ИИнтеллект @iintellect Channel on Telegram

ИИнтеллект

ИИнтеллект
Показываем применение Искусственного Интеллекта (ИИ) для малого бизнеса и независимых экспертов

Авторы: @ChipCR и @AmigoV - суммарно 33 года в бизнесе, 25 лет онлайн
1,624 Subscribers
572 Photos
152 Videos
Last Updated 20.02.2025 01:14

Применение Искусственного Интеллекта для малого бизнеса

Искусственный интеллект (ИИ) в последние годы стал неотъемлемой частью технологического прогресса, охватывающим различные сферы жизни и бизнеса. Особенно это касается малого бизнеса, где внедрение ИИ может стать ключом к повышению конкурентоспособности, оптимизации процессов и улучшению обслуживания клиентов. От автоматизации рутинных задач до анализа больших данных, возможности ИИ позволяют малым предприятиям адаптироваться к быстро меняющимся условиям рынка. Авторы этой статьи, @ChipCR и @AmigoV, обладая более чем тридцатилетним опытом в бизнесе и онлайн-сфере, помогут разобраться в том, как искусственный интеллект может оказать положительное воздействие на малый бизнес и независимых специалистов. Мы рассмотрим основные преимущества использования ИИ, примеры успешных внедрений и стратегии, которые могут помочь малым предприятиям максимально эффективно использовать эти новые технологии.

Каковы основные преимущества использования ИИ для малого бизнеса?

Одним из ключевых преимуществ использования искусственного интеллекта для малого бизнеса является снижение затрат. ИИ может автоматизировать рутинные задачи, такие как обработка заказов, управление запасами и даже ответы на часто задаваемые вопросы. Это освобождает время сотрудников для более важных задач, увеличивая общую продуктивность бизнеса.

Кроме того, ИИ позволяет лучше понять потребности клиентов через анализ данных и предсказательные модели. Это помогает малым предприятиям адаптировать свои предложения к запросам рынка, что в свою очередь увеличивает лояльность клиентов и их удовлетворенность.

Какие примеры успеха использования ИИ существуют в малом бизнесе?

Множество малых компаний уже начали успешно внедрять ИИ в свои процессы. Например, малые рестораны используют ИИ для анализа предпочтений клиентов и создания персонализированных меню, что привлекает больше посетителей и увеличивает средний чек.

Другим примером является использование чат-ботов в малых интернет-магазинах для улучшения обслуживания клиентов. Они могут обрабатывать заказы, предоставлять консультации и даже решать проблемы клиентов в режиме реального времени, что значительно улучшает клиентский опыт.

Как малым бизнесам начать внедрение ИИ?

Первым шагом к внедрению искусственного интеллекта для малого бизнеса является определение потребностей. Необходимо понять, какие процессы требуют оптимизации, и какие задачи можно автоматизировать. После этого можно обратиться к специализированным решениям, которые соответствуют именно этим требованиям.

Также важно обучить сотрудников работать с новыми технологиями. Многие платформы предлагают простые в использовании инструменты и обучающие материалы, что позволяет быстро начать внедрение ИИ и достигать ощутимых результатов.

Какие риски связаны с внедрением ИИ в малый бизнес?

Как и с любыми новыми технологиями, внедрение ИИ связано с определенными рисками. Одним из них является возможность потери личных данных клиентов. Поэтому крайне важно выбрать надежные платформы с высоким уровнем защиты данных и соответствием законодательству.

Кроме того, недостаточная подготовленность сотрудников может привести к неэффективному использованию ИИ. Чтобы избежать этого, малым предприятиям необходимо инвестировать в обучение и создание команды, способной эффективно взаимодействовать с этой технологией.

Каково будущее ИИ для малого бизнеса?

Будущее искусственного интеллекта в малом бизнесе обещает быть многообещающим. С каждым годом технологии становятся доступнее и проще в использовании, что позволяет малым предприятиям пользоваться преимуществами ИИ без значительных инвестиций.

Скорее всего, мы увидим еще больше интеграции ИИ в маркетинг, аналитику и клиентское обслуживание. Это позволит малым бизнесам не только выживать, но и процветать в условиях жесткой конкуренции и быстро меняющегося рынка.

ИИнтеллект Telegram Channel

Добро пожаловать в канал "ИИнтеллект"! Здесь мы покажем вам, как использовать Искусственный Интеллект (ИИ) для развития малого бизнеса и поддержки независимых экспертов. Наши авторы - @ChipCR и @AmigoV, обладают в сумме 33 года опыта в бизнесе, и 25 лет онлайн. Они будут делиться своими знаниями и опытом, помогая вам разобраться во всех тонкостях работы с ИИ. Если вы хотите оставаться в курсе последних тенденций и использовать передовые технологии для своего бизнеса, то этот канал - для вас! Присоединяйтесь к нам прямо сейчас и начните применять новейшие разработки в области искусственного интеллекта в своей работе!

ИИнтеллект Latest Posts

Post image

А quick vibe check of Grok 3

Интересный обзор Grok 3 от самого Андрея Карпатого.

Он люто хорош, поэтому я, спотыкаясь о терминологию, все-таки перевел несколько самых интересных абзацев.

