Только купил Oura Ring 4, как фейсбук начал крутить скам-рекламу про первое кольцо, которое отбирает у тебя энергию для своего выживания. Мооя прееллесть!..
Метка: AI
Борьба с искусственным интеллектом в изучении языков | 2025-08-19T23:43:35
Мне сегодня грок взорвал мозг. Говорю поучи меня французскому. Он: ок, как будет «книга»? Я говорю «лё ливр». Он говорит «неправильно! ля ливра». 😳Машина все равно сама едет, решил записать диалог. Не убеждается. Никак, стоит на своём. Ля ливра и всё. Боюсь, Грок так плохому научит в своём Language Tutor mode.
Вспомнилась история из «Воспоминание о Пушкине” М. Е. Юзефовича, относящееся к 1829 году:
«<Во время похода на Эрзерум> с ним было несколько книг, в том числе и Шекспир. Однажды он в нашей палатке переводил брату и мне некоторые из его сцен. Я когда-то учился английскому языку, но, недоучившись как следует, забыл его впоследствии. Однакож все-таки мне остались знакомы его звуки. В чтении же Пушкина английское произношение было до того уродливо, что я заподозрил его знание и решил подвергнуть его экспертизе. Для этого на другой день я зазвал к себе его родственника, Захара Чернышева, знавшего английский язык, как свой родной, и, предупредив его в чем было дело, позвал к себе и Пушкина с Шекспиром. Он охотно принялся переводить его нам. Чернышев при первых же словах, прочитанных Пушкиным, расхохотался: “Ты скажи прежде, на каком языке читаешь?” Расхохотался в свою очередь и Пушкин, объяснив, что он выучился по-английски самоучкой, а потому читает английскую грамоту, как латинскую. Но дело в том, что Чернышев нашел перевод совершенно правильным и понимание языка безукоризненным».
Anna Derevenitskaya
AI Search Agent: Революция в автоматизированном поиске и покупках | 2025-08-19T01:21:54
В дополнение к основному продукту для тестирования поиска я разрабатываю на досуге AI Search Agent. Вы даёте ей всего две вводные: сайт, на который нужно перейти, и цель (описанную в коротком абзаце). То есть, эта штука достаточно умная, чтобы совсем не требовать настройки — сайт и цель, а дальше типа я сама.
Как работает: Этот виртуальный агент сам генерирует поисковые запросы, перерабатывает их в зависимости от полученных результатов (например, упрощает), и анализирует, насколько они соответствуют заданному намерению. Если подходящие результаты найдены, агент может добавить товар в корзину и оформить заказ — если это предусмотрено в настройках.
Я об этом уже писал недавно — сегодня просто чуть более найс демо. Будет еще более найс, пока это вытащено из середины разработки, но уже видно, как анализируется страница и есть первые результаты, которые можно использовать.
Агент может использоваться для нескольких целей. Во-первых, это отличный способ создать ground truth — набор запросов с идеальными результатами. Эти данные потом можно применять для тестирования поиска без привлечения часто медленных и дорогих больших языковых моделей (LLM). Во-вторых, он помогает проверить поисковые функции перед запуском для пользователей. В-третьих, агент генерирует реалистичные данные использования, которые нужны для обучения моделей рекомендаций, требующих аутентичных взаимодействий.
Те цветные прямоугольники на видео — это язык взаимодействия агента с ИИ (или LLM). Чтобы понять, куда кликать, система размечает страницу и отправляет ИИ структурированное описание страницы — часто вместе со скриншотом, — чтобы он мог всё проанализировать и принять решение о следующем действии.
Виртуальный покупатель: Тестируем интернет-магазин на автопилоте | 2025-08-15T04:27:07
В рамках проекта TestMySearch.com я делаю систему «виртуальный покупатель», которая имитирует поведение реального пользователя в интернет-магазине: она начинает с абстрактной цели (например, «что-то яркое и сексуальное для спортзала»), превращает её в конкретный поисковый запрос, выполняет поиск на сайте и в зависимости от результата может либо продолжить просмотр, либо с определённой вероятностью переформулировать запрос, если найденное не соответствует исходной цели; далее система оценивает страницы по соответствию именно изначальной задумке, открывает карточки товаров, случайным образом меняет параметры вроде цвета или размера, принимает решение о добавлении в корзину и оформлении заказа, а также может покинуть сайт, что позволяет за одну ночь сгенерировать множество сессий, похожих на реальные, для тестирования поиска, фильтров и рекомендаций ещё до прихода живых пользователей.
