Искусственный интеллект

• Нейропомощник пишет ЛЮБЫЕ программы за один промпт, САМ меняет код в файлах, тестирует скрипты, делает СКРИНШОТЫ, фиксит баги.

• Работает полностью локально — никакие данные не просочатся в сеть.

• За секунду подключается к GitHub, Google Drive, всем популярным IDE и другим инструментам.

• На выбор целая куча LLM.

• Ограничений — НЕТ. Подключаем ассистента к любым серверам и API.

Ссылка

Источник

С точки зрения нейрофизиологии, в моменты счастья у нас вырабатываются серотонин, дофамин и эндорфины. Но на биохимическом уровне история не заканчивается: если в жизни есть хронический стресс, отсутствие социальных связей и негативные установки, «укол эндорфинов» дает лишь кратковременный эффект. Именно поэтому так важен комплексный подход — от мыслей и привычек до физических нагрузок и здоровых отношений.

Хотя базовый уровень счастья предопределен генетически, все же интересно провести эксперимент с целью проверить, сможет ли ИИ помочь нам стать чуть счастливее. Для этого я разработал Landao AI — бесплатного ИИ-коуча по счастью.

Landao AI предлагает годовой курс по практике стоицизма с ежедневными уроками. Стоицизм — древнегреческая философия, которая помогает отделять внешние обстоятельства от нашей реакции на них. Стоики учили, что «страдания порождаются скорее нашими суждениями, чем самими событиями». А еще призывали отличать то, на что мы можем повлиять (собственные мысли и поступки), от того, что нам неподвластно (погода, слова других людей, репутация). Практики стоицизма позволяют сохранять спокойствие, не зацикливаться на негативе и жить более осмысленно.

Вторая важная функция ИИ-коуча — побуждение к самоанализу и возможность смотреть на свои мысли в формате когнитивно-поведенческой терапии (КПТ). КПТ основывается на идее, что наши эмоции и действия во многом зависят от мыслей, которые мы не всегда осознаем — так называемых «автоматических мыслей», которые нужно проверять на «реальность» и заменять более конструктивными. Этот подход давно и успешно применяется психологами: он помогает снизить тревожность, избавиться от непродуктивных шаблонов мышления и, как следствие, повысить общий уровень счастья.

ИИ-коуч предоставляет возможность анонимно делиться своими эмоциями, получать поддержку от других людей и знакомиться с единомышленниками. Согласно «Гарвардскому исследованию счастья», которое ведется с 1938 года, ключевым фактором счастья оказались не деньги и не громкие достижения, а социальные связи. Исследователи наблюдали за 724 участниками, собирали медицинские данные, разговаривали с семьями испытуемых и выяснили, что люди с крепкими социальными связями более здоровы, дольше живут и в целом ощущают себя счастливее.

В планах — расширение функционала в сторону дейтинга и нетворкинга, ведь, по мнению Ландау, счастье складывается из трех главных слагаемых: работа, любовь и общение с людьми.

Нельзя забывать и о том, как влияет на наше самочувствие и другие факторы:

• Физические нагрузки и прогулки на свежем воздухе помогают «выключать» стресс-реакцию и восстанавливать нервную систему.

• Здоровый сон: хронический недосып — прямой путь к выгоранию.

• Питание: равномерное снабжение мозга питательными веществами связано с когнитивной устойчивостью.

• Цифровой детокс: хотя бы 15–30 минут в день без гаджетов — маленькая, но мощная перезагрузка для мозга.

Отделять эмоции от внешних обстоятельств — важный навык для человека любой эпохи. Надеюсь, в совокупности с другими методами ИИ-коуч поможет многим людям. Главное, помните: ИИ — лишь помощник. Главная работа происходит в ваших мыслях, привычках и повседневных решениях. Но с хорошим коучем этот путь пройти легче и интереснее.

Я уже использую Landao AI и собираю обратную связь от первых участников. Приглашаю и вас присоединиться к эксперименту по ссылке, буду рад обратной связи. Помогает ли регулярная «инъекция» стоицизма и КПТ стать чуть счастливее?

Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.

Современный бум ИИ уже давно не сводится к крупным разработкам от гигантов вроде OpenAI или Anthropic, инвестирующих миллиарды в большие языковые модели. Наоборот, всё чаще в фокус внимания попадают малые языковые модели (Small Language Models, SLMs), способные решать узкоспециализированные задачи не хуже (а порой и лучше) своих «старших собратьев».

Яркий пример — стартап Patronus AI со своей моделью Glider, имеющей 3,8 миллиарда параметров. Большинство компаний применяют для оценки своих продуктов большие закрытые модели вроде GPT-4. Но это дорого, не всегда прозрачно и несет риски для конфиденциальности. Glider же, будучи относительно компактной, способна работать на более простом «железе» и при этом давать детальное объяснение своих оценок по сотням критериев (точность, безопасность, стиль, тон и т. д.).

По результатам тестов Glider превосходит GPT-4o mini по нескольким метрикам и отвечает в среднем менее чем за секунду, что делает ее практически идеальным решением для генерации текста в реальном времени.

Большие языковые модели, безусловно, продолжают впечатлять своей универсальностью, но их недостатки очевидны:

- Высокие затраты на ресурсы. Обучение и инференс больших моделей требуют колоссальных вычислительных мощностей, что приводит к дополнительным расходам на инфраструктуру, электроэнергию и обслуживание;

- Низкая конфиденциальность. Использование больших закрытых моделей предполагает отправку данных во внешний облачный сервис, что критично для финансовых организаций и здравоохранения;

- Зависимость от интернета. При отсутствии доступа к сети такие модели попросту недоступны;

Малые языковые модели, напротив, легко разворачиваются на локальном сервере или даже на обычном пользовательском устройстве, снижая задержки при ответах и повышая контроль над безопасностью. Им не нужны сотни гигабайт видеопамяти, а адаптация к узконаправленной задаче и интеграция в собственную инфраструктуру обходятся заметно дешевле и проще. Дополнительно малые модели экономят электроэнергию и бережнее относятся к экологии.

Малые языковые модели можно либо обучать с нуля под конкретную задачу, либо «сжимать» уже готовые большие модели, используя методы прунинга, квантизации и дистилляции знаний, сохраняя высокое качество при сокращении числа параметров.

Набирают популярность и гибридные системы, в которых несколько малых моделей берут на себя простые запросы, а большая модель выступает их «роутером» и используется для более сложных задач.

Помимо Glider, существуют такие модели, как Gemma (Google), GPT-4o mini (OpenAI), Ministral (Mistral AI), Phi (Microsoft) и Llama 3.2 (Meta). Все они ориентированы на локальное использование в задачах, где высоки требования к приватности и быстроте отклика.

Малые языковые модели незаменимы там, где требуется локальная обработка данных: в медицине (электронные записи пациентов, выписки, рецепты) или финансовой сфере (работа с регулятивными документами). Их размер снижает риск «галлюцинаций», помогает быстрее достичь высоких результатов в узкоспециализированных областях и защищает конфиденциальную информацию.

В действительности большие и малые языковые модели — это две параллельные ветви эволюции, которые не исключают, а взаимно дополняют друг друга. Большие модели лучше справляются с универсальными задачами, требующими миллиарды параметров и богатого контекста, а малые эффективнее работают над узкоспециализированными кейсами, обеспечивая локальную приватность и минимизируя затраты.

В ближайшие годы мы увидим стремительный рост гибридных решений, где оба типа моделей будут работать вместе. В результате мы получим еще более умные, надежные и быстрые ИИ-сервисы, способные удовлетворить самые разнообразные потребности практически любого бизнеса.

Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.