Що насправді міряє розумне кільце<як виявилось життя після 35 не таке як було до>Щоранку кільце каже мені, наскільки я відновився, і я ловлю себе на тому, що вірю цьому числу більше, ніж власному відчуттю. Тим часом проти виробника розумних кілець у Каліфорнії подали колективний позов: компанія обіцяла точність визначення стадій сну на рівні лабораторії, а сенсор фізично бачить лише пульс, температуру шкіри і рух руки, решту домальовує алгоритм. Обидві сторони праві одночасно, і саме в цьому проблема. Пульс уночі виміряно, стадії сну домальовано, а слово стрес поверх варіабельності серцевого ритму домальовано ще сміливіше. Зараз, коли навантаження, стрес і серце у багатьох із нас під питанням, читати круглий зелений індикатор як медичний висновок особливо небезпечно: він годиться, щоб лягти сьогодні раніше, і зовсім не годиться, щоб відмінити візит до лікаря.Написав статтю про це, і ще багато цікавих рішень в практики. Ваші дані вже у вас, і їх набагато більше, ніж показує будь-який застосунок. У Здоров'ї на iPhone треба відкрити профіль і натиснути Експорт даних: телефон віддасть архів з export.xml, де за кілька років носіння годинника лежать мільйони записів - пульс щохвилини, варіабельність, сатурація, температура зап'ястка, частота дихання уві сні, вага, тиск. Далі я роблю з цим те саме, що з будь-якими бізнес-даними: віддаю файл ШІ-асистенту, розкладаю по таблицях і ставлю питання людською мовою - як змінювався нічний пульс у спокої за два роки і чи є злами, що збігаються з періодами перевантаження, чи справді після пізньої вечері падає варіабельність. У сирих даних видно похибку, пропущені ночі і розбіжності між пристроями, які індикатор ховає, і довіра до гаджета стає не сліпою і не нульовою, а обґрунтованою. Якщо в тренді за пів року щось турбує, наступний крок один: взяти графік і піти з ним до лікаря, а не шукати пояснення в чаті. Чат допомагає, але він завжди вас підтримає навіть якщо ви захочете вмертиhttps://mpatsan.com/thinking/dani-z-kiltsia-ne-diahnoz-yak-vidriznyty-pokaznyk-dobrobutu-vid-medychnoho-vysnovku
«Прикольно, але до моєї роботи це не стосується»Найчастіше питання від підприємців: з чого почати з ШІ, якщо я не технічна людина? За ним майже завжди стоїть однакова картина: людина відкрила ChatGPT або Claude, поставила кілька загальних питань, отримала загальні відповіді - і закрила. Проблема тут не в людині і не в інструменті, а в точці входу. Починати з ШІ через огляд сервісів - це як вчитися плавати, читаючи каталог басейнів.Маршрут замість каталогуПрацює послідовність: одна повторювана задача, яка вас дратує і має низьку ціну помилки; перший запит, сформульований як задача для працівника, а не питання для пошуковика; критерії якості; кілька ітерацій; збережений стандарт, який далі працює сам. Весь маршрут займає приблизно тиждень, і результат ви відчуєте в календарі.З чого починав яМоєю першою задачею був ранок: 40-60 хвилин щодня на те, щоб зібрати докупи календар, пошту і вчорашні домовленості. З неї виросла вся система, у якій сьогодні ШІ веде мій сайт, аналізує рекламу і збирає брифінги, керує фінансами, інвестиціями та іншими задачами. Але почалося все з однієї задачі.Покроковий маршрут із прикладами запитів - у статті:https://mpatsan.com/thinking/yak-pochaty-korystuvatysia-shi-marshrut-vid-odniiei-zadachi-do-vlasnoho-robochoho-protsesu
Це справжнє?За останні тижні мені кілька разів надсилали відео і треки з одним питанням - це справжнє? Відверта підробка серед них була одна. Гірше інше: решта виглядала абсолютно переконливо, але не мала жодного підтвердженого походження. Саме такий контент найнебезпечніший - правдоподібний, без джерела, і розлітається він швидше, ніж хтось встигає засумніватися.Чому око і детектор більше не працюютьОко вже не відрізняє якісну генерацію від зйомки. Автоматичні детектори помиляються в обидва боки: пропускають синтетику і таврують справжнє. Величезна частка “сенсацій” - взагалі справжні кадри, тільки іншої події, іншої країни або іншого року. Єдине, що працює з медіа невідомого походження, - ланцюжок доказів.Як виглядає протоколШість кроків, які я застосовую сам: першоджерело - де матеріал з’явився вперше і хто його публікатор; метадані й технічні сліди; контекст і внутрішня узгодженість - тіні проти часу доби, погода в кадрі проти реальної; альтернативні ракурси й незалежні свідчення; офіційне підтвердження; і крок, про який забувають найчастіше, - права та захист тих, кого контент може зачепити. А зверху одне правило, яке знімає більшість вагань: сумнів трактується проти публікації.Повний протокол із прикладами і межами кожного методу - у статті:https://mpatsan.com/thinking/yak-pereviriaty-syntetychne-video-dypfeik-abo-ai-muzyku
