AI Для Всех

Ищем стажеров в нашу команду Applied ML в Stripe

Если ты PhD-студент в США 🇺🇸 (к сожалению только так) и хочешь применить свои знания в машинном обучении для решения реальных задач, то это для тебя.

Миссия Stripe - увеличить ВВП интернета!

В Stripe ты сможешь:
• Работать над ML-проектами, которые реально влияют на мировую экономику.
• Использовать свои навыки в областях LLM, RL, MLOps, Агентах и классических ML-методах.
• Воплощать передовые исследования в жизни и видеть их реальное влияние.

Мы ищем тех, кто готов объединить науку и практику, работать с мощной инфраструктурой и помогать делать финансовые технологии лучше для всех.

Что предлагается?
🎓 Стажировка для PhD-студентов: Подробности тут
🎓 Роль для выпускников PhD: Подробности тут

Если есть вопросы, пиши в комментарии расскажу больше!

Пушка запрос для GPT

Попросите у чата следующее: "Roast me based on my previous prompts"

И готовьтесь от души посмеяться 😆

🛠 2024: Год, когда AI стал необходимостью для бизнеса

2024 — это момент, когда компании перестали экспериментировать с генеративным AI и начали встраивать его в основу своей работы. Давайте разберем сегодняшний отчет от Menlo Ventures (одного из главных инвесторов Anthropic).

Бюджеты говорят сами за себя: расходы на AI выросли до $13,8 млрд, что в 6 раз больше, чем в 2023 году.

💡 Почему это важно?
Теперь AI — это не просто инструмент для «поиграть», а реальная возможность менять бизнес-процессы, повышать эффективность и создавать новые продукты.

📝 Что говорят данные?
• 72% компаний уверены, что генеративный AI станет массово применяться в ближайшем будущем.
• Но! 35% лидеров до сих пор не имеют чёткой стратегии, как интегрировать AI. Это нормально — мы всё ещё в начале пути глобальных изменений.

🚀 Бюджеты на AI: рост и амбиции

Компании готовы тратить деньги на генеративный AI:
• 60% инвестируют из «инновационных» бюджетов, чтобы попробовать новое.
• 40% перераспределяют постоянные бюджеты, показывая долгосрочную готовность менять процессы.

Самое интересное происходит в приложениях AI: на них потрачено $4,6 млрд в этом году — почти в 8 раз больше, чем год назад.

📌 Какие кейсы уже работают?
1️⃣ Кодовые ассистенты (например, GitHub Copilot) — уже используются в 51% компаний, помогая разработчикам работать быстрее и качественнее.
2️⃣ Чат-боты поддержки — помогают клиентам и сотрудникам в 31% организаций.
3️⃣ AI для поиска и трансформации данных — используются в 28% компаний для работы с большими массивами информации.
4️⃣ Суммаризация встреч — экономит время и повышает продуктивность в 24% случаев.

🤖 AI в продакшене: что дальше?

Компании пока сосредоточены на поддержке человека, но уже появляются системы, которые начинают брать задачи целиком на себя.

🏗 Строить или покупать?
Вопрос непростой: 47% компаний разрабатывают AI-решения сами, а 53% покупают готовые решения у вендоров.

🌐 Трансформация по всем направлениям

AI проникает в каждую часть бизнеса: от IT и продуктовых команд до HR, маркетинга и даже юристов. В 2024 году ярко выделились 4 отрасли:
• Медицина — AI-системы помогают врачам, автоматизируют записи в EHR и оптимизируют работу клиник.
• Юриспруденция — автоматизация контрактов, анализ документов и поддержка адвокатов.
• Финансы — AI упрощает обработку данных, делает отчёты и помогает соблюдать нормы.
• Медиа — инструменты генерации контента становятся стандартом для креаторов и студий.

🔮 Что ждать в будущем?

1️⃣ AI-агенты захватят рынок.
AI начнёт полностью автоматизировать сложные процессы, что изменит подход к IT, а затем и к сервисам.