Во-первых, Grok 3 имеет современную модель мышления (кнопка "Думать") и отлично справился с моим вопросом о Settler's of Catan: "Создайте веб-страницу настольной игры, на которой изображена сетка шестиугольников, как в игре Settlers of Catan. Каждый шестиугольник нумеруется от 1...N, где N - общее количество шестиугольников. Сделайте его общим, чтобы можно было менять количество "колец" с помощью ползунка. Например, в Catan радиус составляет 3 шестиугольника. И пожалуйста, на одной html-странице". Немногие модели справляются с этим надежно. Лучшие модели мышления OpenAI (например, o1-pro за 200 долларов в месяц) тоже понимают это, но DeepSeek-R1, Gemini 2.0 Flash Thinking и Claude - нет.

Мне нравится, что модель честно *пытается* решить гипотезу Римана, когда ее попросят, подобно DeepSeek-R1, но в отличие от многих других моделей, которые сразу же сдаются (o1-pro, Claude, Gemini 2.0 Flash Thinking) и просто говорят, что это большая нерешенная проблема. В конце концов, мне пришлось прекратить это занятие, потому что мне было немного не по себе, но Грок круто показал безумие и отвагу, и кто знает, может быть, когда-нибудь...

DeepSearch. Только вместо "Deep Research" здесь "Deep Search". Может выдавать высококачественные ответы на различные исследовательские/поисковые вопросы, ответы на которые вы можете найти в статьях в Интернете

Модель, похоже, не любит ссылаться на X как на источник по умолчанию, хотя вы можете явно попросить ее об этом. Несколько раз я ловил ее на том, что она галлюцинирует несуществующими URL-адресами. Несколько раз он говорил фактические вещи, которые я считаю неверными, но не приводил ссылки на них (вероятно, их не существует). Например, он сказал мне, что "Ким Чон Су все еще встречается с Ким Мин Солем" из 4-го сезона Singles Inferno, что, конечно же, совершенно не так, верно? А когда я попросил его создать отчет о крупных LLM-лабораториях, их общем финансировании и количестве сотрудников, он перечислил 12 крупных лабораторий, но не себя (xAI).

DeepSearch - это примерно то, что предлагает Perplexity DeepResearch (который просто великолепен!), но пока не дотягивает до уровня недавно выпущенного OpenAI "Deep Research", который все же кажется более основательным и надежным.

Grok 3 знает, что в слове "srawberry" есть 3 "r", но затем он также сказал мне, что в слове LOLLAPALOOZA есть только 3 "L". Включение "Reasoning" решает эту проблему.

Grok 3 сказал мне, что 9.11 > 9.9. (это характерно и для других LLM), но опять же, включение Reasoning решает эту проблему.

Резюме. Grok 3 + Thinking ощущается где-то на уровне самых сильных моделей OpenAI (o1-pro, $200/месяц), и немного лучше, чем DeepSeek-R1 и Gemini 2.0 Flash Thinking. Что довольно невероятно, учитывая, что команда начала работу с нуля ~1 год назад, такие сроки достижения уровня техники являются беспрецедентными. Не забывайте также о предостережениях - модели стохастические и могут давать немного разные ответы каждый раз, и это очень рано, так что нам придется ждать гораздо больше оценок в течение следующих нескольких дней/недель. Первые результаты LM-арены выглядят весьма обнадеживающе. На данный момент я поздравляю команду xAI, они явно набрали огромную скорость и динамику, и мне не терпится добавить Grok 3 в свой "совет LLM" и послушать, что он думает по этому поводу в будущем.


Полный твит с большим количеством примеров тут:

https://x.com/karpathy/status/1891720635363254772

@cgevent

19 Feb, 07:34
102
Post image

Коротко про Grok 3 от Илона Маска

Когда кто-то заявляет, что его Ford Mustang самый быстрый на планете сравнивая с VW Passat и Toyota Corolla…

Эй, Илон, на дворе уже о1, R1 и o3 Pro … мы жы не в 2023

А вы пока посмотрите мой свежий выпуск про ИИ агентов на блокчейне https://www.youtube.com/channel/UCg5IxwpbYkyp8jLJBJTl_zA

18 Feb, 15:31
185
Post image

Ни DeepSeek так золотуха

Попалась статья, что группа исследователей из Стэнфорда и Университета Вашингтона решила бросить вызов гигантам ИИ, таким как DeepSeek и OpenAI.

Создали модель ИИ под названием s1, потратив на её обучение всего $50 и 26 минут. Вместо многомиллиардных инвестиций и огромных дата-центров они использовали метод дистилляции, обучая свою модель на ответах Gemini от Google.

Результат? s1 превзошла модель OpenAI o1 в решении математических задач на 27%. Похоже, что в мире ИИ люди просто не успевают реагировать на шквал перемен. То ли ещё будет...

Источник

17 Feb, 15:17
211
Post image

Интересный вид атаки протестировали через опенсорс LLM-модели:

1. Берем любую опенсорс модель
2. Учим ее добавлять незаметно какие-то вещи в код (например, ссылки на вредоносные скрипты)
3. Загружаем обратно куда-то сохраняя имя оригинальной модели или просто делаем вид что это новая версия
4. Все, зараженную модель невозможно обнаружить, защиты тоже нету

Поэтому, всегда проверяйте кто поставщик модели и куда она загружена – у известных лаб как правило много прошлых публикаций моделей, рейтинги и тп

Tldr: всякие Deep.Seek.r1.2025.671b.BluRay.x264.AAC.gguf не качаем

На скриншоте пример взаимодействия с такой моделью и подключение вредоносного скрипта:

14 Feb, 20:35
313