с любой нейро-моделью. Поехали. ELI5 (Explain Like I'm 5) — объясняет всё так, как будто тебе 5 лет. Вроде бы, это совсем для имбецилов, но вообще на начальном этапе погружения в любую тематику нет ничего более полезного, чем влезть в шкуру 5-летки. Даже если ты гений в одной области, на старте изучения другой темы тебе это поможет слабо. А вот стать чистым листом — поможет. В конце концов, усложнить ты всегда успеешь. TL;DR (Too Long; Didn't Read) — это универсальный сжиматель смысла, который может сделать сам-ап любого контента, оставив только самые центральные вещи. Если нужно открыть документацию по какой-то приблуде и нет никакого желания читать её всю... или тебе прислали договор на вычитку, а ты хочешь просто понять общий смысл... или ты просто спешишь... то примени эту формулу — и получишь ёмкую выжимку смысла любого текста, который пришлёшь нейронке. Humanize — незаменимая вещь, если тебе прислали что-то на птичьем языке, который состоит наполовину из жаргона, а на другую половину — из почёсывания эго того уёбка, что его писал, и ты читаешь и понимаешь, что НИЧЕГО не понимаешь. Так вот, теперь ты берёшь эту портянку, пишёшь "Humanize:" и после двоеточия вставляешь всю ту дичь, что тебе прислали — и БАМ БЛЯДЬ! Оказывается, что Федеральный Закон о Кадастровой Деятельности всё-таки МОЖНО понять, и для этого не надо быть рептилоидом, мудаком или выпускником Кембриджа, прикинь! То же касается любых знаний, носители которых раньше были элитой просто потому, что разбирались в этой ебучей духоте, при виде которой нормальный человек с криками и воплями убегал нахуй. Теперь можно не бегать, поздравляю. Jargonize — это у нас процесс, обратный предыдущему. Когда ты хочешь понять сложное, что написали мудаки — ты хуманизируешь текст; а вот когда ты хочешь запутать публику и самому стать мудаком/рептилоидом/носителем тайных знаний — ты жаргонизируешь. И если твои пациенты не читали этот пост, то им пизда. Поздравляю, можешь брать с них деняк. Именно Jargonize может превратить "пинание хуя" в "ускоренную релокацию средств полового размножения посредством нижних конечностей Homo Sapiens". Так что если тебе нужно выступать на партийном собрании, на котором люди в костюмах будут спать, а в конце похлопают — вот тебе инструмент для выступления. Ну и, наконец, топ списка, мой абсолютный краш... Feinman Technique!Это просто топ для тех, кто любит копать на полный штык и разбираться в любом явлении досконально. Этот хинт позволяет нам использовать метод Фейнмана из 4 частей: — Объяснение для 5-летки;— Нахождение пробелов в объяснениях и знаниях;— Упрощение и придание максимальной ясности; — Краткий обзор и, при необходимости, повторение. ***Всё. У тебя нет шансов не знать что-либо или не разбираться в чём-либо. Теперь ты берёшь любой из операторов выше, вставляешь перед(!) текстом, который хочешь обработать, в нейросеть и жмёшь на кнопку отправки. А через минуту забираешь результат, став ещё на 1% лучше, чем вчера. По правде говоря, более коммунистической вещи, чем нейронки, на земле в 2025-м не существует, но об этом я чуть позже напишу. А пока хочу спросить: чё тебя ещё останавливает от их использования-то?)

Пост для тех, кто самостоятельно решит разруливать какие-то несложные задачи, связанные с кодом на PythonПередо мной тут встала задача — переконвертировать некоторый объём учебных материалов для того, чтобы обучить Халберта своего и вывести его мозг на новый уровень. Для этого я подготовил немножко документов (15 тысяч) в разных форматах — PDF, DOC, DOCX, TXT и вот всё в этом духе. Задача была сначала их перевести в единый формат, потом — оценить качество конвертации, разбить на куски, кускам раздать теги и всю эту радость дальше уже отправить в продакшн, чтобы нейронка обучалась. Разумеется, делать это руками я не собирался, потому что мне даже представить страшно, сколько там знаков и сколько мне пришлось бы корпеть над этим всем. Само собой, лучше за меня этим займётся скрипт на Python'е. Одна проблема — я не знаю Пайтона, даже в первом приближении)) Но в эпоху нейронок это не беда. Нужно просто пойти на поклон к ИИ, дать ему задачу и он тебе всё сделает. Вот я и сходил. Первая задача заключалась в конвертации. Вторая — в проверке качестве первой. И если что-то было сделано не так, как надо, то модель должна была перенести файлы в папку, которую я указал на ноуте, чтобы я там уже сам своими глазами посмотрел на док и решил, как быть дальше. Пошёл в ИИ, обрисовал задачу, показал результат, который мне нравится и показал, что меня не устраивает. Дальше попросил составить грамотное ТЗ для технического специалиста, и уже это ТЗ (после правок) отнёс ей же, только в соседнее окошко. А потом мне пришла в голову мысль... Так как я знатный экспериментатор, я решил сходить во все ИИ-модели, которые хоть как-то на слуху, чтобы сверить данные и знать на будущее, чем пользоваться можно, а чем точно не стоит. И вот что из ЭТОГО получилось — смотри в прикреплённом документе. P.S. Если лень читать, то сэкономлю тебе время: используй Claude и горя не знай))