Система полностью автоматическая. То есть, браузер на видео открывается сам, поле поиска там находится само (то есть, от сайта это не зависит), в него вбивается текст, который система придумывает сама на основе той самой изначальной цели, дальше выдаются фасеты и результаты поиска, которые тоже могут быть в совсем непредсказуемом для системы виде — но она все равно понимает где что, и принимает решение о том, перефразировать запрос, выбрать ли фасет или нажать на результат поиска. С какой-то вероятностью виртуальный пользователь покидает сайт. Если запрос перефразируется, например, то этот виртуальный пользователь не повторяет запросы, которые уже приводили к пустым или нерелеватным результатам, то есть, в пределах сессии есть «память».
Стратегия ценообразования: иллюзия выбора | 2025-08-09T13:06:47
Интересный маркетинговый прием: за одну и ту же цену продаются три разных типа капсул для посудомойки: хорошие Complete, премиум, и премиум плюс. Одинаковые упаковки, одинаковая цена, но число капсул, конечно, разное. Например, platinum имеет 59 капсул, а версия плюс имеет 47. Видимо, такие и неровные числа с трудом лезут в мозг покупателю, но, кажется, ещё не каждый покупатель в принципе задумается, принципиально ли для него экономить. Но если сравнить крайние версии, версия platinum plus тупо в два раза дороже версии complete.
Второй интересный пример — подписка на LLM (Chatgpt, Gemini) за 200 долл в месяц. Казалось бы, какой идиот будет платить пару сотен за нечто, лишь казалось бы немногим лучше базовой за 20-30 долл. А это очень правильное решение, когда у тебя рынок в сотни миллионов пользователей: большая часть из них — организации. Для организации 200 в месяц не сильно т отличается от 20 в месяц, и то, и то незаметно для бюджета. Ну ок, даже умножив на сотни и тысячи подписок, находятся такие, кто таким образом помещает себя в чуть более премиум клиенты небольшой для них ценой.
Биометрия сердца: ключ к умной разблокировке часов | 2025-08-06T16:43:51
Почему никто не сделал так, чтобы умные часы разблокировались только на руке своего владельца, считывая его уникальный сердечный ритм или другие биометрические данные? Ну в приложение к тому, что телефон хозяина рядом.
Официально в настройках Apple Watch запретить это нельзя — Apple намеренно сделала так, что при первом надевании часов за день они всегда требуют код, даже если iPhone рядом. Это связано с политикой безопасности: часы могут оказаться на руке другого человека, а телефон — просто неподалёку.
При этом, у каждого человека есть уникальные паттерны сердечного ритма, которые включают в себя, например, небольшие вариации в интервалах между ударами сердца, особенности формы сердечного сигнала, то, как сердце реагирует на разные нагрузки. Эти микроскопические отличия и создают уникальную «картину» сердечного ритма, которую сложно подделать или повторить. У часов, после того, как их надели, и до того, как они нужны разблокированными, есть довольно много времени, чтобы собрать, обработать, и принять решение разблокировать или нет.
Навыки программиста для работы с AI в генерации кода | 2025-08-04T14:28:45
Я сейчас ну очень много использую Gemini для генерации кода, и вижу скилл, который нужно иметь программистам, чтобы быть успешными на этом поприще. Это умение быстро читать и понимать чужой код, а также умение объяснить, почему генерацию AI нужно переделать и как. Для первого нужно просто очень хорошо знать язык и читать «с листа», потому что времени вдумываться будет мало. Для второго нужно хорошо знать паттерны и понимать, где они применимы, а где — нет. AI еще долго будет лажать с использованием паттернов не к месту.
