Иллия Полосухин (@ilblackdragon), соавтор "Внимание — это всё, что вам нужно" и основатель @NEARProtocol, присоединяется к @labenz на @cogrev_podcast, чтобы обсудить своё конкретное видение будущего, основанного на ИИ. Они обсуждают: * Как помощники по программированию на основе ИИ позволяют создавать "персональное программное обеспечение" — где каждый может создать свою собственную автоматизацию вместо использования сложных универсальных инструментов, таких как Salesforce * Переход от традиционных пользовательских интерфейсов к единому интеллектуальному слою, который работает на всех ваших устройствах, предсказывает, что вам нужно, и проактивно выполняет задачи * Как агенты ИИ преобразуют рынки, напрямую соединяя покупателей и продавцов, делая рекламу и посредников менее актуальными * Как выглядит повседневная жизнь в эпоху изобилия ИИ — с персонализированными развлечениями и людьми, находящими смысл в небольших нишевых сообществах * Делегаты ИИ, которые голосуют от имени держателей токенов, и долгосрочная цель NEAR — чтобы у каждого человека был свой ИИ, участвующий в управлении * Симбиотические отношения между людьми и их личными ИИ, которые "взрастают вместе" — где ИИ преследуют интересы своих людей даже в переговорах с другими ИИ * Оставшиеся проблемы в области биобезопасности и необходимость координации по мере того, как мощные системы ИИ становятся широко распространёнными ГЛАВЫ: (00:00) Спонсор: Google Gemini Notebook LM (00:31) О выпуске (03:33) ИИ трансформирует разработку программного обеспечения (14:18) Будущее работы (18:58) Обеспечение безопасности блокчейна с помощью ИИ (Часть 1) (19:08) Спонсоры: Tasklet | Linear (21:48) Обеспечение безопасности блокчейна с помощью ИИ (Часть 2) (33:03) Видение ИИ-общества (Часть 1) (33:55) Спонсор: Shopify (35:52) Видение ИИ-общества (Часть 2) (49:14) Архитектура агентов и согласование (58:30) Эксперименты с управлением ИИ (01:06:43) Безопасность ИИ и надёжность (01:16:09) Биобезопасность и открытые модели (01:22:56) Координация разработки ИИ (01:28:52) Завершение

.@eoghan, CEO @intercom, и @fergal_reid, главный AI-офицер, присоединяются к @labenz на @cogrev_podcast, чтобы обсудить, как они создали Fin — AI-агента по обслуживанию клиентов, который увеличил уровень разрешения с 35% до 65% за 30 месяцев, одновременно внедряя ценообразование на основе результатов по 99¢ за разрешение. Они исследуют: * Почему интеллект не является узким местом — GPT-4 уже был достаточно умным, и лишь несколько процентных пунктов из их 30-процентного улучшения пришли от лучших базовых моделей * Инженерия контекста как настоящий драйвер: пользовательские модели извлечения, повторные ранжировщики и тысячи производственных A/B-тестов, которые фиксируют изменения уровня разрешения на 0,1% * Модель ценообразования 99¢ за разрешение, которая изначально была убыточной, но достигла маржи на уровне программного обеспечения благодаря улучшению уровней успеха и снижению затрат на вывод * Как Fin решил проблему подводной команды поддержки без массовых увольнений — замедление новых наборов сотрудников при перемещении людей вверх по цепочке создания ценности (за исключением BPO, которые заменяются немедленно) МЕТКИ ВРЕМЕНИ: (00:00) О выпуске (03:43) Успевать за AI (09:56) Оценка моделей и оценок (13:04) Участники против стартапов (18:54) Риск продукта и суждение (Часть 1) (19:00) Спонсоры: Linear | AGNTCY (21:34) Риск продукта и суждение (Часть 2) (23:42) История увольнений в Klarna (Часть 1) (32:11) Спонсоры: Claude | Shopify (36:13) История увольнений в Klarna (Часть 2) (36:14) Увеличение уровня разрешения (45:00) Интеллект не является узким местом (50:10) Закрытие разрыва в автоматизации (56:20) Человеческая точность против AI (1:01:03) Нюансы скорости (1:04:48) Учет изменений парадигмы (1:09:31) Модель ценообразования на основе результатов (1:19:12) Непринужденное хакерство и идеи (1:26:05) Принятие AI и амбиции (1:36:00) Завершение

Понимание психологии и принимающих решения лидеров ИИ, таких как @sama. @FU_joehudson, исполнительный коуч и основатель @artofaccomp, присоединяется к @labenz в @CogRev_Podcast, чтобы обсудить психологию и принятие решений исследователей и лидеров ИИ. Они исследуют: * Почему каждый исследователь ИИ борется с вопросом "Делаю ли я что-то хорошее для человечества?", но не имеет согласия по поводу того, что это значит * Как эмоциональные блокирующие паттерны мешают инновациям - и техники "разблокировки" через интеграцию разума/сердца/интуиции * Почему стыд за разработчиков ИИ дает обратный эффект, а поддержка их как "героев, дающих жизнь" работает лучше * Неизбежность развития ИИ и необходимость позитивных видений, выходящих за рамки чистой оптимизации интеллекта Временные метки: (00:00) О выпуске (03:00) Опыт Джо в коучинге (12:40) Паттерны исследований ИИ (Часть 1) (17:46) Спонсор: Linear (19:15) Паттерны исследований ИИ (Часть 2) (Часть 1) (28:10) Спонсор: Oracle Cloud Infrastructure (29:34) Паттерны исследований ИИ (Часть 2) (Часть 2) (31:54) Гонки и регулирование (50:20) Этика и поддержка (01:04:07) Вопросы сознания ИИ (01:21:34) Позитивные видения будущего (01:39:12) Поддержка разработчиков ИИ (01:43:09) Завершение