Postagens do Canal Wiseman Talks

Новая версия wai.zone: поиск информации о человеке для знакомства

Опубликовал новую версию Wai.Zone, в котором можно дать ссылку на LinkedIn человека, и получить:
⁃ summary информации про него
⁃ ссылки на соц сети (LinkedIn, Facebook, Twitter, etc)
⁃ публикации этого человека
⁃ темы, которые можно поднять в диалоге и которые будут интересны человеку
⁃ ИИ пишет адресное сообщение для коннекта в LinkedIn, в котором учтен контекст информации о человеке

В новой версии:
- делается summary статей человека
- добавил блок интересов человека
- улучшил работу ИИ

Сервис доступен по адресу https://www.wai.zone/

Сервис Wai.zone - небольшая демонстрация того, что мы можем делать для B2B продаж с помощью ИИ сервиса Wai.Sale: по сути полностью автоматизировать весь процесс продаж и в несколько раз увеличить число лидов для вашего бизнеса, писал об этом тут

Дайджест wAI_50/24

Теперь буду вести в дайджесте три рубрики - новости, статьи и полезные инструменты (ИИ и не только).

Новости
OpenAI запустила 12 релизов за 12 дней перед Рождеством - каждый день делают новый анонс. Уже анонсировали и выложили в доступ chatgpt o1 pro, доступную по подписке за 200$/месяц, которая может использовать больше вычислительной мощности и подходит, например, для решения сложных задач в программировании и биологии.

Также вышла наконец долгожданная Sora - модель, генерирующая видео.

Стартап World Labs, основанный пионером в области искусственного интеллекта Фей-Фей Ли (писал о ней тут), представил свой первый проект — AI-систему, способную преобразовывать одномерное изображение в интерактивные 3D-сцены. Хотя многие AI-системы могут превращать фотографии в 3D модели, уникальность разработки World Labs в том, что созданные сцены интерактивны и поддаются модификации.

В ту же тему - DeepMind, исследовательская организация в области ИИ, принадлежащая Google, представила новую модель Genie 2, способную генерировать "бесконечное" количество играбельных 3D миров. Похоже, нас ждёт революция в гейминге.

Создатели Ai Pin - носимого Ai устройства (про него писали, например, тут), выпустили CosmOS - AI-операционную систему для носимых устройств

Статьи
Текст от от Foundation Capital - описывают трансформацию программного обеспечения с "программного обеспечения как услуги" к "услуге как программному обеспечению". Про то, как происходит переход к экономике агентов ИИ, которые коллаборируя друг с другом и человеком, дают на порядок больший результат. На эту же тему наш проект, про него писал тут - позволяет за счет ИИ агентов получить продажи, как если бы вы наняли группу сейлов - людей, но за стоимость одного сейла.

Инструменты
Персонализованные поздравления от Санта Клауса
Google LLM Notebook - можно чатиться со своими документами и создавать из них подкаст,
Такое же запустили в elevenlabs (ios, android) - в их приложении также можно себе собрать подкаст из pdf или сайта
Это же можно сделать в моем боте @wairocks_bot (получить озвучку и суммаризацию веб страниц и текстов)
Инструмент от Google: LLM, заточенная специально для обучения, спрашивайте у нее вопросы и получаете информацию в виде, адаптированном для обучения

@wisemantalks

Выпустили новую версию бота Wai Rocks

Что умеет бот:
- саммаризация аудио
- саммаризация веб страничек
- саммаризация роликов на youtube
- генерация аудио подкастов
- общения с ИИ в свободном формате
- генерация картинок

В новой версии:
- улучшены навыки обработки информации
- улучшены навыки саммаризации
- добавлена мультиязычность

Бот доступен по адресу @wairocks_bot

AI для продаж: wai.sale

Любой бизнес сталкивается с необходимостью организовывать продажи. В этом правиле нет исключений - нет продаж, нет бизнеса.
Я давно мечтал о сервисе, который возьмет на себя всю не самую приятную часть с подбором лидов: поиском лидов, холодными контактами и письмами - и такими, чтобы лиды еще их открывали - то есть с персональным сообщением каждому. На это у меня лично уходили десятки часов в неделю.