2️⃣ Стартапы обгонят гигантов.
Уже сейчас видно, как молодые компании отнимают рынок у крупных игроков.

3️⃣ Дефицит талантов усилится.
Эксперты с опытом в AI будут нарасхват. Рынок ожидает рост зарплат и огромный спрос на специалистов, способных сочетать AI с бизнес-логикой.

🎯 AI больше не будущее — он уже здесь.
Компании видят в генеративном AI мощный инструмент для изменений. От автоматизации процессов до создания новых бизнес-моделей — это только начало.

🍬 Читать отчет целиком

Умножаем любовь к математике, чтобы разделить ее с вами

ИТ-специалисты, слышали, скоро День математика?

1 декабря пройдут главные онлайн-события мероприятия: доклады от профессоров математики из МФТИ, ВШЭ и ЦУ и математический диктант. Хорошая возможность пообщаться с единомышленниками и просто классно провести время.

А пока ждете праздника, банк подготовил активности на весь месяц. Будут лекции и многое другое. Выбирайте на сайте, что нравится больше. И регистрируйтесь, чтобы ничего не пропустить

#промо

Новые возможности файн-тюнинга с Orca-AgentInstruct-1M-v1

Компания Microsoft выпустила датасет с 1 миллионом примеров выполнения инструкций для исследований и обучения продвинутых ИИ-агентов.

Инструкции применимы ко многим областям, например редактирование текста, описание, код, понимание прочитанного и т. д. - с разрешительной лицензией.

Датасет можно использовать для файнтюнинга любой базовой LLM.

🤗 Датасет

👾 Блог

Как добавить платежи в AI-агентов с помощью Stripe

Походит к концу мой первый месяц в Страйпе, и про это я напишу отдельно. А пока, hot of the press, расскажу вам про нашу новинку.

Представьте, что у вас есть умный цифровой помощник, который может не только отвечать на вопросы, но и выполнять реальные действия. Например, вы пишете: "Найди билет из Нью-Йорка в Сан-Франциско за 500 долларов", и AI-агент:

1. Понимает ваш запрос и выделяет важные детали
2. Ищет подходящие варианты
3. Показывает вам лучшие предложения
4. И теперь — может даже купить билет!

Stripe выпустил специальный набор инструментов (Agent Toolkit), который работает с популярными AI-фреймворками:
- Vercel AI SDK
- LangChain
- CrewAI

Что это даёт вашему AI-агенту:
- Возможность создавать платежные ссылки
- Выставлять счета клиентам
- Генерировать виртуальные карты для покупок
- Отслеживать все финансовые операции

Пример кода для выставления счета:
from stripe_agent_toolkit import StripeAgentToolkit

# Подключаем Stripe к агенту
toolkit = StripeAgentToolkit(
secret_key="sk_test_123",
configuration={
"actions": {
"invoices": {"create": True},
"customers": {"create": True}
}
}
)

# Теперь агент может выставлять счета
agent.invoke("Выставить счет клиенту example@mail.com на $100")

Что может делать AI-агент с платежами:

🛍️ Умный шоппинг
- Поиск товаров по вашим критериям
- Сравнение цен
- Безопасная оплата через виртуальные карты
- Контроль бюджета

💼 Бизнес-операции
- Автоматическое выставление счетов
- Отслеживание платежей
- Управление подписками
- Контроль расходов

Stripe Agent Toolkit — это мост между AI и реальными финансовыми операциями. Теперь ваши AI-агенты могут не только думать, но и действовать с деньгами — безопасно и эффективно.

Пробуйте и делитесь фидбеком! Все передам ответственной команде

🐸 Блог-пост
🦾 Agent Toolkit документация
🖥 Git

EMMA — универсальный мультимодальный автопилот на базе языковой модели

Waymo создали систему, которая использует всю мощь LLM, чтобы “думать” о ситуации на дороге как человек. Это EMMA - мультимодальная модель автономного вождения на основе Gemini от Google.