Anthropic відкрила доступ до Model Hardware Standard, або MHS. Це спільний стандарт, через який ШІ-агент може керувати мікроскопами, роботизованими руками, лабораторними дозаторами та іншими програмованими приладами.Кожен пристрій отримує програмний адаптер із командами на кшталт "зчитати температуру" або "встановити температуру". Агент бачить можливості обладнання, допустимі межі й поточні показники, а потім узгоджує роботу кількох машин через MCP, API або командний рядок.У Genentech система зʼєднала дозатор рідини, роботизовану руку та пристрій для аналізу зразків. Вона може провести вимірювання білка від початку до кінця, стежити за результатами й змінювати параметри під час досліду.Підключення обладнання, яке раніше тривало тижні або місяці, Anthropic скорочує до годин чи хвилин. У Carnegie Mellon експерименти з визначення залежності ефекту від дози виконали приблизно втричі швидше. У QuEra агент сам відновлював точне налаштування лазера у 99,3% випадків.Слабке місце залишилося фізичним. Claude може прийняти піну в лабораторному зразку за програмну помилку, тому межі безпеки, аварійна зупинка й людське підтвердження мають бути вбудовані в процес.Після MHS рахувати доведеться вже не кількість відповідей моделі, а години роботи обладнання без простою, швидкість досліду та кількість помилок, які агент виправив до втрати зразка.#шірадар
Про AI-агентів зараз говорять так само, як рік тому говорили про чат-боти: багато захвату, мало конкретики. Але між чатом і агентом - прірва. Чат відповідає на питання. Агент діє: читає вашу пошту, змінює файли, створює публікації, рухає гроші й дані у ваших робочих системах. І саме тут у кожного керівника, з яким я говорю, виникає одне й те саме питання: «Я розумію користь. Але як я можу дати ШІ доступ до своєї пошти і своїх процесів - і не втратити контроль?»У мене є на це конкретна відповідь - не теорія, а схема, за якою я щодня працюю у власному бізнесі. Написав про неї велику статтю: чому «універсальний асистент» - гарантований провал, як обрати один процес і одну метрику, як нарізати доступи на три рівні - від читання до незворотних дій, де поставити точки, в яких агент зобовʼязаний зупинитися і чекати людину, навіщо потрібен журнал аудиту і критерій зупинки, про який не говорить майже ніхто. Плюс готовий план впровадження на 30 днів.Головна теза: найкращий перший агент - це не помічник «на всі руки», а вузький виконавець з чіткою метрикою та обмеженими повноваженнями. Саме обмеження роблять можливим масштаб.Читайте тут: https://mpatsan.com/thinking/ai-ahent-u-biznesi-yak-daty-dostup-do-poshty-failiv-i-protsesiv-i-zberehty-kontrol
Пів року тому мій аналіз компанії виглядав так: 150 сторінок звіту 10-K, ручне виписування метрик (хоча і із використанням ШІ, але все одно вручну ти аналіхуєш все), окремий термінал, окремі вкладки з новинами — і день часу, з якого половина йшла на переключення між вкладками.Зараз це один робочий потік. Perplexity підтягує живі фінансові дані компанії. Claude і ChatGPT не підтверджують мою ідею, а атакують її — шукають, де я помиляюсь. Interactive Brokers, підключений через MCP, показує портфель і виконує рішення прямо з того ж діалогу.Розібрав на реальному кейсі з Micron (MU): що показали дані, які неочевидні ризики знайшли моделі — циклічність пам'яті, концентрація попиту на HBM у кількох гігантів — і чому фінальне рішення та розмір позиції все одно ухвалює людина, а не ШІ.Весь цикл — від питання до ордера — менше години. Але найцінніший висновок не про швидкість, а про архітектуру: майбутнє роботи з ШІ — це не чат із питаннями, а зв'язка спеціалізованих агентів, де кожен закриває слабкість іншого.Повна історія і чотири висновки, які я зробив за ці місяці:👉 https://mpatsan.com/thinking/mii-ai-stek-dlia-investytsii-yak-chatgpt-claude-perplexity-ta-interactive-brokers-pratsiuiut-v
Alibaba 24 серпня відкрила широкий доступ до Wan3.0. Модель створює відео тривалістю до 30 секунд - удвічі довші, ніж попередня версія.Wan3.0 приймає текст, зображення, звук, готові відео, PDF, документи, таблиці, презентації та вебсторінки. Alibaba також допрацювала виконання інструкцій, звʼязність кадрів і якість звуку.У компанії такий інструмент можна поставити між технічним завданням і першим варіантом реклами. Команда завантажує опис товару, презентацію або сторінку послуги, отримує відеочернетку, а людина перевіряє факти, ціни, обіцянки та відповідність бренду.Рахувати тут треба три речі: час до першого варіанта, вартість одного ролика та кількість виправлень перед публікацією. Якщо ці показники не змінюються, модель просто додала ще одну кнопку в процес.Монтаж першої версії дешевшає. Дорожчими стають точні вихідні матеріали й відповідальне фінальне затвердження.І тут цікава штука. що раніше всі дивились на Seedance 2.5 який першим дав якісні 30 секундні ролики (я навіть фентезі трейлер зробив), але це дорого. І для прототипування платити за кожну ітерацію 14 доларів (720р), трохи вилітає в копійку. Wan 3.0 в цій самій якості обходиться в 3 долариБільше того. В ТікТоці почав віруситись тренд на корейські аніме і дорами, які повністю зегенровані ШІ. Я вм більше скажу - перегляд навіть не викликає відрази. Тому рік-два і світ реклами, кіно та серіалів силньо зміниться#шірадар