Кроме этого, человеку все еще нужно будет понимать «как единое целое» на 90% код, который сгенерировал AI, и также успевать находить время на осознание каждой сгенерированной строки кода. Если расслабиться и упустить, то система может родить даже работающий, но очень плохо поддерживаемый код. Например, есть негласное правило, что отдельные файлы должны содержать не так много кода, и если он растет, то нужно делать рефакторинг, разбивая один большой на два или три. Иногда это требует переписывания логики, но это переписывание всегда направлено на одну задачу — упростить поддержку. А AI при переписывании еще и «улучшает» код заодно. И это довольно сложно запретить.
Кроме этого, сама концепция LLM предполагает ограниченность контекстного окна. Которое кодом забивается очень быстро. Чтобы была иллюзия у пользователя, что все работает даже при большом объеме кода, LLM умеют делать предварительную обработку, вытаскивая для процессинга только релевантные куски и откладывая в сторону нерелевантные, чтобы релевантные поместились в реальное контекстное окно. Но этот процесс очень ненадежный, и один раз он срабатывает, а во втором оказывается, что отложили в сторону важное, и в итоге система не увидела всю картину и сгенерировала код, в котором есть функция, очень похожая функции, отложенной в сторону, и вот у нас теперь есть две почти одинаковые.
Кроме этого, сейчас логика распределена между БД и кодом. То есть, данные часто управляют кодом. А данные в LLM просто часто не помещаются. Их слишком много. В итоге, без программистов пока с текущими архитектурами LLM не обойтись. Но вот требования к квалификации программистов только вырастут с LLM, а не упадут. Так что да, джуниорам надо волноваться, но лидам не очень 🙂
Сбой в системе: все рейсы Alaska Airlines приземлены | 2025-07-21T07:07:59
Аэропорт Сиэттла встал — какая-то ерунда с IT-системами, самолёты Alaska Airlines не взлетают (grounded).
UPDATE: помните у Боинга отвалилась дверь в полёте? Это были Alaska Airlines и Boeing 737 Max, в котором я сейчас сижу.
Технологии безопасности в коммерческом транспорте: дорого или необходимо? | 2025-07-18T20:33:57
Интересно, почему умные системы, камеры, системы помощи водителю в вождении, не используют на коммерческом транспорте типа грузовиков и автобусов? Просто одно дело встраивать такие статусы в машину стоимостью 35К долл, а другое — в грузовик или автобус, чьи цены начинаются как минимум с 100-150К, а в ряде случаев и больше. Автобусы покупают часто организации, которым плюс 5-10 тыс при цене в 100-150 может не сильно делать «погоду» в решении что брать. Хотя конечно понимая, что там тендер на минимальную цену наверняка, каждая тысяча может быть решающей. С другой стороны, может быть ниже страховка, и людям (пассажирам) можно продать это красиво. Также кажется, что засыпающие водители грузовиков тупо опаснее и дороже, чем засыпающие водители персональных машин
Вечные дроны: миф или реальность? | 2025-07-16T01:33:37
Интересно, почему мы до сих пор не видим автономных дронов, которые могли бы жить «вечной» жизнью: садиться на крыши, разворачивать солнечные панели, заряжаться от солнца и раз в день вылетать на задание, каким бы оно там ни было? Ведь если прикинуть энергетику, получается вполне рабочая схема. Например, тяжелый дрон весом около 8 кг может взять с собой складные солнечные панели площадью 1,5 м² и аккумулятор на 2 кВт·ч. За один солнечный день такие панели соберут около 1,2 кВт·ч энергии — этого хватит, чтобы он 20 минут летал со скоростью 40–50 км/ч, сделал фото и передал их по мобильной сети. И даже останется запас энергии на несколько пасмурных дней.
Даже легкий дрон весом 2 кг с небольшими панелями (0,5 м²) мог бы каждый день подниматься в воздух на 10–15 минут, если ему удается найти хорошую погоду и солнечную крышу. Мощность на зависание в воздухе для таких штук — около 150–200 Вт, а солнечные панели при эффективности 20% в средних широтах дают до 350–400 Вт*ч за день. Баланс вполне сходится, особенно если не гнаться за скоростью, и если на крыше некуда спешить.
Такой «солнечный кочевник» мог бы жить неделями и месяцами, перелетая с крыши на крышу и заряжаясь в ожидании миссий. На первый взгляд, технологии батарей и панелей уже позволяют это сделать. Или я где-то ошибаюсь?
Being in America 