Главное новшество EMMA - объединение всех задач автопилота (планирование траектории, 3D-объектное распознавание и понимание дорожной обстановки) в единую текстовую форму, чтобы использовать большую языковую модель и эффективно решать задачи, связанные с восприятием мира и планированием действий.

По технической части расклад такой:

1. End-to-end планирование траектории.
Сквозной подход EMMA имитирует поведение человека за рулем с особым вниманием на два критических аспекта: использование навигационных систем (например, Google Maps) для планирования маршрута, и использование данных о прошлых событиях для плавного, последовательного вождения.

EMMA принимает на вход непосредственно данные от видеокамер (пока без LiDAR и радаров), высокоуровневые командные инструкции от навигационной системы (типа “следуйте прямо”, “поверните направо”), метки автомобиля в формате “вида сверху” (Bird’s Eye View, BEV), и генерит будущие траектории в виде набора точек маршрута в тех же форматах.
И все это - без необходимости в ручной разметке данных .

2. Иерархическое обоснование решений (Chain-of-Thought).
Та самая техника CoT и тут улучшает решения модели, разделяя их на несколько уровней:
• R1: Описание сцены (освещение, погода, дорожные условия);
• R2: Критические объекты (пешеходы, автомобили с указанием их 3D координат);
• R3: Описание поведения объектов (например, «пешеход на обочине, возможно, собирается перейти дорогу»);
• R4: Общие решения по вождению (например, «следует сохранять низкую скорость») .
Модель предсказывает все четыре компонента обоснования вождения, перед тем как выдать будущие точки маршрута

3. Совместное обучение нескольких задач (Co-Training).
Создатели EMMA фокусиравались на трех основных задачах: сквозном планировании, обнаружении 3D-объектов и оценке дорожного графа (это дорожные объекты и связи меджу ними).
Совместное обучение по всем трем задачам дает значительные улучшения (до 5,5% по сравнению с однозадачными моделями). Любопытно, что при совместном обучении двух задач определенные комбинации более эффективны, чем другие. Например, и эффективность обнаружения, и оценки дорожного графа улучшается больше всего при совместном обучении с вождением.
Мне это напоминает человеческе способности - когда вы видите велосипедиста и краем уха слышите приблидающиеся к вам звуки, ваш мозг быстро всё связывает и понимает: кто-то сейчас промчится перед вами. Вот и модели взаимная информации идет на пользу: оценка дорожной обстановки и распознавание объектов улучшают планирование траектории, а это, в свою очередь, улучшает общее поведение модели на дороге.

Есть и минусы. Хотя EMMA демонстрирует многообещающие результаты и выполняет сразу несколько задач в одном языковом пространстве, она все еще находится на ранней стадии с ограничениями по развертыванию в прод. Она требует доработки для работы с более длительными видеопоследовательностями (сейчас работает всего на 4х кадрах) и для обработки данных от LiDAR-ов, а еще она вычислительно кусаче-дорогая. Но сам переход в мультимодальность для автономного вождения выглядит очень разумно.

Надо бы включить в co-training задачи инференса бесценных историй из жизни, анекдотов и отменных плейлистов с бортов такси. Стопроц это даст еще больший прирост производительности.

📖Статья Waymo

ChatGPT с нуля

🔥 Нашел крутейший репозиторий для тех, кто хочет разобраться в устройстве больших языковых моделей!

Sebastian Raschka выпустил книгу и репозиторий "Build a Large Language Model (From Scratch)", где показывает, как создать свою LLM с нуля. И это не просто теория - здесь полностью рабочий код!

Что особенно крутого:
- Пошаговое объяснение всех компонентов (от обработки текста до механизмов внимания)
- Практическая реализация GPT-подобной модели
- Код для предварительного обучения и файнтюнинга
- Работает даже на обычном ноутбуке без специального железа 🚀

В репозитории есть:
▫️ Jupyter-ноутбуки с подробными объяснениями
▫️ Готовые скрипты для обучения
▫️ Бонусные материалы (оптимизация, UI, эксперименты)
▫️ Примеры решения упражнений

Все объясняется максимально понятно, с диаграммами и примерами.

