Видео

Презентация

Eще раз про цель лаборатории - создать пространство для работы над задачами с использованием AI-инструментов
Интерактивный формат: практика, работа в группах, обмен опытом
Философия аллайнмента искусственного интеллекта с высшими моральными принципами, а не только с текущими задачами
Предложение вести интерактивный конспект во время лекции, отправляя слайды и мысли в чат с AI-моделью
Пример промпта для интерактивного конспектирования

Обзор рынка AI: консюмерские продукты, корпоративный стек, вертикальные решения, внутренний стек протоколов, hardware
Примеры компаний и продуктов в каждой категории (ChatGPT, Jasper, DALL-E, NVIDIA и др.)
Экосистема решений вокруг открытых моделей (LLAMA, Stable Diffusion и др.)

Элементы продвинутого промптинга: системный промпт, инструкция, контекст, данные, формат вывода
Примеры составления эффективных промптов
Библиотеки готовых промптов от OpenAI, Anthropic и других компаний
Проблема "галлюцинаций" моделей и способы ее решения
Итеративный подход к составлению промптов с помощью самих AI-моделей

Примеры использования AI в бизнес-процессах: продажи, маркетинг, контент-генерация, секьюрити и др.
Базовые принципы работы нейронных сетей и современных языковых моделей. Обсуждение механизма генерации текста на основе предсказания следующего слова.
Кейс персонального ассистента, обученного на истории чатов и документах команды/проекта. Вопросы участников о приватности данных и возможностях кастомизации моделей.

Инструменты автоматизации процессов с помощью AI (Zapier, N8N, BotPress и др.). Примеры интеграции сервисов, обработки данных и коммуникации.
Концепция Inline-инструментов для интеграции AI в рабочие процессы (Raycast, Keyboard Maestro и др.). Обсуждение удобства использования AI без переключения контекста.
Комментарии участников о сложности работы с no-code инструментами для людей без технического бэкграунда и необходимости более дружелюбных интерфейсов.

Рекомендация поделиться своими проектами и идеями в чате курса. Призыв не стесняться показывать даже ранние наработки и концепции.
Обсуждение промежуточных результатов и получение обратной связи как важная часть процесса создания проектов.
Цель - показать результаты проектов на последнем занятии, даже если они будут базовыми. Главное - попробовать применить полученные знания на практике.

Философские аспекты аллайнмента ИИ с высшими принципами vs текущими задачами
Детальный разбор процесса итеративного составления продвинутых промптов
Работа с открытыми моделями, запуск их локально с помощью инструментов типа LangChain
Способы интеграции AI в рабочие процессы с помощью Inline-инструментов вроде Raycast

Аллайнмент: Процесс согласования целей и поведения ИИ с человеческими ценностями и этическими принципами.
Промптинг: Методика составления эффективных текстовых запросов (промптов) для получения желаемого результата от языковой модели.
Файн-тьюнинг: Дообучение предварительно обученной языковой модели на специфических данных для улучшения производительности в конкретной задаче.
Галлюцинации: Феномен, при котором языковая модель генерирует правдоподобный, но фактически неверный или несуществующий ответ.
No-code tools: Инструменты и платформы, позволяющие создавать ИИ-приложения без навыков программирования.
Inline-инструменты: ИИ-инструменты, интегрированные непосредственно в рабочие процессы и интерфейсы существующих приложений.