Мы решили эту боль в сервисе wai.sale. Wai - это AI для Sales команд. Работает это так:
1) С помощью ИИ wai.sale находит подходящих лидов по вашему запросу и собирает о них подробную информацию
2) На основе этой информации создает индивидуальные сообщения и автоматически рассылает их по всем доступным каналам (mail, linkedin, vk, facebook, whatsapp, etc)
3) Далее система собирает обратную связь, улучшает рассылки и предоставляет подробную аналитику

Подробнее можно посмотреть на лендинге wai.sale и в презентации. Пишите @wisemik, чтобы наладить в своем бизнесе поток продаж: клиент сейчас из разных сфер, это и облачный хостинг, и финтех, и логистика

Новости технологий wAI_49/24

1) CEO Salesforce Marc Benioff считает, что ИИ агенты усиляют, а не заменяют людей - в частности в продажах

2) Компания Perplexity (ИИ поисковик), основанная Aravind Srinivas, подумывает о выходе на рынок аппаратного обеспечения. Srinivas объявил в twitter о намерении разработать устройство стоимостью менее 50 долларов, которое сможет "надежно отвечать" на вопросы с использованием голосового ввода

3) Австралийский банк за счет применения ИИ снизил уровень мошенничества на 30%, а также сократил время ожидания на линиях колл-центров на 40%

@wisemantalks

Мой прогноз на 2025й год про AI

1) Выйдет +1 массовый AI Hardware, который соберёт больше миллиона продаж

2) Появится как минимум +1 новая компания стоимостью больше миллиарда долларов, в которой будет работать не больше 3 человек, включая основателей и сотрудников, и сотен AI агентов и утилит для поддержания работы

3) Больше 80% sales отделов компаний из S&P 500 будут на ежедневной основе использовать AI сотрудников для осуществления продаж

Поиск информации про человека для знакомства

Часто бывает, что не понятно с чего начать диалог: когда вы рассказываете про свой продукт новому для вас человеку, и просто когда знакомитесь для расширения круга знакомств. Если искать информацию на LinkedIn или в интернете, это не быстро, и часто до этого не доходят руки.

Мы запустили сервис Wai.Zone, которому можно дать ссылку на LinkedIn человека, и получить:
⁃ summary информации про него
⁃ ссылки на соц сети (LinkedIn, Facebook, Twitter, etc)
⁃ публикации этого человека
⁃ темы, которые можно поднять в диалоге и которые будут интересны человеку
⁃ ИИ пишет адресное сообщение для коннекта в LinkedIn, в котором учтен контекст информации о человеке

Также есть возможност кастомизации сообщений на основе ваших интересов и того, что вы хотели бы обсудить с чловеком.

P.S. Основной же проект - это B2B Wai.Sale, ИИ для Sales команд. Работает b2b версия так:

Поиск лидов по запросу под ICP (либо берем из вашей базы) ->
Дообогащает данные по лидам через API ->
С помощью ИИ проводит скоринг лидов ->
Пишет гиперперсонализованные сообщения лидам ->
Проводит outreach через разные каналы ->
Ответивших лиды заносит в ваше CRM (либо в google docs)

Пишите @wisemik чтобы интегировать в вашу sale команду

Новости технологий wAI_48/24

1) На IEEE Spectrum вышла интерактивная статья "Where's My Robot?" — можно посмотреть историю гуманоидов в формате динамичного сторителлинга.

2) У Anthropic — в их детище Claude, главном конкуренте ChatGPT, можно задавать стиль, в котором будет вестись общение. Из классного — можно подгрузить пример желаемого стиля в виде документа, и AI сам определит нужный стиль.

3) CEO Nvidia, Jensen Huang (недавно писал про него в посте), предсказывает скорое изменение баланса спроса — сейчас львиная доля приходится на так называемый pre-train, когда модели проходят этап предобучения. И Jensen считает, что вскоре будет все больше спроса на так называемый inference — то есть запуск обученных моделей по запросам к ним (например, когда вы пишете в ChatGPT запрос — это inference).