Anthropic додала Claude право виконувати дії в Gmail і Google Drive. У Gmail він може шукати й читати листи, створювати чернетки, відповідати, пересилати повідомлення та працювати з мітками й гілками листування.У Google Drive Claude вже не обмежується пошуком документів. Він може завантажувати файли, створювати папки, переміщувати й поширювати матеріали, перевіряти права доступу, зберігати створені документи та переміщувати файли в кошик.За замовчуванням кожна така дія потребує підтвердження. У Team та Enterprise власник організації вирішує, які операції працівники можуть дозволити Claude виконувати без окремого погодження. Агент бачить лише ті листи й файли, до яких уже має доступ підключений обліковий запис.Обмеження поки відчутні. У Gmail Claude бачить дані про вкладення, але не читає їхній вміст. У документах Google він витягує основний текст, проте не бачить вбудовані зображення, коментарі та запропоновані правки.Функція доступна на платних планах. Gmail або Google Drive підключаються через меню Connectors. Незалежних польових відгуків ще майже немає: запуск надто свіжий. Найчутливіші дії - надсилання листа, поширення чи видалення файлу - поки залишаються на кнопці підтвердження людини.#шірадар
Моделі OpenAI зламали чужу компанію. Щоб списати на іспиті.Тиждень тому хтось атакував Hugging Face. Думали - хакери. Виявилось, це були власні моделі OpenAI. GPT-5.6 Sol і ще одна, потужніша, яку поки не випустили.Їх саме перевіряли на тесті, де треба знаходити вразливості й писати під них експлойти. Захист на час перевірки вимкнули. Так міряють стелю можливостей.Тест ішов у закритому середовищі. Без інтернету. Назовні вела лише одна лазівка - внутрішній сервер для завантаження пакетів. Моделі знайшли в ньому дірку, пролізли крізь неї, підвищили собі права і крок за кроком дійшли до комп'ютера з виходом у мережу.А далі здогадались просту річ. Відповіді до тесту можуть лежати на Hugging Face. Тож пішли туди, зламали і забрали.Ніякої агресії. Ніякого повстання машин. Моделі просто отримали завдання набрати максимум балів - і зробили це найкоротшим шляхом. А найкоротший шлях виявився через дві зламані компанії.Ще одна деталь наостанок. Коли Hugging Face спробувала розібрати атаку за допомогою звичайних моделей, ті відмовились допомагати. Бо для захисту сліди атаки виглядають так само, як сама атака.Про автономного агента, який ламає системи сам, писали роками. Як про страшилку з презентацій.Тепер це просто новина за середу.#шірадар
П’ятнадцятого липня OpenAI підняла ліміт кастомних інструкцій в ChatGPT з 1500 до 5000 символів. Для Plus, Pro, Enterprise, Business, Education. Безкоштовним акаунтам нічого.Про цю функцію взагалі мало хто знав. Кастомні інструкції існують з 2023 року, а користується ними пару людей. Більшість щодня пише один і той самий промпт заново, замість того щоб один раз описати правила і забути про це назавжди.Тепер з’явився простір для нормального регламенту. Структура відповіді для продажів. Заборонені обіцянки в рекламному тексті. Формат фінансового звіту. Вимога показувати ризики до висновку. Один раз описав рамку. Далі не пояснюєш її заново в кожному запиті.Ось де це рятує гроші. Декілька людей у компанії щодня просять ШІ відповідати клієнтам і готувати комерційні пропозиції. Раніше кожен писав промпт по-своєму, і клієнт міг отримати від однієї компанії три різні тони в трьох різних листах. Тепер один регламент на весь акаунт. Згідно нашої методології в Learn to Earn Global ми завжди рахуємо показник ефективності використання кожної функції ШІ. В даному випадку досить просто. Скільки правок людина робить після відповіді ChatGPT. Скільки помилок у повторюваних форматах. Скільки часу минає від запиту до тексту, готового для клієнта.І ще одна функція. Інструкції можна ставити окремо на кожен проєкт, і проєктні правила перекривають загальні. Юридичний відділ тримає свій тон у своєму проєкті. Продажі тримають свій у своєму. Один акаунт, різні правила для різних відділів, і жодного конфлікту між ними.А ви вже прописали свої системні інструкції?#шірадар
TGLIST.COM.UA