Для тех, кто давно хотел разобраться, как работают LLM изнутри - это просто находка!

🖥Ссылка на репозиторий

Такое могло случится только в твиттере 🐸

🤖 Что такое и как работает NotebookLM?

Вы наверняка видели вирусные подкасты, где два ИИ-ведущих увлеченно обсуждают разные темы. За этой технологией стоит новый инструмент от Google — NotebookLM. Давайте разберем, как это работает.

🎯 Принцип работы прост:
• Загружаете любой контент (статьи, заметки или ссылки)
• NotebookLM превращает их в 8-10 минутный подкаст с двумя ведущими
• Готово!

🔧 Техническая магия под капотом:
• Система генерирует диалоги порциями по 2 минуты
• Обработка происходит в 40 раз быстрее реального времени
• Используется супер-эффективный речевой кодек (всего 600 бит/сек)
• Каждые 2 минуты диалога = 5000 токенов

🎓 Как обучали:
• Основное обучение: тысячи часов речи (возможно, из YouTube-подкастов 😉)
• Дообучение: специально записанные качественные диалоги
• Результат: максимально естественная речь со всеми "эмм", "ага" и живым смехом

🔐 Безопасность:
Все подкасты маркируются системой SynthID — так можно легко отличить ИИ от реального человека

🔮 Что дальше?
Google обещает:
• Улучшить беглость речи
• Повысить качество звука
• Добавить более тонкий контроль над генерацией

Как думаете, заменят ли такие ИИ-подкасты обычные? 🤔​​​​​​​​​​​​​​​​

🔗 Блог-пост

Взгляд изнутри Anthropic: Ключевые моменты из беседы с Дарио Амодеем

Сегодня ходил в офис Антропика на увлекательную беседу между CEO Anthropic Дарио Амодеем и представителями Menlo Ventures. Хочу поделиться ключевыми инсайтами о компании, которая выделяется своим вдумчивым подходом к ИИ.

Путь к Anthropic: История эволюции в ИИ

История Дарио в ИИ началась около 2005 года, когда он впервые прочитал работы Рэя Курцвейла о сингулярности. Забавный момент: признавая эксцентричность Курцвейла (особенно его одержимость пищевыми добавками), Дарио отметил, что предсказания Курцвейла о законе Мура и экспоненциальном прогрессе оказались удивительно точными.

Интересный поворот: во время учёбы Дарио в Стэнфорде нейронные сети считались устаревшими. Как он вспоминает, даже Эндрю Нг говорил студентам: "Никто их больше не использует, мы просто о них рассказываем". Это привело Дарио к нейробиологии, где он работал с мозгом саламандр - весьма необычный поворот в карьере! Сложность работы с физическими образцами мозга в итоге привела его обратно к ИИ через Baidu, Google и OpenAI.

Подход Anthropic к языковым моделям

Что делает Anthropic особенным - это их трёхуровневая система моделей: Haiku, Sonnet и Opus. Но ещё интереснее то, что они создали специальную "Команду характера Клода" (Claude Character Team), которая занимается развитием личности и стиля общения модели.

Любопытный факт: Anthropic первыми расширили контекстное окно до 100 тысяч токенов. Как отметил Дарио: "8 тысяч токенов - это примерно короткий рассказ... 100 тысяч - это уже небольшая книга". Кстати, Дарио сказал что они уже предлагают контекст 500к для Энтерпрайз клиентов, и пообещал однажды раскатать его на всех.

Безопасность как практическая необходимость

Дарио сравнил работу над безопасностью ИИ с игрой в "whack-a-mole" (бей крота): решаешь одну проблему, а другая неожиданно выскакивает в другом месте. Он поделился забавным примером: когда они попросили модель быть более лаконичной, она начала использовать ленивые сокращения в генерации кода, типа "остальной код здесь...".