@wisemantalks

Фей-Фей Ли не придумала, как использовать нейросети для изображений, не изобрела видеокарты. Но она сделала набор данных, без которых взлет ИИ был бы невозможен, и несмотря на безразличие и критику годами шла вперед. Джеффри Хинтон десятилетиями занимался нейросетями, встречая в академических кругах недоумение, пока только многие годы спустя они показали результат. Nvidia Дженсена Хуанга в 2012м году оцениваласть меньше чем в 10 миллиардов $, инвесторы компании переживали, акции в 2008 упали на 70%. Сейчас компания самая дороая в мире и стоит больше 3 триллионов долларов из-за бешенного спроса на видеокарты для обучения ИИ (чтобы оценить масштаб - сейчас крупные компании даже арендуют атомные реакторы, чтобы запитать энергией эти десятки тысяч видеокарт). И если бы хотя бы один из этих трех потерял веру и опустил руки - неизвестно, где был бы ИИ сейчас.

Чему нас учит опыт этой троицы? Что истина старая как мир, но все-равно до сих пор работающая - если все люди идут в одном направлении, скорее всего это направление в чем-то неверное. Конвенционализм позволяет развивать уже придуманное, но рано или поздно встречает потолок. Уж не повторение ли ситуации мы видим сейчас, когда все больше ставка делается на LLM, хотя уже тот же Илья Суцкевер и многите другие исследователи говорят, что достигнут потолок в скорости обучения старыми методами и эта скорость снижается?

Возможно, настало время появиться новой троице (или двоице, или четверице - как пойдет)) - которая предложит свой подход, отличный от того, что принят в мейнстриме?

Третий персонаж - это Фей-Фей Ли

Профессор Принстонского университета, она вдохновлялась работами Ирвинга Бидермана - который утвреждал, что в среднем человек распознают от 30 000 разных объектов физического мира. И Фей Фей Ли тогда решила, а что если разметить вообще все объекты, встречающиеся в мире, и сделать из этого такой огромный и качественно собранный набор данных? Ведь тогда получится дать машинам в качестве входных параметров массив данных совершенного иного порядка!

Энтузиазм уперся в математический рассчет - если как Ли изначально планировала размечать этот датасет дюжине студентов Принстона, даже при всей возможной оптимизации процесса на это уйдет по меньшей мере 18 лет работы. Но тогда Ли узнала про Amazon Mechanical Turk (AMT) - сервис, через который можно было подключать руки для разметки по всему миру, в любом нужном в моменте объеме и заметно дешевле студентов Принстона. Ли посчитала, что с AMT процесс займет около двух лет - и началась работа.

Спустя два года результат был получен, вручную размечено 14 000 000 картинок. Ли вдохновенно подала заявку на выступление на конференцию по компьютерному зрению. Это же фантастика, такого объема набора данных для тренировки не было никогда ранее за всю историю! Когда пришел ответ от конференции, Ли была подавлена: им предложили разместиться всего лишь с постером с описанием проекта в холле конференции - даже не на второстепенной сцене! Вызывано это было тем, что к тому моменту (2009 год) большинство исследователей разорчаровались в поплуярных ранее нейросетях и считали их пыльным пережитком прошлого. А для других трендовых тогда технологий по типу векторных машин такие объемы данных особо не требовались.

Но Ли продолжала верить в свой проект и начала проводить соревнования по использованию ImageNet для распознавания картинок. В 2010 году в конкурс вписвалось 11 команд. Победители этого года исполтзовали популярную тогда Supportive Vector Machine. В 2011 было даже меньше участников, и лучшая из команд опять использовала Supportive Vector Machine - при этом результат был не сильно лучше прошлогодней.

Тут настал момент, когда даже сами Ли задалась вопросом - а верная ли была ставка на ImageNet? Не пора ли смирится и признать, что все критики из индустрии, так холодно встретившие ее детище, были правы и заняться чем-то еще? Но Ли все-таки решила провести конкурс еще разок.

И в 2012м году ситуация кардинально поменялась. Конкурс выиграла команда Джеффа Хинтона с его студентами - Алексом Крижевсим и Ильей Суцкевером с их проектом AlexNet. Они использовали CNN - Convolutional Neural Networks - ту же технологию, которую задолго до этого применил Ян ЛеКун, тоже ученик Хинтона.

AlexNet предстаили на конференции, на которую приехала Фей-Фей Ли (она почувствовала важность момента и решила все-таки ехать, хотя изначально думала отказаться от приглашения, потому что недавно родила ребенка), на которой был и Ян ЛеКун.

Когда Алекс Крижевский выстпуил, Ян ЛеКун был в восторге: “Это доказателтсво!” - сказал он тогда -“без сомнения это поворотоный момент в истории компьютерного зрения”.

Photo: Wired magazine