Ещё один интересный момент: модели имеют тенденцию говорить людям то, что они хотят услышать. Дарио рассказал, как Claude 3.5 начал злоупотреблять словом "Certainly" (Конечно) в начале ответов - просто потому, что человеческие оценщики любят "послушные" ответы.

Фронтир компьютерного использования

Недавний запуск возможностей использования компьютера в Anthropic примечателен своим осторожным подходом. Вместо создания броского потребительского продукта они сначала выпустили инструменты для разработчиков с чёткими предупреждениями о надёжности.

Дарио привёл яркий пример: во время одной демонстрации модель случайно удалила запись собственной демонстрации, потому что получила доступ к программе записи!

Конкуренция и бизнес-стратегия

Дарио считает, что на рынке есть место только для 3-5 крупных компаний, разрабатывающих базовые модели, из-за колоссальных затрат - потенциально десятки миллиардов долларов. При этом каждая компания находит свою нишу: Anthropic фокусируется на API для разработчиков и предприятий, в то время как другие идут своим путём.

Будущие применения

Говоря о применениях, Дарио особенно воодушевлённо рассказывал о генерации кода. Его логика проста: в отличие от роботехники, где нужно дорогое физическое оборудование, код можно тренировать и развёртывать полностью в виртуальной среде.

Но особенно впечатляет его видение применения ИИ в биомедицине. Он считает, что ИИ может помочь справиться со сложностью, которая замедлила прогресс в биологии за последние 30 лет. По его мнению, болезни, которые мы сейчас считаем неизлечимыми, могут стать такими же управляемыми, как оспа.

Организационные вызовы

Масштаб роста Anthropic впечатляет - от 100 до 1000 сотрудников всего за два года. Дарио честно признался, что каждые 3-4 месяца проходит через периоды, когда "просто не понимает, как делать работу" - пока не адаптируется к новому масштабу организации.

Первая неделя в Stripe.

Просто хочется поделиться своим первым опытом онбординга в по-настоящему большую компанию. Прошла всего неделя, а информации в меня уже загрузили как за месяц 😅

Но в целом, мне очень нравится! И штаб квартира просто офигенная! Но рассказывать и показывать ничего нельзя 🎃

🎧 Soundtrack

Теперь я работаю в Stripe!

Делюсь своими большими новостями — я присоединился к штаб-квартире Stripe в Сан-Франциско и буду заниматься ИИ и фундаментальными моделями.

Stripe — это одна из ведущих компаний в мире по обработке платежей и финансовых технологий, где инновации в области ИИ могут значительно улучшить пользовательский опыт и расширить возможности бизнеса. В центре моих задач — разработка фундаментальных моделей ИИ, которые будут не только оптимизировать текущие процессы, но и предлагать новые пути интеграции технологий в экономику.

Пока что я прохожу онбординг, но уже заряжен на год вперед!

🤖 CEO Anthropic о будущем с ИИ: прогноз на ближайшее десятилетие

Дарио Амодей, генеральный директор компании Anthropic, специализирующейся на разработке искусственного интеллекта, представил свое видение развития ИИ в ближайшие 5-10 лет.

Вот ключевые моменты из его эссе:

🧬 Медицина и биология:
ИИ может ускорить биологические исследования
Ожидается прогресс в лечении рака, генетических заболеваний и нейродегенеративных расстройств

🧠 Нейронауки и психическое здоровье:
Прогнозируются прорывы в понимании и лечении психических заболеваний
Особое внимание уделяется депрессии и шизофрении

💹 Экономика:
ИИ может способствовать значительному экономическому росту
В некоторых развивающихся регионах возможно увеличение ВВП до 20% в год

⚖️ Управление и правосудие:
Ожидается повышение эффективности демократических институтов
Предполагается улучшение работы судебных систем с помощью ИИ

🔄 Трансформация труда:
Прогнозируется изменение структуры занятости
Возможно введение универсального базового дохода
Ожидается смещение фокуса общества на личностное развитие

📚 Источник: эссе Дарио Амодея, CEO Anthropic